Buchrezensionen für die Finanzabteilung, Teil 1

Business Intelligence für Controller

Controller und CFOs müssen heute Werkzeuge und Anforderungen im Business Intelligence und Performance Management verstehen. Nachfolgend die besten Fachbücher für Ihre Arbeit.

von Karsten Oehler, am 3. Mai 2010

Die Auswahl und der richtige Einsatz von Werkzeugen für Reporting [1] und Analyse ist oft schwierig für den Anwender und sorgt stets für erhebliche Unsicherheit auch in der Finanzabteilung. Eine erste Recherche im Web hilft zwar, mehr über die Thematik und Anbieter zu erfahren, es findet sich allerdings neben guten Beiträgen auch ziemlich viel Unsinn. Hinzu kommt, dass Anbieter wenig überraschend Themen tendenziell eher einseitig beantworten, und es von externen Beratern meist nur Auskünfte gegen Honorar gibt. Davon einmal abegesehen, helfen eine gute Vorbereitung und solide Grundkenntnisse über Business Intelligence und Performance Management, die gefundenen und erläuterteten Informationen besser einzuschätzen.

Fachbücher - fachlich oder technisch

Erfreulicherweise gibt es mittlerweile eine größere Anzahl an Fachbüchern, die neutral die Themen erklären und längst über platte Beschreibung von OLAP & Co hinausgewachsen sind. Dabei sind im Wesentlichen zwei unterschiedliche Sichtweisen bei der Aufbereitung der Inhalte zu unterscheiden: zum einen eine technisch-konzeptionelle, zum anderen eine fachliche Betrachtung, wobei Letztere für den Controller die wichtigere ist.

Wissen für den Controllen und Finanzexperten

In den kommenden Tagen stellen wir Ihnen die wichtigsten deutschsprachigen Bücher über Business Intelligence und Performance Management vor und bewerten sie hinsichtlich ihrer Eignung als Wissensvermittlung für den Controller. Die Auswahl ist bei weitem nicht vollständig, spiegelt aber recht gut den aktuellen Stand wider. Erwähnt sei noch, dass es sich auch das Stöbern in englischsprachigen Publikationen lohnt. Gerade in den letzten Jahren sind einige interessante Bücher zu dem Thema erschienen, und das Niveau der verfügbaren Bücher kann als durchweg hoch bezeichnet werden.

Lesen Sie weiter... [7]

 

Das Standardwerk für Studenten, IT und Fachbereich

In der zweiten Auflage von 2006 liegt das Grundlagenbuch von Prof. Kemper und seinen Mitarbeitern Mehanna (jetzt Horváth & Partner) und Unger vor. Es ist als Lehrbuch konzipiert und ist dementsprechend sehr sorgfältig strukturiert. In fünf Kapiteln werden alle wichtigen Aspekte von Business Intelligence [3] durchleuchtet. Eine neue Auflage ist aktuell in Vorbereitung.

Wisssen über BI und IT für den Einsteiger

Neben der primären Zielgruppe der Wirtschaftsinformatikstudenten eignet sich das Buch auch für Einsteiger aus IT und Fachabteilung, die sich einen umfassenden Überblick über das doch recht weite Themengebiet verschaffen wollen. Es ist gut verständlich geschrieben und setzt relativ wenig Grundwissen in Informationstechnologie und den Anwendungsbereichen voraus.

Grundbegriffe zu Business Intelligence

Das erste Kapitel beschäftigt sich mit den Begriffen und den Ordnungsrahmen. Es ist erfrischend kurz gefasst, bringt aber dennoch die wesentlichen (auch historischen) Aspekte zusammen. Ohne eine historische Betrachtung lässt sich BI kaum erklären. Nach der Darstellung der unterschiedlich weiten Auffassungen, wird ein eigener umfassender Rahmen erläutert. Der dargestellte Ordnungsrahmen in Form einer Referenzarchitektur erscheint primär technisch. Insofern wird hier auch die Abgrenzung zu anderen Büchern wie beispielsweise Corporate Performance Management [8]von Oehler deutlich.

Data Warehousing

Das zweite Kapitel umfasst Datenbereitstellung und Modellierung und befasst sich schwerpunktsmäßig mit den Aspekten des Data Warehousing [9] einschließlich Extraction, Transformation and Load (ETL). Die üblichen Probleme, Anforderungen und Lösungskonzepte werden gut verständlich zusammengefasst. Dem Operational Data Store wird viel Platz eingeräumt. Die Modellierung ist des Data Warehouse ist ein zentraler Aspekt für die Funktionsfähigkeit einer BI-Architektur. Hier wird allerdings gelegentlich zuweit gegriffen, denn ob die Normalformenlehre die Bedeutung im Data Warehouse hat, kann in Frage gestellt werden, zumal das Ziel der Integritätssicherung für Data Warehouse als primär aufbereitetende Systeme nicht von Bedeutung ist. Die wichtigere semantische Modellierung wird allerdings auch sorgfältig erläutert. Ein Fallbeispiel rundet die Darstellung ab. Interessant wäre zusätzlich ein durchgehendes Beispiel über alle Aspekte des Data Warehouses.

Informationsspeicherung

Im dritten Kapitel über Informationsgenerierung und –speicherung, -distribution und Zugriff geht es um die BI-Werkzeuge im engeren Sinne. Die Klassifikation nach Implementierungsansätze, konzeptorientierte Systeme und generische Basissysteme ist schwer, in aller Konsequenz durchzuhalten. Auch wird die Abgrenzung zum zweiten Kapitel nicht ganz deutlich. Die Möglichkeiten von OLAP [10]werden im Bezug auf Struktur und Auswertungsverhalten dargestellt. Allerdings fehlt die Darstellung von Regeln. Diese stellen in modernen OLAP-Architekturen mittlerweile ein zentrales Werkzeug dar und bieten insbesondere für den Controller enorme Erleichterung.

Balanced Scorecard und Anwendungssysteme

Unter Konzeptorientierten Systemen werden Balanced Scorecard [11], Planung etc verstanden. Hier ist offensichtlich Standardsoftware zu verstehen. Diese Abschnitte sind leider zu kurz, denn die Umsetzung solcher betriebswirtschaftlichen Prozesse sind nicht trivial. Eine Skizzierung der wichtigen Herausforderungen und Anforderungen wäre wünschenswert (prüfen Sie Ihr Wissen über die Balanced Scorecard hier auf CFOworld [12]).

Wissensmanagement [13] und Portale schließen das Kapitel ab. Auch dies ist sicherlich zur Vollständigkeit notwendig. Insgesamt könnten in dem Kapitel sicherlich etwas mehr Beispiele genannt werden.

Zur Entwicklung integrierter Anwendungssysteme werden zunächst die grundsätzlichen Vorgehensweisen erläutert. Hier ist ein wenig viel Definition zu spüren. Die gewählte Unterscheidung nach Makro und Mikroebene ist wichtig, da sich ein BI-System auf die Führungsstruktur auswirkt und damit im Gesamtzusammenhang betrachtet werden muss Allerdings ist für Makro-Ebene wenig BI-spezifisches zu entdecken, denn Kritische Erfolgsfaktoren, Infrastruktur etc. sind in jedem Informationsmanagement-Ansatz zu diskutieren (Mehr über die Anforderungen in BI-Projekten finden Sie hier [14]).

Praxisbeispiele Business Intelligence

20 Seiten des letzten Kapitels widmen sich insgesamt 4 Fallstudien. Hierbei geht es um einen Datamart für einen Finanzdienstleister, einen ODS-basierten Konzept für ein Telekomunikationsunternehmen, ein Data Mart [15] für einen Einzelhändler, und ein Real Time Datawarehouse für eine Börsenorganisation. Man bekommt einen recht guten Einblick in typische Projekte (Lesen Sie auch die Projektberichte über den Süddeutschen Verlag [16], Knauf [17]oder PUMA [18]).

Einige Aspekte kommen sicherlich zu kurz. Dies ist bei der Kürze des Buchs (knapp 200 Seiten Basistext) auch gar nicht anders möglich. Die Auswahl der Themen erscheint sehr ausgewogen.

Zusammenfassend ein sehr empfehlenswertes Buch für Einsteiger, die sich einen umfassenden Überblick verschaffen wollen. Für BI-Experten bietet das Buch nur wenig Neues. Als Nachschlagewerk zur schnellen Auffrischung der Basiskonzepte ist es aber gut geeignet.

Business Intelligence [19] – Grundlagen und praktische Anwendungen – 2. Auflage (Prof. Dr. Hans Georg Kemper, Walid Mehanna, Carsten Unger, Vieweg, Wiesbaden, 2006). ISBN: 978-3-8348-0275-0

 

 

Lesen Sie hier den zweiten Teil unserer Buchrezensionen. [5]

*Dr. Karsten Oehler ist Leiter Solutions Presales/ Competence Centers bei der IBM Deutschland GmbH und ausgewiesener Kenner für Performance-Management und Finanzanalysen. Seine Kolumnen [20]rund um das Thema Business Intelligence [20]erscheinen regelmäßig auf CFOworld.