Identifizieren Sie Ihren digitalen Use Case und realisieren diesen mit dem gewünschten Ergebnis.

Wir helfen Unternehmen, neue Erkenntnisse aus ihren Daten für bessere Entscheidungen zu gewinnen - von der Definition der fachlichen Anforderungen über die Auswahl geeigneter Lösungen zur Datenanalyse, bis zum agilen Projektmanagement.

Mit Business Analytics neue Erkenntnisse aus Daten generieren

Kennen Sie die folgende Situation? In den Unternehmenspräsentationen finden Sie zuhauf Statements wie „Daten sind unser Wettbewerbsvorteil“ oder „Daten sind der neue Rohstoff“. Grundsätzlich sind diese Aussagen korrekt. Die Herausforderung mit denen sich die meisten Unternehmen jedoch konfrontiert sehen, ist nicht der Mangel an Visionen.

Jede Führungskraft kann die Bedeutung von Daten für ihren Verantwortungsbereich hervorheben und Argumente aufzeigen. Sie selbst sind datengetrieben, ergebnisorientiert, erkenntnisorientiert und – datenüberflutet. Nun sollen Sie aus den rapide wachsenden Datenbeständen die Essenz für geschäftliches Wachstum schöpfen. Zwar gibt es eine Vielzahl von Business Analytics Tools und Plattformen, welche neue Erkenntnisse aus diesen Daten generieren können. Nur, welche Technologien eignen sich für Ihre spezifische Aufgabenstellung und Zielsetzung.

Die eigentliche Herausforderung

Die eigentliche Herausforderung ist die konkrete, für Ihre spezifische Situation geeignete Vorgehensweise … also, wie können Sie eine datengesteuerte Strategie mit den am Prozess beteiligten Personen umsetzen? Wie werden Sie die relevanten Datenbestände identifizieren und nutzbar machen? Auf welche Use Cases sollten Sie sich konzentrieren? Wie wird der Anwendungsfall den zugrunde liegenden Modellen und Datenanforderungen zugeordnet? Welche Plattform ist eine gute Investition? Der Teufel steckt wie immer im Detail.

Ein Lösungspfad

Jeder sucht nach neuen Wegen, um Werte aus Daten zu extrahieren. Aber das Aufnehmen und Modellieren von Daten ist nur ein Mittel zum Zweck. Am Ende wollen Sie nicht nur mehr Reports, Dashboards, Heatmaps oder Wissen generieren. Das eigentliche Ziel sind faktenbasierte Entscheidungen und daraus abgeleitete Aktionen. Ein weiteres Ziel ist es, die Anwender für die Datenanalyse und die Generierung von Erkenntnissen zu rüsten, ohne jedes Mal interne oder externe IT-Teams zu involvieren (so genannte User-Driven BI).

Mit anderen Worten: Was ist der Use Case und die damit verbundene Zielsetzung, welche den Rahmen für den Prozess „Aggregieren der Rohdaten, Aufbereitung der Daten, Datenmodellierung, neue Erkenntnisse gewinnen und visualisieren, Entscheidungen ableiten, Operative Auswirkungen, Finanzergebnisse und Wertschöpfung“ bilden?

Datenanalyse

Durch ein praxisbewährtes Vorgehensmodell lassen sich die unten skizzierten Prozessschritte strukturiert und mit überschaubarem Aufwand durchführen. Auch welche Business Analytics Lösung (Technologie, Lizenzmodell) für Ihren spezifischen Anforderungsfall geeignet ist, wird im Rahmen dieses Modells aufgezeigt.

Empfehlungen für einen erfolgreichen Projekt Einstieg 

– Festlegung der Projekt-Strategie

Zur Bestimmung einer Projektstrategie sollte zu Beginn ein klares Verständnis über die mit der Einführung einer Business Analytics Lösung verbundenen Geschäftszielen vorliegen bzw. ein konkreter Business Case entwickelt werden. In dieser frühen Phase sollten alle Stakeholder (Fachabteilungen und IT) zu einem Kickoff an einen Tisch geholt werden.
BI / Data Analytics Vorgehensmodell

Anforderunsgsanalyse und Business Case Entwicklung

Mit der Anforderungsanalyse werden die konkreten organisatorischen, fachlichen und technischen Anforderungen geklärt. Neben den Key-Stakeholdern sind zudem die am Prozess beteiligten Mitarbeiter zu involvieren. Die Akzeptanz des neuen Systems bei den Endanwendern ist entscheidend für den Projekterfolg. Eine transparente Kommunikationspolitik sollte nicht nur über Ziele, Projektverlauf und Lösung informieren, sondern die Mitarbeiter zu einem proaktiven Engagement motivieren. Ein BI oder Data Analytics Projekt ist daher auch in den meisten Fällen ein Change Management Thema.

In der Regel sind weitere Unternehmensbereiche von diesen Maßnahmen unmittelbar betroffen, wie beispielsweise Sales, Marketing oder Finance/Controlling. Das eigene Geschäftsmodell kann hierdurch erheblich beeinflusst werden. Die enge Einbindung des Senior Managements ist allein aus diesem Grunde ratsam.

 

Zunächst klein starten und dann skalieren

Die neuen Erkenntnisse und daraus resultierenden Möglichkeiten, die sich mit den verfügbaren Datenmengen ergeben, sind nahezu unbegrenzt. Es ist empfehlenswert, mit einem kleinen, schnell umzusetzenden Projekt zu starten und bei gewünschtem Erfolg zu skalieren. Cloud basierte Service-Modelle (PaaS, IaaS) sind eine ausgezeichnete Variante, sehr schnell und kostengünstig verschiedene Szenarien im Rahmen von PoCs zu evaluieren. Für die Entwicklung der Use Cases als auch der Prototypen hat sich die Methode des Design Thinkings sehr gut bewährt.

 

Agiles Projektmanagement ermöglicht schnelle und hochwertige Ergebnisse

Nach unseren Erfahrungen führen kleinere, weniger Risiko behaftete Projekteinheiten innerhalb des Gesamtprojektes zu schnellen und qualitativ hochwertigen Ergebnissen. Für diese Teilprojekte kommt Scrum als weit verbreitetes agiles Framework zum Einsatz.

Viele Projekte sind zu komplex, um vorab vollständig geplant werden zu können. Aufgrund der engen Kommunikation mit allen Stakeholdern (Management, Kunden, Endanwender), kann sehr schnell auf Änderungswünsche bei den Anforderungen eingegangen werden. In gemeinsamen Feedbackrunden (Sprint Reviews) mit den Stakeholdern werden Release fähige Zwischenergebnisse (Increments) geschaffen und weiterführende Anforderungen definiert. Dieser inkrementelle und iterative Ansatz ist deutlich erfolgreicher als die üblichen Wasserfallmodelle, wo alle Beteiligten bei veränderten Anforderungen in endlosen Change Management Schleifen zirkulieren; ganz zu schweigen von zusätzlichen Aufwänden in Form von Ressourcen, Zeit und Kosten.

Agiles Projektmanagement

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