Welche Informationen muss BI bereitstellen? (understanding what you want to measure

Um das zu beantworten komme ich jetzt nicht drum herum, zu sagen (mit Verlaub aller Semiologen und Linguisten) was Information aus meiner BI-Sicht überhaupt ist: Information ist die Antwort auf eine Frage , eine Geschäfts-Frage, die je nach Kontext einen unterschiedlichen Inhalt hat .

Wenn ich einen Hund für meine Mutter suche:
Wie groß wird ein Bichon Frise?
Wie schwer?
Welche Hunde werden nicht größer als 50cm?

Wenn ich investieren will wie Warren Buffet:
Welche Aktien erfüllen Warren Buffets (Benjamin Grahams) Value Ansatz? Was wiederum neue Fragen aufbringt:
Hat das Unternehmen einen Niedrigen Verschuldungsgrad?
Hat es eine attraktive Dividendenrendite (in den letzten 5 Jahren ausgezahlt)?
Hat es einen stabilen und hohen Cash Flow?
etc…

Die Benutzer stellen Fragen
Es liegt also auf der Hand, dass BI Informationen liefern muss, die Business Fragen beantworten, wie sie von dem Endbenutzer gestellt werden.
Ich wage zu behaupten, dass diese Fragen fast immer versuchen, eine Antwort auf die selbe größere Frage zu finden: „Wie kann ich das meiste Geld verdienen?“
Spaß? Kein Spaß! Die Benutzer wollen Geld verdienen, und Sie erwarten von mir dass ich ihnen BI (also Business bezogene Informationen) liefere, mit deren Hilfe sie Entscheidungen treffen können, die Geld einbringen oder Kosten sparen. Die Benutzer erwarten Antworten auf ihre Business-fragen, und im Business geht es eben darum Geld zu verdienen.

Und ihre Fragen sind …
an Kontext und Zeitrahmen gebunden: der Benutzer muss Agieren können bevor die Information veraltet oder aus anderen Gründen unbrauchbar ist!
Buy or Sell? (N.B. Andre Kostolany meinte, er würde nie etwas halten was er nicht bereit wäre zu kaufen, aber das ist eine andere Geschichte)
Tja, verkaufe Panam, kaufe Gillette, verkaufe Enron, kaufe Apple und Gold, kaufe vorrevolutionäre russische Staatsanleihen, Italien wird Weltmeister, verkaufe alles was mit .com endet. Das wären gute Tipps gewesen, hätte ich sie nur im richtigen Moment bekommen.
Die Zeitliche und Kontextuelle Begrenzung der Gültigkeit einer Antwort gilt ebenso oder gar umso mehr wenn es sich um geschäftliche Informationen handelt, denn sobald ich nicht mehr der einzige Besitzer einer Information bin, ist sie nicht mehr so wertvoll, bzw. sobald sich die zugrundeliegenden Fakten ändern, ist sie vollkommen wertlos.
Ich finde, es wird beliebig spannend sobald selbst das Wissen darüber, was ein Dritter weiß und was nicht, auch einen (möglicherweise strategischen oder taktischen) Wert besitzt aber das gehört weniger in den Bereich der BI.

Und ihre Fragen können …
Periodisch wiederkehren, sporadisch erscheinen, sich dynamisch verändern: der Kunde muss in der Lage sein, Zeitpunkt und Inhalt der Frage zu definieren, von einem Kontext zum anderen zu springen, Quellen zu vergleichen.
Buy or Sell? Diese Frage wird wahrscheinlich sobald wieder erscheinen als mein Kunde die letzte Antwort bearbeitet und umgesetzt hat, aber die Antwort darauf kann beliebig kompliziert bis unberechenbar sein.

Falls mein Kunde genau weiß
welche Fragen für ihn wichtig sind, kann es relativ einfach sein: es gibt vordefinierte standardisiert berechenbare Formeln um Antworten zu finden. Dort werden (nicht alle, aber doch einige) Fragen so formuliert und beschrieben, dass sie messbare, historisierbare Werte geben aus denen man Probleme erkennen, Trends und Ziele definieren kann: KPIs(Key Performance Indicators).
Es wird also nicht beantwortet wie man das meiste Geld verdienen kann, sondern wie man bekannte Metriken berechnet, die das Geschäft beschreiben, um eben dieses Ziel zu erreichen.
So gibt es genügend SCM-KPIs die man dazu hernehmen würde, eine Montagelinie darauf zu Tunen, ein Produkt in 10 statt in 20 Minuten herzustellen (bzw. um herauszufinden ob es überhaupt möglich wäre), es gibt aber keine Fertig-KPIs mit deren Hilfe man feststellen kann, ob diese 10 Min. geschäftlich Sinn machen, denn die richtige Frage wäre wahrscheinlich, wie viele Minuten der Kunde bereit ist zu bezahlen. Das wiederum müssten die internen Unternehmensbereiche untereinander klären.

So gibt es genügend SCM-KPIs die man dazu hernehmen würde, eine Montagelinie darauf zu Tunen, ein Produkt in 10 statt in 20 Minuten herzustellen (bzw. um herauszufinden ob es überhaupt möglich wäre), es gibt aber keine Fertig-KPIs mit deren Hilfe man feststellen kann, ob diese 10 Min. geschäftlich Sinn machen, denn die richtige Frage wäre wahrscheinlich, wie viele Minuten der Kunde bereit ist zu bezahlen. Das wiederum müssten die internen Unternehmensbereiche untereinander klären.

Weitere Fragen:
Wie steht es um meine Kundenzufriedenheit?
Oh, das weiß ich nicht! Da müsste ich erst mal schauen, wie viele Produkte zurückgegeben, wie viele zu spät geliefert wurden, wie viele Telefonate meine Call Centers bearbeiten und was für Probleme sie lösen müssen, bzw. ob sie überhaupt Probleme lösen können und wie schnell.
Alles Fragen die ebenfalls längst in Standardfassungen (über deren universelle Einsetzbarkeit man diskutieren kann) formuliert und beschrieben wurden:

Fragen zur Kundenzufriedenheit
Abandon rate of incoming phone calls

Average abandonment time
The average time a caller waited before abandoning the call.

First-call resolution rate
Percentage of customer issues that were solved by the first phone call.

Ontime delivery and pickup [Load, stop and shipment]
% of shipments which were delivered on time upon the total number of goods..shipments.

Fragen zum Inventory management

% of safety stock used
Percentage of safety stock used in measurement period. Safety stock is a term used to describe a level of stock that is maintained below the cycle stock to buffer against stock-outs. Safety Stock or Buffer Stock exists to counter uncertainties in supply and demand.

% of stock available at customers first request
Percentage of stock available at customers first request.

Percentage of stock controlled SKUs
This KPI indicates the total SKUs under automatic replenishment cycle. Higher the percentage out of total SKUs means your inventory planning process is sound and chances of costly stock outs are less. This KPI is useful for continuous process industries where the demand for stock items is very erratic.

Antworten auf Business fragen sollen…
Geschäftsmöglichkeiten und –Ideen aufdecken, bemessen, und bewerten, dabei sollen Risiken erkennbar und quantifizierbar gemacht werden (Taleb Distribution? -> nix wie raus!)  und Wege sollen sichtbar gemacht werden, um Chancen umzusetzen.
Das „Connecting the Dots“, also das mahlen nach Zahlen bleibt dann nach wie vor eine Aufgabe des Kunden, der aber hoffentlich viel klarer erkennen kann, welche „Dots“ wichtig sind und mit welchen anderen sie verbunden werden müssen/können.

Top Factors that Lead to success: Beyeresearch Studie
Using Business Intelligence to Improve Business Performance and Reduce Costs

In dieser Studie werden unterschiedliche Faktoren nach der Wichtigkeit geordnet die ihnen von Projektmanagern zugeordnet wurde.
Ganz oben auf der Liste stehen:

   1. managing expectations
   2. understanding what you want to measure

Im Kontext dieses Blogeintrages finde ich insbesondere den zweiten Punkt (understanding what you want to measure) besonders interessant, denn darum geht es ja.
Und um zu wissen was ich messen will, schlage ich vor:

   1. überlegen was die richtige Business Frage ist, die ich beantworten muss.
   2. Frage und Antwort in inhalt und Form so beschreiben dass mein Kunde später beides versteht, damit ist eine Kommunikationsgrundlage sichergestellt.
   
  

Neulich kam während eines Kundengespräches das Thema Business Intelligence Maturity auf.

Der Kunde ordnete sich selbst auf Level x der Gartner BI maturity ein, und da fiel mir ein, dass ich was darüber gelesen hatte, nur leider nicht die Studie selbst.

Da diese Studien nur gegen Bezahlung zu lesen sind, ist es gut dass es auch frei zugängliche Alternativen gibt, die man jederzeit aus dem Internet beziehen kann für den Fall dass man gerade mal keinen Zugriff zum Gartner-Paper hat. Ein Vergleich der Studie mit der Selbsteinschätzung des Kunden gibt einen direkten Einblick in seine aktuelle Position, und zeigt, welche Herausforderungen ihm noch bevorstehen.

Gartner Links:

1-     Maturity Model Overview for Business Intelligence and Performance Management

2-     Toolkit: Gartner's Business Intelligence and Performance Management Maturity Model

Und hier ein Paar Alternativen:

Frank Buytendijk  gibt da einen Hinweis auf ein TDWI Maturity Model: http://blogs.oracle.com/frankbuytendijk/2009/04/bi_maturity_models.html

Und die docs(Artikel und TDWI Poster) findet man hier:

Artikel: The Next Generation: Putting TDWI’s BI Maturity Model to Practice

Poster:  Download Poster

Achtung: dies ist kein How-To um ein "BI Blackbelt" zu werden, sondern vielmehr ein eigener Versuch mir selbst klar zu machen, wie ich dieses Ziel erreichen kann.

Der Begriff BI Blackbelt ist frei gewählt, wenn auch an existierenden Praktiken angelehnt, die zur Beurteilung von konkretem Expertise genommen werden(man kann ja auch karate, Judo oder Six Sigma Blackbelt sein).

Wie viele anderen war ich bereits vor Jahren fasziniert über die Art und Weise wie Amazon mir gezielte Kaufempfehlungen schicken konnte die fast immer meinen Geschmack trafen.

„Das machen die mit Business Intelligence und Data Mining“, sagte mir damals eine Freundin und Kollegin aus dem Finanzministerium in Buenos Aires.

Und das war mein Erstkontakt mit den Begriffen „BI“ und „Data Mining“.

Als Erstes Konzepte verstehen, also BI Definitionen Suchen: „BI: Intelligence und Business“

So zwingend Definitionen auch sein mögen um unsere Umgebung zu verstehen, sie sind sehr oft neblig und lassen viel zu viel Raum für Interpretation. Aber Sie geben eine Einsicht in die subjektive Vision derer die Sie vertreten.

Bei BI ist es wohl nicht anders, so werden ein DBA, ein ETL Entwickler und ein End-User (z.B. ein Manager) unterschiedliche Ideen haben, um zu beschreiben was sie darunter verstehen.

Natürlich bin ich nicht anders: auch ich habe mir irgendwann eine eigene Definition zusammengereimt:

BI: Technischer Enabler, der es dem Management ermöglicht, intelligente Geschäftsentscheidungen zu treffen.

“To think is to forget differences, to generalize, to abstract. In the overly replete world of Funes there were nothing but details, almost contiguous details.”

Funes, el memorioso – Jorge Luis Borges

Abstraktes Denken ist wohl einer der komplexesten und faszinierendsten intelligenten Vorgänge zu denen wir fähig sind, und vielleicht erklärt das, warum ich persönlich ebenfalls dazu neige, den intelligenz-Aspekt hervorzuheben oder wenigstens zu erwähnen, wenn ich über BI nachdenke.

Wofür steht dann das B in BI?

Mein Versuch bleibt aber an meinen technischen Hintergrund gebunden. So spricht das erste Wort in meiner Definition die Technik hinter der Lösung an.

Würde ein Manager nicht den Geschäftsvorteil den er sich aus dem Einsatz von BI Tools erwartet, in den Vordergrund heben?

Vielleicht würde er sagen, „Das Ziel jedes Unternehmens ist es, Geld zu verdienen. Bi Tools müssen uns darin unterstützen, dieses Ziel  effizienter zu erreichen, indem sie zur Kostensenkung und Umsatzsteigerung beitragen.“

Ich habe den Eindruck, dass Definitionen und allgemein: Versuche zu erklären was BI ist und tut, von den Personen stammen, die BI Lösungen entwickeln und sich daher in der Lage sehen, den Anwendern Ihre neuen Features erklären zu müssen, also von Technik-nahen Menschen, die aus irgendeinem mir unersichtlichen Grund dazu neigen, den Fokus auf die „Intelligenz“ zu setzen die BI Lösungen haben und nicht auf den geschäftlichen Nutzen der sich aus dieser Intelligenz ergeben soll.

Die CIA

Es sollte eigentlich nicht in den Hintergrund geraten, dass es sich im Falle der BI nicht um irgendeine intelligenz handelt (keine KI, keine assoziative), sondern eher um eine analytischen Disziplin im Sinne der „Intelligence“ wie sie im Kontext der Spionagefilme kennen (z.B. bei „CIA“).

So entsteht diese Art von „Intelligence“, aus der Unternehmen gute Entscheidungen ableiten können, aus analysierter und in Kontext gebrachter Informationen.

Gut. Bringt „Intelligence“ dieser Art gute Geschäftsentscheidungen mit sich, oder muss da noch was geschehen?

Man könnte BI beliebig weit definieren, und irgend eine Art von Eventhandling mit einbeziehen der die Entscheidung automatisch übernimmt , aber das könnte den Eindruck erwecken, man hält BI für ein Allheilmittel: es reiche eine BI Anwendung zu haben um gute Geschäfte zu machen. Und das ist ja natürlich nicht so.

Nein, BI ist für mich lediglich (ich versuche, die Technik zu vergessen) eine Analytische Disziplin die Information bereitstellt auf deren Basis bessere Entscheidungen getroffen werden können.

Toll! Und Welche Informationen muss BI bereitstellen? -> nächster post