pame
Assoziative Business Intelligence statt Bericht für Bericht. Für alle, die sich durch Zusammenhänge in den Daten bewegen wollen.
Business Intelligence
Business Intelligence für
bessere Entscheidungen
Business Intelligence bringt Daten aus vielen Systemen zusammen und macht daraus Entscheidungen. Wir bauen BI-Systeme für Krankenhäuser und Unternehmen, mit denen man nicht nur Kennzahlen sieht, sondern Ursachen findet und Zusammenhänge versteht. Im Gesundheitswesen haben wir seit 1994 Erfahrung, dort, wo Daten selten ordentlich auf einen warten.
London / Datenbasierte Entscheidungen
Florence Nightingale
„Florence Nightingale CDV by H Lenthall“ von H. Lenthall, London, ca. 1850er
Quelle: Wikimedia Commons (Original: Heritage Auctions) · Lizenz: Public Domain (PD-US) · Bildnachweis
Bearbeitung: Bei Wikimedia Commons bereits beschnitten, kontrastkorrigiert und retuschiert; für Today is Life zusätzlich freigestellt und bearbeitet.
Florence Nightingale wurde als „Lady with the Lamp“ berühmt. Für Business Intelligence ist aber eine andere Seite ihrer Arbeit viel interessanter: Sie arbeitete mit Daten. Nightingale sammelte systematisch Gesundheits- und Sterblichkeitsdaten, analysierte Zusammenhänge und entwickelte Visualisierungen, mit denen sie ihre Erkenntnisse gegenüber Politik und Verwaltung verständlich machte. Sie wollte nicht mehr Daten. Sie wollte, dass aus Daten bessere Entscheidungen werden. Genau darum geht es bei Business Intelligence bis heute.
Ein Dashboard ist noch keine Erkenntnis
Über die Jahre ist Business Intelligence immer schöner geworden.
Früher bekamen wir endlose Listen auf grünweißem Papier aus dem Drucker. Dann kamen Excel, Reporting-Systeme, OLAP-Würfel und irgendwann Dashboards. Heute kann man sich praktisch jede Kennzahl in jeder gewünschten Farbe anzeigen lassen. Mit Tacho, Ampel und Weltkarte, wenn es unbedingt sein muss.
Das ist Fortschritt. Nur beantwortet ein Dashboard meistens Fragen, die jemand vorher schon kannte.
Wie hoch ist der Umsatz? Wie viele Fälle hatten wir? Wie entwickelt sich die Verweildauer? Welche Kostenstelle liegt über Plan? Wie hoch ist die Auslastung?
Dafür sind Dashboards hervorragend. Nur beginnt die eigentliche Analyse häufig genau dort, wo das Dashboard fertig ist.
Sie sehen zum Beispiel, dass in einem Krankenhaus die Verweildauer gestiegen ist. Gut. Oder eher nicht gut. Aber jetzt wissen Sie es wenigstens.
Die interessante Frage ist doch: Warum?
Von einer Frage zur nächsten
Vielleicht betrifft die höhere Verweildauer gar nicht das ganze Krankenhaus. Also schauen Sie auf die Fachabteilungen. Dort fällt eine Abteilung auf. Also schauen Sie auf die DRGs. Dann auf Diagnosen. Auf Stationen. Auf Ärzte. Auf Aufnahme- und Entlassungstage.
Und irgendwann stellen Sie fest: Das passiert hauptsächlich bei einer bestimmten Fallgruppe und dort auffällig häufig bei Patienten, die gegen Ende der Woche aufgenommen wurden.
Jetzt haben Sie etwas herausgefunden.
Das Problem dabei: Als das Dashboard gebaut wurde, wusste niemand, dass Sie irgendwann genau diese Frage stellen würden. Woher auch?
Das ist der Punkt, an dem klassische Berichtssysteme gerne etwas störrisch werden. Für die nächste Frage braucht man eine andere Auswertung, eine zusätzliche Dimension oder jemanden aus der IT.
Oder man exportiert alles nach Excel.
Was nach über 30 Jahren Business Intelligence eine gewisse Komik hat. Aber eben auch einen guten Grund.
In Excel darf der Benutzer mit den Daten machen, was er will. Er kann sortieren, filtern, ausprobieren, zwei Dinge nebeneinanderstellen und einer Idee folgen, die ihm gerade erst gekommen ist. Denn so funktioniert Analyse nun einmal. Man kennt die fünfte Frage nicht, bevor man die Antwort auf die vierte gesehen hat.
Daten sind keine einzelnen Tabellen
Das ist der Teil an Business Intelligence, der mich schon immer am meisten interessiert hat.
Daten hängen zusammen.
Ein Kunde bestellt ein Produkt. Die Bestellung wurde von einem Verkäufer betreut. Der Kunde sitzt in Hamburg. Das Produkt gehört zu einer Warengruppe. Die Bestellung wurde im März geliefert und im April reklamiert.
Natürlich kann man daraus sechs Tabellen und zwölf Berichte machen. Man kann es aber auch als das betrachten, was es ist: ein Zusammenhang.
Wenn ich Hamburg auswähle, möchte ich deshalb nicht nur die Umsätze aus Hamburg sehen. Ich möchte gleichzeitig sehen, welche Kunden dazu gehören, welche Produkte diese Kunden gekauft haben, welche Verkäufer beteiligt waren, wann das passiert ist und welche Reklamationen damit zusammenhängen.
Und dann wähle ich vielleicht zusätzlich eine Produktgruppe aus.
Damit verändert sich alles wieder. Bestimmte Kunden gehören noch dazu. Andere nicht mehr. Einige Verkäufer bleiben übrig. Bestimmte Monate ebenfalls.
Und plötzlich kann ich mich durch die Daten bewegen. Nicht durch Berichte. Durch Zusammenhänge.
Wer lange mit assoziativen Systemen gearbeitet hat, entwickelt irgendwann übrigens ein merkwürdiges Verhältnis zur Farbe Grau.
Denn interessant ist nicht nur, was zu einer Auswahl gehört. Interessant ist auch, was nicht dazugehört.
Nehmen wir an, ein bestimmtes Produkt verkauft sich in Hamburg hervorragend. Wir wählen Hamburg und dieses Produkt aus und sehen sofort die Kunden, die es gekauft haben.
Soweit erwartbar.
Aber gleichzeitig sehen wir auch die Kunden aus Hamburg, die dieses Produkt nicht gekauft haben. Und die können für den Vertrieb erheblich interessanter sein.
Oder wir wählen im Krankenhaus eine bestimmte Diagnose und sehen die dazugehörigen Prozeduren. Gleichzeitig sehen wir aber auch, welche Prozeduren bei diesen Fällen eben nicht vorkommen.
Warum nicht?
Keine Ahnung. Aber jetzt kann man nachsehen.
Und genau an dieser Stelle wird aus Reporting Analyse.
Assoziation
Das Prinzip dahinter ist eigentlich erstaunlich einfach.
Die Daten werden über ihre Beziehungen miteinander verbunden. Eine Auswahl schränkt nicht einfach einen Bericht ein, sondern verändert den gesamten Datenraum. Man sieht, was zur Auswahl gehört, was weiterhin möglich ist und was ausgeschlossen wurde.
Dadurch muss man nicht vorher wissen, welchen Weg eine Analyse nehmen wird.
Das halte ich für einen ziemlich wichtigen Unterschied.
Ein Bericht sagt: Hier ist die Antwort auf die Frage, die wir beim Bau des Berichts vorgesehen haben.
Ein assoziatives System sagt: Hier sind die Daten. Fang an.
Natürlich braucht man weiterhin Dashboards. Morgens um neun möchte ein Geschäftsführer nicht erst eine halbe Stunde Daten erforschen, um herauszufinden, wie der Umsatz aussieht. Dafür gibt es Kennzahlen und Standardauswertungen.
Aber wenn dort etwas merkwürdig aussieht, sollte er weiterkommen. Ohne einen neuen Bericht zu bestellen. Ohne SQL. Und möglichst auch ohne den inzwischen traditionellen Button: „Nach Excel exportieren“.
Denn Business Intelligence sollte nicht darin bestehen, möglichst viele Daten möglichst hübsch darzustellen.
Es sollte dabei helfen, etwas herauszufinden. Manchmal sogar etwas, nach dem vorher niemand gefragt hat.
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