Häufig gestellte Fragen zu Business Intelligence
Häufig gestellte Fragen zu Business Intelligence
Ein paar Fragen kommen bei BI fast immer. Und seit mit pame auch unsere eigene BI-Technologie dazugekommen ist, sind ein paar neue dazugekommen.
Bevor man über Dashboards spricht, sollte man ein paar Dinge geklärt haben
Business Intelligence klingt auf den ersten Blick oft einfacher, als es in der Praxis ist.
Fast jedes Unternehmen hätte gern bessere Zahlen, klarere Kennzahlen und weniger Bauchgefühl. Nur fängt das Thema selten bei der Visualisierung an. Meistens fängt es bei Daten an, die über fünf Systeme verstreut sind, bei Kennzahlen, die jeder ein bisschen anders versteht, und bei der Frage, ob man eigentlich einen Bericht braucht oder eine Möglichkeit, wirklich etwas herauszufinden.
Genau deshalb sind die wichtigsten BI-Fragen oft nicht technisch, sondern fachlich. Worum geht es eigentlich? Welche Entscheidung soll am Ende besser werden? Wer darf was sehen? Und wie viel davon lässt sich mit klassischer BI lösen, bevor man anfängt, überall noch schnell KI draufzuschreiben?
Und dann kommt inzwischen noch eine zweite Ebene dazu: Arbeitet man mit vorhandenen Plattformen wie Qlik? Baut man etwas Eigenes? Oder ist pame für den konkreten Fall vielleicht die spannendere Richtung, weil dort Analyse, Datenmodell und eigene BI-Technologie zusammenkommen?
Hier sind die Fragen, die wir am häufigsten hören. Und die Antworten darauf fallen manchmal etwas weniger werblich aus, als man es von einer FAQ sonst gewohnt ist.
Fragen und Antworten
Was ist Business Intelligence eigentlich?
Business Intelligence ist der Versuch, aus verteilten Daten ein Bild zu machen, dem man trauen kann. Es geht darum, Zusammenhänge sichtbar zu machen und Entscheidungen auf mehr als Bauchgefühl zu gründen, nicht nur Zahlen hübsch darzustellen.
Ist BI einfach nur ein Dashboard?
Nein. Ein Dashboard ist meistens nur die Oberfläche. Die eigentliche Arbeit steckt darunter: Datenquellen anbinden, Begriffe klären, Kennzahlen sauber definieren, Berechtigungen regeln und ein Modell bauen, in dem die Zahlen auch wirklich zusammenpassen. Sonst hat man nur ein gut aussehendes Missverständnis.
Wann ist Qlik sinnvoll und wann eher pame?
Das hängt davon ab, ob man mit einer etablierten Plattform arbeiten will oder ob man näher an eine eigene BI-Technologie heranrücken möchte. Qlik ist sinnvoll, wenn eine starke bestehende Plattform mit fertigem Ökosystem gesucht wird. pame wird spannend, wenn assoziative Analyse, ein eigener technologischer Unterbau und mehr Kontrolle über das Modell zusammenkommen sollen. Es geht nicht um Qlik gegen pame, sondern darum, welches Werkzeug zu welchem Ziel passt.
Wie lange dauert ein BI-Projekt?
Das kommt darauf an, wo das eigentliche Problem liegt. Wenn die Daten halbwegs sauber vorliegen und es um einen klaren Anwendungsfall geht, kann man in wenigen Wochen etwas Sinnvolles sehen. Wenn erst einmal Kennzahlen, Datenquellen und Zuständigkeiten sortiert werden müssen, dauert es länger. Der technische Teil ist nämlich oft nicht der anstrengendste.
Was kostet so etwas?
Auch das hängt weniger vom Dashboard ab als vom Unterbau. Drei hübsche Auswertungen sind schnell gebaut. Ein belastbares Modell mit sauberen Kennzahlen, Rollen, Datenlogik und vernünftiger Erweiterbarkeit ist etwas anderes. Deshalb rechnen wir BI ungern über die Zahl der Diagramme ab. Erst muss klar sein, was eigentlich entstehen soll.
Können bestehende Datenquellen angebunden werden?
In den meisten Fällen ja. Datenbanken, ERP, CRM, Excel-Dateien, CSV-Exporte, APIs oder Krankenhaussysteme sind erst einmal kein ungewöhnliches Problem. Die spannendere Frage ist meistens nicht, ob man die Daten technisch laden kann, sondern ob man danach noch versteht, was sie fachlich eigentlich bedeuten.
Brauchen wir dafür ein Data Warehouse?
Nicht automatisch. Mal reicht ein schlanker Aufbau vollkommen aus, mal ist ein Data Warehouse oder etwas Vergleichbares sehr sinnvoll, etwa für Historisierung, Qualitätssicherung oder komplexere Modelle. Wer pauschal immer Ja oder immer Nein sagt, macht es sich meistens etwas zu leicht.
Wie wichtig ist Datenqualität wirklich?
Leider ziemlich wichtig. BI kann mit unklaren oder widersprüchlichen Daten nicht zaubern. Und KI übrigens auch nicht. Wenn Umsatz in drei Systemen drei verschiedene Dinge bedeutet, bekommt man am Ende vielleicht eine schnelle Antwort, aber noch keine verlässliche.
Was genau ist pame in diesem Zusammenhang?
pame ist für uns kein weiteres Dashboard-Werkzeug, sondern der Versuch, BI technologisch neu zu denken. Wir wollen keine fertigen Auswertungen hinstellen, sondern ein System bauen, in dem Daten, Beziehungen, Analyse und später auch KI auf demselben Modell arbeiten. Deshalb taucht pame bei uns in BI-Gesprächen inzwischen ganz selbstverständlich auf.
Was ändert sich durch KI bei BI?
Die Oberfläche wird sich verändern. Man wird Daten häufiger fragen statt nur Dashboards zu öffnen. Aber genau dadurch werden saubere Modelle, klare Begriffe und belastbare Berechtigungen wichtiger, nicht unwichtiger. Eine KI ohne fachlichen Unterbau ist vor allem eines: eloquent.
Können Mitarbeiter Dashboards oder Analysen selbst anpassen?
Ja, wenn das System dafür gebaut ist und die Rollen sauber gesetzt sind. Manche Nutzer sollen nur lesen. Andere sollen filtern, eigene Sichten bauen oder tiefer analysieren. Genau da zeigt sich oft, ob ein BI-System wirklich als Arbeitswerkzeug gedacht ist oder nur als Präsentationsfläche.
Wie regelt man Berechtigungen sinnvoll?
Nicht über hübsch versteckte Menüpunkte. Berechtigungen müssen an den Daten selbst hängen. Wer welche Region, welche Kunden, welche Personaldaten oder welche Gesundheitsdaten sehen darf, muss im Modell geregelt sein. Und dieselben Regeln müssen auch dann gelten, wenn später eine KI Fragen an diese Daten stellt.
Kann man mit einem Pilotprojekt anfangen?
Ja, und meistens ist das sogar vernünftig. Ein guter Pilot ist kein Spielzeug, sondern ein echter Anwendungsfall mit einer echten Frage. Dann sieht man relativ schnell, ob das Thema im eigenen Unternehmen funktioniert oder ob vorher noch ganz andere Dinge geklärt werden müssen.