Interview

Vorsicht: Insellösungen!

Um bei Advanced Analytics mitzuhalten, investieren viele Unternehmen verstärkt in schnell, individuell programmierte Insellösungen. Ist dieses Vorgehen sinnvoll? Rechnet sich das? Gibt es Alternativen?

BIM: Lohnt es sich für Unternehmen nicht nur in fertige Analytics-Applikationen zu investieren, sondern auch mit freien Programmiersprachen individuelle Betriebssoftware zu entwickeln – selbst wenn sie zunächst nur eine Insellösung darstellt?
Böckmann: Für Unternehmen ist es wichtig, die neuen Technologien und Möglichkeiten auszuprobieren. Dabei macht ein agiler Ansatz, bei dem Business- und IT-Experten in enger Zusammenarbeit einzelne Anwendungsfälle «ausprobieren», grundsätzlich Sinn. Einige Management-Berater gehen den Weg und stoßen so auch innovative Problemlösungen an. Wenn dies aber losgelöst von jeglichen IT-Standards erfolgt, entsteht spätestens nach dem vierten oder fünften Projekt ein ungeordnetes Sammelsurium von Tools, die kaum zusammenpassen, die weder betriebsfähig noch zu warten sind – und gewaltige Folgekosten verursachen.

BIM: Welche Anbieter betreiben eine solche Vorgehensweise?
Böckmann: Wir beobachten BI-Beratungen, die günstig Programmierkapazität einkaufen, diese auf einer neuen Plattform mit den alten Sprachen und Konzepten entwickeln lassen und diese Insellösungen daraufhin als Big-Data-Angebote vermarkten. Andererseits gibt es auch einige Managementberater, die sich zu weit außerhalb ihrer Kernkompetenzen bewegen, indem sie mit Open-Source-Software nicht nur prototypische Lösungen erarbeiten, sondern auch den Anspruch erheben, dauerhaft betriebsfähige, skalierbare Lösungen zu entwickeln.

BIM: Also Angebote etwa nach dem Motto McKinsey-Strategie plus coole Big Data-Technik?
Böckmann: Nun, zumindest die Strategieberater können mit ihrem Verständnis für Geschäftsmodelle einiges Neue beisteuern, denn Big Data ist ja kein reines IT-Thema. Das Problem ist: Sie versprechen, dass ihre Data Scientists sehr spezifische Lösungen für die Anwenderunternehmen entwickeln können – und dank Open Source wird dann noch behauptet, die neue Lösung koste nicht viel. Das ist nur die halbe Wahrheit.

BIM: Was genau ist unrealistisch?
Böckmann: Abgesehen  von den Folgekosten durch ständig nötige Anpassungen, die später doch entstehen, haben die Anwenderunternehmen dann Insellösungen, die – ich sag’ es mal vorsichtig – nicht betriebsfähig sind. Sie werden zudem individuell, nur für bestimmte Businessfälle kreiert und schaffen so eine neue Abhängigkeit, etwa von Programmierern.

BIM: Das klingt wenig zeitgemäß...
Böckmann: ... wie wenn ich für mein Auto immer einen Ingenieur rufen muss, sobald sich die Straßenverhältnisse verändern, damit er das Fahrwerk sowie das Getriebe neu einstellt.

BIM: Und Business Intelligence?
Böckmann: Drohen damit Zustände wie in  den frühen 1990er Jahren. Stabile Architekturen, automatisierte Datentransfers oder eine ordentliche Dokumentation bestehender Lösungen – also alles das, was seit den 1990er Jahren glatt gezogen wurde und einen verlässlichen produktiven Dauerbetrieb möglich macht, wird damit über den Haufen geschmissen.

BIM: Wie kann man es besser machen?
Böckmann: Wichtig ist, sich der Lösung in Pilotprojekten iterativ zu nähern. Dafür aber darf eine gut laufende BI-Infrastruktur nicht einfach so über Bord geworfen werden, sonst sind die produktiven, industrialisierten Basisprozesse gefährdet.
Rümmelin: Es kommt darauf an, stimmige Gesamtlösungen zu designen, die nachhaltig betrieben werden können  – und beispielsweise zu den Steuerungsprozessen und Reportingsystemen passen. Darüber hinaus fällt uns auf, dass Algorithmen auf Datenbeständen mit flexibler Qualität, die nicht qualitätsgesichert verwendet werden, die Reproduzierbarkeit von Ergebnissen und damit die Betriebstauglichkeit einschränken.

BIM: Wie sollten Manager vorgehen?
Böckmann: Es bietet sich an, die Pilotprojekte im Rahmen einer Cloud-Lösung zu realisieren, weil Unternehmen dafür dann keine eigene Infrastruktur aufbauen müssen. Da kann erst einmal ausprobiert werden. Und später, wenn es passt, kann immer noch die Transformation der neuen Lösung in den professionellen, standardisierten Betrieb erfolgen. Damit verhindert man, dass mit innovativen Pilotprojekten eine bestehende, funktionierende BI-Architektur zerschossen wird.
Rümmelin: Eine geeignete Technologie ist dafür zum Beispiel die Lösung «SAP Analytics Cloud», die für BI, Planung und Analytics eingesetzt werden kann.

BIM: Im deutschsprachigen Raum halten sich viele Unternehmen mit der Verlagerung von  Daten in die Cloud eher zurück. Ist die Strategie angesichts dessen angebracht?
Böckmann: Unternehmen sollten ja zunächst nur mit kleinen Projekten in der Cloud anfangen, zum Beispiel probeweise ein Cockpit gestalten, das zum Beispiel auch Vorhersagen ansprechend visualisiert. Wichtig ist, dass im Projektteam ein Topmanager wie etwa der CFO oder ein Chefcontroller dabei ist.

BIM: Die Anwendung der Cloud allein reicht aber wahrscheinlich nicht aus. Muss auch die Struktur der Organisation und der IT verändert werden?
Böckmann: Langfristig ist es sinnvoll, der klassischen BI-Architektur eine zweite, parallele Big Data-Architektur an die Seite zu stellen. Dort können in Pilotprojekten neue Dinge ausprobiert werden, zum Beispiel mit neuen Tools in Managementprozessen wie etwa Predictive Forecasting oder Planung. Aber in der Basis-IT, also auf Gebieten wie etwa der Datenverarbeitung brauchen die Unternehmen einen Factory-Ansatz, bei dem die Basis-IT die notwendigen Qualitätsstandards sicherstellen kann, damit es keine Fehlerfortpflanzung gibt. In diesen Bereichen kann nicht viel herumprobiert werden, sonst lässt sich das gesamte System nicht betreiben.

BIM: Können Sie uns bitte Beispiele von Unternehmen nennen, die bereits derartig strukturiert vorgehen?
Böckmann: Es gibt viele Unternehmen, die Anwendungen in der Cloud nutzen – und sei es nur zum Teil. Ich kenne aus unserer Kundenbasis sowie auch von Erfahrungsaustauschgruppen und Branchen-Events eine Reihe von Unternehmen, die mit diesen Ansätzen erfolgreich sind. Man könnte diesen Ansatz analog zu den gestiegenen Adaptionsfähigkeit industrieller Produktion als «Production by Design» bezeichnen. Durch die Nutzung von Cloud-Lösungen ist man quasi immer auf dem neuen Stand der Software, das heißt viel aktueller. Viele Unternehmen wollen zumindest teilweise in die Cloud – Hybrid Cloud ist also der Trend, der sich durchsetzen wird. Große Unternehmen etwa aus der Medienbranche sind hier mit dabei – eigentlich alle, die mit Anbietern wie Salesforce, NetDimensions, SAP/Successfactors oder IBM/Softlayer arbeiten.

BIM: Muss es denn Cloud sein?
Böckmann: Es gibt auch neben der Cloud-Option Ansätze, um flexibel mit den neuen Technologien zu arbeiten – nahezu jeder deutsche Konzern hat Projekte in diesem Bereich. Merck und Fraport sind Beispiele für viele Unternehmen, die zur Zeit mit neuen Werkzeugen und Architekturen experimentieren – und dies on-site.
Rümmelin: Alle diese Unternehmen legen Wert darauf, dass die produktiven Basisprozesse ungestört weiterlaufen, und dass sie gleichzeitig die Möglichkeit eröffnen, innovative Ansätze auszuprobieren. Dieser Mittelweg zwischen fester Struktur und Dynamik ist sehr wichtig.
Böckmann: Darüber hinaus gibt es Unternehmen, die sich bereits sehr weit auf innovative Felder vorwagen, wie etwa die Versicherungsbranche, wo sich ein großes Potential zur Anwendung von künstlicher Intelligenz findet. Das Highend-Programm Watson von IBM zum Beispiel kann Kommunikation erlernen. Damit lassen sich alle eingehenden Telefonate und E-Mails mittels Spracherkennung analysieren, in den Kundenäußerungen Untertöne wie Zynismus, Sarkasmus oder Ironie entdecken – und so etwa abwanderungswillige Kunden frühzeitig ausmachen.

BIM: Trotz derart eindrucksvoller Lösungen, üben die von Ihnen als Wildwestansätze charakterisierten Angebote mit der vermeintlich einfachen und kostenlosen «Open Source»-Software doch einen großen Reiz auf viele andere Anwenderunternehmen aus?
Böckmann: Leider wird oft sehr kurzfristig gedacht. Der Einsatz innovativer, bestehender Werkzeuge und Programmiersprachen aus dem Open-Source-Bereich, die sich zum Ausprobieren neuer, experimenteller Dinge wirklich gut eignen, bringt häufig einen erheblichen Aufwand mit sich. Gerade bei Skriptsprachen sehe ich ungelöste Herausforderungen auf Unternehmen zukommen. Skriptsprachen sind vor allem für kleine Programme gedacht, sie interpretieren den Code zeilenweise und zur Laufzeit. Dies fällt bei Prototypen häufig nicht negativ auf, wenn man aber später in Big Data-Umgebungen produktiv geht, wird die Laufzeit schnell zu lang. Häufig gibt es bei diesen Technologien auch keinen sauberen Mechanismus, mit dem die entwickelten Lösungen produktiv in Workflows und Tasks eingebunden werden können.
Rümmelin: Solche Insellösungen können durch den Einsatz von Software aus dem Angebot breit aufgestellter Plattformanbieter vermieden werden. Unterschiedliche Szenarien – von IT über Machine Learning bis hin zu Predictive Analytics – lassen sich hierbei mit bestehenden BI-Technologien kombinieren. Hierzu hat etwa SAP im Jahr 2017 eigens das neue Inovationsprogramm SAP Leonardo vorgestellt. Viele Lösungen werden dort auf der Hana-Plattform integrativ angeboten.
Böckmann: Bei nahezu allen Anbietern von Analytics-Plattformen und serverbasierten Applikationen, also zum Beispiel IBM oder SAP, brauchen Unternehmen für die dauerhafte Nutzung  keinen Berater oder Programmierer einzustellen. Die Lösungen können eigenständig betrieben werden, sobald sie live sind. Im Bereich Predictive Analytics zum Beispiel sind die statistischen Methoden gekapselt, somit vorgefertigt anwendbar und einfach anpassbar. Der Einsatz teurer Spezialisten ist nicht nötig, geschulte Fachanwender können diese Aufgabe ebenso erledigen. Somit sinken aus Sicht der Unternehmen die «Total Cost of Owndership» (TCO).

BIM: Kosten derartige Hochleistungsanwendungen unter dem Strich nicht doch viel mehr als eine schlanke Open-Source-Lösung?
Böckmann: Nein, der Lizenzpreis etwa eines Predictive-Servers von Anbietern professioneller Plattformen wie zum Beispiel IBM und SAP liegt zwischen 20’000 und 40’000 Euro. Die Folgekosten sind aber um ein Vielfaches geringer als wenn man Software einzeln Code für Code integrieren muss. Bei Letzterem fallen für ein durchschnittliches Projekt rund 60 Tage an. Bei den üblichen Tagessätzen sind also bereits zwei isolierte Open Source-Projekte inklusive der Folgekosten schon teurer als ein professioneller, breit einsetzbarer «Service-Bus». Und dieser wird bereits mit der kompletten Statistiksoftware, etwa dem SPSS Modeler von IBM, der besten Lösung im professionellen Markt für Predictive Analytics ausgeliefert, die zum Beispiel mit dem Highend-Programm Watson nahtlos erweitert werden kann.
Rümmelin: Bei SAP gibt es zudem neben Cloud Analytics die ausgereiftere Lösung «SAP Predictive Analytics» für den On-premises-Einsatz, die auf Wunsch auch mit der Open-Source-Skriptsprache R ergänzt werden kann.

BIM: Inwiefern muss sich das Management angesichts von immer mehr Daten und komplizierterer Technik auf einen sehr differenzierten Analytics-Einsatz einstellen?
Böckmann: Die komplexeren Algorithmen führen dazu, dass Topentscheider, wie etwa der CFO oder der Leiter Controlling zum Beispiel die Prognosen der Statistikprogramme nicht mehr mit dem Taschenrechner nachvollziehen können. Es besteht weniger Kalkulationstransparenz (siehe die Grafik).

BIM: Und worauf können sich die Entscheidungsträger in den Unternehmen dann stützen?
Rümmelin: Sie brauchen noch mehr Expertenwissen im Team, aber nicht notwendigerweise in erster Linie von den so gepriesenen Data Scientists: Es helfen eher Mitarbeiter, die das Business verstehen –  wie etwa qualifizierte Controller.
Böckmann: Es ist in jedem Fall ratsam, Fachleute aus verschiedenen Unternehmensbereichen zusammenzubringen und diese agil zu vernetzen.

 

 

Dirk Böckmann ist Vorstand und Mitbegründer der avantum consult AG. Er blickt auf 18 Jahre intensive Beratungserfahrung in den Bereichen Finance, Controlling, IT und insbesondere Business Analytics zurück – unter anderem bei Ernst & Young und Capgemini – und  verfügt über umfassende Kenntnisse im CFO- und COO-Bereich.

Kristian Rümmelin arbeitet seit 2014 bei avantum consult und betreut dort den Bereich Business Analytics rund um die SAP-Themen: Seit 2016 ist er Mitglied der Geschäftsleitung. Bei diesem Interview mit dem BUSINESS INTELLIGENCE MAGAZINE war er per Telefonkonferenz zugeschaltet.

 

Quelle: BUSINESS INTELLIGENCE MAGAZINE, www.bi-magazine.net
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