Business Intelligence-Systeme haben unseren Alltag im Bereich der Datenanalyse stark vereinfacht. Nun geht der WriteBack-Ansatz noch einen Schritt weiter und transformiert das Analyse-Instrument zum Planungstool.
Wer kennt es nicht? Der Start der alljährlichen Budgetierungsphase beginnt oft mit der Aufbereitung der Vergangenheitsdaten. Aus allen verschiedenen Bereichen werden Informationen zur finanziellen Lage des Unternehmens zusammengetragen, um ein ganzheitliches Verständnis der aktuellen Situation zu schaffen. Dank dem Einsatz von Business Itelligence-Tools konnte dieser Prozess bereits in vielen Unternehmen automatisiert und auf ein neues Niveau gehievt werden.
Excel als vermeintlicher Planungsprofi
Wie sieht es jedoch aus, wenn aus den gewonnenen Erkenntnissen, neue Daten geschaffen und für das kommende Jahr Plandaten erfasst werden sollen? Oftmals werden hierzu konventionelle Tools wie etwa Microsoft Excel verwendet. Der Vorteil liegt auf der Hand: Ein Planungstool in Excel ist schnell aufgebaut, die Software ist einfach verständlich und meistens schon in den Lizenzkosten von Microsoft enthalten.
Doch was ist mit den Nachteilen? Wie schnell werden Excel-Dateien in separaten Versionen abgespeichert, Layouts verändert, oder Formeln gelöscht? Die Konsolidierung dieser Daten und Qualitätssicherung kostet Unternehmen oft viel Zeit und Geld.
Vom Analyse- zum Planungstool
Mit dem WriteBack-Ansatz sind Business Intelligence-Tools nicht nur in der Lage, Daten zu analysieren und in Dashboards adressatengerecht darzustellen, sondern sie können auch neue Daten schaffen oder verändern. Das Prinzip ist simpel:
Die Ausgangslage bildet das bestehende Datenmodell (1).
Die zu verändernden Daten werden in ein Tool-spezifisches Add-In geladen (2). Dieses Zusatzprogramm ist in der Lage, die gewünschten Daten in eine separate Datenbank (3) zu schreiben (z.B. SQL). Mit einem anschliessenden Ladevorgang (4) können die zuvor abgespeicherten Informationen wiederum als Daten in das Modell geladen und zu analysezwecken genutzt oder erneut verändert werden.
Die All-in-One-Lösung
Je nach Add-In sind den gestalterischen Möglichkeiten der Planung (fast) keine Grenzen gesetzt. Soll eine Eingabe auf unterster Planungsebene erfasst und nach oben konsolidiert (Bottom-Up), oder auf oberster Ebene erfasst und nach unten (Top-Down) verteilt werden? Sollen Kommentare erfasst, Checkpunkte abgearbeitet oder «Traffic» Lights gesetzt und bearbeitet werden können?
Diese Art von Planung kombiniert die Vorteile eines BI-Analyseinstruments mit der Fähigkeit der Dateneingabe und Verarbeitung von bisherigen Office-Lösungen. Alle Beteiligten im Planungsprozess können mit der gleichen Datenbasis arbeiten und das Single-Source-of-Truth-Paradigma ist gewährleistet.
Wo Licht ist…
… gibt es auch Schattenseiten.
Die Konfiguration der Datenbank sowie die Anpassung des Datenmodells müssen gut durchdacht werden. Wo Lösungen wie Excel sehr schnell und flexibel auf Anpassungen in Layout und Datenstruktur reagieren können, sind BI Tools eher schwerfällig anzupassen.
Ebenfalls sind Datenmodelle hinsichtlich der Lade- und Aktualisierungsgeschwindigkeit zu optimieren. Je nach Lösung des Tools wird nach der Speicherung der Dateneingabe das Datenmodell neu geladen. Je länger der Ladeprozess dauert, desto mehr leidet die Effizienz und umso schwerer stösst die Lösung auf Akzeptanz bei der Zielgruppe.
Zu guter Letzt müssen auch die Kosten einer solchen Lösung abgewogen werden.
Wo Excelfiles jedem Mitarbeitenden zur Bearbeitung verfügbar gemacht werden können, sind solche Planungs-Add-Ins oft nur mit zusätzlichen Lizenzkosten verwendbar. Daher gilt des den Teilnehmerkreis sorgfältig auszuwählen, um die Planungskosten nicht unnötig in die Höhe zu treiben.
Fazit
Mit dem WriteBack-Ansatz werden Medienbrüche abgelöst und eine einheitliche Datengrundlage zur Planung geschaffen. Dies spart den Unternehmen Zeit, Geld und Nerven. Aufgrund der Komplexität und Kostenbetrachtung müssen aber Aufwand und Nutzen gegenübergestellt werden, um so das effizienteste Instrument zu finden.
Weiteführende Links:
Use Case mit QlikSense: https://fiplana.com/de/use-cases/
Implementierung in PowerBI : https://youtu.be/uPHwjPRnRwE?si=g1oybXgQzGObhtdC
