Warum BI-Projekte scheitern

Zehn Gründe für das Scheitern von Business-Intelligence (BI)-Lösungen im Unternehmen
Nur in seltenen Fällen achten Projektteams von Anfang an darauf, alle relevanten Standards, Compliance-Regeln und Security-Konzepte zu berücksichtigen

(04.03.11) - Für die Unternehmensplanung und -steuerung ist die Analyse entscheidungsrelevanter Daten, wie sie Business Intelligence (BI) bereitstellt, unverzichtbar. Die gute Nachricht: Das Interesse an BI ist in den letzten Jahren weiter angestiegen. Die schlechte: Zu viele BI-Projekte sind gescheitert. Aus langjähriger Erfahrung und einer Vielzahl von Gesprächen mit Mitarbeitern aus den Fachabteilungen und der IT hat Information Builders, einer der weltweit führenden Anbieter von Business-Intelligence (BI)-Lösungen, die zehn am häufigsten anzutreffenden Gründe für einen Fehlschlag ermittelt.

1. Unklare Anforderungen. Dass ein Unternehmen ein Berichtswesen und eine Analyse der Geschäftsdaten braucht - darin herrscht schnell Einigkeit zwischen Fachabteilungen und IT. Der nächste wichtige Schritt besteht darin, die zentralen betrieblichen Kennziffern (KPIs) für eine effiziente Unternehmenssteuerung festzulegen. Statt dies zu tun, beschränken sich viele darauf, das mit einer BI-Applikation nachzubilden, was zuvor mit Excel gemacht wurde und wundern sich dann, dass ihr Berichtswesen kaum besser ist als zuvor.

2. Falsche oder fehlende Daten. Mag das Design von BI-Anwendungen noch so überzeugend sein: Spätestens, wenn in einem Testlauf die benötigten Informationen in den unterschiedlichen Datenquellen gesucht werden, zeigt sich, dass diese nicht aktuell sind, nur fehlerhaft vorliegen oder ein Zugriff (noch) nicht möglich ist. Die mangelhafte Datenqualität ist sehr oft der Grund für massive Probleme in BI-Projekten - manchmal zeigen sich die Schwächen auch erst in der Praxis, wenn mit häufig sich ändernden Daten gearbeitet wird.

3. Endanwender werden zu spät eingebunden. Bei der Umsetzung eines BI-Projekts müssen schon baldmöglichst nach Projektbeginn Mitarbeiter aus den Fachabteilungen, die künftig mit den fertigen BI-Applikationen arbeiten sollen, eingebunden werden. Stellt man sie später einfach vor vollendete Tatsachen, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass mit erheblichen Widerständen zu rechnen ist. Können zumindest ausgewählte Anwender frühzeitig mit einem ersten fertigen Produkt arbeiten, lassen sich deren Erfahrungen problemlos in der weiteren Projektarbeit berücksichtigen.

4. Vorzeigbare Ergebnisse erst nach zwei Jahren. Immer wieder kommt es vor, dass Unternehmen sich dazu entscheiden "alle nur denkbaren BI-Anforderungen" in einem langfristig angelegten Projekt bewältigen zu wollen. Eine strategische Herangehensweise ist immer richtig. Probleme ergeben sich aber dann, wenn das Projektteam zunächst einmal "im Verborgenen" arbeitet und erst nach zwei Jahren erste Ergebnisse präsentiert, die mit ziemlicher Sicherheit deutlich von den ursprünglichen Erwartungen abweichen. Erfolgversprechender ist es, nach zwei bis drei Monaten fertige Module vorzustellen, die dann im Praxistest ihre Tauglichkeit beweisen können.

5. Fehlendes Change-Management. In jedem BI-Projekt kommt es zu Änderungen und Anpassungen der ursprünglichen Vorgaben und Ziele. Vielfach fehlt aber ein formales Change-Management, das vorschreibt, wie neue Anforderungen in das laufende Projekt eingebracht werden und wer über deren Berücksichtigung oder Ablehnung entscheidet. Wo ein solches Change-Management fehlt, entsteht schnell ein zusätzlicher Aufwand und es kommt zum Zeitverzug bei der Fertigstellung.

6. Compliance und Security werden vernachlässigt. Die Zahl gesetzlicher Vorschriften und Regeln ist in den letzten Jahren immer größer geworden, aber auch die Datenschutzbestimmungen wurden immer strenger. Nur in seltenen Fällen achten Projektteams von Anfang an darauf, erstens alle relevanten Standards, Compliance-Regeln und Security-Konzepte zu berücksichtigen und zweitens Vorkehrungen dafür zu treffen, dass künftige Änderungen so einfach wie möglich integriert werden können, etwa dann, wenn zusätzlich Lieferanten oder Kunden Zugriff auf Anwendungen und Daten erhalten sollen.

7. Schlechte Dokumentation der Applikationslandschaft. Oft kommt es vor, dass sich im Verlauf der Implementierung eines umfangreichen BI-Vorhabens herausstellt, dass es keine exakte oder nur eine veraltete Dokumentation der Applikationslandschaft gibt. Eine systemübergreifende Abstimmung und Einbeziehung aller betroffenen Systeme wird dadurch deutlich erschwert. Ein einfaches Beispiel sind unterschiedliche Feldbezeichnungen in verschiedenen Applikationen, die erst durch eine Matching-Tabelle konsolidiert werden müssen. Die Folge ist ein Mehraufwand und in der Regel eine spürbare Projektverzögerung.

8. Falsche Dimensionierung der Hardware-Ressourcen. Hier lassen sich zwei unterschiedliche Arten von Fehlern unterscheiden: Im ersten Fall wird der Hardwarebedarf viel zu großzügig geschätzt, die Ressourcen werden nicht benötigt, verursachen aber beträchtliche laufende - und letztlich überflüssige - Ausgaben. Im zweiten Fall wird der Hardwarebedarf unterschätzt, was zu mangelnder Performance und Unzufriedenheit bei den Endanwendern führt.

9. "Excel-minded" Mitarbeiter. In vielen Fachabteilungen der Unternehmen aller Größenordnungen wurde jahrelang fast ausschließlich Excel zur Erstellung und Auswertung von Berichten verwendet. Oft wollen sich die Mitarbeiter nach dem Motto "das haben wir doch schon immer so gemacht" nicht von Altem trennen. An dieser Stelle wird in einigen Projekten der notwendige Schulungs- und Trainingsaufwand unterschätzt, der notwendig ist, um einer neuen Applikation im Geschäftsalltag zum Erfolg zu verhelfen.

10. Zu geringes Budget. Ein BI-Projekt, das für mehr Transparenz in den Geschäftsprozessen sorgt und Daten für eine wirksame Unternehmenssteuerung liefert, ist nicht aus der Portokasse zu bezahlen. Des Öfteren verzichten Unternehmen aus falscher Sparsamkeit auf die entscheidenden Funktionen, etwa die Einbeziehung weiterer Datenquellen, die Bereitstellung wichtiger BI-Funktionalitäten auf mobilen Endgeräten oder es werden beispielsweise mobile Benutzer und deren Endgeräte nicht berücksichtigt. (Information Builders: ra)

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