Businesswoman studying graphs on screens
Nov. 2020 | Analytics & Consulting | Data

Wie Sie in 10 Schritten qualitativ hochwertige Business Intelligence Reports erstellen, um einen höchstmöglichen Nutzen daraus zu generieren und Unternehmen den gewünschten Informationsvorsprung bieten zu können.

Aus Big Data Wissen zu generieren, das einen echten Mehrwert für das Geschäftsmodell eines Unternehmens darstellt und dazu genutzt werden kann, Finanzprozesse zu optimieren, ist eine Herausforderung, der sich Unternehmen tagtäglich gegenübersehen.

Dieses Wissen transparent und verständlich aufzubereiten und Entscheider dadurch mit relevanten Informationen zu unterstützen, ist Aufgabe der Business Intelligence. Dazu werden Daten in Form von Berichten / Reports aufbereitet und nachvollziehbar visualisiert.

Damit Reports den höchstmöglichen Nutzen bringen, schnellstmöglich erstellt werden können und Unternehmen den gewünschten Informationsvorsprung bieten, ist es wichtig, klare und präzise Reporting-Ziele zu formulieren.

Im Laufe der Jahre habe ich während meiner Tätigkeit für verschiedene Unternehmen eine Checkliste zusammengestellt, die dabei hilft, das passende Reporting zu konzipieren. Auch Vertreter der Fachbereiche, die Anforderungen formulieren, können von der Checkliste profitieren: Je mehr Punkte sie bereits vor Erstellung einer Spezifikation zur Realisierung eines Reports bedacht haben, desto reibungsloser und schneller kann ihr maßgeschneidertes Reporting bereitgestellt werden.

1. An welche Zielgruppe richtet sich der Report?

Unternehmen erstellen Reports oft für interne Zwecke, ebenso können die Reports aber auch extern für Kunden oder Lieferanten erstellt werden, um diesen Mehrwert zu bieten oder sie für bestimmte Themen zu sensibilisieren.

2. Mit welchem Fokus wird der Report erstellt?

Ein Report kann bei der Visualisierung von Zahlen mit operativem, strategischem oder taktischem Fokus helfen. Damit lassen sich Mehrwerte sowohl mit Blick auf die Bereitstellung historischer Daten, aggregiert und visualisiert als Information (Business Intelligence), als auch mit Blick auf die Diagnose der Vergangenheit (Business Analytics) sowie Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Zukunft (Advanced Analytics) realisieren.

In meiner täglichen Arbeit konzipiere ich beispielsweise Reports für E-Commerce-Shops, in denen unter anderem übersichtlich dargestellt wird, welche Zahlungsmethoden am beliebtesten sind und wie sich deren Anteil entwickelt – z.B. wird der beliebte Kauf auf Rechnung zunehmend häufiger wahrgenommen.

3. Welche Informationsbedarfe bestehen bei den Entscheidungsträgern?

Bei diesem Punkt geht es um die Frage, welche Daten wie visualisiert werden sollen. Je detaillierter die Informationsbedarfe der Entscheidungsträger feststehen, umso besser kann der Report deren Bedürfnissen gerecht werden.

Im E-Commerce kann es z.B. von Interesse sein zu wissen, ob sich die Zahlartenverteilung bei Bestandskunden und Neukunden wesentlich unterscheidet.

4. Wie soll der Report bereitgestellt werden?

Reports können sowohl manuell als auch automatisiert verschickt werden. Eine weitere Option ist die zentrale Bereitstellung im Rahmen eines Business Information Center, wodurch sich die E-Mail Flut im Tagesgeschäft reduzieren lässt und zugleich ein gemeinsamer Wissensstand sichergestellt wird. Die Entscheidung, welche der drei Arten der Bereitstellung genutzt wird, hängt maßgeblich von der Größe der Zielgruppe und Häufigkeit der Bereitstellung ab.

5. Wie häufig wird der Report genutzt?

Von der Beantwortung dieser Frage hängt ab, wie oft ein Report auf Basis der zur Verfügung stehenden Daten aktualisiert wird. Möglich ist je nach Fokus eine Aktualisierung z.B. mehrmals täglich, zu Beginn oder Ende jedes Tags, wöchentlich oder individuell festgelegte Intervalle.

6. Wie aktuell sollen die im Report enthaltenen Daten sein?

Je nach den Bedürfnissen der Zielgruppe können Reports auf Echtzeitdaten (real-time), aktuellen Daten (near-time) bis zu historischen Daten (teilweise über Jahre zurückgehend) beruhen. Davon ausgehend ergeben sich für die Systeme Fragestellungen zum Transfer und zur Speicherung von Daten. Damit einhergehend i.d.R. auch Aspekte zum Datenschutz und zu Kosten für Entwicklung und Betrieb.

7. Welcher Reporttyp ist gewünscht und sinnvoll?

Die sehr beliebten interaktiven Reports ermöglichen es den Nutzern, Filter selbst auszuwählen und die entsprechende Visualisierung sofort zu sehen. Nicht immer macht ihre Bereitstellung jedoch auch Sinn. Die Bedürfnisse der Zielgruppe können je nach Anwendungsfall auch bereits durch einen statischen (paginierten) Report, der als PDF ausgegeben wird, oder durch einen auf KPIs reduzieren Dashboard Report erfüllt sein.

Sollen Rohdaten für die weitere Analyse bereitgestellt werden, haben sich Datenextrakte (z.B. als CSV/Exceltabelle) oder direkte Datenbankabfragen bewährt. Eine weitere, der zahlreichen Alternativen sind für mobile Geräte optimierte Reports.

8. Wie stark standardisiert soll der Report sein?

Hier reicht die Bandbreite vom vordefinierten Standardreport, der für jede Zielgruppe nach den gleichen Prinzipien erzeugt wird, über kundenspezifische Reports, die für die Bedarfe des einzelnen Kunden individuell umgesetzt werden bis zu Self-Service Tools, mittels derer der Anwender die Visualisierung des Reportings jederzeit auf seine ggf. wechselnden Bedürfnisse anpassen kann.

9. Wie sollen die Daten visualisiert werden?

Vom Standard-Tabellenkalkulationstool Excel über spezialisierte Visualisierungssoftware wie Power BI bis hin zu KNIME, R und dem bereits erwähnten PDF eines Paginated Reports bieten sich verschiedene Möglichkeiten zur Visualierung. Die Wahl des Tools sollte letztlich auf Grundlage der Antworten zu den Aspekten dieser Checkliste erfolgen.

10. Welcher Datenquelle bedient man sich?

Daten für Reporting und Analytics können in verschiedenen Datenbanken vorgehalten werden und als Aggregate in Form von Data Marts, Cubes, Excel oder CSV-Dateien bereitgestellt werden oder als externer Datentopf über Schnittstellen angebunden werden.

Alles in allem ist Reporting als Enabler für Business Intelligence und Analytics also mehr als ein Buzzword. Vielmehr ist es eine Aufgabe mit diversen Facetten, der sich Unternehmen und die betroffenen Fachbereiche im dynamischen Wettbewerbsumfeld aktiv mit Kompetenz annehmen müssen.

Ursprünglich verfasst von Frank Pfeiffer, Head of Data Engineering & BI Experian DACH