Mehr Flexibilität, weniger Frustration – warum eine Business Intelligence-Strategie auf mehrere BI-Tools setzt

Business Intelligence (BI) ist heute aus der datengetriebenen Unternehmensführung nicht mehr wegzudenken. Ob zur Analyse von Kundenverhalten, zur Optimierung interner Prozesse oder um strategische und operative Entscheidungen zu unterstützen – BI-Tools tragen dazu bei aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Doch in der Praxis zeigt sich ein neuer Trend: Unternehmen setzen nicht nur ein, sondern gleich mehrere BI-Tools simultan ein. Warum ist das so? Ist es ein Anzeichen für ineffiziente Strukturen oder doch sinnvoll?

BI-Tools in der Praxis: Unterschiedliche Anforderungen, unterschiedliche Lösungen

Ein zentraler Grund für den parallelen Einsatz mehrerer BI-Tools liegt in den unterschiedlichen Anforderungen der Fachbereiche. Denn „BI“ ist nicht gleich „BI“. Was das Controlling braucht, ist oft etwas ganz anderes als das, was der Vertrieb, das Marketing oder das Produktmanagement benötigt: Während das Controlling großen Wert auf strukturierte Finanzreports mit konsistenten Kennzahlen legt, benötigt das Supply Management zum Beispiel ein flexibleres Self Service-Tool, um Daten auf unterschiedliche Weise zu visualisieren und analysieren. Datenvisualisierung, Ad hoc Analysen, Dashboarding oder pixel-genaues Reporting, es entsteht eine Tool-Vielfalt, die nicht auf fehlender Koordination beruht, sondern darauf, dass ein einziges Tool oft nicht alle Bedürfnisse gleich gut abdecken kann. Oftmals liegt die Herausforderung daher nicht in der Vielfalt der BI-Tools an sich. Vielmehr liegt sie in der orchestrierten Nutzung, denn die Tools bieten je nach Zielsetzung unterschiedliche Stärken.

Historisch gewachsene BI-Landschaften in Banken

In vielen Fällen ist der Einsatz mehrerer BI-Tools das Ergebnis historischer Entwicklungen. Dies kann durch Fusionierungen oder Erschließungen neuer Geschäftsbereiche begründet sein. Allerdings können auch die Entwicklung des Unternehmens selbst und damit die internen Veränderungen Grund für eine heterogene BI-Landschaft sein: Wenn keine verbindliche BI-Governance etabliert ist, wachsen „Schatten-Tools“ heran und werden zu festen bestandheilen des Analyse-Alltags. Dies ist weniger ein Zeichen schlechter Planung, sondern vielmehr ein Spiegel realer Unternehmensentwicklungen. In vielen Fällen überwiegt zunächst der Pragmatismus und Stabilität gegenüber einer einheitlichen BI-Vision. Der Schlüssel liegt darin diese Vielfalt nicht willkürlich wachsen zu lassen, sondern sie gezielt zu nutzen. Wie eine erfolgreiche Koexistenz von BI-Tools aussehen kann, können Sie hier in unserer Projektrefernz entnehmen.

Technologische Spezialisierung: Kein BI-Tool kann alles

Auch wenn viele BI-Tools ähnliche Funktionen auf den ersten Blick bieten – in der Tiefe zeigen sich Unterschiede: Manche Tools sind besser skalierbar, manche nahtlos in Cloud-Plattformen oder Microsoft-Umgebungen integrierbar. Manche Tools eignen sich für große Datenmodelle, andere für Self-Service BI oder pixelgenaues Reporting. Die parallele Nutzung mehrerer spezialisierter Tools ergibt strategisch Sinn.

Benutzerfreundlichkeit: Self-Service statt Abhängigkeit

Rotunde, Blick von unten nach oben in den Himmel

Moderne BI-Strategien setzen verstärkt auf Self Service-BI, also auf Tools, die es den Fachabteilungen ermöglichen, ohne die IT-Abteilung eigene Analysen zu erstellen. Dabei steht die Benutzerfreundlichkeit im Fokus. Unternehmen setzen bewusst einfache, intuitive Tools ein, selbst wenn daneben leistungsfähige, aber komplexere Systeme bestehen. Der Nutzen eines Tools bemisst sich daran, wie häufig und effizient es wirklich eingesetzt wird.

Herausforderung: BI-Tool-Vielfalt managen

Natürlich ist eine Multi-BI-Strategie nicht ohne Risiken. Inkonsistente Datenquellen, unterschiedliche KPI-Definitionen, hohe Wartungskosten und redundante Datenmodelle können zu Ineffizienz und Intransparenz führen. Entscheidend ist daher eine klare Business Intelligence-Strategie mit starker Data Governance.

Das bedeutet:

Einheitliche Datenquellen
Klar definierte KPIs
Qualitätssicherung
Strukturierte Tool-Auswahl

Fazit: BI-Vielfalt als Stärke nutzen

Der Einsatz mehrerer BI-Tools im Unternehmen ist nicht zwangsläufig ein Zeichen von Chaos. Es kann auch eine bewusste Entscheidung sein, um unterschiedliche Anforderungen besser abzubilden. Wichtig ist, dass diese Vielfalt mit einer klaren Strategie kombiniert wird. Nur so können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen - effizient transparent und zielgerichtet.

In unserem Buch „Bank im Wandel – Lösungsmodelle für eine zukunftssichere Business Intelligence-Strategie: Methoden zur Analyse, Implementierung und Optimierung in Banken“ finden Sie konkrete Praxisbeispiele, Lessons Learned und methodische Ansätze, wie Banken und Unternehmen ihre BI-Strategie zukunftssicher gestalten.

Sie sehen auch in Ihrem Haus eine unübersichtliche BI-Tool-Landschaft entstehen? Schatten-Tools nehmen Überhand oder Sie wollen Ihre BI-Governance auf ein neues Level bringen?

Die movisco AG begleitet Unternehmen, Banken und Finanzdienstleister bei der Analyse, Strategieentwicklung und Umsetzung moderner Business-Intelligence-Architekturen – vom ersten Assessment bis zur erfolgreichen Implementierung.

Kontaktieren Sie uns jetzt für ein unverbindliches Beratungsgespräch!

Über den Autor

Nadja Seemann

Nadja Seemann ist Managing Consultant bei der movisco AG im Bereich IT-Consulting und besitzt Erfahrung bei der Implementierung von Business Intelligence- Lösungen. Sie besitzt einen M.Sc. in Wirtschaftsinformatik der Universität Mannheim mit Schwerpunkt Data und Web Science. Die Expertise von Nadja Seemann umfasst die Umsetzung von Reporting-Lösungen als auch die Datenbewirtschaftung, die Datenflussorganisation und die Datenmodellierung im SAP-Umfeld. Zu ihrem Repertoire gehören ferner die Programmiersprachen Java, Python, VBS/VBA und SQL.