Operational Business Intelligencevon Carsten Felden, Tom Hänel
Lesedauer: 3 Minuten
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Operational Business Intelligence ermöglicht Unternehmen die Analyse täglicher Geschäftsaufgaben zur Unterstützung der Wettbewerbsfähigkeit. Allerdings bedarf es einer fachlichen Ausrichtung analytischer Anwendungen an eine operative Entscheidungsfindung und deren spezifischen Merkmalen der Wertschöpfung. Der vorliegende Beitrag schlägt eine Kombination der Modellierung von Geschäftsszenarios und analytischer Anwendungen vor. Der fachliche Ansatz wird anhand einer Fallstudie aus der metallverarbeitenden Industrie dargestellt.
Operational Business Intelligence (OpBI) adressiert die Analyse des aktuellen Tagesgeschäfts, um das Leistungspotenzial wertschaffender Prozesse auszuschöpfen [1]. Derartig umgesetzte Konzepte müssen mit der betriebswirtschaftlichen Motivation eines Unternehmens im Einklang stehen, sodass Entscheider ein System wie OpBI für die Leistungsanalyse der täglichen Aufgabenerfüllung nutzen. Ziel des Beitrages ist daher die Darstellung der Überführung eines Geschäftsszenarios in ein entsprechendes fachliches Datenmodell im Rahmen einer OpBI-Anwendung.
Der Literatur zu OpBI fehlt es gegenwärtig an einer Diskussion fachlicher Ansätze, die eine Ableitung von Analysestrukturen aus Geschäftsszenarios adressiert. Diese Diskussion ist wichtig, um Nutzen oder Hürden für eine OpBI-Anwendung ausgehend von der betriebswirtschaftlichen Motivation eines Unternehmens abzuschätzen. Es bedarf eines fachlichen Bezugs zwischen dem analytischen Verarbeitungsmodell von OpBI und der Wertschöpfungslogik eines Unternehmens. Zu diesem Zweck tragen wir zur Diskussion über die Strukturierung von Geschäftsszenarios zugunsten einer Leistungsanalyse in wertschaffenden Prozessen bei.
Status quo
OpBI integriert und analysiert Daten zur Unterstützung operativer Entscheidungen [1]. Daraus lässt sich schließen, dass das Entscheidungsumfeld durch Anforderungen des operativen Managements bestimmt wird. Die Erfüllung wiederkehrender Aufgaben ist an dieser Stelle charakteristisch. Informationen sind detailliert vorzuhalten und der betreffende Sachverhalt präzise darzustellen. Operative Tätigkeiten beziehen schon aufgrund ihrer Ebene in der Unternehmenspyramide viele Anwender ein, die häufig Entscheidungen treffen. Ebenfalls charakterisierend ist, dass die Anwendungssysteme über längere Zeiträume genutzt und kontinuierlich angepasst werden.
OpBI-Systeme müssen Informationen aus dem operativen Entscheidungsumfeld derart aufbereiten, als dass ein Entscheidungsträger zeitnah sein Handlungserfordernis erkennen und geeignete Maßnahmen ableiten kann [1]. Mit abnehmender Strukturierung der Informationen besteht die Gefahr, dass fehlerhafte Entscheidungen getroffen werden und der Aufwand der Entscheidungsfindung zunimmt [2]. Die Gefahr besteht für Entscheidungen, die aufgrund ihrer Häufigkeit einen signifikanten Einfluss auf ein Unternehmen haben.
OpBI ist hinsichtlich der Aufbereitung entscheidungsrelevanter Informationen mit dem Anspruch einer Reduktion von Latenzzeiten bis hin zu einer Datenverarbeitung in Echtzeit verbunden [1]. Allerdings begegnen Systeme dieser Anforderung aus technischer Sicht schon eine längere Zeit. Seien es ursprünglich Datenbanktrigger und Spiegelungsmechanismen, so sind es heutzutage Frameworks wie Hadoop, die beispielsweise den Zugriff auf große Datenmengen ermöglichen [3]. In-Memory-Datenbanken können transaktionale und analyseorientierte Datenstrukturen gleichermaßen berücksichtigen [4]. Die Integration von Daten lässt sich durch eine Virtualisierung verbessern [5]. Die technischen Entwicklungen fokussieren aber nur auf die Bereitstellung von Daten und sind anwendungsneutral hinsichtlich der Analyse eines operativen Entscheidungsumfelds. Dieses Umfeld hängt von der Wertschöpfungslogik eines Unternehmens ab und ist nicht per se für ein technisches System zugänglich. Daher wird im Folgenden anhand einer Fallstudie aufgezeigt, wie ein operatives Geschäftsszenario in ein fachliches Datenmodell überführt und als IT-basiertes Arbeitssystem beschrieben werden kann.
Fallstudie Metallverarbeitung
Das hier betrachtete Unternehmen führt Lohnfertigungsaufträge für den allgemeinen und spezialisierten Maschinenbau aus. Die Untersuchung erfolgt in drei Phasen: (1) Beschreibung des Geschäftsszenarios, (2) Erstellung des fachlichen Datenmodells und (3) Beschreibung des IT-basierten Arbeitssystems.
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