Viele Mitarbeiter in einem Unternehmen haben den Wunsch nach Auswertungen. Viele dieser Mitarbeiter haben auch Zugang zu irgendwelchen Daten, welche sie für ihre Auswertungsanforderungen nutzen. Entsprechende Werkzeuge werden standardmässig auf jedem Arbeitsplatz in Form von Tabellenkalkulationen zur Verfügung gestellt. So entstehen in den verschiedenen Abteilungen schnell einmal Auswertungen, welche auf unterschiedlichsten Datenquellen basieren. Und es kommen verschiedene Aussagen zum gleichen Sachverhalt zusammen. Bloss: das bezeichnet man nicht als eine wirkliche “Business-Intelligence Strategie”! “Self Service BI” meint etwas anderes.
Die Lösung: Business Intelligence Governance
Es gilt die richtigen Daten, zum richtigen User, zum richtigen Zeitpunkt zu bringen! Dieses Ziel wird aber nur erreicht, wenn die Verantwortlichkeiten klar geregelt sind, Prozesse für die Datensicherheit bestehen und Daten klassifiziert werden. Als idealer Start eignet sich eine einfache Auflistung der Hauptdatenquellen. Die Liste/Tabelle führt idealerweise folgende Spalten: Datenstandort (DB-Server, Cloud-Dienst/-Service), Datenquellen-Typ, Grösse/Umfang der Daten, Aktualisierungsfrequenz, Wer hat Zugriff, Wie kann Zugriff beantragt werden, Überwachung, Leistung, Verantwortlichkeiten. Für die geforderten Auswertungsmöglichkeiten folgt man dem “central control for decentralized empowerment” Konzept.
Ziel muss sein, definierte und klar verwaltete Schnittstellen zu den Datenquellen für Auswertungen bereitzustellen. Die drei wichtigsten Elemente einer Business Intelligence Governance sind ein Master-Data-Management (Definition der Masterdatenquelle für jede Domäne), ein Enterprise-Data-Catalog (Definition der Datenquellen für Auswertungsanforderungen) und ein Enterprise-Data-Dictionary hilft ebenfalls (Gemeinsame “Sprache” für Datenthemen).
MDM – Master Data Management
Oft werden Stammdaten redundant – in verschiedenen Anwendungen – gehalten. Das stellt an sich kein Problem dar, solange klar geregelt ist, welche Anwendung/Datenbank das Mastersystem ist. Es finden im Hintergrund dann Synchronisationen unter den Systemen statt, damit alle Daten integer bleiben. Mit “klar geregelt” wird aber implizit auch die technische Umsetzung gemeint: Es darf nicht möglich sein ein Produktpreis im Lagerverwaltungssystem anzupassen, wenn das ERP als Mastersystem definiert ist.
Unter “Master Data Management” werden Prozesse, Richtlinien, Dienstleistungen aber auch Technologien verstanden, welche definieren wie betriebliche Daten erstellt, gepflegt, vereinheitlicht und verwaltet werden. Die Sicherstellung von konsistenten, vollständigen, aktuellen, korrekten und qualitativ hochwertigen Stammdaten ist das Ziel von MDM zur Unterstützung der Leistungsprozesse eines Unternehmens.
EDC – Enterprise Data Catalog
Ein Bericht will einen bestimmten Sachverhalt aufbereiten. Dazu werden Daten benötigt. Wie aber findet man nun die richtigen Daten? Der Datenkatalog soll hier helfen und die verfügbaren Daten eines Unternehmens auflisten. Der Datenkatalog listet nicht nur einfach Datenbanken, sondern listet technische Informationen (Verbindungsinformationen, Schemas, Tabellen, Spalten, …), Business Metadaten (Kommentare, Klassifikationen, …) und operative Metadaten (letztes Update, Anzahl Zugriffe, Art der Zugriffe, …). So lässt sich einfach erkennen, welche Datenquelle welche Art von Informationen enthält und wie aktuell diese sind.
Ein EDC lässt sich somit gar als Excel-Tabelle umsetzen. Es gibt aber auch entsprechende Softwareangebote. Azure Data Catalog zum Beispiel bietet nebst den Daten-Informationen auch Übersichten, welche Berichte welche Quellen verwenden.
Ein nicht unwesentlicher Nebeneffekt des EDC ist der, dass Datenbank-Administratoren wissen, auf welchen Datenbanken Auswertungen gemacht werden. Auswertungen können eine relevante Last auf die Datenbanksysteme erzeugen. Weiss man wo diese Last erwartet wird, kann eine entsprechende Überwachung und Skalieren allfälligen Problemen entgegenwirken.
EDD – Enterprise Data Dictionary
Oft existiert kein einheitliches Vokabular für verschiedene Ausdrücke, womit diese gar unterschiedlich verstanden werden. So kann sich die Frage nach konkreten Kennzahlen stellen, oder deren konkrete Berechnung. Wenn als Beispiel der Begriff “Ergebnis” in einem Bericht auftaucht, muss sichergestellt sein, dass alle wissen, was damit gemeint ist, wie und aus welchen Daten (-Quellen) sich der Wert berechnet. Es soll ein unternehmensweit geltendes Set von Begriffen definiert werden, damit Aussagen und Kennzahlen in Berichten einheitlich verstanden werden. Das EDD hat zum Ziel, die geschäftliche Sicht mit den Inhalten der (technisch bereitgestellten) Daten abzustimmen.
Das Zusammenspiel von MDM, EDC und EDD
Jedes Element der Business Intelligence Governance hilft beim Aufbau eines Self Service BI. Mit den drei Elementen wird es möglich, dass die Fachabteilungen individuell ihre Auswertungen machen können, ohne auf falschen oder individuellen Daten zu basieren.
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