Digitale Transformation und Controlling: Herausforderung ... / 1.2 Veränderungen im Bereich Daten/Analytik

1.2.1 Neue Herausforderungen für das Management von Information

Der richtige Umgang und Einsatz von Informationen ist zunehmend entscheidender dafür, ob es gelingt, sich im Wettbewerb zu behaupten. In diesem Kontext können – wie nachfolgend skizziert – verschiedene Phasen identifiziert werden.

Abb. 3: Lebenszyklusmodell des Managements von Informationen^[1]

Management der Informationsquellen

Das Management der Informationsquellen umfasst das Erschließen, d. h. die Identifikation, den Zugriff, die Vernetzung und das Zusammenführen unternehmensrelevanter Quellen. Bislang haben die Unternehmen primär auf interne operative Systeme, wie z. B. SAP oder analytische Systeme wie Data Warehouses zurückgegriffen. Durch die massive Digitalisierung nahezu aller Lebensbereiche kommen jedoch völlig neue Informationsquellen hinzu. Diese neuen Quellen, wie z. B. Sensordaten, Social Web Daten stellen die Unternehmen angesichts der Datenvolumina aber auch hinsichtlich ihrer Struktur vor erhebliche Herausforderungen.^[2] Die strategische Nutzung diese Informationsquellen steht bei vielen Unternehmen aktuell erst am Anfang. Gleichwohl wird aber die Attraktivität dieses bislang ungenutzten Potentials als sehr hoch eingeschätzt.^[3]

Management der Informationsressourcen

Das Management der Informationsressourcen adressiert die Nutzbarmachung der erschlossenen Informationen. Zu diesem Zweck müssen Informationen häufig neu strukturiert, in einer anderen Form repräsentiert oder in andere Speicherformen, wie z. B. Big Data Storages, Cloud basierte Data-Plattformen überführt werden. Im Rahmen des Managements des Informationsangebotes werden diese Informationen in entscheidungsrelevante Formen überführt. Zu diesem Zweck werden analytische Verfahren beispielsweise für Ursache-Wirkungsanalysen (Kausalanalytik) oder Vorhersagen (Prognoseanalytik) eingesetzt. Während sich in den Unternehmen die Nutzung mehrdimensionaler Entscheidungsmodelle (OLAP) zwischenzeitlich gut etabliert hat, stellt die Nutzung dieser sog. Advanced Analytik die Unternehmen aufgrund fehlenden Know-hows vor erhebliche Herausforderungen.^[4] Unabhängig davon wird der Nutzung dieser Verfahren ein sehr hohes Potential zugesprochen.^[5]

Management des Informationsangebotes

Neben der Erweiterung um neue Datenquellen ist die Aufbereitung und Nutzbarmachung der Daten, d. h. das Management des Informationsangebotes, von zentraler Bedeutung. Hierbei spielt insbesondere die Nutzung moderner, fortschrittlicher Analyseverfahren eine wichtige Rolle. Dies umfasst sowohl die Auswahl geeigneter Analyseverfahren als auch die betriebswirtschaftliche Konzeption relevanter KPI’s sowie Steuerungs- und Entscheidungsmodelle. Um beurteilen zu können, welche Datengrundlagen für welche Anwendungszwecke sinnvoll sind und hierfür Entscheidungsmodelle konzipieren zu können, ist allerdings einerseits ein sehr tiefes Verständnis des Geschäftsmodells sowie der Treiber/Einflussgrößen des jeweiligen Einsatzbereiches (z. B. Logistik, Vertrieb) erforderlich. Hinzu kommt, dass die Potentiale fortschrittlicher Analyseverfahren für diese Einsatzbereiche nur genutzt werden können, wenn ein grundlegendes Verständnis über die Einsatz- und Nutzungsmöglichkeiten fortschrittlicher Analyseverfahren (mathematisch-statistischer bzw. Mining Verfahren) vorhanden ist. Auch in diesem Bereich gibt es in vielen Unternehmen einen erheblichen Nachholbedarf.^[6] Eine Vielzahl von Unternehmen nutzt aktuell v.a. einfache, traditionelle Analyseverfahren. Dies zeigt sich empirisch sowohl in der Nutzung der Werkzeugklassen als auch in der Nutzungsintensität fortschrittlicher Verfahren. Gleichwohl werden auch hier die Potentiale für völlig neue Wertbeiträge dieser Analyseverfahren erkannt.^[7]

[1] In Anlehnung an Seufert/Oehler, 2016; Krcmar, 2010.

[2] Vgl. Seufert, 2014a.

[3] Vgl. Seufert/Oehler, 2016.

[4] Vgl. Seufert, 2014b.

[5] Vgl. Seufert/Oehler, 2016.

[6] Vgl. Seufert, 2014a.

[7] Vgl. Seufert, 2016b.

1.2.2 Auswirkungen auf Rollen und Zuständigkeiten

Agilität in der Informationsversorgung als Treiber

Für die Informationsversorgung der Entscheidungsträger in Unternehmen hat sich über die Jahre eine Reihe von Mechanismen etabliert. Beispielsweise werden für fest definierte Frequenzen Standardberichte mit fest definiertem Inhalt generiert. Darüber hinaus erlauben Management-Cockpits oder Dashboards häufig einen flexibilisierten Abruf vordefinierter Inhalte für Analysezwecke (z. B. Änderung des Zeitraumes, der Region oder der betrachteten Kennzahl).

Im klassischen BI Ansatz ist die Flexibilität der Fachanwender allerdings stark eingeschränkt. Dashboards bzw. Managementcockpits werden häufig durch die IT erstellt und mit den relevanten Informationen befüllt. Der Self-Service Ansatz ermöglicht es im Gegensatz dazu, dass Mitarbeiter aus Fachabteilungen die Aufgaben der Berichterstellung, -modifikation und -visualisierung zunehmend unabhängig von der zentralen IT durchführen können.

Die wesentlichen Treiber des Self-Service BI/Big Data Ansatzes resultieren stark aus den Veränderungen des Wettbewerbsumfeldes. In einer vom TDWI durchgeführten Studie sahen 65 % der Befrag...