Von der manuellen Datenauswertung zum automatisierten Dashboard

Mit BI-Lösungen wie Qlik und Power BI sind Ihre Entscheider einfach besser informiert: schneller, zuverlässiger, ganzheitlicher – und noch dazu mit erheblicher Zeitersparnis im Vergleich zu Excel & Co. Wenn Sie erstmals ein solches BI-Projekt angehen oder – nach ersten Fehlschlägen – einen zweiten Anlauf starten wollen, sind Sie in diesem Text genau richtig!

Die Umstellung von der manuellen zur automatisierten Auswertung bedeutet natürlich erst einmal eine Herausforderung. Diese können Sie am besten bewältigen, wenn Sie wissen, was auf Sie und Ihre Mitarbeitenden zukommt – und genau darum soll es hier gehen:

• Welche fachlichen und technischen Fragen sind im Vorfeld zu klären?
• Was sind typische Anfangsschwierigkeiten und wie kann man sie lösen?
• Wie verläuft der eigentliche Umstellungsprozess in der Praxis?

Der Status Quo: Zeitaufwändige Datenauswertung mit Excel

Vermutlich gibt es auch in Ihrem Unternehmen dutzende Reports, die im Rhythmus der monatlichen oder quartalsweisen stattfindenden Besprechungen händisch erstellt werden. Das bedeutet oft einen erheblichen Zeitaufwand, da die Daten in verschiedenen Systemen abgefragt und zusammengetragen werden müssen, bevor die Auswertung überhaupt erstellt werden kann. 

Durch eine Automatisierung der Report-Erstellung kann Ihr Unternehmen viel Zeit einsparen, die Ihre Mitarbeitenden künftig auf komplexere Aufgaben verwenden können.

Um solche Reports durch automatisierte Dashboards in Qlik oder Power BI ersetzen zu können, müssen zunächst die folgenden Informationen zusammengetragen werden.

Fachliche Fragen vor Projektbeginn: Welche Kennzahlen werden gebraucht und wie sind diese definiert?

• Die Frage scheint banal, doch in vielen Unternehmen existieren keine schriftlich fixierten Kennzahl-Definitionen – und nicht selten zeigt die resultierende Diskussion unter den Stakeholdern, dass hier keineswegs Einigkeit herrscht, sondern konkurrierende Auffassungen kursieren. So kann die Automatisierung eines an sich simplen Reports leicht in Grundsatzdiskussionen münden, gerade wenn in einem Unternehmen mit bislang autonomen Bereichen erstmals übergeordnete Kennzahlen definiert werden sollen. 

Unser Tipp: 

• Nehmen Sie sich die Zeit, um für alle benötigten Kennzahlen eine allseits tragfähige Definition zu finden! So schwierig die Kompromissfindung auch sein mag: Das Beibehalten verschiedener Varianten derselben Kennzahl ist langfristig keine gute Lösung.
• Halten Sie die erarbeiteten Definitionen möglichst detailliert fest – auch wenn die Formulierung offensichtlich scheint. Notieren Sie auch die Gründe, warum Sie sich für diese und ggf. gegen eine andere Alternative entschieden haben.

Fachliche Fragen vor Projektbeginn: Welche Kernfragen sollen beantwortet werden und welche Visualisierungen sind dafür geeignet?

Hier begibt man sich oft auf eine Gratwanderung zwischen der 1:1 Reproduktion der bestehenden Auswertung in der BI-Software und einer kompletten Neuentwicklung, die die Bedürfnisse möglichst aller Nutzergruppen abdeckt. 

Unsere Tipps: 

• Verschenken Sie kein Potential: Die 1:1 Umsetzung bisheriger Reports und Visualisierungen ist für die Nutzer bequem, da sie sich nicht umgewöhnen müssen. Doch moderne BI-Tools bieten deutlich mehr Visualisierungsoptionen als Excel, so dass sich oft eine besser geeignete Darstellung findet, die einfach mehr aus den Daten herausholt.
• Vermeiden Sie unnötigen Aufwand: Die verschiedenen BI-Tools haben unterschiedliche Stärken und Schwächen. Wenn eine exakte Replika des bisherigen Reports nur mit hohem Aufwand zu erstellen wäre, ist eine abgewandelte Darstellung oft die bessere Lösung.
• Vorsicht mit der «eierlegenden Wollmilchsau»:  Der Wunsch, die Anforderungen vieler unterschiedlicher Nutzergruppen mit einem zentralen Report oder Dashboard zu erfüllen, ist verständlich. Doch in der Praxis führt dies meist zu übermässig komplexen Oberflächen, die niemanden 100 % zufriedenstellen und deshalb im Endeffekt nicht genutzt werden. Dies gilt – siehe oben – umso mehr, wenn auch noch unterschiedliche Varianten derselben Kennzahlen im Spiel sind. Gerade bei Auswertungen für die Unternehmensführung ist weniger oft mehr: Jede Darstellung sollte mit einem Blick und ohne umfangreiche Erklärungen verständlich sein!

Technische Abklärung: Wo befinden sich die benötigten Daten, und wie müssen diese aufbereitet werden?

Damit Dashboards und Reports jederzeit die gewünschten Erkenntnisse bieten, braucht es automatisierte Prozesse zur Abfrage, Aufbereitung und Aktualisierung der Daten aus den Quellsystemen. Wie aufwändig diese Automatisierung ist, hängt davon ab, wie komplex die IT-Landschaft Ihres Unternehmens ist und welche Systeme konkret verwendet werden. 

Während BI-Tools wie Qlik oder Power BI durchaus in der Lage sind, Daten zu transformieren, kann dies bei grossen Datenmengen problematisch sein.
Unsere Tipps: 

• Die Datenqualität ist entscheidend für den Nutzwert und die Akzeptanz Ihrer BI-Lösung! Auch hier lohnt es, die nötige Zeit zu investieren, um zu klären, wie die jeweiligen Daten konkret aufbereitet werden müssen. Oft gibt es keine Dokumentation dazu, sondern das Wissen muss bei den bislang mit der Reporterstellung betrauten Personen abgeholt werden. Dabei ergeben sich häufig wichtige Hinweise auf Datenqualitätsprobleme.
• Die Anbindung ERP-Systeme erfordert grosse Sorgfalt: Bei der direkten Anbindung des ERP-Systems an das BI-Tool werden die Daten häufig nicht in exakt derselben Form übertragen wie beim bislang manuellen Export. Hier braucht es erfahrungsgemäss etwas Aufwand, um sicherzustellen, dass wirklich dieselbe Datengrundlage vorhanden ist. 

Dokumentieren, dokumentieren, dokumentieren!

In Bezug auf die Kennzahlen-Definition haben wir es schon erwähnt, aber auch in Bezug auf alle weiteren Punkte gilt: Halten Sie die Anforderungen für die Umsetzung des automatisierten Reports/Dashboards schriftlich und bildlich fest. In einfachen Worten, und mit simplen Skizzen, die die Anordnung der verschiedenen Visualisierungen verdeutlichen.

Typische Anfangsschwierigkeiten: Kann man der automatisierten Auswertung vertrauen?

Moderne BI-Tools wie Qlik Sense und Power BI punkten mit ansprechender Optik und vielen interaktiven Funktionen, die Ihre Mitarbeitenden sicher überzeugen werden. Doch was passiert unter der stylischen Oberfläche? Kann man dem neuen, automatisierten Dashboard ebenso vertrauen wie den gewohnten Excel-Tabellen?

• Ein Vergleich mit der bisherigen manuellen Auswertung erweist sich oft als problematisch, denn typischerweise wurde diese zu einem bestimmten Zeitpunkt erstellt und alte Datenpunkte wurden in den meisten Fällen nicht rückwirkend erneut berechnet (z.B. wurden immer nur die Daten für den zuletzt abgeschlossenen Monat zu der Auswertung hinzugefügt). Somit ist es möglich, dass bei einem Vergleich des Outputs des neu erstellten Qlik-Dashboards mit der alten Auswertung Abweichungen festgestellt werden und bei einer anschliessenden Wiederholung der händischen Auswertungen mit den aktuellen Daten die Werte der ursprünglichen Auswertung gar nicht mehr reproduziert werden können – weil sich bspw. Daten in einem ERP-System zwischenzeitlich verändert haben/die Daten zum Zeitpunkt der ersten manuellen Auswertung vielleicht noch nicht vollständig waren.
• Natürlich sind auch andere Fehler möglich, wie z.B. Tippfehler, das Kopieren der falschen Daten oder schlicht die Tatsache, dass unterschiedliche Personen die Rohdaten aufbereitet haben und dabei nicht genau gleich vorgegangen sind. 

Unerklärliche Abweichungen zwischen dem neuen automatisierten Dashboard und der alten manuellen Auswertung führen oft zu umfangreichen Diskussionen und im schlimmsten Fall sogar dazu, dass das Vertrauen in die neue Lösung nachhaltig geschädigt wird. Dies ist mit ein Grund dafür, warum eine sorgfältige Dokumentation der Kennzahl-Definitionen und der Datenaufbereitung so wichtig ist – denn nur so kann Vertrauen in die neue, automatisierte Auswertung geschaffen werden!

Schritt für Schritt zum BI-Erfolg: Projekte realistisch angehen & wissen, dass es besser wird!

Es ist nicht ungewöhnlich, dass die Umsetzung eines automatisierten Reportings gerade zu Beginn viele Fragen aufwirft, langwierige Diskussionen auslöst und zu unerwarteten Mehraufwänden führt. Hier ist Erwartungsmanagement angezeigt: Je klarer Führungskräfte sich dies bewusst machen und auch Ihren Mitarbeitenden kommunizieren, umso besser sind diese Anfangsschwierigkeiten zu bewältigen.

Zudem setzt, wie bei jeder neuen Technologie, ein Lerneffekt ein: Je mehr solcher Projekte in einem Unternehmen schon durchgeführt wurden, desto glatter laufen sie und auch die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Akteuren wird zunehmend effizienter. Das haben wir von heyde in zahlreichen Kundenprojekten erlebt – und das zeigen wir gern auch Ihnen!