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BI-Transformation von Microsoft

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Tipp

Dieser Artikel konzentriert sich auf die Erfahrungen von Microsoft bei der Einrichtung eines Kompetenzzentrums. Bei der Einrichtung eines eigenen Kompetenzzentrums (Center of Excellence) wird empfohlen, auch die Informationen in der Roadmap für die Fabric-Einführung zu berücksichtigen.

Dieser Artikel richtet sich an IT-Experten und IT-Manager. Hier erfahren Sie mehr über unsere Strategie und Ziele für BI, die es uns ermöglichen, unsere Daten fortlaufend als Ressourcen zu verwenden. Außerdem erfahren Sie, wie wir erfolgreich eine Datenkultur für die Entscheidungsfindung in Unternehmen mit Power BI fördern.

Hintergrundinformationen: Heutzutage wirken sich Daten rasant auf Verbraucher und Unternehmen aus. Für den Erfolg in dieser datenintensiven Umgebung sind Analysten und Führungskräfte nötig, die aus enormen Mengen an Daten prägnante Erkenntnisse schlussfolgern können. Die Weiterentwicklung der BI-Tools von Microsoft hat die Art und Weise verändert, in der Microsoft selbst eigene Daten untersucht und die zur Expansion des Unternehmens benötigten Erkenntnisse gewinnt.

Also wie kann auch Ihre Organisation die Art und Weise revolutionieren, in der sie mit Daten arbeitet? Damit Sie dies besser verstehen, wird im Folgenden die Journey für die BI-Transformation von Microsoft erläutert.

Journey von Microsoft

Vor einigen Jahren ermutigte die Unternehmenskultur von Microsoft Einzelpersonen dazu, vollständiges Eigentum von Daten und Erkenntnissen zu erlangen. Zusätzlich gab es einen starken kulturellen Widerstand gegen die standardisierte Vorgehensweise. Daher führte die Unternehmenskultur zu Herausforderungen bei der Berichterstellung und bei Analysen. Daher entstanden die folgenden Probleme:

  • Inkonsistente Datendefinitionen, Hierarchien, Metriken und KPIs (Key Performance Indicators). Beispielsweise verwendete jedes Land bzw. jede Region eine eigene Methode für die Erstellung neuer Umsatzberichte. Es gab keinen gemeinsamen Nenner, nur viel Verwirrung.
  • Analysten nutzten 75 % ihrer Zeit zum Erfassen und Kompilieren von Daten.
  • 78 % der Berichte wurden in „Offlineumgebungen“ erstellt.
  • Es wurden mehr als 350 zentralisierte Finanztools und -systeme verwendet.
  • Etwa 30 Millionen Dollar wurden jährlich für „Schattenanwendungen“ ausgegeben.

Aufgrund dieser Herausforderungen mussten wir uns bessere Lösungen ausdenken. Die Finanzabteilungen und andere interne Teams wurden durch die Geschäftsleitung dabei unterstützt, den Unternehmensprüfprozess zu transformieren, was zur Erstellung einer einheitlichen BI-Plattform als unseren Single Point of Truth führte. (Diese BI-Plattform wird später in diesem Artikel genauer behandelt.) Schließlich führten diese Innovationen dazu, dass die Unternehmensüberprüfungen von unübersichtlichen tabellarischen Ansichten in einfachere, aufschlussreichere Visuals umgewandelt wurden, die sich auf wichtige Geschäftsthemen konzentrieren.

Wie haben wir dieses erfolgreiche Ergebnis erreicht? Wir haben eine zentralisierte BI-Lösung bereitgestellt, die von IT-Expert*innen verwaltet wird, und haben diese mit verwalteter Self-Service-BI erweitert, um diesen Erfolg zu erzielen. Diese beschreiben wir mit zwei kreativen Eigenschaften: Disziplin am Kern und Flexibilität am Edge.

Disziplin am Kern

Die Disziplin am Kern bedeutet, dass die IT-Experten die Kontrolle bewahren, indem sie eine einzelne Masterdatenquelle kuratieren. Die Bereitstellung von standardisiertem Unternehmens-BI und die Definition konsistenter Taxonomien und Hierarchien für KPIs ist Teil dieser Disziplin. Wichtig ist, dass Datenberechtigungen zentral erzwungen werden, um sicherzustellen, dass unsere Mitarbeiter nur die Daten lesen können, die sie benötigen.

Zunächst haben wird festgestellt, dass unsere BI-Transformation kein technologisches Problem war. Zunächst mussten wir den Erfolg definieren und diesen Daten in Schlüsselmetriken übersetzen, um den Erfolg erzielen zu können. Es war wichtig für uns, eine konsistente Definition der Daten zu erzielen.

Unsere Transformation erfolgte nicht von einem Moment zum nächsten. Wir haben die Lieferung der Niederlassungsscorecards mit etwa 30 KPIs priorisiert. Anschließend haben wir die Anzahl und Tiefe der Themenbereiche über Jahre hinweg erweitert und komplexere KPI-Hierarchien erstellt. Heute können wir präzise KPIs auf Kundenebene oder allgemeine KPIs auf Unternehmensebene bereitstellen. Mittlerweile verfügen wir über mehr als 2.000 KPIs, von denen jeder ein wichtiges Measure für Erfolg ist, das sich nach unseren Unternehmenszielen richtet. Nun enthalten Unternehmensberichte und SSBI-Lösungen im gesamten Unternehmen klar definierte, konsistente und sichere KPIs.

Flexibilität am Edge

Am Edge des Kerns verfügen unsere Analysten der Finanz-, Vertriebs- und Marketingteams über mehr Flexibilität und Agilität. Außerdem profitieren sie davon, dass sie Daten schneller analysieren können. Formal wird dieses Szenario als verwaltete Self-Service-Business Intelligence (SSBI) bezeichnet. Nach unserem heutigen Verständnis geht es bei verwalteter SSBI um gegenseitigen Nutzen für IT und Analysten. Wichtig ist, dass wir unsere Prozesse optimieren konnten, indem wir Standardisierung, Wissen und die Wiederverwendung unserer Daten und BI-Lösungen gefördert haben. Als Unternehmen konnten wir mehr Wert erzielen, indem wir das Gleichgewicht zwischen zentralisierter BI und verwalteter SSBI gefunden haben.

Unsere Lösung

Der Name der internen Datenvereinheitlichungs- und Analyseplattform, die unsere Finanz-, Vertriebs-, Marketing- und Engineeringteams unterstützt, lautet Starlight. Ihr Ziel besteht darin, eine robuste, gemeinsame und skalierbare Datenplattform bereitzustellen. Die Plattform wurde vollständig vom Finanzteam erstellt und wird auch weiterhin mit den neuesten Microsoft-Produkten betrieben.

Für den KPI Lake wird nicht Azure Data Lake verwendet. Stattdessen handelt es sich um ein Starlight-fähiges tabellarisches BI-Semantikmodell, das mithilfe von Microsoft SQL Server Analysis Services in Azure IaaS gehostet wird. Das BI-Semantikmodell stellt Daten aus mehr als 100 internen Quellen bereit und definiert zahlreiche Hierarchien und KPIs. Seine Aufgabe besteht darin, die Leistungsberichterstellung im Unternehmen und für die Analyseteams der Finanz-, Marketing- und Vertriebsabteilungen zu ermöglichen. Dies ist notwendig, um zeitgerechte, genaue und fundierte Erkenntnisse über einheitliche BI-Semantikmodelle aus relevanten Quellen abzurufen.

Die Inbetriebnahme des BI-Semantikmodells war aufregend, weil es sofort zu messbaren Vorteilen führte. Mit der ersten Version wurden die C+E Finance- und Marketing BI-Plattformen zentralisiert. Dann wurde das Modell über die letzten 6 Jahre hinweg erweitert, um zusätzliche Lösungen für Geschäftserkenntnisse zu konsolidieren. Es wird weiterhin weiterentwickelt und unterstützt unsere globalen und kommerziellen Unternehmensüberprüfung sowie die Standardberichterstellung und SSBI. Seit dem Release gab es fünf Einführungsspitzen, was weit über den ursprünglichen Erwartungen liegt.

Im Folgenden werden die wichtigsten Vorteile zusammengefasst:

  • Es unterstützt die Niederlassungsscorecards, weltweite Unternehmensüberprüfungen sowie Finanzteams, Marketingteams, Verkaufsberichte und Analysen.
  • Es unterstützt Self-Service-Analysen, sodass Analysten in Daten versteckte Erkenntnisse aufdecken können.
  • Es unterstützt die Berichterstellung und Analyse für leistungsbezogene Vergütung, Marketing- und Betriebsanalysen, Vertriebsleistungsmetriken, Überprüfungen der Führungskräfte sowie den jährlichen Planungsprozess.
  • Es stellt automatisierte und dynamische Berichterstellung und Analysen aus einem Single Point of Truth bereit.

Der KPI Lake ist eine Erfolgsgeschichte. Er wird unseren Kunden oft als Beispiel zur effektiven Nutzung unserer neuesten Technologien präsentiert. Es überrascht uns nicht, dass es bei vielen von ihnen gut ankommt.

So funktioniert‘s

Die Starlight-Plattform verwaltet den Datenfluss von der Beschaffung über die Verarbeitung bis hin zur Veröffentlichung:

  1. Die robuste und agile Datenintegration erfolgt nach einem Zeitplan und konsolidiert Daten aus mehr als 100 unterschiedlichen Rohdatenquellen. Zu den Quelldatensystemen gehören relationale Datenbanken, Azure Data Lake Storage und Azure Synapse-Datenbanken. Zu den Themenbereichen gehören Finanzen, Marketing, Vertrieb und Engineering.
  2. Nach der Bereitstellung werden die Daten angepasst und mithilfe der Masterdaten und der Geschäftslogik erweitert. Dann werden sie in Data Warehouse-Tabellen geladen. Das tabellarische BI-Semantikmodell wird dann aktualisiert.
  3. Analysts im gesamten Unternehmen verwenden Excel und Power BI, um Erkenntnisse und Analysen aus dem tabellarischen BI-Semantikmodell bereitzustellen. Geschäftsinhabern können Metrikdefinitionen für ihre eigenen Unternehmen festlegen. Bei Bedarf kann mithilfe von Azure IaaS mit Lastenausgleichen eine Skalierung durchgeführt werden.

Verwirklichen des Erfolgs

Interessanterweise wünscht sich jeder eine Version der Wahrheit, solange diese den Erwartungen entspricht. Für einige Organisationen ist dies jedoch die Realität. Sie verfügen über mehrere Versionen der Wahrheit, da Einzelpersonen den vollständigen Besitz von Daten und Erkenntnissen erzielen möchten. Für diese Organisationen wird dieser Ansatz ohne Verwaltung vermutlich nicht zum Erfolg führen.

Daher glauben wir, dass Sie ein Kompetenzzentrum (Center of Excellence, COE) benötigen. Ein COE ist ein zentrales Team, das für die Definition unternehmensweiter Metriken und Definitionen und vieles mehr zuständig ist. Es fungiert auch als Unternehmensfunktion, die Personen, Prozesse und Technologiekomponenten in eine umfassende Gruppe aus Geschäftskompetenzen und -funktionen organisiert.

Unsere Erfahrungen liefern viele Beweise dafür, dass ein umfassendes und robustes COE wichtig ist, um Ergebnisse zu erzielen und den Erfolg des Unternehmens zu maximieren. Dazu können Änderungsinitiativen, Standardprozesse, Rollen, Richtlinien, bewährte Methoden, Support, Schulungen und vieles mehr gehören.

Weitere Informationen finden Sie in den weiteren Artikeln dieser COE-Reihe. Sie werden dabei unterstützt, zu entdecken, wie Ihre Organisation sich dem Wandel stellen kann, um den Erfolg zu verwirklichen.

Zugehöriger Inhalt

Weitere Informationen zu diesem Artikel finden Sie in den folgenden Ressourcen:

Im nächsten Artikel dieser Reihe erfahren Sie, wie Microsoft von einem COE dabei unterstützt wurde, eine standardisierte Analyse- und Datenplattform zu erstellen, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Dienstleistungsunternehmen

Zertifizierte Power BI-Partner können Ihr Unternehmen beim erfolgreichen Einrichten eines Kompetenzzentrums unterstützen. Sie können kostengünstige Schulungen bereitstellen oder eine Überprüfung Ihrer Daten durchführen. Wenn Sie einen Power BI-Partner hinzuziehen möchten, besuchen Sie das Power BI-Partnerportal.

Darüber hinaus können Sie mit erfahrenen Beratungspartnern in Kontakt treten. Diese können Sie bei der Bewertung, Auswertung oder Implementierung von Power BI unterstützen.