Freitag, 16. April 2010

Business Intelligence – tolles Wort, wenig Inhalt

Ein Vergleich zu Anfang. Beispiel DHL: Das transportierte Volumen des Logistikers ist 2009 so groß wie 2005. Eigentlich kein Grund zum Aufschrei. 2005 empfand man das - weil größer als 2004 und 2003 - als Erfolgsstory. Problem ist, dass man in der Wachstumsphase Kosten aufgebaut hat, die man so schnell nicht los wird.

Kann IT dem Unternehmen helfen wirtschaftlichen Erfolg in der Krise zu haben ?
Aufgabe der IT ist es bessere Vorhersagemodelle für das Business zur Verfügung zu stellen. Nicht lineare (Wachstum oder nicht Wachstum) sondern qualitativ bessere und komplexere Modelle sind zu bewältigen. Denn die Unternehmen wachsen nicht in allen Dimensionen gleichförmig. So ist das geschrumpfte Paketvolumen der DHL zum einen ein massiver Rückgang der industriellen Lieferungen, aber vermutlich sogar eher noch Wachstum in der privaten Internet-Ökonomie. Diese unterschiedlichen Fakten müssen abgebildet werden, auch wenn sie vielleicht gerade nicht der Teilkonzern-Gliederung entsprechen und einem deshalb nicht aus dem Reporting entgegen springen.

Ein Business Warehouse gehört zur Werkzeug-Klasse Hammer
Die Antwort der IT-Hersteller darauf lautet Business Intelligence. Ein tolles Wort mit bisher leider deutlich zu wenig Inhalt. Geliefert werden – polemisch gesagt – Massengräber für Daten und Belegungslisten dieser Friedhöfe. Es soll nicht klein geredet werden, dass die Programmierung eines guten Data Warehouse-Produkts eine Leistung ist. Ein SAP BW ist aber eben nur ein Werkzeug der Klasse „Hammer“. Eine notwendige, aber keine hinreichende Lösung für die Problemstellung des Forecasts für das Business. Benötigt werden Modelle, die die Komplexität von Systemen abbilden, die Simulationen und Vorhersagen erlauben.

APO lässt grüßen
Nicht umsonst hat SAP vor Jahren in den Bereichen der Produktion die Berechnung von Materialbedarfen nicht in ein frei programmierbares BW gepackt und dem Reporting-Talent der User überlassen. Für alle anderen Arten von Prognose-Bedarf gibt es aber bis heute nur wenig. Das betrifft den IT-Betrieb selbst, wo VMS seit Jahren komplexe Modelle für Kosten (TCO), Performance, Sizing, usw. erstellt und berechnet. Das gilt insbesondere für den Bereich der Markt- und Vertriebserfolgs-Prognose.

Qualität in der Prognose kann nur entstehen , wenn die Vielfalt der Beziehungen in einem (bei VMS ganz konkret mathematisch-statistischen) Modell abgebildet und berechnet werden können. Der Simpel-Ökonomie der IT-Kennzahlen (was kosten ein GB Platte oder was kostet ein FTE Offshore in Indien) setzt VMS die Berechnung des Gesamtmodells entgegen: Wie viel Hardware wird benötigt, um die Prozesse des Unternehmens zu bedienen, wo erhält man dieses Gesamtpaket günstig und zu flexiblen Preisen oder wie kann Application Management – auch unter Einbeziehung von Offshore-Leistungen – qualitativ und kostengünstig geleistet werden.

DNA-level Benchmark mit individuellen Ergebnissen
Die Erfahrung der VMS aus acht Jahren Anwendung dieser „DNA-level Benchmark“ genannten Methode mag für manche überraschend sein: Es gibt kein Patentrezept. Nein, liebe Computerzeitungs-Journalisten, wir haben nicht die magische Liste der 10 meist-gemachten Fehler, bei deren Vermeidung die Welt in Ordnung wäre. Die Optimierungsmaßnahmen für die IT selbst und für die Unternehmen sind unterschiedlich. Und nicht die letzte durch’s Dorf getriebene Sau ist die Lösung jeden Problems für jeden. Offshoring des Application Managements kann z. B. einem Unternehmen helfen – und ein anderes IT-Team in die Verzweiflung treiben.

Und wer hilft DHL ?
Nun, wir haben mit dem VMS Process-Dashboard den ersten Schritt zum Aufbau einer Datenbank über Prozess-Qualität getan. Mal schauen, wie schnell sich unter Anwendung von guten Prognose-Modellen daraus echte Hilfestellung entwickeln lässt.


Stay tuned :-)