Hürden von BI im Mittelstand

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Namen der Autoren:	Fabian Wilcke, Henning Tesch, Jens Appelt
Titel der Arbeit:	"Hürden von BI im Mittelstand"
Hochschule und Studienort:	FOM Hamburg

Inhaltsverzeichnis 1 Abkürzungsverzeichnis 2 Abbildungsverzeichnis 3 Tabellenverzeichnis 4 Einleitung 4.1 Problemstellung 4.2 Zielsetzung 4.3 Abgrenzung 5 Business Intelligence 5.1 Begriff 5.2 Anwendungsbereiche 5.3 Technologien und Anbieter 5.3.1 Kommerzielle Anbieter 5.3.1.1 SAP 5.3.1.2 IBM 5.3.1.3 Microsoft 5.3.2 Open Source Lösungen 5.3.2.1 Pentaho 5.3.2.2 Palo 6 Unternehmen im Mittelstand 6.1 Begriff 6.2 Bedeutung 6.3 Unterschiede zum Konzern 6.4 IT im Mittelstand 7 Business Intelligence im Mittelstand 7.1 Anforderung 7.1.1 Datenanalyse 7.1.2 Anwenderfreundlichkeit 7.1.3 Kostenkontrolle 7.2 Hürden 7.2.1 Datenqualität 7.2.2 Strategie 7.2.3 Kosten 7.2.3.1 Anschaffungskosten 7.2.3.2 Laufende Kosten 7.2.3.3 Personal 7.2.3.3.1 Einrichtung 7.2.3.3.2 Betreuung 7.2.3.3.3 Dienstleister 7.2.4 Performance 7.3 Perspektive 7.4 Zusammenfassende Bewertung 8 Fazit 9 Anhang 9.1 Fußnoten 9.2 Quellenverzeichnis

1 Abkürzungsverzeichnis

Abkürzung	Bedeutung
BARC	Business Application Research Center
BI	Business Intelligence
DQM	Daten-Qualitäts-Management
IfM	Institut für Mittelstandsforschung Bonn
IS	Individualsoftware
KMU	kleine und mittlere Unternehmen
MA	Mitarbeiter
MPP	Massive Parallel Processing
OLAP	Online Analytical Processing
RFID	Radio Frequency Identification
SAS	Standardanwendersoftware
SMP	Symmetric-Multi-Processing
TCO	Total Cost of Ownership

2 Abbildungsverzeichnis

Abb.-Nr.	Abbildung
1	BI Architektur
2	Einsatz von BI Software in Unternehmensbereichen
3	Kommerzielle Anbieter von BI Software
4	Anteil der kleinen und mittleren Betriebe an Anzahl, SV-Beschäftigten und Auszubildenden 2010 in Deutschland
5	Anteile kleiner und mittlerer Betriebe bis 499 Beschäftigte an Anzahl der SV-Beschäftigten 2010 in Deutschland nach Wirtschaftszweigen
6	Weltweite Umsätze der Dax-Konzerne im Jahr 2010
7	In Unternehmen vorhandene BI Werkzeuge Stand 2006
8	Wichtige Eigenschaften von BI Software
9	Wichtige Kritikpunkte an BI Systemen
10	BI Gesamtkosten
11	BI Unternehmensebenen
12	Performance Problemfelder
13	Probleme in BI Projekten

3 Tabellenverzeichnis

Tab.-Nr.	Tabelle
Tabelle 1	Zusammenfassende Bewertung

4 Einleitung

4.1 Problemstellung

Business Intelligence bietet Möglichkeiten auf Grundlage von definierten Kennzahlen Entwicklungen zu erkennen und strategische Entscheidungen zu treffen. In großen Unternehmen wie Konzernen ist diese Vorgehensweise an der Tagesordnung. Im Mittelstand dagegen ist eine flächendeckende Einführung von BI Lösungen jedoch scheinbar noch nicht erfolgt. Die Tendenz zum Einsatz von professionellen BI Lösungen hat sich seit der Finanz- und Wirtschaftskrise weiter verstärkt. Der Grund dafür liegt u.a. darin, dass zwei Drittel der Anwender angegeben haben, dass BI-Lösungen bei der Bewältigung der Krise eine besondere Hilfe gewesen seien.^[1]

4.2 Zielsetzung

Das Ziel dieser Fallstudie ist es auf zu zeigen, dass Business Intelligence auch im Mittelstand mehr und mehr an Bedeutung gewinnt. Im Gegensatz zu großen Unternehmen, in denen die Werkzeuge jedoch schon flächendeckend eingesetzt werden, gibt es im Mittelstand aber noch Hürden, die es zu überwinden gilt. Es wird aufgezeigt, welche Hürden für den Mittelstand bestehen und wie diese gewichtet sind. Auch wird gezeigt, dass es durchaus mittlere Unternehmen gibt, die die Umsetzung von BI Projekten erfolgreich hinter sich gebracht haben.

4.3 Abgrenzung

Aufgrund mangelnder Daten wird sich nicht auf kleine und sehr kleine Unternehmen bezogen. Zwischen mittleren Unternehmen und Unternehmen die wegen ihrer Größe nicht mehr zum Mittelstand zählen, gibt es bei den Anforderungen und Hürden in Bezug auf denn Einsatz von Business Intelligence inhaltliche Überschneidungen. Diese liegen darin begründet, dass sich hier ähnliche bis gleiche Anforderungen und Hürden finden lassen.

5 Business Intelligence

5.1 Begriff

BI, Business Intelligence ist in aller Munde, ob gleich in Wirtschaftsmagazinen, aktueller Fachpresse der IT Welt oder in diversen Fachbüchern rund um Wirtschaft und Finanzen. Geht es um Unternehmensführung kommt man um das Thema „Business Intelligence“ nicht herum.

Eine direkte Übersetzung für Business Intelligence gibt es nicht. Die Übersetzung in „Geschäftsintelligenz“ würde die inhaltliche Bedeutung nicht ausreichend widerspiegeln. Wie Hansen und Neumann schreiben, ist der Begriff „Intelligence“ eher im Sinne von Auskunfts- oder Nachrichtendienst in Analogie zur amerikanischen Central Intelligence Agency (CIA) zu sehen.^[2][3]

Business Intelligence bezeichnet den Prozess, Informationen zur Verbesserung betriebswirtschaftlicher Entscheidungen zu finden. Der wesentliche Nutzen liegt dabei in der geschickten Aufbereitung, Auswertung und Darstellung der gespeicherten Geschäftsinformationen. Genauer gesagt, sollen Informationsbedürfnisse von Führungskräften und Entscheidungsträgern zeitnah befriedigt werden und somit eine die Steuerung des Unternehmens zu erleichtern.^[4][5]

BI ist zwar noch ein relativ „junger“ Begriff, die Idee dahinter gab es allerdings schon vor Jahrzehnten. Die Entstehung des Begriffes reicht bis in das Jahr 1958 zurück. Die Geburtsstunde von Business Intelligence war die Veröffentlichung des Artikels „A Business Intelligence System“ von Hans Peter Luhn im IBM Journal. Im Jahre 1989 hat Gartner Analyst Howard Dresner diesen Begriff zu seinem Eigen gemacht.

"I coined the term "business intelligence" back in 1989" , antwortete Howard Dresner dem Journalisten Scott Eden des Magazins "InformationWeek" auf die Frage was es mit dem Begriff "BI" auf sich hat. Mit dem Satz "And it was not intended to have a technological-only focus." bekräftigte er, dass BI ursprünglich nicht nur auf die Technologie ausgerichtet war. Ziel war es, die Mitarbeiter und Geschäftsprozesse zu einer Organisation zusammen zufassen. Für Howard war es am wichtigsten, herauszufinden was im Geschäft passiert und worum es eigentlich geht. Denn der technologische teil kam später.^[6]

Mitte der 80er Jahre kamen erste analytische, IT gestützten Informationssystem zum Einsatz die jedoch aufgrund ihrer operativen Datenstruktur eine Interaktion ausschließlich über programmierte Abfragen (SQL-Abfragen) ermöglichten. Ergebnis waren starre Listen, die auf Matrix-Druckern ausgegeben wurden. Natürlich wollte man mehr Flexibilität erreichen, was dazu führte das Ende der 80er Jahre die Idee des Data-Warehouse entstand. Dieses Konzept, eine Datenbank speziell auf Analyse- und Entscheidungsaufgaben auszurichten ließ allerdings bis Mitte der 90er Jahre auf sich warten. Bis dahin dominierten konventionelle Abfragetechniken und starre Berichtsschemata. Erst Mitte der 90er Jahre wurden diesen dann durch System ersetzt mit flexiblen Analysetechniken entwickelt wurden und interaktive und intuitive Abfragen ohne Programmiervorgang ermöglichten. Ziel war es die Benutzerfreundlichkeit und Interaktionsfähigkeit zu verbessern. So kann man sagen, dass sich IT gestützte BI-Systeme mehr und mehr den Theorien von Howard und Luhn näherten. Folgende Aussage von Hans Uwe Wegener beschreibt den Übergang von Vergangenheit zur Gegenwart sehr gut: "So ist verständlich, dass sich in der zweiten Hälfte der 90er Jahre eine technologisch gerichtete Euphorie verbreitete, die weniger danach fragte, was Nutzer in ihren Prozessen benötigen, sondern mehr die Frage stellte, was technischer Fortschritt alles vollbringen kann. Zum anderen – und dies war fast wichtiger – wurde mit einem Verständnis von Komplexität vorgegangen, das sich geradezu fatal auf Konzept und Ergebnis von Projekten analytischer Informationssysteme auswirken musste.“Die Komplexität unterlag den unterschiedlichsten Ansichten und Denkweisen, sodass der Versuch, Komplexität ein für alle Mal in Management-Informations-Systemen technisch „zur Strecke zu bringen“ daher nicht nur scheitern musste, sondern das grobe Missverhältnis zwischen den Erwartungen und der Problemlösungskapazität der in diesen Systemen zunächst umgesetzten Informations- und Wissenskonzepte zu dauerhaften Enttäuschungen führte. Vor allem auf der Seite erwartungsvoller Nutzer.^[5]

Business Intelligence gilt heute als Oberbegriff für Data Warehousing, Data Mining und OLAP^[7]

Data Warehouse

"Ein zentrales Datenlager von Informationen zur Entscheidungsunterstützung des Managements. Alle relevanten Geschäftsdaten werden darin eingespielt, strukturiert und harmonisiert, so dass für die weitere Analyse eine einheitliche und breite Grundlage zur Verfügung steht. Die verschiedenen Anwendergruppen haben schnellen und unkomplizierten Zugriff auf die Informationen."^[7]

Data Mining

"Durch verschiedene Methoden wie beispielsweise Cluster-Analysen werden große Datenbestände, die im Data Warehouse gespeichert sind, automatisiert nach relevanten Informationen durchforstet und in nicht offensichtlich erkennbaren Bezug zueinander gestellt."^[7]

Online Analytical Processing (OLAP)

"Eine Ergänzung des Data-Warehouse-Konzepts zur analytischen Datenauswertung, wobei es bei den beiden Konzepten zu inhaltlichen Überschneidungen kommen kann. OLAP zählt zu den „hypothesengestützten Analysemethoden“: Der Anwender muss vor der eigentlichen Analyse wissen, welche Anfragen er an das OLAP-System stellen möchte. Seine Hypothese wird dann durch das Analyseergebnis bestätigt oder abgelehnt."^[7]

Data Marts

"Data Marts sind kleinere, spezielle Data Warehouses (Datenlager) für bestimmte Organisationsbereiche oder bestimmte Anwendungen. Sie ermöglichen eine Teilsicht auf das gesamte Data Warehouse. Einzelne Abteilungen bzw. Anwender haben damit Zugriff auf spezifische Datenbestände, welche speziell für diesen Zugriff optimiert sind."^[7]

5.2 Anwendungsbereiche

Wie eine aktuelle Studie der TU Chemnitz und des Beratungshauses conunit und unterstützt von IBM zeigt, nutzen mittelständische Unternehmen "Business Intelligence-Lösungen [..] vornehmlich in den Finanzbereichen für Controlling und die Erstellung von Berichten für Management und Geschäftsführung". Weitere Einsatzgebiete sind Risikomanagement, Management Dashboard und Balanced Scorcards.

Die Haupteinsatzbereiche sind:

• Controlling (88,1 Prozent)
• Vertrieb (75,9 Prozent)
• Rechnungswesen (63,2 Prozent)
  

76,8 Prozent der Geschäftsführer und des Managements setzen BI-Software vorrangig für folgende Aufgaben ein:

• Berichterstellung (81,6 Prozent)
• Ad-hoc-Datenanalyse (75,1 Prozent)
• Budgetierung (62,7 Prozent)

"Die Bereiche Forschung und Entwicklung sowie Marketing und Werbung dagegen setzen BI mehrheitlich nicht ein (nur 15,7 Prozent bzw. 32,5 Prozent) und nur jede zehnte Abteilung plant es für die Zukunft."^[8]

Auch die Studie "Business Intelligence im Mittelstand - Eine Studie über den Status quo von Business-Intelligence-Software in mittelständischen Unternehmen im deutschsprachigen Raum." durch geführt vom BARC (Business Application Research Center) kommt zu dem Ergebnis, dass ein Großteil der Unternehmen, die Business Intelligence Software einsetzt, das im Bereich Management/Unternehmensführung/Controlling macht. Sie wird hier von 87% der Unternehmen eingesetzt. Laut Studie sind weitere Einsatzgebiete Sales/Vertrieb mit 65%, IT mit 52% und Buchhaltung mit 48%.

Weitere Anwendungsbereiche werden im Abschnitt "Business Intelligence im Mittelstand" genannt.

5.3 Technologien und Anbieter

Die Anbieter von BI-Software können in kommerzielle Anbieter und Anbieter von Open Source Lösungen unterschieden werden. Laut einem Bericht der Gartner Inc., dem weltweit führenden IT Forschungs- und Beratungsunternehmen^[9], werden Open Source Lösungen häufiger in mittelständischen Unternehmen, im Gesundheitswesen, dem öffentlichen Sektor und Organisationen mit kleineren Budgets eingesetzt. Kommerzielle Anbieter dagegen zielen auf den Finanz- und Telekommunikationssektor ab um Referenzkunden zu erhalten.^[10]

5.3.1 Kommerzielle Anbieter

Im Vergleich zu den Open Source Anwendungen, die ungefähr seit dem Jahre 2004 vermehrt auf den Markt gedrängt sind, haben kommerzielle Lösungen in der Regel einen höheren Reifegrad und eine höhere Funktionsvielfalt.^[11]
Nach einer Analyse von BARC betrug das Gesamtvolumen für Lizenz- und Wartungsumsätze in Deutschland im Jahr 2010 ca. 942 Mio. Euro. Damit ist der Markt im Vergleich zu 2009 um ungefähr 9% gewachsen. Mit einem Anteil von 158 Mio. Euro oder auch 16,8% Marktanteil wird der Markt für BI Software von SAP angeführt. Auf den Plätzen 2 und 3. folgen Oracle mit 133 Mio. Euro (14,1% Marktanteil) und IBM mit 118 Mio. Euro (12,5% Marktanteil). Die Top 5 der Liste komplettieren SAS und Microsoft mit 107 Mio. Euro bzw. 73 Mio. Euro. Neben diesen größten 5 Anbietern, die zusammen ca. 62,5% des Gesamtmarktes einnehmen, gibt es weitere 54 Anbieter, die jeweils einen Umsatz von mindestens 1 Mio. Euro erzielt haben.^[12]

5.3.1.1 SAP

SAP ist ein börsennotiertes Unternehmen, das im Jahre 1972 gegründet wurde und Ende 2010 ca. 54.000 Mitarbeiter hatte. Der Stammsitz befindet sich Walldorf, südlich von Heidelberg. Der Name steht für "Systeme, Anwendungen und Produkte in der Datenverarbeitung". Das Unternehmen hat weltweit mehr als 175.000 Kunden und konnte im Geschäftsjahr 2010 bei einem Umsatzerlös von ca. 12,464 Milliarden € einen Gewinn in Höhe von ca. 2,588 Milliarden € erzielen^[13][14]. In der Liste der weltweit größten Software Unternehmen rangiert SAP in den Veröffentlichungen von 2009, 2010 und 2011 nach dem Umsatz hinter Microsoft, IBM und Oracle jeweils auf Platz 4^[15][16][17]. Mit seinen Lösungen will SAP laut eigener Aussage den Markt für klein und mittelständische Unternehmen abdecken, aber auch Großunternehmen bedienen.^[18]
SAP ist u.a. mit den Produkten "BusinessObjects" und "SAP Crystal Reports" auf dem Markt vertreten.^[19][20]
Zu den Referenzen zählen u.a. die Bertelsmann AG, die R+V VERSICHERUNG AG und die Fraport AG.^[21]

5.3.1.2 IBM

IBM ist ein US-amerikanisches börsennotiertes Unternehmen mit Hauptsitz in Armonk, New York, USA^[22]. Der deutsche Hauptsitz befindet sich in Ehningen bei Stuttgart. Im Jahr 2010 erzielte IBM bei einem Umsatz von 99,9 Milliarden US Dollar einen Gewinn von 14,8 Milliarden US Dollar. Weltweit hatte das Unternehmen 426.751 Mitarbeiter.^[23] Unter den weltweit größten Software Unternehmen befindet sich IBM in den Jahren 2009, 2010 und 2011 jeweils hinter Microsoft auf Platz 2.^[15][16][17] Zu den Kunden zählen u.a. BMW, Börse Stuttgart und das Justizministerium Nordrhein-Westfalen.^[24]

5.3.1.3 Microsoft

Microsoft ist in den Jahren 2009, 2010 und 2011 das weltweit größte Software Unternehmen.^[15][16][17] Das Unternehmen wurde 1975 gegründet und hat seinen Firmensitz in Redmond, USA. Der deutsche Hauptsitz befindet sich in Unterschleißheim bei München. Microsoft hat weltweit ca. 90.412 Mitarbeiter, davon ca. 2.700 in Deutschland. Im Geschäftsjahr 2011 konnte ein Umsatz von 69,94, Mrd. US Dollar erwirtschaftet werden.^[25] Zu den Kundenreferenzen zählen u.a. SAGA GWG, das Eisenbahn-Bundesamt^[26], die Wagner Tiefkühlprodukte GmbH^[27] und der Bayerische Landtag.^[28]

5.3.2 Open Source Lösungen

Wie Carsten Bange und Patrick Keller, 2 Mitarbeiter des BARC schreiben, ist ein Vorteile von Open Source Lösungen, dass vorab ein ausführlicher Test der Software durchgeführt werden kann, da die Software frei im Internet heruntergeladen werden kann. Im Gegensatz zu kommerzieller Software ist keine umfangreiche Registrierung notwendig um die Anwendung für einen gewissen Zeitraum oder im Rahmen einer Testversion des Herstellers aus zu probieren. Ein weiterer Grund ist, dass eine eventuelle Nachlizensierung entfällt. Ein Nachteile von Open Source Lösungen ist, dass der Reifegrad der einzelnen Produkte sehr unterschiedlich ausfällt. Das ist u.a. darin begründet, dass die Entwicklung der Anwendungen verglichen mit denen kommerzieller Produkte noch nicht so lange dauert, so wurde z.B. die Jedox AG der Entwickler der Open Source Anwendung Palo im Jahre 2002 gegründet^[29], während SAP dagegen wie bereits erwähnt seit 1972 auf dem Markt vertreten ist. Durch den späteren Beginn der Entwicklung werden Funktionalitäten relativ schnell entwickelt, was aber gleichzeitig einen hohen Testaufwand des Kunden mit jedem neuen Release bedeutet. Die Finanzierung der Open Source Projekte erfolgt zur Zeit größten teils durch "Venture Capital" und durch den aktuell geringen Umsatz wird kein bzw. nur wenig Gewinn erzielt. Aus diesem Grund bieten die meisten Anbieter von Open Source BI Lösungen neben einer kostenfreien Version auch eine kommerzielle Version ihrer Software an. Jedoch kann diese oftmals günstiger bezogen werden, als die der kommerziellen Anbieter. Die Unterschied von der freien zur kostenpflichtigen Version liegt in den meisten Fällen in erweiterten Funktionen und professionellem Support.^[11]

5.3.2.1 Pentaho

Bei Pentaho handelt es sich um BI Lösung, die neben kommerziellen Versionen auch in einer Open Source Version bezogen werden kann. Sie wurde von InfoWorld, der nach eigener Aussage führenden Quelle für Informationen über neue Enterprise-Technologien^[30], im Jahr 2011 in die Liste der besten Open Source Anwendungen gewählt.^[31] Laut der eigenen Referenzseite wird Pentaho u.a. von Telefonica, Mozilla, MySql AB, Otto International und Sun Microsystems eingesetzt.^[32]

5.3.2.2 Palo

Palo ist eine Open Source Lösung der Jedox AG.^[29] Die Jedox AG ist ein deutsches Unternehmen mit Standorten in Deutschland, Frankreich und Kanada, dass 2002 gegründet wurde und im Jahr 2011 über 80 Mitarbeiter beschäftigt.^[33] Die Lösung wird u.a. vom Süddeutscher Verlag, von der Nycomed Deutschland GmbH, ALTANA Pharma Germany und dem Deutschen Industrie- und Handelskammertag e.V. (DIHK) eingesetzt.^[34]

6 Unternehmen im Mittelstand

6.1 Begriff

Der Begriff Mittelstand geht auf das Mittelalter zur Zeit des Ständestaates in Zentraleuropa zurück. Die gesellschaftlichen Schichten, z.B. Adel, Geistliche, Bürgertum und Bauern, wurden in sogenannte Stände unterteilt, welche als Unterscheidungsmerkmale der Einwohner dienten. Zum Mittelstand gehörten Kleinbetriebe wie Handwerker, Händler und Kaufleute, welche das Fundament des mittelalterlichen Stadtbürgertums bildeten. Im 17. Jahrhundert taucht der Begriff ein zweites Mal auf. Verwendung findet er nicht mehr als Unterscheidungsmerkmal der verschiedenen Schichten, sondern als Abgrenzung der Landbevölkerung und des Adels.^[35]

Im Laufe der Zeit entfernte man sich von der Definition des Mittelstandes über die Stände, sondern brauchte sie als Abgrenzung zwischen Adel und Proletariat zur Zeit der Industrialisierung. Hierbei war die eigene Abgrenzung nach unten besonders wichtig.^[36]

Die Definition kleiner und mittlerer Unternehmen (kurz KMU) wird in Deutschland durch das Institut für Mittelstandsforschung Bonn (kurz IfM) vorgenommen. Die Aufgabe des IfM besteht darin, "Lage, Entwicklung und Probleme des Mittelstandes zu erforschen" und "die Forschungsergebnisse der Öffentlichkeit zugänglich zu machen". Das IfM ist in seiner Forschungstätigkeit unabhängig und wird aus dem Haushalt des Bundes und aus dem Haushalt des Landes Nordrhein-Westfalen finanziert.^[37]

Das Institut für Mittelstandsforschung teilt den Mittelstand in 2 Gruppen auf:

Kleinunternehmen

Unternehmen mit 9 oder weniger Beschäftigten sowie einem Jahresumsatz von weniger als 1 Million Euro

mittlere Unternehmen

Unternehmen die keine Kleinunternehmen sind, 499 oder weniger Mitarbeiter und einem Jahresumsatz von weniger als 50 Millionen Euro haben

Unternehmen die ab 500 Mitarbeiter aufwärts haben oder deren Jahresumsatz größer gleich 50 Millionen Euro ist, gehören nach Definition des IfM nicht zu den kleinen und mittleren Unternehmen.^[38]

Der Mittelstandsdefinition des IfM entgegen steht die Definition der Europäischen Kommission. Die Kommission definiert den Mittelstand mit ihrer am 01.01.2005 in Kraft getretenen Empfehlung wie folgt:

• weniger als 250 Mitarbeiter
• Jahresumsatz von bis zu 50 Millionen
• Jahresbilanz von bis zu 43 Millionen
• Unabhängigkeit des Unternehmens (das Unternehmen darf nicht zu einer Unternehmensgruppe gehören und andere Unternehmen dürfen nicht mit mehr als 25% an dem Unternehmen beteiligt sein)

Die Einteilung des Mittelstandes in Untergruppen erfolgt durch die Europäische Kommission aufgrund der folgenden Kriterien:

Kleinstunternehmen

bis zu 9 Mitarbeiter, Jahresumsatz bis 2 Millionen Euro und eine Jahresbilanz bis 2 Millionen Euro

Kleinunternehmen

bis zu 49 Mitarbeiter, Jahresumsatz bis 10 Millionen Euro und eine Jahresbilanz bis 10 Millionen Euro

mittlere Unternehmen

bis zu 249 Mitarbeiter, Jahresumsatz bis 50 Millionen Euro und eine Jahresbilanz bis 43 Millionen Euro

Nach der Definition ist dabei jedes Kleinstunternehmen gleichzeitig ein Kleinunternehmen und jedes Kleinunternehmen ist auch ein mittleres Unternehmen.^[39]

Im Weiteren wird die Mittelstandsdefinition des IfM verwendet werden.

6.2 Bedeutung

Für die Wirtschaft in Deutschland ist der Mittelstand von großer Bedeutung. Das zeigen auch die Zahlen des Instituts für Mittelstandsforschung. Mit Stand 31.12.2010 gab es in Deutschland ca. 28,0 Millionen sozialversicherungspflichtig Beschäftigte und etwa 1,7 Millionen Personen befanden sich in einer betrieblichen Berufsausbildung. Von den ungefähr 2 Millionen Betrieben in Deutschland sind 99,8% kleine und mittlere Unternehmen und gehören damit zum Mittelstand. In diesen waren 78,7% der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten und 82,4% der Auszubildenden tätig.

Anhand der Beschäftigtenzahl gehören nur 0,2% der Unternehmen in Deutschland nicht zum Mittelstand und haben 500 oder mehr Beschäftigte. Auf diese 0,2% entfielen 2009 allerdings 60,9% aller Umsätze.^[40] Auch sind bei ihnen 21,3% der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten und 17,6% der Auszubildenden tätig. Wie die Zahlen weiter belegen, haben 49,2% der Betriebe 2 bis 9 Beschäftigte und 30,7% sogar nur Einen. Damit sind 79,9% der Betriebe Kleinbetriebe mit weniger als 10 Beschäftigten. Auf diese entfallen 17,2% der SV-Beschäftigten (sozialversicherungspflichtig Beschäftigten) und 20,3% der Auszubildenden. Wie das IfM weiterhin schreibt, haben "Betriebe mit 10 bis 499 Beschäftigten, die rund 19,8% aller Betriebe ausmachen, [..] mit knapp 62% einen besonders hohen Anteil an den SV-Beschäftigten". Betrachtet man den Anteil der kleinen und mittleren Unternehmen an der Gesamtanzahl der Unternehmen nach Wirtschaftszweigen, wird die Bedeutung des Mittelstandes noch deutlicher. So ist der Anteil der KMU in der Energieversorgung mit 98,3% am Geringsten, im Baugewerbe, im Gastgewerbe und im Grundstücks- und Wohnungswesen liegt der Anteil sogar bei 100%.^[41] Aussagekräftiger als der Anteil der KMU an den Gesamtunternehmen ist aber der Anteil kleiner und mittlerer Betriebe an der Anzahl der SV-Beschäftigten nach Wirtschaftszweigen. Wie in Abbildung 5: "Anteile kleiner und mittlerer Betriebe bis 499 Beschäftigte an Anzahl der SV-Beschäftigten 2010 in Deutschland nach Wirtschaftszweigen" zu erkennen ist, sind nur im Zweig Bergbau und Gewinnung von Steinen und Erden mit 47,9% weniger als 50% der SV-Beschäftigten in einem mittelständischen Unternehmen beschäftigt. In den anderen aufgezeigten Branchen liegt der Anteil der Beschäftigten in KMU weit über 50%. So ist z.B. der nach Anteil am Mittelstand vorletzte Wirtschaftszweig die Energieversorgung, in der 61,6% der Beschäftigten in einem mittelständischen Unternehmen arbeiten. Im Gastgewerbe und in der Baubranche ist der Anteil mit 98,3% bzw. 97,7% der Beschäftigten in KMU besonders hoch. Aber auch in den Zweigen Grundstücks- und Wohnungswesen (95,3%), Handel, Instandhaltung und Reparatur von Kraftfahrzeugen (94,0%), Sonstige Dienstleistungen (91,8%) und Kunst, Unterhaltung und Erholung (90,3%) ist der Anteil mit jeweils über 90% sehr hoch.Bei den Auszubildenden, von denen ca. 1,4 Millionen der 1,7 Millionen in einem mittelständischen Unternehmen arbeiten, zeigt sich nach dem Anteil nach Wirtschaftszweig ein ähnliches Bild. Auch dort sind im Zweig Bergbau und Gewinnung von Steinen und Erden mit 35,4% der Beschäftigten die mit Abstand wenigsten in einem mittelständischen Unternehmen tätig. Auch hier befindet sich die Energieversorgung auf dem vorletzten Platz, diesmal aber mit 59,9% der Beschäftigten in KMU. Auch wie bereits bei den sozialversicherungspflichtig Beschäftigten gibt es den jeweils größten Anteil an im Mittelstand Tätigen in den Bereichen Gastgewerbe mit 99,4% und Baugewerbe mit 98,6%. Auf den weiteren Plätzen folgen Handel, Instandhaltung und Reparatur von Kraftfahrzeugen mit 96,4%, Grundstücks- und Wohnungswesen mit 95,8%, Kunst, Unterhaltung und Erholung mit 95,5% und Freiberufliche, wissenschaftliche und technische Dienstleistungen mit 90,7%.^[42][43]

6.3 Unterschiede zum Konzern

Der Begriff Konzern wird im Aktiengesetz §18 definiert. Hier nach gilt, dass ein Unternehmen die Leitung von einem oder mehreren abhängigen Unternehmen übernimmt. Dieser Unternehmensverbund wird als Konzern bezeichnet, die abhängigen Unternehmen sind Konzernunternehmen. Des weiteren werden auch von einander unabhängige Unternehmen, die aber unter der Führung eines anderen Unternehmens stehen, als Konzern bezeichnet.^[44] Der Unterschied zwischen einem Konzern nach der Definition im Aktiengesetz und einem Unternehmen der KMU ist nicht nur die reine Größe (Anzahl der Mitarbeiter) des Konzerns sondern auch der Umsatz. Laut Definition darf ein mittelständisches Unternehmen maximal 50 Millionen Euro Umsatz im Jahr haben, bei den Unternehmen des DAX beginnt die Höhe des Umsatzes bei 2,2 Milliarden Euro jährlich (siehe Abbildung 6: Weltweite Umsätze der Dax-Konzerne im Jahr 2010). Nach einem Artikel von Herrn Alfred Speth Geschäftsführer einer Personalberatungsfirma meint dieser, dass Firmen aus der KMU immer häufiger den Wunsch äußeren, dass seine Firma nach Führungskräften suchen soll, die nicht aus einem Konzern sind. Diesen Wunsch führt Herr Speth zurück, dass die Strukturen im Mittelstand ganz andres sind als in einem Konzern. Führungskräfte der KMU sind häufig auch Gesellschafter des Unternehmens und meistens mit ihrem Entscheidungen nur sich selbst Verantwortliche. Dadurch ist der Formalismus sehr gering und es sind kurze Entscheidungswege. In einem Konzern ist dieses anderes, der Formalismus ist sehr hoch Entscheidungen müssen immer mit Fakten begründet werden, dadurch werden die Entscheidungswege länger. ^[45]

6.4 IT im Mittelstand

Nach einer Studie von TechConsult mit dem Thema "IT im Mittelstand" aus den Jahren 2005-2007 wurde die Erkenntnis erlangt, dass es sich bei IT Projekten nicht mehr nur um reine Kostenblöcke handelt, die ein reaktives Investitionsverhalten erfordern. So ist ersichtlich, dass die Unternehmen die IT mittlerweile als "Business-Enabler" sehen und sie die Unternehmenstransparenz erhöht. Weitere wichtige Rollen nimmt die IT als Modernisierungswerkzeug, Prozessbeschleuniger, Vereinfacher von Betriebsabläufen und Verbesserer der Wettbewerbsfähigkeit ein. Zwar wird auch der Punkt Kostenblock genannt, doch belegt er dabei nicht einen der vorderen Plätze. Zustimmung erhält in dieser Umfrage zwar auch der Punkt, dass die IT eine Rolle in der Kundenbindung einnimmt, jedoch halten sich Zustimmung und ablehnen bei diesem Punkt fast die Waage.^[46]

Als wichtig betrachten die Unternehmen eine hohe Service- und Supportqualität, Einhaltung der Kostenvorgaben und Einhaltung der Zeitvorgaben. Von diesen Punkten hat letztere aber die geringste Zufriedenheit. Die geringste Zufriedenheit unter allen Punkten erlangte der Punkt günstige Preise in Bezug auf die Software-Lizenzkosten. Als einziges Kriterium in der Liste wurde es auf einer Skala von 1 bis 5 schlechter als 3,0 bewertet.^[47]

7 Business Intelligence im Mittelstand

Die Studie "Mittelstand will 'smarter' planen", die bereits im Abschnitt Business Intelligence - Anwendungsbereiche angeführt wurde, zeigt, dass bei über 90% der befragten Unternehmen BI Werkzeuge bereits eingesetzt werden, "entsprechende Initiativen laufen oder diesem Thema zumindest eine erhöhte Aufmerksamkeit geschenkt wird". Daraus wird deutlich, dass Business Intelligence im Mittelstand angekommen ist. Zum Einsatz kommen BI-Lösungen dabei in Finanzbereichen, z.B. für Controlling und die Erstellung von Berichten für das Management und die Geschäftsführung. Professionelle Lösungen zur Unternehmenssteuerung finden in anderen Unternehmensbereichen dagegen kaum Anwendung. Mehr als die Hälfte der Befragten plant jedoch BI Lösungen auch in den Bereichen Risikomanagement und Management Dashboard ein zu setzen. Wie Prof. Dr. Peter Gluchowski, Professor an der Technischen Universität Chemnitz, sagt, hat "Business Intelligence [..] insgesamt im Mittelstand noch Potential. Während die zugehörigen Technologien vor allem in Großunternehmen fast flächendeckend genutzt werden, scheuen sich kleinere Unternehmen vor vermeintlich hohen Investitionen und unsicherem Nutzen".
"Bei der Auswahl von BI-Tools spielen vor allem die funktionalen Anforderungen des Fachbereichs und strategische Aspekte eine wesentliche Rolle. Zum Einsatz kommen die verschiedensten BI-Software Werkzeuge; rund die Hälfte aller Befragten Mittelständler setzen MS Excel mit (44,9 Prozent) oder ohne Zusatzsoftware (56,5 Prozent) ein. Die Ergebnisse zeigen weiterhin, dass IBM Cognos und SAP in Deutschland eine führende Stellung bei Business Intelligence Anwendungen einnehmen."^[8] Auch nebenstehende Übersicht abgeleitet aus einer Übersicht von Steria Mummert Consulting zeigt, welche BI-Werkzeuge in Unternehmen bereits vorhanden sind. Dabei zeigt sich allerdings, dass im Jahre 2006 noch 81% der Unternehmen auf Papierausdrucke setzen. Ein Teil der Unternehmen plant jedoch den Einsatz zu reduzieren, so dass der Anteil der Unternehmen auf 58% zurückgehen soll. Beim Einsatz von Reporting Tools verhält es sich genau gegensätzlich. Auf diese Werkzeuge setzen erst 56% der Unternehmen, aber soll der Anteil auf 88% steigen.^[48]
Die Studie "Business Intelligence im Mittelstand" von 2007 durchgeführt vom BARC kommt zu ähnlichen Zahlen. So nutzen demnach bereits 49% der befragten Unternehmen Software zur Unternehmenssteuerung und weitere 40% haben eine Anschaffung geplant.^[49] Laut dieser Studie nutzen 96% der befragten Unternehmen Business Intelligence Software für die Berichterstellung und Verteilung. Aber auch für die Datenanalyse (86%), Planung und Budgetierung (73%) und Konzernkonsolidierung (67%) wird die Software häufig eingesetzt. Als Management Dashboard kommt Business Intelligence Software nur in 33% der Unternehmen zum Einsatz, allerdings haben 58% der Befragten ein Nutzung geplant, bzw. halten sie für langfristig sinnvoll. So verhält es sich auch mit dem Einsatz der Balanced Scorecard, diese nutzen 27% der Unternehmen, aber haben 53% einen Einsatz geplant bzw. halten sie für langfristig sinnvoll.^[50] Bei der Umsetzung von Business Intelligence zeigt die Studie, dass in 99% der Unternehmen papierbasiertes Berichtswesen auftritt. Im Umkehrschluss bedeutet das, dass nur in 1% der Unternehmen kein papierbasiertes Berichtswesen auftritt. In 32% der Unternehmen liegt der Anteil des papierbasierten Berichtswesen bei über 66%, in 30% liegt der Anteil zwischen 34 und 66% und in 38% der Unternehmen bei 33% oder weniger.^[51] Zugriff auf die Berichte erhalten in vielen Unternehmen aber nur relativ wenige Mitarbeiter. So bekommen in 79% der Unternehmen maximal 20% der Mitarbeiter diese und in 29% werden weniger als 5% der Mitarbeiter damit versorgt. In 10% der Unternehmen erhalten 21-30% der Mitarbeiter Zugang zu den Berichten und in 11% sind es mehr als 30%.^[52] Wie die Studie weiter zeigt, nutzt ein Großteil der befragten Unternehmen Werkzeuge aus dem Microsoft Office Paket. So wird Microsoft Excel in 87% der Unternehmen pur (wie von Microsoft geliefert) eingesetzt, 79% verwenden Microsoft Access und 74% benutzen Microsoft Excel mit Makro-Programmen. Erst auf Platz 4 der eingesetzten Softwarewerkzeuge für die Berichterstellung und Analyse erscheint eine Nicht-Microsoft Software (Cognos PowerPlay/Analysis Studio mit 56%). Auf Rang 5 folgt dann SAP BW/Business Explorer mit 53%.^[53]

7.1 Anforderung

Trotz der teilweise erheblichen Investitionen sind Führungsinformationen nicht mehr nur für große, sondern auch für mittelständische Unternehmen von strategischer Bedeutung, so steht es in der Studie "Business Intelligence im Mittelstand" des BARC. Der Einsatz von Business Intelligence Systemen wird auch damit begründet, dass "regulatorische Anforderungen, erhöhter Kostendruck, kürzere Produktlebenszyklen sowie steigender Kostendruck" die Unternehmen dazu veranlassen "ihre geschäftlichen Entscheidungen auf fundierte Informationen aus Business-Intelligence-Systemen zu begründen". BI Systeme werden für den Mittelstand aber erst durch die Eigenschaft interessant viele verschiedene Systeme miteinander zu verbinden und unter der Voraussetzung, dass die Werkzeuge unabhängig von operativen Systemen angeboten werden.^[54]
Wie die oben genannte Studie der TU Chemnitz sagt, sehen die Anwender den größten Nutzen von BI-Lösungen in einer schnelleren Berichtsverfügbarkeit, qualitativ besseren Berichten und einem einfacheren Informationszugang." So kann "Business Intelligence [..] die notwendige Transparenz schaffen, die zu strategischen Wettbewerbsvorteilen führen".^[8] Die Studie "Business Intelligence im Mittelstand" des BARC nennt als wichtigste Eigenschaft von BI Software die Datenqualität. Dieses Kriterium nannten 65% der Befragten. Auf den Plätzen 2 und 3 der am häufigsten genannten Eigenschaften befinden sich die Abfragegeschwindigkeit mit 46% und Einfache Prozesse für Berichterstellung/Planung mit 45%. Auf der nächsten Stufe folgen die Integration in die Systemlandschaft (36%) und Einheitliche Definition von Kennzahlen (35%).^[55]

Die Ergebnisse einer Untersuchung über die Verbreitung und Anwendung von BI kommt zu dem Ergebnis, dass mit BI Software nicht ein einziges sondern mehrere Ziele erfüllt werden sollen. Auf Platz 1 der am häufigsten genannten Antworten lag dabei die Informationsversorgung mit 16,8%, gefolgt von besserer Unternehmenssteuerung mit 15,3% und Entscheidungsunterstützung mit 14,6%. Auf den weiteren Plätzen befinden sich Zeitersparnis (13,4%) und Schaffung von Transparenz (12,1%).^[56]

Wie Richard Graf, Vorstand des Beratungshauses Simplefact, im Artikel "Business Intelligence: Was Unternehmen wirklich brauchen" schreibt, geht es mittlerweile nicht mehr ohne Data Warehouse. Im Gegensatz zu klassischen IT-Projekten, die in der Mehrheit nach dem Wasserfallmodell entwickelt werden, gibt es zu Beginn des Aufbaus zwar Vorgaben der Anwender, doch ergäben sich "viele Einzelheiten und Anforderungen [..] aber erst im Verlauf des Projekts". So sollte es ein grundsätzliches Ziel geben, "das dann schrittweise und in Iterationen mit der Zeit an Kontur gewinnt", weil vorab bis in Detail ausgearbeitete Ziele oft gar nicht "bekannt sein könnten oder im Projektverlauf überholt würden". Im Gegensatz zu großen Unternehmen ist die Gefahr "endloser Projekte" im Mittelstand geringer, weil die Geschäftsführer einfach, schnell, konsequenter und oft auch nachhaltiger entscheiden und die Prozesse und den Sinn verstehen. Alexander Jochum, Berater bei Data Mart Consulting empfiehlt in dem Artikel, dass zu Beginn ein Workshop mit allen Projektbeteiligten stehen soll um ein möglichst übergreifendes und langfristig angelegtes Grobkonzept des Data Warehouse zu entwickeln. Dabei ist es das Ziel heraus zu finden, welche Anforderungen in den kommenden Jahren zu erwarten sind und wie sich daraus ein Datenmodell ableiten lässt.^[57]

7.1.1 Datenanalyse

Hierbei handelt es sich um die Hauptaufgabe von Business Intelligence, vorhandene Daten müssen analysiert und ausgewertet werden. Diese Daten stammen häufig aus verschiedenen Vorsystemen, was auch aus der Abbildung 1: BI Architekturübersicht ersichtlich wird. Diese Masse unterschiedlicher Informationen und Auswertungen muss dabei in ihrer Gesamtheit betrachtet werden, damit aussagekräftige Ergebnisse entstehen. So schreibt Andreas Schaffry im Artikel "Business Intelligence stillt den Wissensdurst - Informations-Flut strukturieren, richtige Entscheidungen treffen", dass im Wettbewerb derjenige bestehen wird, der "schnelle und sichere Entscheidungen auf Basis strukturierter Informationen und Kennzahlen trifft". Aufgrund der immer weiter wachsenden Masse an Daten ist es für viele Unternehmen nicht mehr möglich einen Überblick zu behalten und strukturiere Informationen und Kennzahlen zu ermitteln, wodurch wichtige Entscheidungsprozesse verzögert werden. Im Gegensatz zu den BI Anfängen werden die ermittelten Kennzahlen auch nicht mehr nur vom Management und den Controllingabteilungen benötigt, sondern immer mehr zusätzlich auch von den Fachabteilungen. Diese und auch viele Firmen arbeiten heute häufig noch mit Microsoft Excel, dass aber den gewachsenen Anforderungen durch immer komplexer werdende Aufgaben nicht genügen kann.^[58]

Damit ein BI Projekt erfolgreich umgesetzt werden kann, muss anfangs eine entsprechende Reportingstrategie erarbeitet werden. Laut Dr. Andreas Totok, Geschäftsbereichsleiter BI Strategy der cundus AG sind typischen Ziele einer Reportingstrategie:

• "Die Informationsversorgung für die Entscheidungsträger soll auf Basis einer „Quelle der Wahrheit“ erfolgen."
• "Das Verhältnis zwischen Informationsangebot und -nachfrage soll ausgewogen und auf den Bedarf der Informationsempfänger zugeschnitten sein."
• "Die Aussagekraft von tabellarischer und grafischer Visualisierung soll erhöht werden."
• "Die Berichtsinhalte sollen konsistent und die Darstellung einheitlich sein."
• "Das eingesetzte Reportingwerkzeug soll eine intuitive Bedienung durch Fachanwender ermöglichen."
• "Eine einheitliche Berichtsentwicklung und eine effiziente Berichtsverwaltung sollen erreicht werden."
• "Der Aufwand für die manuelle Berichtsaufbereitung soll durch Automatisierung reduziert werden."
• "Die Berichtsgenerierung soll überwacht werden und eine Qualitätssicherung kontinuierlich erfolgen."

Dabei ist zu beachten, dass hier intelligente Konzepte gefragt sind. Die Aufgabe eines BI Projektes besteht nicht darin die vorhandenen Berichte und Analysen zu bereinigen, viel mehr soll die Anzahl dieser in einem überschaubaren Rahmen gehalten werden. Welche Reportingstrategie dabei verfolgt werden soll, hängt in erster Linie nicht von der Größe des Unternehmens ab, sondern primär von der Branche und der Art der Unternehmenssteuerung und -struktur. So müssen in einigen Branchen wie dem Bankenwesen neben den klassischen Reportingsanforderungen auch Auswertungen für die entsprechenden Aufsichtsbehörden erstellt werden.^[59] Bei der Entwicklung der Reportingstrategie gilt es in erster Linie die vorhandenen Berichte strukturiert zu identifizieren. Dabei sollte das Hauptaugenmerk nicht auf die bereits automatisierten Auswertungen gelegt werden, sondern auf die, die einen hohen Anteil an manuellem Zutun erfordern. Um dabei den Überblick über die Berichte zu behalten, sollte von Anfang an eine Berichtskonzept erarbeitet werden. Hierzu gilt es u.a. inhaltlich gleiche und ähnliche Berichte zu identifizieren und auf die gleiche Basis zurück zu führen, Abweichungen können dann z.B. über Parameter gesteuerte Varianten abgebildet werden, um einen Wildwuchs zu vermeiden.^[60] Einer der schwierigsten Schritte der Reportingstrategie ist das Identifizieren der Informationen, die in den Chefetagen benötigt werden. Dafür ist ein Konzept für die Unternehmenssteuerung notwendig, das die wichtigsten Kennzahlen, sowie die Abhängigkeiten der Kennzahlen untereinander enthält. Auf Grundlage des Grobkonzeptes gilt es dann eine Abstimmung mit den Berichtsempfängern vor zu nehmen, die in den meisten Fällen noch Anpassungsbedarf sehen. Dabei sollten auftretende Anforderungen die einen hohen Aufwand verursachen nicht sofort umgesetzt werden, sollten diese erst gründlich überdacht werden. An Bedeutung gewinnt auch vielmehr die Flexibilisierung des Reporting. Hier geht es darum ein Modell zu entwickeln, das es den verschiedenen Nutzertypen, insbesondere Power Usern und Standard Usern, ihren Kompetenzen entsprechend Änderungen der Berichte vor zu nehmen und Einstellungsmöglichkeiten zu geben.^[61]

7.1.2 Anwenderfreundlichkeit

Anwenderfreundlichkeit ist ein weitgefächertes Thema. Darunter wird u.a. die Bedienung einer BI Lösung verstanden, das Layout der Berichte, aber auch zeitliche Aspekte wie die Abfragegeschwindigkeit spielen eine entscheidende Rolle.

Laut Dr. Nicolas Bissantz, Gründer und Geschäftsführer der Bissantz & Company GmbH, einem Softwareunternehmen für Datenanalyse im betriebswirtschaftlichen Umfeld, sagt, dass Software-Ergonomie eine große Rolle spielt, aber oft falsch verstanden wird. An einem Reporting-Tool interessiert nach seiner Aussage das Reporting und nicht das Werkzeug. Wichtig sind danach ein hoher Automatisierungsgrad für die Berichtserstellung, eine Heuristik, der Ausschluss von aussichtslosen Optionen, die Auffälligkeiten selbst erkennt und dass "die Software den Anwender nicht ständig mit Fragen behelligt, sondern zuerst selbst tätig wird und beispielsweise sinnvolle Vorschläge für Parameter und Optionen wählt".^[62]

Welchen Stellenwert die Anwenderfreundlichkeit hat, wird auch aus der Abbildung 8: Wichtige Eigenschaften von BI Software deutlich. So sehen 45% der Befragten "Einfache Prozesse für Berichterstellung/Planung" als eine wichtige Eigenschaft von BI Software. Damit liegt dieser Punkt auf Platz 3 der Liste.

Auch in den Kritikpunkten ist die Anwenderfreundlichkeit vorhanden. So sind 28% der Befragten der Studie "Business Intelligence im Mittelstand" des BARC der Meinung, dass "Prozesse für Berichtserstellung / Planung [..] zu kompliziert" sind. Wird der Punkt "Dauer bis aktuelle Daten im System geladen und verfügbar sind", der von 18% der Befragten genannt wurde, dazu, wird die Kritik noch einmal etwas größer.^[63]

Anwenderfreundlichkeit unterliegt jedoch einem grundsätzlichen Problem. So besteht zwischen Funktionalität und Flexibilität der Anwendung und der Komplexität der Bedienung eine genereller Zusammenhang. Je mehr man mit einer Anwendung machen kann, desto komplexer ist ihre Bedienung. Diese Ansicht vertritt z.B. Carsten Bange, geschäftsführender Gesellschafter des BARC. Eine Möglichkeit die Komplexität zu verringern besteht beim Ad Hoc Reporting. Dabei geht es in erster Linie darum, Informationen übersichtlich z.B. in Form einer Tabelle zu erhalten. Um den Schulungsbedarf zu reduzieren, bekommen die Anwender hier meist ein "Cockpit" das ihnen eine Überblick verschafft und in seinen Möglichkeiten begrenzt ist. Carsten Bange sagt weiter, dass es letztendlich „entscheidend ist [..], wie gut ein Werkzeug zur Aufgabe und zu den Vorkenntnissen des Anwenders passt. Wenn sich Miterbeiter über die mangelnde Nutzerfreundlichkeit beschweren, verwenden sie häufig [..] das falsche Werkzeug für ihre konkreten Aufgaben." Trotzdem kommen die Anwender generell sehr gut zurecht.^[64]

Eine Grund für den Stellenwert der Anwenderfreundlichkeit liegt u.a darin, dass auch die Anforderungen an die Anwender der BI-Lösungen wachsen. So schreibt Martin Bayer im Artikel "Mehr Nutzen durch schnelles BI - Der Erfolg von BI-Projekten hängt an der Performance", dass nach Aussage von BARC-Experten "die Toleranz für Wartezeiten auf Datenabfragen sinkt und die 'subjektive Performance-Erwartung' steigt".^[65] Verwöhnt durch schnelle Verarbeitungen, wie z.B. die Suchabfrage bei Google, werden auch an BI Software entsprechende Ansprüche gestellt. Die Folgen von schlechten Antwortzeiten und lange Wartezeiten können sich darin äußern, dass die Anwender zunehmend frustriert sind, was sich negativ auf die Anwenderfreundlichkeit, die grundsätzlich subjektiv ist, auswirkt.^[66]

7.1.3 Kostenkontrolle

Wie bei jeder Neubeschaffung bzw. Beschaffung im Allgemeinen gefordert ist, ist es auch eine Anforderung für BI Projekte einen vorgegebenen Kostenrahmen ein zu halten. Bei diesem Punkt handelt es sich zwar nicht um einen Anspruch an die Anwendung selbst, jedoch kann ein gesprengtes Budget unter Umständen auch zur Aufgabe des Projektes führen. Mehr Informationen zu diesen Thema folgen im Abschnitt Kosten.

7.2 Hürden

Hürden bei der Einführung sind laut der Studie der TU Chemnitz u.a. "mangelnde Technologiekenntnisse, BI-Erfahrung und Produktkenntnisse der externen Berater, die in 87 Prozent aller Projekte eingesetzt werden".^[8] Aus der BARC Studie "Business Intelligence im Mittelstand" lassen sich Hürden aus den Kritikpunkten ableiten. So sagen 32% der Befragen, dass die Datenqualität nicht stimmt, 30% sind mit der Geschwindigkeit von Änderungen bei neuen Anforderungen nicht einverstanden und jeweils 29% bemängeln die Abfragegeschwindigkeit und die Layout-Möglichkeiten. Weitere wichtige Kritikpunkte sind Prozesse für Berichtserstellung / Planung sind zu kompliziert (28%), Kennzahlen im Unternehmen sind nicht (einheitlich) definiert (26%) und es gibt zu viele Berichte (25%). Nur 4% der Befragten gaben an keine Kritikpunkte zu haben.^[63]

Im Abschnitt Anforderungen wurde geschrieben, dass Unternehmen mit der Einführung von BI Werkzeugen nicht nur ein einziges Ziel erreichen wollen, sondern mehrere Ziele. Das setzt allerdings voraus, dass für die Umsetzung der Anforderungen und Einführung der ausgewählten Lösung eine entsprechende Strategie vorhanden ist. So besteht zwar wie bereits angesprochen im Gegensatz zu großen Unternehmen nicht die Gefahr endloser Projekte, sie ist aber dennoch vorhanden. Dieses Problem hängt auch mit unklaren Anforderungen zusammen. Unklare Anforderungen als Grund für das Scheitern eines BI Projektes nennt auch Karin Quack im Artikel Zehn Gründe - Woran BI-Projekte scheitern. So sollten als wichtiger Schritt zentrale betriebliche Kennziffern für die Unternehmenssteuerung festgelegt werden, aber beschränken sich viele darauf mit den Applikationen nur das nach zu bilden, was sie bereits mit z.B. mit Microsoft Excel erstellt haben. Das kann aber nicht zu einer Verbesserung des Berichtswesen führen. Als nächster Kritikpunkt folgt die Datenqualität. Diese ist bereits in der eben genannten Studie "Business Intelligence im Mittelstand" des BARC angesprochen und als Hauptkritikpunkt benannt worden. Der dritte angesprochene Punkt ist, dass die Endanwender zu spät in die Projekte eingebunden werden. Sie sind diejenigen, die mit der Anwendung arbeiten werden und sollten nicht vor vollendete Tatsachen gestellt werden. Werden sie rechtzeitig in die Umsetzung/Einführung eingebunden, so können ihre Kritikpunkte und Erfahrungen frühzeitig berücksichtigt werden. Ein weiteres Argument für das frühzeitige Einbinden der Endanwender liegt darin, dass diese oftmals bereits jahrelang mit Excel gearbeitet haben und sich deshalb ungern an eine neue Anwendung gewöhnen wollen. So kann ein frühzeitiges Eingehen auf diese Anwender dazu beitragen die Akzeptanz zu erhöhen. Dabei sollte aber nicht vernachlässigt werden, dass für neue Applikationen grundsätzlich Schulungs- und Wartungsaufwand anfällt, der nicht vernachlässigt werden sollte. In langfristigen Projekten wird die Entwicklung häufig abgeschottet von den Anwendern und Auftraggebern durchgeführt. Dabei sollte es vermieden werden Ergebnisse erst am Ende der Entwicklung zu präsentieren, sondern bereits Zwischenstände zu zeigen. So werden evtl. angefallene notwendige Änderungen und Anpassungen der ursprünglichen Vorgaben nicht gebündelt am Ende auftauchen, sondern werden nach und nach schon für die Anwender sichtbar. Auf diese Weise können auch schon Zwischenstände getestet werden und Fehler treten nicht gehäuft am Ende vielleicht sogar erst im Produktionsbetrieb auf. Dazu müssen Änderungen und Anpassungen zum Konzept aber dokumentiert werden. So kann auch ein zusätzlicher Aufwand vermieden werden, der unter Umständen zu zeitlichen Verzögerungen führen kann. Verzögerungen können zusätzliche durch schlechte, nicht aktuelle oder sogar fehlende Dokumentationen hervor gerufen werden, hier seien als Beispiel unterschiedliche Bezeichnungen für das gleich Feld genannt, sie anfangs aufgelöst werden müssen. Hürden können auch gesetzliche Anforderungen wie beispielsweise Datenschutzbestimmungen darstellen. Diese sind in den letzten Jahren merklich gewachsen und unterliegen stetigen Anpassungen und Änderungen. Für die Software bedeutet das, dass später Erweiterungen notwendig werden können und dies bereits bei der Konzeption berücksichtigt werden muss. Allerdings sollte das Hauptaugenmerk bei der Umsetzung auf die aktuellen Gesetze gelegt werden.
Große Hürden die bei der Realisierung eines BI Projektes genommen werden müssen sind weiter die Dimensionierung der Resourcen und die Kosten. So verursacht ein überdimensioniertes System unnötige Kosten im laufenden Betrieb, während ein unterschätzter Hardwarebedarf zu Performanceproblemen und damit zu mangelnder Anwenderfreundlichkeit führt. Hier gilt es die richtige Balance zu finden. Wie die Autorin weiter schreibt ist ein BI Projekt "nicht aus der Portokasse zu bezahlen". Hier sollten die Anwender aus falscher Sparsamkeit nicht auf entscheidende Funktionen, die unter Umständen den entscheidenden Mehrwert darstellen, verzichten.^[67]

7.2.1 Datenqualität

Datenqualität ist der Punkt, der den Unternehmen bei den Eigenschaften einer BI Lösung am Wichtigsten ist, so wie es auch aus Abbildung 8: Wichtige Eigenschaften von BI Software hervor geht. Aber gleichzeitig handelt es sich dabei auch um den größten Kritikpunkt, siehe Abbildung 9: Wichtige Kritikpunkte an BI Systemen.

Daniel Buck, Senior-Berater mit Schwerpunkt Business Intelligence bei Capgemini sd&m, schreibt im Artikel "K.o.-Kriterium für Business Intelligence" vom 19.09.2011 für COMPUTERWOCHE, dass "eine mangelhafte Datenqualität [..] Business-Intelligence-Vorhaben leicht zu Fall bringen" kann. So ist Datenqualitäts-Management bereits "seit vielen Jahren als wichtigstes Thema identifiziert", jedoch "stellt mangelhafte Datenqualität einen Stolperstein für BI-Vorhaben dar. [...] Schlechte Datenqualität zeigt sich in der Praxis häufig in Form von fehlerhaften Kundendaten. Sind diese unzureichend gepflegt, drohen direkte oder indirekte Kosten."^[68]

Dabei werden 3 "Stolpersteine von Datenqualitätsinitiativen" genannt:^[69]

Mangelnde Balance in der Soll-Konzeption

"Keine Aktivitäten und kein Aufwand sind genauso schlecht wie zu viele Aktivitäten und hoher Aufwand. Letztlich sollte das Projektteam einige Randbedingungen ermitteln wie etwa Qualitätsziele oder die Datenqualität in den Quellsystemen und diese umsetzen beziehungsweise verbessern."^[69]

Fehlende Datenqualitätsanforderungen in der Spezifikation

"Die Anforderungen an die Datenqualität sind bereits in Systemspezifikationen fachlich festzulegen. Ein späteres Hinzufügen durch Entwickler hat immer eine geringere Effektivität."^[69]

Datenqualität wird bei der Realisierung hinzugefügt

"Datenqualität kann niemals in ein System hineinrealisiert oder hineingetestet werden. Die Design-Richtlinien sind immer in der Konzeption festzulegen - wie zum Beispiel die Entkopplung und Trennung von Schichten."^[69]

Um Datenqualitätsinitiativen erfolgreich umzusetzen nennt Herr Buck folgende Aspekte:^[70]

Suchen eines Projektsponsors mit hoher Entscheidungsbefugnis

"Da ein Projekt für ein besseres Daten-Qualitäts-Management (DQM) neue Rollen schafft, bestehende Prozesse hinterfragt sowie Daten validiert - und dies oft abteilungsübergreifend - ist ein kompetenter Projektsponsor unabdingbar, um Organisationswiderstände zu überwinden und Motivationsprobleme der Mitarbeiter zu lösen."^[70]

Entwickeln fachlicher Messkriterien

"Datenqualität lässt sich messen. Legen Sie fachlich fest, was qualitativ hochwertige Daten sind und bewerten Sie Ihren Datenbestand diesbezüglich. Entwickeln sie Abstufungen und führen Sie diese Messungen regelmäßig durch."^[70]

Auf Nachhaltigkeit achten

"Eine einmalige Verbesserung der Datenqualität ist nur nachhaltig, wenn zeitgleich geeignete Rollen im Unternehmen geschaffen werden. Diese Mitarbeiter müssen dann über Belohnungssysteme motiviert werden, die Datenqualität langfristig zu verbessern."^[70]

Automatisieren der Datenqualitätsmessungen

"Manuelle Überprüfungen werden oft geplant, aber selten wirklich durchgeführt. Daher sollten automatisiert erstellte Datenqualitätsberichte Teil des Berichtswesens sein. So können Trends erkannt und notwendige Änderungen umgesetzt werden."^[70]

Wie Andreas Bitterer, Vice President Research bei Gartner sagte, kommt es immer wieder vor, dass „Unternehmen mit einer unzureichenden oder fehlerhaften Datenbasis arbeiten “. Oftmals ist nicht geregelt, wer dafür verantwortlich ist, was das Problem noch verstärkt. Die Verantwortlichen müssen in den Fachabteilungen und Unternehmensbereichen bestimmt werden. Die Aufgabe sollte nicht von der IT übernommen werden. Dieses Problem sollte in den Unternehmen zeitnah gelöst werden, da in den kommenden Jahren BI Umgebungen immer komplexer werden und die Anforderungen an BI-System weiter steigen. Grund dafür ist u.a. dass z.B. durch Techniken wie RFID (Radio Frequency Identification) mehr Detaildaten in kürzeren Abständen ausgewertet werden sollen. Dazu kommt, dass die Informationen von immer mehr internen und externen Anwendungen einbezogen werden sollen, was zu verstärkter Dateninkonsistenz führt. Auch laufen Unternehmen Gefahr mit veralteten und damit falschen Daten zu arbeiten was zu einem Vertrauensverlust auf Seite der Endbenutzer führt.^[71]

Auch das BI Survey 9, eine weltweite, unabhängige Umfrage unter Anwendern von BI-Technologie^[72], durchgeführt vom BARC, zeigt, dass die Datenqualität als größtes Problem angesehen wird. Diese Antwortmöglichkeit wählten 18,2% der Befragten. Auf den Plätzen 2 und 3 folgen langsame Abfragegeschwindigkeit mit 16,3% und vorherrschende Unternehmenspolitik mit 16,1%.^[73]

7.2.2 Strategie

Im Abschnitt Datenanalyse wurde angesprochen, dass die Aufgabe eines BI Projektes nicht besteht darin die vorhandenen Berichte und Analysen zu bereinigen. Dies wird aber scheinbar von einigen Unternehmen so verstanden. Dass dem so ist, zeigt dass Beispiel einer Projektausschreibung im Artikel "Anwenderfreundliches Berichtswesen: Reportingstrategie dämmt Informationsflut" von Dr. Andreas Totok. Dort ist die Ausschreibung eines Konzerns genannt, in der es um die Migration von ca. 35 Data Marts, 12.000 Standardberichten und 13.000 Ad-hoc-Analysen für 450 Anwender, davon 50 Power User und 400 Standard User, geht. Das bedeutet, dass im Durchschnitt auf jeden Standard User 30 individuelle Berichte und auf jeden Power User 260 Definitionen für Ad-hoc-Analysen kommen. Eine solche Migration kann nur unter großem Personaleinsatz und damit verbundenen hohen Kosten durchgeführt werden. In einem Fall wie dem eben genannten ist die richtige Strategie sein, ein Konzept zu entwickeln, dass die Anzahl der Berichte und Analysen in einem überschaubaren Rahmen hält.^[59] Eine solche Herangehensweise ist allerdings nicht selbstverständlich.

Wie Sascha Alexander, Redakteur der COMPUTERWOCHE, im Artikel "Dicke Luft in BI-Projekten" schreibt, ist es eine lang bekanntes Problem, dass Business Intelligence Projekte nicht ohne sorgfältige Planung und Steuerung um zu setzen sind. Wie aber eine Umfrage des Beratungshauses Actinium Consulting zeigt, bleibt dieses Problem weiterhin in den Unternehmen bestehen und verschärft sich sogar. 75% der befragten Firmen bewerten den Schwierigkeitsgrad ihrer Projekte als hoch oder sogar sehr hoch, 25% der Befragten als mittel oder gering. Die wesentlichen Gründe sieht Actinium Consulting dabei "in einer fehlenden strategischen Planung und oftmals mangelhaften Anforderungsanalyse der Projekte im Vorfeld. Fachliche, technische und organisatorische Bedingungen würden zu wenig beachtet und wandelten sich dann bei der Umsetzung in Fallstricke." 58% der befragten Unternehmen gaben an, die gekauften BI Produkte im Vorfeld nicht genügend geprüft zu haben. So wurde die Strategie auf das ausgewählte Produkt zugeschnitten, anstatt das Produkt entsprechend der Strategie ausgewählt. Eine Mitschuld an dem Problem sollen die Anbieter von BI Software selbst tragen. So bewerben sie ihre Produkte mit "tollen" Features, ohne aber tatsächlich auf die Bedürfnisse der Anwender ein zu gehen.^[74]

Auch Christa Manta schreibt im Artikel "Die fünf Kapitalfehler bei BI - So scheitert Ihr BI-Projekt" für die Computerwoche, dass es ein erheblicher Fehler ist, geeignete Strategien, Ziele oder Definitionen zu vernachlässigen. So entscheiden sich viele Unternehmen für eine Anwendung, bevor sie eine Strategie entwickelt haben. Die Folge daraus ist, dass sich "die anvisierte Analyse der Geschäftsprozesse und -möglichkeiten [..] meist auf ein verbessertes Berichtswesen beschränkt". Für eine erfolgreich Anführung einer BI Lösung soll die Initiative am Besten vom oberen Management eines Unternehmens ausgehen und mit kleineren Projekten beginnen. Das BI-Projekt soll dabei klar definiert und mit Start und Endpunkt sowie zu erreichenden Zielen festgelegt werden. "Die Projektziele sollten so konkret wie möglich formuliert und mit den strategischen Unternehmenszielen verknüpft werden. Auch sollte man von Anfang an Kriterien und Dimensionen bestimmen, anhand derer das Erreichen der Ziele und somit der Erfolg des BI-Projekts gemessen werden kann."^[75]

Des Problems des Entwickelns einer Strategie haben sich auch die Analysten von Gartner angenommen. Die Ergebnisse daraus flossen in den Artikel "Kritik von Gartner - Unternehmen setzen Business Intelligence planlos ein" ein. Dabei wird beklagt, dass "Viele BI-Projekte ungesteuert (ohne Governance)" sind "oder nicht an den Unternehmensinteressen ausgerichtet" sind. Die Motive der befragten Unternehmen beim Einsatz von BI sind demnach bei 71 Prozent der Wunsch nach schnelleren Entscheidungen und bei 45 Prozent, dass man aktuelle Daten benötige. Diese beiden Antworten, die den ersten und zweiten Platz der Befragung darstellen, zeigen die Planlosigkeit der Unternehmen. "Ingesamt fehle es [..] fast allen Unternehmen an einer klaren Strategie und einem systematischen Vorgehen bei BI."^[76]

7.2.3 Kosten

Mit dem Ansatz "Total Cost of Ownership" (TCO), welcher die Gesamtbetriebskosten umfasst, will man auch in IT-Projekten alle anfallenden Kosten im Auge behalten. Der Forschungsbeitrag von Martin Böhn zum Thema "Total Cost of Ownership" (TCO) befasst sich genau mit dem Thema. Hier wird darauf hingewiesen, dass neben den Anschaffungskosten von Hardware, Software und Lizenzen auch die Anpassungs- bzw. Wartungskosten zu sehen sind. Es soll versucht werden, die Kosten in der Gesamtheit zu sehen, um somit die richtige Entscheidung bei der Auswahl eines BI-Systems zu treffen. Aber auch um zu klären, ob sich der Einsatz lohnt. Des weiteren wäre zu klären ob man sich für eine Standardsoftware oder eine Individualsoftware entscheidet. Also welche Software den besten Kosten-Nutzen-Faktor haben.^[77] Die Kosten-Nutzen-Analyse ist eine der größten Herausforderungen um den Erfolg von BI-Lösungen nachzuweisen. Je komplexer die Bi-Lösung ist, desto schwerer ist nachzuweisen wie hoch der monetäre Nutzen ist. Zudem kommt, dass derart komplexe Systeme sich auf die Personalkosten auswirken. Unternehmen, die eine BI-Lösungen einführen möchten, haben meist kaum Erfahrung auf diesem Gebiet. Demzufolge muss fehlendes Know-How über Schulungen aufgebaut oder externe Dienstleistern eingekauft werden. Die Problematik kann dazu führen, dass einige Unternehmer die nur die hohen Kosten sehen und sich von einer BI-Einführung distanzieren.^[78]

Aus Sicht der Kosten-Nutzen-Analyse stellt sich nun die Frage: Was möchte der End User wirklich? Laut einem Bricht des Magazins CIO sind sich die Teilnehmer der Aberdeen Studie "Managing the TCO of business intelligence" einig, dass zum ermitteln der Gesamtkosten der Entscheider zunächst einmal verstehen muss, was die verschiedenen Endnutzer wirklich brauchen (im Schnitt 40 Prozent der Nennungen). Dann ist es wichtig alle Datenquellen zu identifizieren, welche die BI-Lösungen mit Informationen speisen sollen. 31 % der Befragten nannten zudem noch das Reporting.

Die Studie "Lohnt sich Business Intelligence (BI)" von Prof. Dr. Matthias Frank (Fachhochschule Köln) bietet einen guten Einblick in die Zahlungsbereitschaft gemessen an den Gesamtkosten. In dieser Arbeit wurden nicht nur mittelständische Unternehmen befragt. Die Unternehmen, die an der Untersuchung teilgenommen haben, wurden anhand der Mitarbeiteranzahl in mehrere Gruppen eingeteilt. Neben der kleinsten Gruppe mit weniger als 500 MA(8,0%) und der größten Gruppe mit mehr als 200.000 MA (2,7%) sind auch die Spitzengruppen mit 10.001 - 25.000 MA (21,3%) und 2.501 - 5.000 MA (20,0%) zu nennen. Auch wenn der Mittelstand mit 8 % der befragten 75 Unternehmen eher schwach vertreten ist, gibt diese Studie einen sehr guten Kontrast zu anderen, größeren Unternehmen. So habe 61% der befragten Unternehmen auf die Fragen der Kosten geantwortet. Dies spricht für das Interesse der Unternehmen Transparenz in die Kostenstrukturen von Business Intelligence Projekten zu bringen.^[79]

In der Abbildung 10 "BI Gesamtkosten" sieht man deutlich, dass die befragten Unternehmen sehr unterschiedlich geantwortet haben. Diese Variationen lassen darauf schließen, dass die einzelnen BI-Projekte in den unterschiedlichsten Größen ausgefallen sind. 5 Unternehmen sind im Bereich von 50.000 - 100.000 EUR vertreten und gehören somit der Gruppe an die am wenigsten aufbringen mussten, denn weniger als 50.000 EUR Gesamtkosten wurden nicht genannt. 10 Unternehmen gaben 250.000 bis 500.000 EUR als Gesamtkosten an. Kurz dahinter, mit 9 Nennung, wurden 100.000 bis 250.000 EUR angegeben. Mit jeweils 7 Nennungen wurden 500.000 - 1 Mio. EUR und 1 Mio. - 2,5 Mio. EUR genannt. 3 Unternehmen gaben an, mit den Gesamtkosten zwischen 2,5 Mio. - 5 Mio. EUR zu liegen. Ein Unternehmen nannte Gesamtkosten im Bereich von 5 Mio. - 7,5 Mio. EUR, lediglich ein weiteres übertraf diese Nennung mit der Angabe von mehr als 10 Mio. EUR. Auch wenn sich 32 Unternehmen nicht zu den Gesamtkosten äußern wollten, kann man das Ergebnis positiv bewerten, denn zum Thema Kosten sind viele Unternehmen sensibel eingestellt.^[80]

Sowohl in der Aberdeen Studie als auch in dem Forschungsbeitrag von Martin Böhn (BARC) werden die Gesamtkosten in drei Kostenarten unterteilt.^[81][77]

Direkte Kosten

"Software-Lizenzen, Implementierung, Anwender-Training und Kosten für zusätzliche Hardware."^[82]

Indirekte Kosten

"Ease of use (Benutzerfreundlichkeit) für die Endnutzer, Kompatibilität mit der bestehenden IT-Infrastruktur, Integrationsfähigkeit mit anderen Anwendungen, mangelnde Proprietät der Datenformate, Zeitrahmen der Implementierung und die Verfügbarkeit des Quell-Codes."^[82]

Fortlaufende Kosten

"Skalierbarkeit von Daten-Volumen und Nutzern, Ease of Developing, Support-Kosten und die Verfügbarkeit einer Peer Community für Anwendungs- und Entwicklungs-Support."^[82]

Die folgenden Punkte Anschaffungskosten, Laufende Kosten und Personal ordnen sich in die Kostenarten ein.

7.2.3.1 Anschaffungskosten

Bei der Einführung einer BI-Lösung kann zwischen Individualsoftware (IS) und Standardanwendersoftware (SAS) unterschieden werden. Die IS wird dann entweder von einem internen Entwicklungsteam oder einem externen Softwarehersteller entwickelt. Das führt aufgrund spezieller Anforderungen zu einer lange Projektdauer und zu hohen Kosten. Demgegenüber liegt die SAS diverser Anbieter schon vor und wurde in anderen Projekten auf ihre Qualität geprüft, was dazu führt, dass sie oftmals günstiger ist. Die SAS muss anhand der Vorgaben des Unternehmens noch angepasst werden. Anders bei der IS, diese richtet sich aufgrund der speziellen Anforderung nach den bestehenden Geschäftsprozessen des Unternehmens. Allerdings ist das nicht immer ein Vorteil, da die betriebswirtschaftlichen Prozesse einer SAS zumeist Verbesserung mit sich bringen. Auch zu der Problematik Ergänzungsarbeiten oder das Schließen von Sicherheitslücken hat die IS einen gewissen Nachteil. Was bei der SAS durch Produkterweiterung oder das bereitstellen von Updates gelöst wird, kann bei der IS nur durch ein weiteres Projekt bewerkstelligt werden. Solche Supportleistung sollte man im Vorfeld durch Wartungsverträge klären. Desweiteren sind Investitionen in Hardwarekomponenten vorzunehmen. Dazu zählt nicht nur der Kauf oder die Erweiterung von Serversysteme sondern auch die Ausstattung der Arbeitsplätze mit leistungsfähiger Hardware (PC,Drucker,etc). ^[77]
Wie aus dem Artikel "Verhandeln tut nicht weh" des BARC Institutes hervor geht, sollte man sogenannte "Shelfware" vermeiden. "Shelfware, also Software, die ungenutzt im Regal liegen bleibt..."^[83] und somit nicht genutzt wird, führt vor allem in einer gewissen Größenordnung zu erheblichen Kosten. Empfehlenswert ist es also, nur die benötigte Menge an Lizenzen für die jeweilige Phase des Projekts zu ordern. Um dennoch mögliche Rabatte beim Anbieter zu bekommen, kann man auf Potenzial und somit auf das Gesamtvolumen des Projektes verweisen.^[84] Wie schon unter dem Punkt "2.3.2 Open Source Lösungen" erwähnt wurde, sind Anschaffungskosten bei Opensource Lösungen relativ gering. Trotzdem sind in beiden Fällen Anschaffungs- und Lizenzkosten bspw. für Betriebssysteme und weitere Basissoftware zu beachten.

7.2.3.2 Laufende Kosten

Alle Änderungen oder Erweiterung der eingesetzten BI-Lösung bereiten laufende Kosten. Beispiele dafür wären Geschäftsfelder die dazukommen oder auch wegfallen aber auch technische Umstellungen. Ist eine IS im Einsatz, muss die Änderung als detaillierte Änderungsbeschreibung in Form eines Lastenheftes beim Softwarehersteller beauftragt werden. Anbieter einer SAS bieten aufgrund des größeren Kundenkreises oftmals schon vorgefertigte Module als Produkterweiterung an. Die darauf folgenden Migrationen neuer Komponenten oder auch Updates generieren in vielen Fällen einen weiteren Mehraufwand. Viele Customizing-Einstellungen sowie Schnittstellen zu anderen Systemen oder zuvor getätigte Zusatzprogrammierungen müssen im Nachhinein überprüft und ggf. nachgearbeitet werden. Sind die betroffenen Komponenten noch in weiteren Teilbereichen des Unternehmens im Betrieb, müssen anfallende Kosten für Roll-Out, Schulung der Mitarbeiter und auch Ausfallzeiten beachtet werden. ^[77] Längerfristig gesehen bilden Software-Lizenzen, welche auf Volumen oder Zeit begrenzt, sind und Ersatzinvestitionen im Hardwarebereich zusätzliche Kosten. ^[85]

7.2.3.3 Personal

Auch schon in der frühen Phase eines Projektes fallen durch Koordinationsleistungen zwischen Projektleitung und Fachbereich in Form von Lastenheften und Verträgen erste Kosten an. Des weiteren muss analysiert werden, welche internen Aufwände durch bspw. Marktrecherchen anfallen. Auch eine Kriterienerhebung und Software Evaluation muss berücksichtigt werden.^[86] Neben dem Projektteam sind zudem die eigentlichen Anwender, also End-User von der Einführung neuer Software betroffen. Unter diesen End-User sind Key-User zu bestimmen, die über mehr Know-How verfügen und ein erste Anlaufstelle für andere Kollegen bieten. Sogenannte Power-User. Das führt zu Änderung in der Unternehmensorganisation, da sich die Prozesse in der Vorgangsbearbeitung verändern, muss das betroffene Personal darauf vorbereitet werden, genau so wie auf das Arbeiten mit der eigentlichen Applikation. Die Anwender sollen also an das neue System herangeführt werden. Die dabei entstehenden Kosten für diverse Veranstaltungen und Schulungsunterlagen kann man gut erfassen. Leider ist es schwer zu erfassen, wie gut die Einarbeitung während des laufenden Betriebs voran geht. Nachschlagen in Handbüchern, Learning by doing Prinzip und Schulung durch Kollegen schlagen sich auf die Produktivität während der Arbeitszeit nieder und sind somit auch Kosten. Entgegenwirken kann man dem, indem man bedarfsgerechte Schulungsunterlagen bereitstellt und Dokumentation mit Bespielen liefert.^[86]
Aus der o.g. Studie wird ersichtlich welche Unternehmensebenen die BI-Lösungen nutzen und somit. Dabei wird zusätzlich noch zwischen End- und Power User unterschieden. Bei dem End User steht lediglich der Umgang bzw. die Anwendung von BI-System im Vordergrund, wobei der Power User auch technisches Verständnis mitbringt. Die Unternehmensebenen wurden wie folgt unterteilt.^[87]
Top Management (1.), Bereichs-/Abteilungsleiter(2.), Referenten(3.), Sachbearbeiter(4.), Ist mir nicht bekannt(5.)

Die beiden Ebenen Bereichs-/Abteilungsleiter (30,2 % der Nennungen) und Sachbearbeiter (26,8 % der Nennung) weisen die meisten End User auf. Trotzdem sind End User in allen Ebenen vertreten, was daraus schließen lässt, dass BI-Lösungen nicht nur für die Management Ebene wichtig ist, sondern im gesamte Unternehmen eingesetzt wird. Anders bei den Power Usern, welche im Top Management eher weniger vertreten sind. Hier dominieren die Ebenen Sachbearbeiter (35,5 % der Nennungen) und Referenten (33,3 % der Nennungen). Somit ist klar, dass fast alle Unternehmensebenen von den o.g. Kosten betroffen sind und in der Projektkoordination berücksichtigt werden müssen.

7.2.3.3.1 Einrichtung

Wenn ein Unternehmen nicht über eine größere IT-Abteilung verfügt, muss es auch bei der Einrichtung des BI-Systems auf den Anbieter bzw. auf Dienstleister zurückgreifen.Ob intern oder extern, neben Aufbau der Hardware und Installation und Einrichtung der zum Einsatz kommenden BI-Lösung fallen auch noch weitere Aufgaben an. Für das neue System müssen Schnittstellen zur bestehenden IT-Infrastruktur geschaffen werden. Auch Maßnahmen zur Ausfallsicherheit/Hochverfügbarkeit und Sicherheit von außen müssen vorgenommen und an die Anforderung des Unternehmens angepasst werden.^[77]

7.2.3.3.2 Betreuung

Zur späteren Betreuung der neuen BI-Lösungen müssen die Kosten für administrative Aufgaben berücksichtigt werden. Die Administration kann von internen Mitarbeitern gestellt werden oder auch an einen externen Dienstleister abgegeben werden (Outsourcing). Im ersten Fall muss die zusätzlich anfallende Arbeitszeit für die neuen Aufgaben geschaffen werden. Diese Betreuung umfasst neben der regelmäßigen Durchführung von Updates und Störungsbearbeitung auch eine gewissen Supportleistung für die Anwender.^[77] Neben den genannten Aufgaben gehören auch regelmäßige und vorbeugende Systemarbeiten zu den adminitrativen Themen. Da wären bspw. Monitoring der Serversysteme , Applikationen und des Netzwerkes oder auch Datensicherung und -wiederherstellung bis hin zu Auswertungen diverser Logfiles.^[88]

7.2.3.3.3 Dienstleister

Aus Gründen wie Ressourcenknappheit, geringe Budgets und Zeitdruck kann es von Vorteil sein, die Einführung einer BI-Lösung an einen Dienstleister abzugeben. "Outsourcing ist die Verlagerung von BI-Entwicklungsaufgaben, die bisher durch traditionelle Softwareentwicklungsdienstleister bzw. Berater durchgeführt wurden, an externe Dienstleister. Mittels Outsourcing können die Effizienz gesteigert und die Kosten reduziert werden". Wie schon erwähnt, sind die Personalkosten einer der größten Kostenfaktoren bei solchen Projekten. Somit sind unter anderen die Vorteile des direkten und schnellen Zugriffs auf das erforderliche Expertenwissen, den Fokus auf die Kernkompetenzen und eine gute Kommunikation zwischen den einzelnen Parteien (Kunde, Dienstleister) besonders zu nennen. Natürlich gilt es gewisse Risiken zu vermeiden. Ein wichtiger Punkt wäre die Kommunikation, denn je enger man mit dem Dienstleister im Kontakt steht, desto höher ist das Kommunikationsaufkommen, wodurch sich die Produkteinführungszeit (Time to market) verlängert werden kann. Des weiteren muss die Transparenz für das Kundenprojekt gewahrt werden, indem man nicht nur zum Beginn des Projektes eng mit dem Dienstleister zusammen arbeitet, sondern auch im Nachhinein weitere Statusmeetings abhält.^[89] Das Magazin GRÜNDER SZENE geht mit dem Artikel "Intern oder Extern: Lohnt sich Outsourcing?" auf die Fragestellung ein, ob sich Outsourcing lohnt und klärt die wichtigsten Punkte, die zur Entscheidung beitragen sollen. Daraus geht hervor, dass in der Kosten-Nutzen-Analyse zu berücksichtigen ist wieviel Zeit es kosten, den richtigen Dienstleister zu finden wie diese dann zu bewerten sind.^[90]

7.2.4 Performance

Wie in der Abbildung 8 - "Wichtige Eigenschaften von BI Software" ersichtlich wird, ist die Performance eine der wichtigsten Eigenschaften von BI Software. Dieses Kriterium liegt mit einem Anteil von 46% bei den Befragten auf Platz 2 der wichtigsten Eigenschaften. Dieser Aspekt ist aber auch gleichzeitig einer der größten Kritikpunkte.

Performance wird im BI Umfeld in zwei Bereiche unterteilt Abfrageperformance und Ladeperformance. Unter Abfrageperformance versteht man die Zeit die es dauert bis die abgesetzte Abfrage verarbeitet und das Ergebnis vollständig angezeigt wird. Unter Ladeperformance wird im BI Umfeld die Zeit die gebraucht wird, um Daten von einem externen System ins BI-System zu importieren. Diese kann die Abfrageperformance unmittelbar beeinflussen.^[91]
Desweiteren wird die Performance von folgenden Faktoren beeinflusst (siehe Abbildung 12: Performance Problemfelder).

Data-Warehouse Architektur

"Die Daten-Warehouse-Architektur im Sinne einer Topologie definiert die Informationsflüsse und Datenbereitstellung im Unternhemen Konzeptionell und wirkt damit auf die Performance und auch viele der nachfolgenden Punkte- Bekannte Data-Warehouse-Architekturen sind das Zentrale Enterprise Data-Warehouse(EDW), abhängige oder unabhängige Marts, föderierte Data-Warehouse oder Mischarchitekturen."^[92]

Datenmodelle

"Spezielle Datenmodelle eignen sich für unterschiedliche Applikationen und beeinflussen Erweiterbarkeit, Flexibilität und Performance. Für die analytische Informationsverarbeitung eigenen sich besonders dimensionale Modellierungsansätze wie das Sta- oder Snowflake Schema in relationalen Datenbanken sowie die Modellierung von multidimensionalen Würfeln."^[92]

Technologien

"Die eingesetzten Technologien entscheiden über die Leistungsfähigkeit des gesamten BI-Systems. das Zusammenspiel von Datenintegration, Datenbank und Business-Intelligence-Werkzeug definiert die Perfromance."^[92]

Hardware-Architektur

"Die unterstützten Hardware-Architekturen determinieren Performance und Skalierbarkeit der Systeme. Vor allem die Unterstützung von Symmetric-Multi-Processing (SMP)- oder Massive Parallel Processing(MPP)-Architekturen ermöglicht Performancesteigerung durch Parallelität."^[92]

Parallelität

"Parallelität subsumiert Funktionen und Vorgehen für die Performancesteigerung im Sinne einer parallelen Verarbeitung."^[92]

Festplattenzugriff

"Der Festplattenzugriff gilt als Engpassfaktor im Kontext von Prozessorleistung und Arbeitsspeicher. Funktionen für Kompression sowie Caching-Mechanismen beeinflussen die Leseund Schreibgeschwindigkeit von Daten."^[92]

Verarbeitungsmengen

"Wachsende Verarbeitungsmengen erhöhen die Komplexität die passenden Daten zu finden und zu verarbeiten. Funktionen wie Indizierung, Aggregate oder materialisierte Sichten helfen bei der Reduktion dieser Mengen."^[92]

Abfrageoptimierung

"Die Art und Weise der Datenbankabfragen beeinflusst die Performance und variiert mit den Abfragetypen. Eine Abfrageoptimierung wird manuell oder aber von Datenbankfunktionen – Query Optimizer – durchgeführt."^[92]

Durch eine schlechte Performance des BI-Systems kann es zu folgenden Auswirkungen kommen. Eine schlechte Performance senkt die Nutzung des BI-Systems und führt zu abteilungsspezifischen Datenhaltungs- und Auswertungssystemen. Des weiteren wird durch die schlechte Performance eine Verbreitung des BI-Systems verhindert, da die Performanceengpässe im BI-System erst behoben werden müssen bevor neue Anwender oder Applikationen in BI-System eingebunden werden können. Eine weiter Auswirkung ist, dass das BI-System nicht im vollen Umfang genutzt wird, da an das BI-System, aufgrund der schlechten Performance, nur einfache Anfrage geschickt werden. Diese hat zur Folge das Komplexere Fragestellung unbeantwortet bleiben und nützliche Ergebnisse nicht erfasst werden können.^[93]

Das Problem bei BI-Projekten in Bezug auf die Performance ist, dass die kritischen Aspekte wie Datenvolumen, Komplexität der Abfragen und die Toleranz der Wartezeit bei Abfragen stetig steigen. Auch die verbesserten Hardwarekomponenten sowie effizientere BI-Systeme können diesen Problemen nicht entgegenwirken. Das zeigt der BI-Survey, die größte Befragtung von BI Anwendern, am Deutlichsten.^[94] (siehe Abbildung 13: Probleme in BI Projekten)

7.3 Perspektive

Nach einem Artikel von Perspektive-Mittelstand ist BI im Wandel. Danach wird sich BI von einem Reporting-Instrument zum Performance-Analyse und operative Unternehmenssteuerung wandeln. Der frühere Grundgedanke je mehr Informationen desto besser ist auch überholt. Inzwischen ist der Anspruch mehr auf Qualität und nicht nur die Datenqualität sondern auch die Qualität der Reports zu achten. D.h. es sollen relevante Daten in leicht verständlicher Form gebracht werden. Die Reports sollen so sein, dass sie nicht zur strategischen Unternehmenssteuerung sonder auch zur operativen Unternehmenssteuerung nutzen. Aus diesen Prognosen hat der BI-Anbieter Information Builders folgende Trends entwickelt. ^[95]

BI-Trend 1 Insellösungen sind passé

Hierunter wird verstanden das Firmen durch das einschalten von BI-Competence-Center ihre BI-Strukturen und BI-Lösungen zwischen Fachbereich und IT besser abzustimmen. ^[95]

BI-Trend 2 Kennzahlen schaffen Transparenz in den Prozessen

Hierbei wird dem Unternehmen die Möglichkeit geschaffen ihre langfristige Business-Planung mit den operativen Kennzahlen zu koppeln. Dadurch entsteht ein geschlossener Kreislauf von Planung, Umsetzung, Feedback und neuer Planung.^[95]

BI-Trend 3 Operational BI setzt sich durch

Das Ziel ist es BI-Anwendungen für mehr Anwendergruppen bereit zu stellen, um das operative Geschäft besser zu steuern. dafür müssen die BI-Applikationen einfacher sein las sie bisher sind. ^[95]

BI-Trend 4 Datenqualität rückt stärker in den Fokus

Wie auch schon im vorweg erwähnt ist Datenqualität auch in der Zukunft ein Thema. Hierbei ist aber der Ansatz die Quantität an der Quelle zu sichern durch den Einsatz von Datenmanagement-Tools. ^[95]

BI-Trend 5 Informationen müssen vielfach in Echtzeit zur Verfügung stehen

"In nahezu allen Branchen ändern sich die Rahmenbedingungen immer schneller. Unternehmen benötigen daher die neuesten Zahlen zur Unternehmenssteuerung - und nicht die Werte vom letzten Quartal. Die Veränderungen in Richtung Echtzeitzugriff haben auch Auswirkungen auf eine deutlich komfortablere Art der visuellen Datenaufbereitung, auf eine bequeme Navigation und nicht zuletzt auf höhere Anforderungen an die Datenqualität. "^[95]

BI-Trend 6 Kunden und Lieferanten fordern Self-Service-BI

"Wo Unternehmen ihre Lieferanten, Geschäftspartner und Kunden verstärkt in ihre Geschäftsprozesse integrieren, werden sie ihnen auch einen sicherheitstechnisch strikt kontrollierten Zugriff auf interne Datenquellen gewähren. Realisieren lassen sich solche Lösungen in Form von Portalen."^[95]

So wird sich BI im allgemeinen weiterentwickeln. Für den Mittelstand ändert sich laut einem weiteren Artikel von Perspektive-Mittelstand, dass dieser keine out-of-the-box Lösungen mehr will, die unflexibel sind, und sich nicht an ihre Unternehmensprozesse anpassen lassen. Außerdem wünschen sich die Unternehmen des Mittelstands individuelle Lösungen. Diese sind aber meistens zu teuer und führen häufig zu einer langen Projektzeit. Beides ist nicht wünschenswert für die Unternehmen der KMU. Das Ziel ist der Mittelweg lautet die Aussage von Herrn Zimmermann Geschäftsführer der Firma Infomotion. Hierbei geht es um einen Mittelweg zwischen einem Standardpaket und einer kostspieligen individuellen Lösung. Dabei werden die einzeln Reports modular aufgebaut und individuell entwickelt. Der Hintergedanke dabei ist, dass trotz höchster individueller Geschäftsmodelle gewisse Prozesse in nahe allen Unternehmen austauschbar sind. Dieses senkt die Kosten und die Projektzeit, somit ist dieses dann auch für den Mittelstand zu tragen.^[96]

7.4 Zusammenfassende Bewertung

Tabelle 1: Zusammenfassende Bewertung

Hürde	Lösungsansätze
Datenqualität	* auf Nachhaltigkeit achten * Automatisieren der Datenqualitätsmessungen * Mit Hilfe von Datenmanagementtools die Qualität an der Quelle verbessern * Verantwortlichkeiten für die Überwachung regeln
Strategie	* Konzept erstellen um Anzahl der Berichte und Abfragen in überschaubaren Rahmen zu halten * im Vorfeld umfangreiche Anforderungsanalyse * Produkt nach Strategie auswählen * klar definierte Projektdauer und Ziele festlegen
Kosten	* umfangreiche Kosten-Nutzen-Analyse als Entscheidungsbasis * optimale Personalplanung * Minimieren der Anschaffungs- und Lizenzkosten (z.B. Lizenzsharing)
Performance	* Data-Warehouse Architektur optimieren * richtige Datenmodelle für die richtige Applikation nutzen * Zusammenspiel der Technologien * Hardware Architektur beachten * parallele Verarbeitung * Festplattenzugriffe optimieren * Reduzieren der zu verarbeitenden Datenmenge * Optimieren der Abfragen

8 Fazit

Mit Hilfe von Business Intelligence ist es möglich auf Grundlage von definierten Kennzahlen Entwicklungen zu erkennen und strategische Entscheidungen zu treffen.
Wurden BI Werkzeuge anfangs nur von großen Unternehmen angewendet, findet der Einsatz mittlerweile auch im Mittelstand statt. Begründet ist diese Entwicklung in der Hoffnung Wettbewerbsvorteile zu erlangen oder auch den gesetzlichen Anforderungen beim Erstellen von Berichten für die Meldebehörden zu genügen. Die Anforderungen bei der Durchführung eines BI Projektes und die Anforderungen an ein BI System an sich reichen dabei von Datenanalyse, über Anwenderfreundlichkeit bis zur Kostenkontrolle.

Verschiedene Studien und Umfragen durchgeführt von diversen Marktforschungs-, Marktbeobachtungs- und anderen Unternehmen zeigen, dass die Unternehmen die Vorteile von BI Lösungen für sich Nutzen wollen, es aber weiterhin Probleme beim Einsatz und der Umsetzung gibt. Einer der größten Kritikpunkte, der von verschiedenen Seiten genannt wird, ist die mangelnde Datenqualität. Allerdings muss dieses Problem an der Quelle behoben werden, was den Entscheidern aber teilweise nicht bewusst zu sein scheint. Ein anderer Punkt, der verbunden mit BI Anwendungen problematisch ist, ist die einzusetzende Strategie. Im Idealfall wird zu Beginn des Projektes eine Strategie entwickelt. Auf Grundlage dieser wird dann die passende Anwendung ausgewählt. Wie sich gezeigt hat, ist dieses Vorgehen aber eher die Ausnahme denn die Regel. Das liegt zum einen an den unspezifizierten Anforderungen der Unternehmen, wie auch an den Entwicklern der Anwendungen selbst. Ein Motiv, das das verdeutlicht, ist der Wunsch nach schnelleren Entscheidungen. Der Beitrag der Entwickler von BI Lösungen zu unzufriedenen Anwendern ist die Art und Weise, wie sie ihre Produkte bewerben lassen. Sie bewerben ihre Produkte mit "tollen" Features, ohne aber tatsächlich auf die Bedürfnisse der Anwender ein zu gehen.
Beim Thema Kosten ist darauf zu achten, dass sich diese nicht nur aus den Kosten für Software, Hardware und Lizenzen zusammensetzen. Auch laufende Kosten wie die für die Wartung und Anpassungen müssen berücksichtigt werden. Neben diesen direkten und fortlaufenden Kosten existieren aber auch Kosten, die nicht klar beziffert werden können, wie Kosten durch mangelnde Anwenderfreundlichkeit oder die Integrationsfähigkeit mit bestehenden Anwendungen. Zusätzliche entstehen Ausgaben für die Betreuung der Systeme in Form von Personal. Selbst wenn diese Betreuung über externe Dienstleiter erfolgt, benötigt es Arbeitszeit vorhandener Kräfte Probleme oder Anforderungen zu erkennen und dieser weiter zu geben.
Eine weitere nicht zu unterschätzende Hürde stellt die Performance von BI Systemen dar. Sie ist Teil der Anwenderfreundlichkeit und einer der größten Kritikpunkte. Eine schlechte Performance führt zu einer sinkenden Nutzung des BI-Systems und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Anwender auf alte bekannte Auswertungsmöglichkeiten wie Microsoft Excel Lösungen setzen.

Zukünftig wird Business Intelligence weiter an Bedeutung gewinnen. Dabei wird es sich vom reinen Reporting-Instrument zu einem Instrument für Performance-Analyse und der operativen Unternehmenssteuerung wandeln. Eine weitere Änderung betrifft die Menge der Daten. Gab es zu Beginn zu wenige Informationen, hat sich die Situation mittlerweile um 180 Grad gedreht. Daraus ergibt sich, dass nicht mehr die Menge der Daten entscheidend ist, sondern ihre Qualität wie auch die Qualität der Auswertungsergebnisse.

Die Fallstudie konnte zeigen, dass der Einsatz professioneller Business Intelligence Werkzeuge auch im Mittelstand weiter voran schreitet. Es bestehen zwar diverse Hürden, die den flächendeckenden Einsatz behindern, doch führt letztlich oftmals keine Weg daran vorbei. Wie sich aber in vielen Umfragen und Auswertungen gezeigt hat, kann es keine Lösung sein sich nur auf Werkzeuge zu verlassen. Es kommt auch auf die entsprechende Herangehensweise der Unternehmen an, die die Systeme einsetzen wollen. Eine durchdachte Strategie kann hier mit großer Wahrscheinlichkeit über Erfolg und Misserfolg eines BI Projektes entscheiden.

9 Anhang

9.1 Fußnoten

1. ↑ Vgl. http://www.cio.de/subnet/oracle-finance/2237881/ (14.01.2012, 13:12)
2. ↑ Vgl. P. Gluchowski, R. Gabriel, C. Dittmar (2007) S. 89
3. ↑ H.R. Hansen, G. Neumann (2005), S. 831
4. ↑ Vgl. C. Engels (2007) S. 4
5. ↑ ^{5,0 5,1} Vgl. Hans U. Wegener S. 4
6. ↑ Vgl. http://www.informationweek.com/news/software/bi/181501967?pgno=1 (12.01.2012)
7. ↑ ^{7,0 7,1 7,2 7,3 7,4} Mark Zimmermann (2008)
8. ↑ ^{8,0 8,1 8,2 8,3} Vgl. http://www.tu-chemnitz.de/tu/presse/aktuell/2/2982 (31.12.2011, 22:17)
9. ↑ Vgl. http://www.gartner.com/technology/about.jsp (29.12.2011, 23:54)
10. ↑ Vgl. http://www.gartner.com/it/page.jsp?id=1246990 (23.12.2011, 23:59)
11. ↑ ^{11,0 11,1} Vgl. http://www.beyenetwork.de/view/14758 (29.12.2011, 12:14)
12. ↑ Vgl. http://www.barc.de/fileadmin/productreviews/Marktforschung/BARC_Research_Note_Business-Intelligence-Softwaremarkt_Deutschland_2010.pdf (11.12.2011, 19:43)
13. ↑ Vgl. http://www.sap.com/corporate-de/our-company/inbrief/index.epx (16.12.2011, 16:22)
14. ↑ Vgl. http://www.sap.com/corporate-de/our-company/index.epx (16.12.2011, 16:22)
15. ↑ ^{15,0 15,1 15,2} Vgl. http://www.softwaretop100.org/global-software-top-100-edition-2009 (16.12.2011, 17:18Uhr)
16. ↑ ^{16,0 16,1 16,2} Vgl. http://www.softwaretop100.org/global-software-top-100-edition-2010 (16.12.2011, 17:18)
17. ↑ ^{17,0 17,1 17,2} Vgl. http://www.softwaretop100.org/global-software-top-100-edition-2011 (16.12.2011, 17:18)
18. ↑ Vgl. http://www.sap.com/germany/solutions/sapbusinessobjects/index.epx (12.12.2011, 21:05)
19. ↑ Vgl. http://www.sap.com/germany/solutions/sapbusinessobjects/index.epx (30.12.2011, 12:53)
20. ↑ Vgl. http://www.sap.com/germany/solutions/sap-crystal-solutions/query-reporting-analysis/sapcrystalreports/index.epx (02.01.2012, 14:56)
21. ↑ Vgl. http://www.sap.com/germany/solutions/sapbusinessobjects/large/enterprise-performance-management/customersuccess/index.epx (12.12.2011, 21:12)
22. ↑ Vgl. http://www.ibm.com/ibm/us/en/?lnk=ftai (30.12.2011, 23:56 Uhr)
23. ↑ Vgl. http://www.ibm.com/ibm/de/de/ (31.12.2011, 00:05)
24. ↑ Vgl. http://www-935.ibm.com/services/de/gbs/references/index.html (31.12.2011, 00:19)
25. ↑ Vgl. http://www.microsoft.com/germany/presseservice/unternehmen/fastfacts.mspx (31.12.2011, 00:47)
26. ↑ Vgl. http://www.microsoft.com/de-de/business/kundenreferenzen/default.aspx?qu=&companysize=5&page=1 (31.12.2011, 00:53)
27. ↑ Vgl. http://www.microsoft.com/de-de/business/kundenreferenzen/default.aspx?qu=&companysize=5&page=6 (31.12.2011, 00:52)
28. ↑ Vgl. http://www.microsoft.com/de-de/business/kundenreferenzen/default.aspx?qu=&companysize=4&page=1 (31.12.2011, 00:55)
29. ↑ ^{29,0 29,1} Vgl. http://www.palo.net/ (30.12.2011, 14:51)
30. ↑ Vgl. http://www.infoworld.com/about (16.12.2011 15:47)
31. ↑ Vgl. http://www.infoworld.com/d/open-source-software/bossie-awards-2011-the-best-open-source-applications-171572-1&current=6&last=2#slideshowTop (16.12.2011 16:02)
32. ↑ Vgl. http://www.pentaho.com/customers/success-stories/ (30.12.2011, 14:24)
33. ↑ Vgl. http://www.jedox.com/de/ueber-jedox/ueber-uns.html (30.12.2011, 14:53)
34. ↑ Vgl. http://www.jedox.com/en/about-jedox/success-stories.html (30.12.2011, 14:57)
35. ↑ Vgl. Conze 1978 S.57
36. ↑ Vgl. Conze 1978 S.55
37. ↑ Vgl. http://www.ifm-bonn.org/index.php?id=60 (04.01.2012, 10:49)
38. ↑ Vgl. http://www.ifm-bonn.org/index.php?id=89 (01.01.2012 14:01)
39. ↑ Vgl. http://www.ifm-bonn.org/index.php?id=90 (01.01.2012 14:05)
40. ↑ Vgl. http://www.ifm-bonn.org/index.php?id=889 (04.01.2012, 13:27)
41. ↑ Vgl. http://www.ifm-bonn.org/index.php?id=573 (04.01.2012, 14:01)
42. ↑ Vgl. http://www.ifm-bonn.org/index.php?id=575 (04.01.2012, 14:54)
43. ↑ Vgl. http://www.ifm-bonn.org/index.php?id=108 (04.01.2012, 13:10)
44. ↑ Vgl. http://www.buzer.de/gesetz/4702/a65040.html (14.01.2012 16:33)
45. ↑ Vgl. http://www.limberger-dilger.de/personalberatung/artikel/Konzern.php (11.01.2012 12:11)
46. ↑ Vgl. http://ict-benchmark.com/download/studien/Mittelstand_2005-2007.pdf (Seite 26-28)
47. ↑ Vgl. http://ict-benchmark.com/download/studien/Mittelstand_2005-2007.pdf (Seite 39-41)
48. ↑ Vgl. http://images.cio.de/images/cio/bdb/666804/890x.jpg (01.01.2012, 22:57)
49. ↑ Vgl. BARC Business Intelligence im Mittelstand S.10
50. ↑ Vgl. BARC Business Intelligence im Mittelstand S.12
51. ↑ Vgl. BARC Business Intelligence im Mittelstand S.18
52. ↑ Vgl. BARC Business Intelligence im Mittelstand S.19
53. ↑ Vgl. BARC Business Intelligence im Mittelstand S.22
54. ↑ Vgl. BARC Business Intelligence im Mittelstand S.4
55. ↑ Vgl. BARC Business Intelligence im Mittelstand S.16
56. ↑ Vgl. Lohnt sich BI S.37f
57. ↑ Vgl. http://www.computerwoche.de/software/bi-ecm/587800/index.html# (03.01.2012, 14:22)
58. ↑ Vgl. http://www.cio.de/knowledgecenter/bi/833523/ (05.01.2012, 11:32)
59. ↑ ^{59,0 59,1} Vgl. http://www.isreport.de/business-intelligence/reportingstrategie-daemmt-informationsflut.html - Abschnitt "Typische Ziele einer Reportingstrategie im Unternehmen" (12.01.2012, 15:35)
60. ↑ Vgl. http://www.isreport.de/business-intelligence/reportingstrategie-daemmt-informationsflut.html - Abschnitt "Berichte mit hohem manuellen Aufwand identifizieren" (12.01.2012, 16:27)
61. ↑ Vgl. http://www.isreport.de/business-intelligence/reportingstrategie-daemmt-informationsflut.html - Abschnitt "Klare Vorgabe für die wichtigsten Kennzahlen erteilen" (12.01.2012, 17:17)
62. ↑ Vgl. http://www.isreport.de/business-intelligence/werkzeuge-fuer-anwenderfreundliches-berichtswesen.html (05.01.2012, 16:38)
63. ↑ ^{63,0 63,1} Vgl. BARC Business Intelligence im Mittelstand S.17
64. ↑ Vgl. http://www.isreport.de/business-intelligence/berichtswesen.html (08.01.2012, 00:31)
65. ↑ Vgl. http://www.computerwoche.de/software/bi-ecm/2352714/ (07.01.2012, 21:52)
66. ↑ Vgl. http://www.computerwoche.de/software/bi-ecm/2352714/index2.html (07.01.2012, 22:04)
67. ↑ Vgl. http://www.computerwoche.de/software/bi-ecm/2366850/ (11.01.2012, 16:37)
68. ↑ Vgl. http://www.computerwoche.de/software/bi-ecm/1938325/ (01.01.2012, 19:47)
69. ↑ ^{69,0 69,1 69,2 69,3} Vgl. http://www.computerwoche.de/software/bi-ecm/1938325/index4.html (01.01.2012, 21:02)
70. ↑ ^{70,0 70,1 70,2 70,3 70,4} Vgl. http://www.computerwoche.de/software/bi-ecm/1938325/index5.html (01.01.2012, 21:06)
71. ↑ Vgl. http://www.computerwoche.de/nachrichtenarchiv/587251/index.html (03.01.2012, 14:40)
72. ↑ Vgl. http://www.beyenetwork.de/view/11920 (05.01.2012)
73. ↑ Vgl. http://www.searchsoftware.de/businessintelligence/loesungen/articles/281513/(05.01.2012)
74. ↑ Vgl. http://www.computerwoche.de/software/bi-ecm/1886983/index.html (03.01.2012, 16:43)
75. ↑ Vgl. http://www.computerwoche.de/subnet/oracle-bi/1900038/ (03.01.2012, 17:00)
76. ↑ Vgl. http://www.computerwoche.de/software/bi-ecm/1854882/index.html (13.01.2012, 21:16)
77. ↑ ^{77,0 77,1 77,2 77,3 77,4 77,5} Vgl. Martin Böhn (2006) S. 1-7
78. ↑ Vgl. http://www.innovations-report.de/html/berichte/studien/bericht-30350.html (07.01.2012, 13:30)
79. ↑ Vgl. Patrick Kedzierski (2004) S. 8-9
80. ↑ Vgl. Patrick Kedzierski (2004) S. 42-43
81. ↑ Vgl. http://www.cio.de/knowledgecenter/bi/853729/index2.html (03.01.2012, 09:53)
82. ↑ ^{82,0 82,1 82,2} http://www.cio.de/knowledgecenter/bi/853729/index2.html (03.01.2012, 11:10)
83. ↑ Vgl. http://www.cio.de/news/cionachrichten/804236/ (12.01.2012 16:35)
84. ↑ Vgl. http://www.barc.de/session/6767d85f4719ecee7161e5aa350da5d7/coachingZone508.pdf
85. ↑ Vgl. Martin Böhn (2006) S. 4-5
86. ↑ ^{86,0 86,1} Vgl. Martin Böhn (2006) S. 2-3
87. ↑ Vgl. Patrick Kedzierski (2004) S. 35-36
88. ↑ Vgl. http://technet.microsoft.com/de-de/library/cc784837(WS.10).aspx (14.01.2012 15:05)
89. ↑ Vgl. http://www.business-intelligence.org/uncategorized/die-kraft-des-netzwerks-bi-outsourcing-verbindet-kompetenz-mit-erfolg/ (05.01.2012 10:16)
90. ↑ Vgl. http://www.gruenderszene.de/it/outsourcing (12.01.2012 13:46)
91. ↑ Vgl. BARC Abfrageperformance: Erfolgsfaktor für Business Intelligence Seite 4
92. ↑ ^{92,0 92,1 92,2 92,3 92,4 92,5 92,6 92,7} BARC Abfrageperformance: Erfolgsfaktor für Business Intelligence Seite 6
93. ↑ Vgl. BARC Abfrageperformance: Erfolgsfaktor für Business Intelligence Seite 5
94. ↑ Vgl. BARC Abfrageperformance: Erfolgsfaktor für Business Intelligence Seite 3
95. ↑ ^{95,0 95,1 95,2 95,3 95,4 95,5 95,6} Vgl. http://www.perspektive-mittelstand.de/BI-Trends-Business-Intelligence-wird-operatives-Steuerungsinstrument/management-wissen/3887.html (13.01.2012 12:45)
96. ↑ Vgl. http://www.perspektive-mittelstand.de/Business-Intelligence-BI-im-Mittelstand-der-goldene-Mittelweg/management-wissen/3782.html (13.01.2012 12:57)

9.2 Quellenverzeichnis

Viehoff (1978)	Dr. Viehoff, Felix: Zum Begriff und zur wirtschaftlichen Bedeutung des Mittelstandes, Band 11, Fritz Knapp Verlag Frankfurt am Main 1978
C. Engels (2007)	Basiswissen Business Intelligence, Auflage 1, W3l GmbH 2007
o.V. (2011)	Gartner (Hrsg.): About Gartner, 2011, http://www.gartner.com/technology/about.jsp (29.12.2011, 23:54)
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