Analytics steht neben der Landschaft
Dashboards existieren, aber niemand nutzt sie im Tagesgeschäft – weil sie außerhalb des Prozesses leben.
Mein Ansatz
Die meisten Unternehmen, die ich sehe, haben keinen Datenmangel – sie haben ein Zugriffsproblem. Analytics gehört dorthin, wo entschieden wird: in den Prozess. Diese Seite beschreibt, wie ich Vorhaben einordne, bevor über Werkzeuge geredet wird.
Ausgangslage
Dashboards existieren, aber niemand nutzt sie im Tagesgeschäft – weil sie außerhalb des Prozesses leben.
Der Wartungshorizont ist gesetzt, die Zielarchitektur nicht. Und jede Woche Warten macht die Entscheidung teurer.
Jede Schätzung hängt an Entscheidungen, die noch keiner getroffen hat. Also wird sie verschoben.
Bis der Report steht, ist die Entscheidung längst gefallen – meistens aus dem Bauch.
Use Cases werden diskutiert, aber die Datenbasis trägt sie nicht. Der Pilot scheitert nicht am Modell.
Für jede neue Sicht ein Ticket. Das skaliert nicht – und endet in Excel.
Einordnung
Fast jede Analytics-Frage lässt sich einer dieser drei Ebenen zuordnen. Sie bauen aufeinander auf, aber man muss nicht oben anfangen: Die meisten Vorhaben starten dort, wo der Druck am größten ist. Wichtig ist nur, dass die anderen beiden Ebenen dabei nicht verbaut werden.
Was soll die Landschaft in drei Jahren können – und was ausdrücklich nicht?
Eine Datenbasis für Reporting, Planung und KI.
Insights an der Stelle, an der entschieden wird.
Standortbestimmung
Bevor über Zielarchitekturen gesprochen wird, hilft ein nüchterner Blick auf das, was heute läuft. Sechs Felder, die ich mir dabei ansehe – die Reihenfolge ist Absicht, denn die späteren Fragen ergeben ohne die früheren wenig Sinn.
Welche Systeme sind im Einsatz, wie hängen sie zusammen, wo liegen Redundanzen?
Was existiert, was wird tatsächlich genutzt, was ließe sich ersatzlos abschalten?
Gibt es eine gemeinsame Definition der Kennzahlen – oder drei?
Was kostet die heutige Landschaft an Lizenz, Betrieb und Pflege wirklich?
Trägt die Datenbasis die Use Cases, über die gerade gesprochen wird?
Wer kann heute selbst auswerten – und wer wartet auf ein Ticket?
Analytics ist für mich nicht die Frage, wie wir noch einen Bericht bauen – sondern wie wir aus Daten bessere Entscheidungen machen.
Deshalb steht am Anfang eines Vorhabens für mich nie die Werkzeugfrage. Sondern die, welche Entscheidung heute schlechter getroffen wird, als sie müsste – und was ihr dafür fehlt.
Vorgehen
Bestandsaufnahme statt Produktvergleich. Erst wenn klar ist, was heute läuft, lohnt sich die Diskussion über das Ziel.
Optionen im Vergleich, mit Prototyp statt Foliensatz. Auch wenn ein Nicht-SAP-Weg der bessere wäre.
Zielbild, Roadmap, Aufwandsrahmen. Ab hier ist klar, was wann Geld kostet.
In Inkrementen, jedes mit einem Ergebnis, das der Fachbereich tatsächlich nutzt.
Enablement statt Abhängigkeit. Der Erfolg zeigt sich daran, wie viel ohne mich weitergeht.
Haltung
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Architektur, Datenprodukte und die beiden häufigsten Wege dorthin: aus dem BW und aus BusinessObjects. Dazu Planung und die Frage, was die Umbenennung von BTP zur Business AI Platform bedeutet.
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