Ähnlichkeit zu Pyramiden

Die erfolgreiche BI-Strategie

16.02.2011
Von Carsten Dittmar und Ursula Besbak
von Sopra Steria Consulting
Die 5 Schichten der BI-Pyramide.
Die 5 Schichten der BI-Pyramide.
Foto: Steria Mummert Consulting

BI benötigt demzufolge ein solides Data Warehouse als in sich konsistente und vollständige Datenbasis. Frontend-getriebene Ansätze verschleiern allenfalls durch moderne Visualisierungen die Symptome, die eigentlichen Ursachen einer nicht integrierten und unvollständigen Datenbasis in Form eines Data Warehouses bleiben unangetastet.

Um die hohen Anforderungen bezüglich angemessener Datenqualität und -integrität zu erfüllen, sind Investitionen zum Management der Datenqualität, der Metadaten und der Stammdaten erforderlich. Data Governance stellt dabei wie ein Steinmetz die kontinuierliche Passgenauigkeit der Daten sicher.

Die 5 Schichten der BI-Pyramide

Pyramiden besitzen im Inneren ein Labyrinth mit Sackgassen und Stolperfallen. Die Verfolgung von technologischen Hype-Themen kann sich als Sackgasse erweisen. Datenqualitäts- und Performanceprobleme werden oft zu Stolperfallen für BI-Lösungen. Wer sich in der Komplexität von BI zu verirren droht, benötigt eine auf die Unternehmensziele ausgerichtete BI-Strategie als Richtschnur, um zurück auf den richtigen Weg zu finden.

Erfolgreiche BI-Initiativen nehmen somit die Gestalt einer Pyramide an:

  • 1. Sie basiert auf einem soliden strategischen Fundament, auf dem die Vision, der Masterplan und die Roadmap zur Realisierung des definierten Business Value vorgegeben wird (Strategy).

  • 2. Darauf aufbauend sorgt ein funktionierender organisatorischer Rahmen mit definierten Rollen und Prozessen für die erfolgreiche und strategiekonforme Umsetzung im täglichen Miteinander zwischen den Fachseiten und der IT (Governance).

  • 3. Passgenaue Systeme auf Basis innovativer Technologie und agilen Architekturen bilden die technologische Infrastruktur (Architecture & Technology).

  • 4. Auf Basis dieser Infrastruktur erfolgt die Produktion von integrierten und vertrauenswürdigen Daten als Kernaufgabe des Data Management.

  • 5. Auf dem angebotenen Datenpool setzen analytische Applikationen auf, die eine effektive Nutzung der generierten Information in den Geschäftsprozessen ermöglicht (Information Intelligence).

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