Die zehn häufigsten BI-Fehler und -Irrtümer

5. Irrtum – Hohe Datenqualität ist schnell erreicht

Die Aufgabe von BI ist es, aus der Vielzahl vorhandener Daten entscheidungsrelevante Informationen herauszuarbeiten. Dies geschieht mit Analysen und Reports, die am Ende der BI-Kette stehen. Sie liefern die Informationen, die für die Unternehmenssteuerung so wichtig sind. Das, so könnte man meinen, ist ein Grund, das Augenmerk auf die so wertvolle Analysephase der BI zu lenken.

Doch die funktioniert nicht ohne Daten. Und das Bereitstellen dieser Daten ist nicht trivial, sondern ein hochgradig komplexes Verfahren, wofür sich der Term „ETL-Prozess“ etabliert hat. In diesem Prozess werden Daten gesammelt, gespeichert und aufbereitet. Dabei ist zu berücksichtigen, dass Daten aus unterschiedlichsten Quellen kommen und nicht in homogener Form vorliegen.

Vielfach fristen die für die BI-Analyse relevanten Unternehmensdaten ihr Dasein auf einsamen Inseln und in individuellen Beständen der Fachabteilungen. Sie liegen in Datenbanken, Excel-Tabellen oder Word-Dokumenten. Will man sie zusammenführen, stößt man auf uneinheitliche Bezeichnungen, Dimensionen oder Granularität.

Externe Daten kommen von Marktforschern, Verbänden oder öffentlichen Datenbanken. Von der Form her können sie als Text, tabellarisch, grafisch, bildlich oder multimedial vorliegen - nicht selten aus alten, heute nicht mehr eingesetzten Systemen. Denn gerade historische Daten sind oft entscheidungsrelevant, wenn es darum geht, Trends zu erkennen.

Diese Vielfalt und Diversität macht die Datenaufbereitung schwierig. Eine wichtige und mit die zeitintensivste Aufgabe im BI-Prozess ist, die vorhandenen Daten auf Qualität und Strukturen hin zu untersuchen und anschließend zu transformieren und zu vereinheitlichen. Die Daten bilden daher einen fundamentalen Teil der BI. Ein Bewusstsein für Datenqualität ist ein zentraler Baustein der BI.