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Agile BI: schneller zu Daten, die Entscheidungen tragen.

Agile DWH-Entwicklung liefert früh sichtbaren Mehrwert. Doch Business Intelligence ist kein klassisches Softwareprojekt — und schon in der Anforderungsaufnahme kann viel schiefgehen. Wir zeigen Ihrem Team, worauf es wirklich ankommt.

Früher, sichtbarer Mehrwert statt Big-Bang-DWH
Die Anforderungsaufnahme entscheidet über Erfolg
Viele Abteilungen, verstreute Daten — koordiniert
Der Denkfehler

BI ist kein klassisches Softwareprojekt

In der klassischen Softwareentwicklung ist die Spezifikation die Wahrheit. In BI-Projekten liegt die Wahrheit in den Daten — verteilt über viele Systeme und Abteilungen, zu Beginn unvollständig bekannt und oft uneinheitlich definiert.

Klassisches Softwareprojekt

Die Spezifikation ist die Wahrheit

  • Anforderungen lassen sich vorab beschreiben
  • Ergebnis ist ein gebautes Feature
  • Getestet wird gegen die Spezifikation
  • Meist eine Fachabteilung als Auftraggeber
  • Erfolg = Spezifikation erfüllt
BI-/DWH-Projekt

Die Wahrheit steckt in den Daten

  • Daten müssen erst gefunden & verstanden werden
  • Datenqualität ist zu Beginn unbekannt
  • Fachliche Definitionen sind verteilt & widersprüchlich
  • Viele Abteilungen sind zugleich beteiligt
  • Erfolg = belastbare, akzeptierte Kennzahl
Das Zusammenspiel

Viele Abteilungen, eine Datenbasis

BI verbindet, was im Unternehmen getrennt ist. Erst wenn Vertrieb, Finanzen, Marketing, Logistik, Einkauf und IT dieselbe Sprache sprechen, entstehen belastbare Kennzahlen.

Vertrieb Finanzen Marketing Logistik Einkauf IT

Konsolidiertes Data Warehouse

Gemeinsame Definitionen, harmonisierte Daten, eine verlässliche Wahrheit — als Grundlage für Reporting, Analyse und KI.

Die Chance

Was agile DWH-Entwicklung möglich macht

Richtig eingesetzt, ist agiles Vorgehen im Data Warehouse ein echter Hebel — gerade weil sich Anforderungen und Datenlage erst im Verlauf vollständig klären.

Früher Mehrwert

Erste belastbare Kennzahlen und Dashboards entstehen nach Wochen — nicht erst nach Jahren am Ende eines Großprojekts.

Iterative Auslieferung

In kurzen Zyklen liefern und lernen, statt bis zum großen Go-live auf das ganze Bild zu warten.

Enge Fachbereichseinbindung

Anforderungen schärfen sich am realen Zwischenergebnis — der Fachbereich sieht früh, ob die Richtung stimmt.

Flexibel bei Änderungen

Neue Fragestellungen und zusätzliche Datenquellen lassen sich einarbeiten, ohne das ganze Vorhaben umzuwerfen.

Risiko reduziert

Kleine Inkremente statt Fehlinvestition: kein DWH, das nach zwei Jahren am Bedarf vorbei fertig wird.

Datenqualität früh sichtbar

Probleme zeigen sich am ersten Datenfluss statt beim Go-live — wenn Korrekturen noch günstig sind.

Die Realität

Wo agile BI-Projekte ins Straucheln geraten

„Agil" allein macht ein BI-Projekt nicht erfolgreich. Die typischen Probleme entstehen an zwei Stellen — und beide lassen sich mit der richtigen Methodik vermeiden.

Schon bei der Anforderungsaufnahme

  • Uneinheitliche Kennzahlen„Umsatz" ist nicht überall „Umsatz" — brutto/netto, mit/ohne Retouren, Auftrags- vs. Rechnungsdatum.
  • Vage Wünsche„Ich weiß es, wenn ich es sehe" — statt messbarer, abgestimmter Kriterien.
  • Unbekannte DatenquellenNiemand weiß sicher, aus welchem System die Zahl wirklich stammt.
  • Fehlende Data OwnershipKein Verantwortlicher für Definition, Pflege und Qualität der Daten.

In der agilen Umsetzung

  • „Agil = kein Konzept"Ohne tragfähige Datenarchitektur werden Inkremente später zu teuren Umbauten.
  • Abhängigkeiten im BacklogErst laden, dann historisieren, dann auswerten — nicht jede Story steht für sich allein.
  • Datenqualität als Sprint-BlockerLücken und Fehler tauchen mitten in der Umsetzung auf und werfen die Planung.
  • Unklare „Definition of Done"Wann gilt eine Kennzahl als korrekt, geprüft und fachlich abgenommen?
Der kritische Moment

Warum in der Anforderungsaufnahme so viel schiefgeht

Sie ist die am meisten unterschätzte Phase. Was hier ungeklärt bleibt, wird später zum teuren Umbau — oder zu Dashboards, denen niemand traut.

Beispiel: drei Abteilungen, drei „Umsätze"

Der Vertrieb meint den Auftragseingang, die Finanzabteilung den fakturierten Umsatz, das Controlling den periodengerecht abgegrenzten Wert. Alle sagen „Umsatz" — und meinen etwas anderes. Ohne Klärung baut man drei Kennzahlen, die sich widersprechen, und verliert das Vertrauen ins gesamte Reporting.

So geht es schief
  • Kennzahl-Wünsche werden wörtlich übernommen
  • Die Datenherkunft wird nicht hinterfragt
  • Kein gemeinsames Verständnis der Fachbegriffe
  • Annahmen statt Klärung — „das passt schon"
  • Der Fachbereich wird erst am Ende eingebunden
So machen wir es richtig
  • Kennzahlen messbar und eindeutig definieren
  • Datenquellen & -qualität früh prüfen (Data Discovery)
  • Gemeinsames Business-Glossar aufbauen
  • Die beteiligten Abteilungen an einen Tisch holen
  • Am Prototyp validieren, bevor gebaut wird
Das Seminar

Fallstricke vermeiden, bevor sie entstehen

Im Seminar vermittelt dte-consulting Ihrem Team die Methodik und die Denkweise, mit der agile DWH-Projekte gelingen — von der Anforderungsaufnahme bis zur Auslieferung, praxisnah und auf Ihr Unternehmen zugeschnitten.

  1. BI wirklich verstehen

    Warum Datenprojekte anders ticken als Software — und was das für Planung und Erwartungen bedeutet.

  2. Anforderungen richtig erheben

    Kennzahlen sauber definieren, Semantik klären, Datenquellen identifizieren — der Hebel für alles Weitere.

  3. Data Discovery

    Daten finden, Qualität bewerten und den Aufwand realistisch einschätzen, bevor zugesagt wird.

  4. Agiles Vorgehen im DWH

    Scrum und Kanban sinnvoll kombinieren und Backlogs trotz Datenabhängigkeiten schneiden.

  5. Data-Vault- & DWH-Modellierung

    Architektur mit Weitblick aufbauen — agil, aber ohne teures Nachbauen später.

  6. Zusammenspiel der Abteilungen

    Rollen, Verantwortung, Data Ownership und eine klare Definition of Done etablieren.

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Bringen Sie Ihr BI-Vorhaben von Anfang an auf den richtigen Weg.

Ob Seminar, Vorgehensmodell oder Begleitung im laufenden DWH-Projekt — wir unterstützen von der Anforderungsaufnahme bis zur produktiven Lösung.