Die Stimmen werden lauter, wenn es um die Auffassung und Definition von BI in Zeiten von IOT, Azure etc. geht. Auf mehr und mehr Messen und Veranstaltungen höre ich die unterschiedlichen Meinungen zu dem Thema. Daraus stellt sich mir die Frage: “IST Business Intelligence tot? Und wenn ja, was ist die Alternative?”

Hier eine kurze kritische Auseinandersetzung mit dem Thema:

Es gab eine Zeit, vor ein paar Jahrzehnten, als das Label “Business Intelligence” Sinn machte. Seine ursprünglichen Ziele waren es, sicherzustellen, dass die linke Hand eines Unternehmens wusste, was die rechte Hand tat.  Außerdem sollten alle Mitarbeiter, Business-User etc. aus der gleichen Quelle von legitimen Daten arbeiten. Da Unternehmen ihre Aufzeichnungen und Operationen schnell digitalisierten, wurde das Versprechen einer erfolgreichen BI als unvermeidlich und nicht nur als zusätzlicher Aufwand interpretiert. Lew Platt, CEO von Hewlett Packard fasste es in den 90er treffend zusammen, als er sagte: “Wenn HP nur wüsste, was HP weiß, wären wir fünfmal produktiver.”Aber zurückblickend auf die vergangenen 20 Jahre sind klassische BI-Systemausfälle legendär. Sie waren schwierig zu implementieren und zu verwalten, oft zu teuer. Während sich der Markt dramatisch verändert hat, sind bei Self-Service- und Cloud-basierten Angeboten, die eine enorme Zunahme der Adoptionen auslösen, immer noch einige große Design- und Implementierungs-Trennungen vorhanden. Diese beeinträchtigen die Wahrscheinlichkeit, dass die heutigen Analysesysteme ihr gesamtes Potenzial innerhalb der Unternehmen ausschöpfen.

Allzu oft sind BI- und Analytik-Initiativen kurzsichtig, da ihre Ziele als Erkenntnisse aus Daten-Feeds definiert sind und damit erreicht wird, dass ihre Implementierer (Dienstleister) denken, das Ziel  sei erreicht worden. Es ist nur der Ausgangspunkt für eine Entscheidung. Was Business-Manager brauchen, ist ein flexibles Werkzeug, das die Reise mit ihnen bis hin zur endgültigen Entscheidung fortsetzt, deren Bedürfnis die Suche nach einer Intelligenzphase zum ersten Mal ausgelöst hat.Sobald diese Intelligenz zur Verfügung gestellt wird, benötigen Sie weiter einen strukturierten Entscheidungsprozess mit Governance und Rückverfolgbarkeit, wie die Entscheidung getroffen wurde. Herkömmliche BI-Systeme sind von geringem Wert, wenn sie die Nutzer nicht auf diese Reise zur Entscheidungsfindung mitnehmen können und gleichzeitig den Weg zur erfolgreichen Entscheidung einfangen.

Ich habe mich darüber gefreut, einen Gartner-Bericht zu lesen, der mit dieser Feststellung einverstanden war: “Der Kausalzusammenhang zwischen verfügbaren Daten, Analysemodellen und Geschäftsergebnissen ist oft nicht verstanden oder nicht ausreichend artikuliert worden. Schlimmer noch: Die Anerkennung, dass Prozesse, Anwendungen und Daten für digitale Entscheidungen neu bestimmt werden müssen, fehlt völlig.”Warum also nicht einfach den Begriff Business Intelligence zurückziehen? Was ist weitaus relevanter und genauer? Sind “Decision Making Analytics” eine Alternative? Die Entscheidungen, die getroffen werden, können Abteilungs-oder C-Ebene durch maschinelles Lernen und IOT-Analysesysteme unterstützen aber am Ende des Tages dient die Technologie der Entscheidungsfindung und der Erreichung der Unternehmensziele. Es lebe die Entscheidungshilfe!