Dies ist der dritte Blogeintrag unserer Serie zu der kürzlich von BARC veröffentlichten Studie zu einer Anwenderbefragung zum Thema „Die Zukunft des Reportings“ .

In zwei anderen Blogbeiträgen dieser Serie haben wir bereits angerissen, dass den Fachanwendern zunehmend die wesentliche Rolle innerhalb einer BI-Organisation zukommt.

In diesem Blogbeitrag soll es um die dem eigentlichen Reporting vorgelagerten Schritte des Datenmanagement gehen.

Das eine solide und valide Datenbasis die Grundvoraussetzung (allen vielstimmig verlautbarten Abgesängen zum Trotz) für ein aussagekräftiges Reporting ist, ist für sich keine Neuigkeit. Dennoch kommt die BARC-Studie zu dem Schluss, dass die Datenaufbereitung und das Datenmanagement nach wie vor vielen Unternehmen Probleme bereiten. Die Auswertungen der Befragungen legen nahe, dass es neben den klassischen Problemen der Anbindung der Vorsysteme, der Aufbereitung der Daten und des Datenmanagement, neue Herausforderungen im Umgang mit den für ein aussagekräftiges Reporting benötigten Daten gibt.

Die Anbindung zusätzlicher – auch externer – Datenquellen, die zunehmende Anzahl und Vielfalt der Datenquellen und die damit verbundenen Herausforderungen die Daten miteinander in Beziehung zu setzen oder überhaupt in entsprechender Qualität bereit zu stellen, bereiten vielen Unternehmen Kopfzerbrechen. Dabei ist unbestritten, dass die Datenqualität und -auswahl erfolgskritisch für aussagekräftige Informationen sind.

Folgerichtig wird von den im Rahmen der Studie Befragten angegeben, dass eine Modernisierung des Datenmanagements oft ganz oben der Aufgabenliste stand und steht.

Daten als kritischer Aspekt

Daten sind aktuell also mehr den je der kritische Aspekt des Berichtswesens in jedem Unternehmen. Reichte es in der Vergangenheit oft aus einige wenige Datenquellen – oder gar nur ein wesentliches Vorsystem – anzubinden, so finden sich Unternehmen in einem dynamischen Datenumfeld wieder, dass beständiger und konsequenter Evaluierung und Aufbereitung bedarf. Nur so kann sichergestellt werden, dass die verfügbaren relevanten Daten auch zu entscheidungsunterstützenden Informationen entwickelt werden können. Auf der Hand liegt somit auch, dass dadurch auch das Reporting massiv an Agilität gewinnen muss und diese Überlegung führt wieder zu unserem vorherigen Blogpost, der sich mit der Ausrichtung der Aktivitäten an den Fachanwendern befasst hat.

Die Herausforderung meistern

Der Cubeware Importer hat als ETL Tool bereits vielfach bewiesen, dass er mit seiner Benutzerfreundlichkeit, vielen Unternehmen bei Aufgabenstellungen rund um die Verfügbarmachung von Daten, massiv unterstützt hat. Insbesondere die Offenheit des Cubeware Importer, die Möglichkeiten sowohl MS SQL, als auch TM1 oder CW1 oder Infor Datenbanken zur Bereitstellung von Informationen zu unterstützen, sprechen für Ihn.  Darüber hinaus gilt dies auch die Fähigkeit ein breit gefächtertes Spektrum an Vorsystemen anzubinden und die Benutzerfreundlichkeit bei der Anbindung neuer Datenquellen.

In Verbindung mit dem auf der IBM Software SPSS Modeller Professional basierenden Modul Cubeware Advance, steht die zusätzliche Möglichkeit zur Verfügung, eigene Advanced Analytics Anwendungen zu entwickeln und im Rahmen des Reportings bereitzustellen. Diese Bereitstellung erfolgt dabei auf die Benutzergruppen abgestimmt. Der einzelne Anwender kann dadurch gemäß seiner Aufgaben und Anforderungen selbständig vorhersagende Analysen zu parametrisieren und auszuführen.

In einem weiteren, dem letzten Blogpost dieser Serie, werden wir uns mit dem Thema der Informationsdistribution und dem Stellenwert der gewonnen Informationen beschäftigen.

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