Seit Mitte der neunziger Jahre hoffen wir auf höhere Erkenntnis durch Business Intelligence Systeme. Bei der Hoffnung ist es in vielen Fällen geblieben. Denn die meisten Projekte, die mit hochgesteckten Zielen gestartet wurden, blieben schon in der Anfangsphase stecken – bei der Erstellung der zugrundeliegenden Datenbasis. Zwar sind in Unternehmenslösungen die relevanten Daten für die Planung und Steuerung auch komplexester Geschäftsprozesse enthalten, aber in den seltensten Fällen sind diese Daten so gepflegt, dass sie ohne manuelle Nachbearbeitung in ein BI-System übernommen werden können. Das Problem potenziert sich, wenn die Daten aus mehreren Applikationen unterschiedlicher Anbieter mit abweichenden Datenbankstrukturen und Systemarchitekturen zusammengefasst werden sollen.
Um das Problem plakativ zu beschreiben: Allein für das Datumsfeld gibt es mehrere Dutzend Formatierungsmöglichkeiten – von der amerikanischen Version mit vorgestellter zwei- oder vierstelliger Jahreszahl über ausgeschriebene oder abgekürzte Monatsnamen bis zur Interpunktion. Bei Stammdaten ist die Variabilität praktisch unbegrenzt. Und Bewegungsdaten und deren aggregierte Formen lassen den Variantenreichtum ins Millionenfache explodieren. Kein Wunder, dass Datenmanagement und Datenpflege auch nach erfolgreicher Einführung einer Unternehmenssoftware Dauerbrenner bleiben.
Hier ist nicht selten der Punkt erreicht, wo das Thema Business Intelligence bereits aus dem Focus gerät, weil die Vorbereitungsarbeiten schon ausufern. Bis dann die Daten in einem Data Warehouse zusammengefasst sind, wurde nicht selten schon der erste Hunderttausend-Euro-Schein verbrannt. Dabei ist zu diesem Zeitpunkt noch kein echter Nutzen entstanden – geschweige denn eine Erkenntnis.
Hinzu kommt, dass ein Data Warehouse auf kopierten Daten aufbaut, die regelmäßig aktualisiert werden. In den seltensten Fällen ist die Kopie also so aktuell wie die Originaldaten. Dabei ist schon allein das Datenvolumen hinderlich, wenn die Aktualisierung jeweils den gesamten Datenbestand umfasst. BI–Lösungen haben also den Nachteil, Dass sie Erkenntnisse aus den Daten „von gestern“ erzeugen.
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