Datenverarbeitung für Business Intelligence

Die Datenverarbeitung, die erforderlich ist, um ein Business Intelligence-Projekt zu starten, kann öde und langwierig sein.

Sie beabsichtigen, Daten in praxisrelevante Berichte zu verwandeln, die Ihre strategische Entscheidungsfindung unterstützen, davor müssen Sie sie aber verarbeiten, um die gewünschten Resultate zu erhalten.

Ausserdem sollten Sie überprüfen, dass die Daten aus den richtigen Quellen stammen, denn sonst sind sie für Sie nutzlos.

Darum sollten Sie sich fragen, wie Sie durch Business Intelligence zuverlässige Daten für die Entscheidungsfindung gewinnen können.

Der Schlüssel ist, Daten zu gewinnen, die Antworten auf die richtigen Fragen geben. Wenn Sie z. B. untersuchen möchten, welches Ihr meistverkauftes Produkt ist, müssen Sie in den Verkaufsstellen alle verfügbaren Informationen über die Produkthistorie sammeln.

Wonach suchen Sie?

Um diese Frage zu beantworten, müssen Sie zuerst bestätigen, dass das, was Sie wollen, ein Bericht ist, aus dem Ihr Ist-Zustand hervorgeht. Das kann nach einer einfachen Aufgabe aussehen, ist es aber in Wirklichkeit überhaupt nicht.

Daten liefern an sich keine Lösungen. Sind sie erst gesammelt, müssen sie auf Zuverlässigkeit geprüft und strukturiert werden, um sie in ein lesbares und klares Format zu bringen, sonst kann es zu Fehlentscheidungen kommen.

Ausserdem sollten Sie berücksichtigen, dass die Daten Anomalien und Duplikate enthalten können, weshalb es gut wäre, über Prozesse zur Beseitigung von Redundanzen und Normalisierung von Quellen zu verfügen.

Es ist wichtig, daran zu denken, dass Sie für alle hier erwähnten Vorgänge über geeignete Tools verfügen sollten. Ansatz und Arbeitsersparnis bei der Datenverarbeitung und -analyse können nämlich je nach Business-Intelligence-Tool verschieden sein. Darum kann Ihnen ein schlecht konfiguriertes Datenverarbeitungs-Tool mehr Probleme einhandeln als es zu lösen vermag.

Schrittweise Datenverarbeitung

Betrachten wir einmal systematischer, welche Schritte zu befolgen sind, um die gesetzten Ziele zu erreichen.

1. Daten sammeln und einspeisen
2. Daten für den Einsatz in der Business Intelligence transformieren
3. Prüfsystem erstellen
4. Abschlussberichte erstellen

Daten sammeln und einspeisen

Zur Durchführung einer guten Datensammlung empfiehlt es sich, diese aus demselben Speicherort oder demselben Managementtool wie z. B. ERP SAP Business One zu laden.

Daten transformieren

Der beste Weg, um zu erfahren, ob die Abfragen Ihrem Informationsbedarf entsprechen, besteht darin, diese manuell in den Rohdaten durchzuführen.

So können Sie ihre Qualität bewerten und entscheiden, welche Tabellen relevant sind und welche geändert oder gelöscht werden können, bevor Sie mit der Verarbeitung grosser Datenmengen beginnen.
Der beste Weg, Daten zu transformieren, damit sie sich zum Einsatz in der Business Intelligence eignen, besteht darin, mehrere Datenquellen und -strukturen zu verwenden. In der Regel finden Sie die Antwort nicht in einer einzigen Tabelle, es ist eher so, dass Sie eine Kombination davon benötigen.

Prüfsystem erstellen

Versuchen Sie, das gleiche Ergebnis aus unterschiedlichen manuellen Abfragen zu erhalten.

Es kann auch nützlich sein, das Ergebnis der Verarbeitung mit den gewonnen Daten einer Tabellenkalkulation oder mit anderen Ergebnissen aus manuellen Zählungen zu vergleichen.

Abschlussberichte erstellen

Ein häufiger Fehler besteht darin, Abschlussberichte ohne angemessene Detailgenauigkeit zu erstellen. Bleiben sie oberflächlich, können Entscheidungsträger das Gesamtbild nicht erkennen und werden durch die vielen Informationen abgelenkt.

4 praktische Tipps für die Datenverarbeitung

Hier sind einige praktische Tipps, um die Datenverarbeitung zu verbessern:

Einfachheit und Flexibilität

Machen Sie es sich zu Beginn einfach, verzetteln Sie sich nicht, halten Sie es schlicht. Versuchen Sie, die Fragen einfach zu halten und sorgen Sie dafür, dass die Berechnungen in den Business-Intelligence-Dashboards einfach sind.

Testen, testen, testen

Zu Beginn sollte Ihr Vorgehen nicht nur einfach sein, sondern auch sicherstellen, dass es auf einem soliden Fundament steht.

Führen Sie kontinuierlich Test mittels manueller Abfragen durch und verwenden Sie kleinere Stichproben, um sicherzustellen, dass die Datenbasis solide ist.

Benennung

Die erwähnte Einfachheit sollte sich auch darin zeigen, wie Sie Dinge benennen. Sorgen Sie dafür intuitive und gebräuchliche Namen für Kennzahlen zu verwenden. So ersparen Sie sich und anderen Kopfzerbrechen.

Teamarbeit

Eine mustergültige Datenverarbeitung ist nutzlos, wenn Sie nicht in der Lage sind, anderen Teammitgliedern und Entscheidungsträgern Schlussfolgerungen mitzuteilen.

Stellen Sie sicher, dass Sie die Prozesse und das gemessene Verhalten perfekt beherrschen, um wertvolle Informationen für Ihr Unternehmen zu erstellen. Am wichtigsten ist aber, die Teamarbeit zu fördern.

Fazit

Denken Sie daran, dass Sie bei der Datenverarbeitung nicht den Kopf verlieren dürfen. Es nützt nichts, pausenlos Daten zu verarbeiten, wenn Sie nicht in der Lage sind, sich auf das wirklich Wesentliche zu konzentrieren: Die Datenanalyse. Richten Sie einen automatisierten Datenverarbeitungsprozess ein, um sich auf die geschäftlichen Probleme zu konzentrieren.

Die Kombination aus Tools und Prozessen reduziert Ihre Arbeit und steigert zugleich Rentabilität und Effizienz.

Holen Sie sich Unterstützung von Data Unit, um ein Business Intelligence-Projekt mit einer effizienten Datenverarbeitung und -speicherung umzusetzen. Kontaktieren Sie uns unverbindlich!