Business Intelligence

BICC und Factoy-Ansatz richtig gestalten

Wissen bündeln, den Erfahrungsaustausch fördern und Synergien heben soll. Während das BICC den strategischen Rahmen von BI und Analytics festlegt, sorgt der sogenannte Factory-Ansatz für die technische Grundlage, um Informationen industriell zu verarbeiten.

BICC und Factoy-Ansatz richtig gestalten

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BICC und Factoy-Ansatz richtig gestalten

Um eine solche "BI-Fabrik" nachhaltig zu betreiben und reibungslose Abläufe zu garantieren, müssen entsprechende Standards und Prozesse zu Regeln und Methoden langfristig eingehalten und weiterentwickelt werden. Dem BICC kommt in diesem Zusammenhang die Aufgabe zu, diese Governance aufzusetzen, in einem Rollenmodell abzubilden und zu überwachen.

Die Factory schafft über analytische Methoden und Best Practices immer neue Synergiepotenziale, während das BICC dieses wertvolle Know-how in Form von übergreifend einsetzbaren Funktionsbausteinen und Modellen sowie Business-Intelligence-Expertenwissen wiederverwendbar im Unternehmen bereitstellen soll.

Eine Neugestaltung der BI-Prozesse ist dafür der nächste Schritt - und zwar auf Hardware- ebenso wie auf Software-Ebene. Im Zentrum stehen eine standardisierte Entwicklung und die mehrfache Verwendung von Komponenten und Schnittstellen sowie Virtualisierung und Grid Computing, die helfen, Beschaffungs- und Betriebskosten zu senken.

Konsolidierung auf allen Ebenen

Der Factory-Ansatz sieht vor, dass es eine zentrale Hardware-Umgebung aus Servern und Speicher gibt, in die eine zentrale analytische Plattform integriert ist. Auf dieser Plattform setzen die verschiedenen Lösungen auf, die von der IT-Abteilung in enger Abstimmung mit den jeweiligen Fachabteilungen betrieben werden.

Eine Vereinheitlichung der Systeme in einer Factory bringt den Vorteil, dass Betriebskosten eingespart und neue Lösungen schnell und unproblematisch eingebunden werden können. Die vorhandene Plattform, die bereits Datenqualität und analytische Werkzeuge bereitstellt, kann somit jederzeit erweitert werden.

Die Rüstzeit für ein neues Projekt vermindert sich drastisch und liegt mit einer Analytics Factory bei zwei Wochen, während sie ohne diese vier bis sechs Monate beträgt. Die Umsetzung wird vereinfacht, da man auf bestehende Templates (zum Beispiel Datenmodelle, Datenprozesse, Reporting Frameworks oder analytische Modelle) zurückgreifen kann und diese lediglich anpassen muss.

Diese Zeitersparnis zahlt sich aus: So sind circa 60 Prozent der durch eine Factory generierten Gesamteinsparungen auf den für die Fachabteilungen erzeugten Wertbeitrag zurückzuführen. Rund 30 bis 40 Prozent der Gesamteinsparungen entfallen auf IT-Kosten-Optimierung.

Die absoluten Zahlen unterscheiden sich im Einzelfall stark voneinander. Aber: Eine interne Verzinsung von bis zu 500 Prozent und Einsparungen von mehr als 60 Millionen Euro in fünf Jahren sind möglich.

Drei Voraussetzungen für den Erfolg

Ist erstmal ein Architekturplan auf Basis einer genauen, individuellen Analyse des Ist-Zustands und der Zielsetzung des Unternehmens entworfen, folgen die weiteren Schritte, bei denen drei Faktoren beachtet werden sollten.

  • Multi-Tenancy-Fähigkeit: Die Skalierbarkeit aller technologischen Komponenten ist unerlässlich, damit die Umgebung dynamisch mit Projekten und Anwendungsfällen mitwachsen kann, ohne dass dafür weitere Migrationsprozesse notwendig werden.
  • Grid-Technologie: Rechenanforderungen an einen Grid-Cluster lassen sich komplett auf die aktuell verfügbaren Serverinstanzen (Grid-Nodes) verteilen und priorisieren, einzelne Serverprozesse (Metadatenserver, Workspace-Server etc.) können zwischen den verschiedenen Nodes verschoben werden, was entsprechende Rechenkapazitäten schafft.
  • Durchlässigkeit: Die BI- und Analytics-Lösungen müssen weitestgehend integriert und durchlässig sein. Zugunsten der Flexibilität ist es sinnvoll, heterogene Architekturen sukzessive in eine Factory-geeignete Produktstruktur zu überführen.

Der Aufwand lohnt sich

Für den Aufbau einer Enterprise-Plattform sollten Unternehmen grundsätzlich einen Zeitrahmen von etwa einem Jahr veranschlagen. Ein agiles Vorgehensmodell stellt durch schrittweises Bereitstellen von Komponenten der Factory sicher, dass sich frühzeitig ein Nutzen realisieren lässt und die Migration sukzessive erfolgen kann.

Der Einstiegsaufwand mag nicht unerheblich erscheinen - unterm Strich zahlt sich der Factory-Ansatz aus. Denn mit dem Aufbau und der Industrialisierung einer zentralen zukunftsfähigen Enterprise-Plattform für BI und Analytics werden gleichzeitig die technischen Systeme konsolidiert und die Effizienz analytischer Prozesse gesteigert.

Und dies ist die Basis für den Geschäftserfolg der meisten Unternehmen, sodass in nächster Zukunft die Industrialisierung der BI- und Analytics-Landschaft ganz oben auf der Agenda stehen sollte.

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