Intelligente Daten – Shit In Shit Out!
Die Kenntnis der Quellen, Ziele und Transformationen von Unternehmensdaten ist eine grundlegende Voraussetzung für jede Organisation, um eine tragfähige Datenqualität zu erreichen.
Mag. Martin Berner
Bevor sich ein Unternehmen kopfüber in das Abenteuer DATA JOURNEY stürzen, muss folgendes beachtet werden:
- Daten-Erfassung: Es gilt die Grundregel, dass, was nicht erfasst wird, auch nicht ausgewertet werden kann. Oftmals stellen Unternehmen bei der Konzeption von Leistungskennzahlen (KPIs) fest, dass entscheidende Informationen, die für eine sinnvolle und gewinnbringende Analyse unerlässlich sind, nicht erfasst werden. In solchen Fällen müssen die Transportmanagementsysteme (TMS) und/oder CRM-Systeme durch Hinzufügen von Datenerfassungsfeldern erweitert oder durch ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) Prozesse nachträglich mit den benötigten Informationen angereichert werden müssen.
- "Shit In, Shit Out" Prinzip: Kennen Sie den Ausdruck "Shit In, Shit Out"? Wenn falsche oder unvollständige Daten erfasst werden, führt dies zwangsläufig zu falschen oder unvollständigen Ergebnissen bei der Auswertung. Dies ist der entscheidende Punkt, an dem ETL-Prozesse und Business Intelligence scheitern können. Ein vermeintlicher Datenschatz wird zur Mülldeponie.
- ETL- und Business Intelligence Tools: Diese Tools sind keine Erfassungssysteme. Ihre Hauptfunktion liegt in der Auswertung, Aufbereitung und Darstellung von Daten.
Meine Empfehlung: Planen Sie das Thema Business Intelligence genau und fangen Sie klein an. Mit einer guten Planung und den gängigen BI Systemen erreichen Sie häufig schon nach wenigen Wochen brauchbare Ergebnisse.