Ein weit verbreitetes Problem beim Reporting in Unternehmen ist es, dass die in den Berichten dargestellten Kennzahlen nicht gut miteinander vergleichbar sind. Eine mögliche Ursache dafür könnte sein, dass die Datenbasis für die verschiedenen Kennzahlen unterschiedlich definiert ist und deshalb Äpfel mit Birnen verglichen werden. Eine weitere Ursache könnte auch sein, dass die Aufbereitung der Daten für die Kennzahl in einem schon vor langer Zeit definierten Prozess geschieht, den aktuell niemand mehr im Detail versteht.
Wie könnte eine Vorgehensweise aussehen, die solche Probleme vermeidet, die also reproduzierbar vergleichbare Daten liefert und die mit vertretbarem Aufwand gewartet werden kann?
In dem folgenden Bild habe ich die Bestandteile skizziert, die eine solide Grundlage für die Umsetzung des Reportings von kleinen Unternehmen bieten.
Alle Reports und Auswertungen greifen auf spezialisierte Data Marts zu, die alle Informationen enthalten, die für die Reports und Auswertungen benötigt werden. Auf diese Data Marts haben genau diejenigen Zugriff, die die Informationen benötigen.
Aus dem Data Warehouse werden die Informationen periodisch und automatisch in die Data Marts übernommen.
Zuvor werden sie periodisch (z.B. monatlich oder täglich) automatisch aus den operativen Systemen extrahiert und im Data Warehouse bereitgestellt.
Da dann z.B. alle Controlling-Auswertungen die gleiche Datenbasis haben, gibt es nur noch eine einzige (oder „die richtige“) Definition der für das Controlling verwendeten Gruppierungen und Abgrenzungen.
Die zentrale Komponente in diesem Konzept ist das Data Warehouse (DWH). Es ist die Quelle für das gesamte Reporting des Unternehmens und stellt dafür die Informationen aus den operativen Systemen bereit.
Da sich die Anforderungen an das Reporting immer weiterentwickeln und da die operativen Systeme sich auch über die Zeit verändern, wird das DWH niemals fertig. Es wird kontinuierlich weiterentwickelt und inkrementell vervollständigt.
Das ist einerseits ein Problem, da das Management für diese Vorgehensweise akzeptieren muss, dass das Reporting kontinuierlich Kosten verursacht, andererseits aber auch ein Segen, da schon mit geringen Kosten und nach kurzer Zeit erste Resultate erzielt werden können. Es ist bei diesem Ansatz nicht notwendig, zuerst alle Kennzahlen zu definieren, bevor man mit der Umsetzung des Reportings beginnen kann.
So könnte man z.B. damit beginnen, monatlich die Anzahl der Kunden und Verträge auszuwerten. Später könnte man diese Berichte nach Vertragsart differenzieren und weitere Kriterien hinzufügen.
Wie die Basis für ein Data Warehouse aussehen kann, mit dem so eine Vorgehensweise möglich ist, beschreibe ich im nächsten Beitrag „Data Vault 2.0“
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