Einführung: Ist die konventionelle IT am Ende?

Vor nicht allzu langer Zeit wurde »das Ende der IT, wie wir sie kennen« proklamiert. In dem entsprechenden Fachartikel (vgl. Bhave u. a. 2022) heißt es sinngemäß: Eine Transformation in den Unternehmen sei nur dann möglich, wenn Business und IT eine gemeinsame Vision entwickelten und deutlich enger zusammenarbeiteten als bisher. Denn trotz hoher und sogar steigender Investitionen in technologische Initiativen und die Digitalisierung fehle es vielfach noch am erforderlichen Datenreifegrad in den Unternehmen, sodass eine datengetriebene Entscheidungskultur nicht gelebt werden könne, so der Autor Bhave.

Und tatsächlich: in Anbetracht des voranschreitenden technologischen, zum Teil auch disruptiven Wandels und der exponentiellen Entwicklung der Computerisierung mit wachsenden Datenmengen, die sich gerade zu einem gigantischen Daten-Tsunami entwickeln, kann es nicht mehr so weitergehen wie in den vergangenen beiden Jahrzehnten. Es müssen heute nicht mehr nur interne, sondern in wachsendem Maße auch externe Daten verarbeitet und ausgewertet werden. Dafür braucht es nicht nur geeignete IT-Infrastrukturen und Softwareprogramme, sondern es bedarf häufig auch unternehmensindividuell konfigurierter, implementierter und kontinuierlich verbesserter Analytics-Systeme.

Mit fortschreitender technologischer Entwicklung haben sich allerdings IT und Business zu weit voneinander entfernt. In der Praxis findet man beide häufig – auch organisatorisch – in getrennten »Silos«. Dadurch sind wahlweise zwei Szenarien entstanden: Entweder implementiert die IT-Abteilung Lösungen, die für das Business suboptimal sind, sodass durch die Workarounds in den Fachabteilungen dann häufig eine »Schatten-IT« entsteht. Oder die IT soll einfach nur die Entscheidungen umsetzen, die im Business getroffen worden sind. In beiden Szenarien werden Technologiepotenziale oft nicht ausgeschöpft.

Kurz: Die strikte organisatorische Arbeitsteilung zwischen IT und Business führte schon in der Vergangenheit zu Verständigungsproblemen, Reibungsverlusten, Missverständnissen und vor allem zu einer suboptimalen Unterstützung des Business durch die IT. Viele Führungskräfte haben eine betriebswirtschaftliche, aber keine IT-Ausbildung; umgekehrt haben IT-Experten eine informationstechnische Ausbildung, aber keine betriebswirtschaftliche. Jeder sieht die Welt aus seiner Sicht, und oft stellte man erst am Ende eines IT-Implementierungsprojekts fest, dass man »aneinander vorbeigeredet« hatte.

Kostete die suboptimale Unterstützung von Businessentscheidern Unternehmen schon in der Vergangenheit viel Potenzial, so können sie sich dies in der Zukunft nicht mehr leisten. Hier ist nicht nur von Fehlinvestitionen die Rede, sondern auch von den negativen Folgen schlechter Geschäftsentscheidungen auf ungeeigneter oder fehlender Datenbasis.

In der Presse ist schon seit einigen Jahren vermehrt zu lesen, wie selbst große Unternehmen mit professionellen Projektstrukturen bei der Aktualisierung ihrer IT-Landschaft bzw. der Einführung neuer Softwarelösungen komplett scheitern, sodass sie oft mit einem monatelangen Chaos und rückläufigen Umsätzen zu kämpfen haben. Was zu Beginn oft einfach aussieht, entpuppt sich als schwieriges Unterfangen, dem längst nicht jedes Unternehmen gewachsen ist, wenn die Voraussetzungen dafür nicht zuerst geschaffen worden sind.

Das Ende der uns bekannten IT ist außerdem auch darum gekommen, weil die IT-Kompetenz im Business zunimmt. Dies ist zum Teil unserem heute alltäglichen, auch privaten Umgang mit mobilen Endgeräten geschuldet, auf denen jeder seine Apps für den täglichen Gebrauch installiert hat. Es ist selbstverständlich geworden, dass jeder wöchentlich nahezu 23 Stunden online ist. Mehr und mehr erheben auch Führungskräfte mit BWL- und ohne IT-Kenntnisse den Anspruch, dass sie ohne Unterstützung der IT-Abteilung eigenständig mit Daten arbeiten, sie auswerten und für ihre Entscheidungen nutzen wollen. Anwenderfreundliche visuelle Tools, die es erlauben, Daten in übersichtlichen Dashboards anzuordnen, folgen diesem Trend und verstärken ihn zugleich.

In diesem Buch geht es aber nicht um die IT allgemein, sondern es geht speziell um Business Analytics. Während die Vorstufe Business Intelligence bereits in vielen Unternehmen genutzt wird, sieht es im Bereich Analytics oft noch anders aus. Viele Unternehmen nutzen die deskriptive Analytik und die von ihr bereitgestellten Statistiken, Reports und Analysen auf der Basis eines Data Warehouses, mit dem sie vergangenheitsbasierte Daten auswerten.

Allerdings ist die deskriptive Analytik nicht mehr als ein »Blick in den Rückspiegel«. Vergangenheitsorientierte Daten sind nur bedingt tauglich, wenn es darum geht, Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Dafür bedarf es zusätzlich der prädiktiven Analytik, die auf der Basis KI-gesteuerter Algorithmen Wahrscheinlichkeiten errechnet, was künftig passieren wird. Die KI ist mittlerweile schon so weit entwickelt, dass die maschinell errechneten Wahrscheinlichkeiten mit 70 bis 90 Prozent weitaus genauer und erheblich schneller sind, als die in vielen Unternehmen immer noch mit hohem, mehrmonatigem Aufwand von vielen Mitarbeitern erstellten manuellen Jahresplanungen.

Noch einen Schritt weiter geht die präskriptive Analytik, die den Zweck erfüllt, optimale Maßnahmen vorzuschlagen. Das ist mit einem Navigationssystem zu vergleichen, das für ein Unternehmen – auch durch Widrigkeiten und Restriktionen hindurch – eine »ideale Route« zur Zielerreichung berechnet, beispielsweise für eine kostenoptimierte, komplexe Auftragssteuerung.

Dieses Buch hat drei Ziele:

1. Es macht Führungskräfte, Unternehmer und Entscheider mit der »neuen« Business-Analytics-Welt, ihren Vorteilen und ihrem Nutzen vertraut. Es zeigt, wie Business Analytics funktioniert, was sie leistet und welchen Nutzen sie Unternehmen bringt.
2. Es erläutert die Bedeutung der Agilität für Business Analytics. Das agile methodische Vorgehen, beispielsweise mit Scrum, bringt Business- und IT-Kompetenzen im Unternehmen zusammen und hilft, die typischen »Fallen« von IT-Projekten zu überwinden, um eine funktionierende Analytics-Lösung zu entwickeln, zu implementieren und dauerhaft zu betreiben – eine Lösung, die letztlich auf die geschäftlichen Ziele einzahlt.
3. Damit das möglich ist, müssen »Verständigungsbrücken« zwischen IT-Fachleuten und Führungskräften mit BWL-Ausbildung geschlagen werden, damit eine gemeinsame Sicht auf die Dinge entsteht. Dies ist das dritte Anliegen meines Buches. Als jemand, der selbst ausgebildeter Betriebswirt ist und seit vielen Jahren Analytics-Lösungen in, mit und für Unternehmen entwickelt, verstehe ich mich als Übersetzer zwischen beiden Welten. (Genau genommen, sind es sogar fünf Welten: IT-Technik, Datenmanagement, analytische Algorithmen, betriebswirtschaftliche Methoden und das Verständnis von Geschäftsmodellen.)

In diesem Sinne möchte ich sowohl IT-Fachleute als auch Führungskräfte mit betriebswirtschaftlicher Ausbildung bei der Lektüre um Geduld bitten, wenn ich hier und da etwas tiefer in technologische Hintergründe vordringe. Gerade Führungskräfte ohne IT-Kenntnis sollten eine klare Vorstellung von IT-technischen Zusammenhängen haben, bevor sie Entscheidungen über die Anschaffung oder Entwicklung von Analytics-Lösungen treffen, damit keine Fehlinvestitionen getätigt werden oder man erst am Ende des IT-Projekts feststellt, dass die Lösung nur teilweise die geschäftlichen Bedürfnisse erfüllt. Nichtsdestotrotz bleibt das Buch praxisorientiert und verzichtet so weit wie möglich auf »IT-Fachchinesisch«.

Das Buch ist folgendermaßen aufgebaut:

• Kapitel 1 ist eine Einführung in die drei Bereiche von Business Analytics und erläutert Descriptive, Predictive und Prescriptive Analytics. Zugleich wird ein Blick auf Business Intelligence geworfen und gezeigt, in welcher Weise Business Analytics deren Weiterentwicklung ist.
• Kapitel 2 zeigt den »spielverändernden« Effekt der technologischen Innovationen auf und wirft einen ersten Blick auf die...