{"id":722694,"date":"2025-06-30T16:09:23","date_gmt":"2025-06-30T15:09:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=722694"},"modified":"2025-09-29T11:30:54","modified_gmt":"2025-09-29T10:30:54","slug":"mitigating-challenges-in-developing-analytics-reporting-for-big-corporate-companies","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/mitigating-challenges-in-developing-analytics-reporting-for-big-corporate-companies\/","title":{"rendered":"Entsch\u00e4rfung von Herausforderungen bei der Entwicklung von Analysen und Berichten f\u00fcr gro\u00dfe Unternehmen"},"content":{"rendered":"
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Zwei gro\u00dfe Herausforderungen stehen immer wieder im Weg: die data-Fragmentierung \u00fcber isolierte Teams und Systeme hinweg und die falsche Ausrichtung der data-Logik und KPI-Definitionen. Diese Probleme bleiben oft unbemerkt, haben aber einen gro\u00dfen Einfluss auf den Erfolg jeder Dashboarding-Initiative.<\/p>\n

In diesem Artikel erl\u00e4utern wir diese Herausforderungen anhand einer realen Fallstudie und zeigen auf, wie fragmentierte data und inkonsistente Logik den gr\u00f6\u00dften Teil des Aufwands in BI-Projekten verursachen. Wir gehen auf die versteckte Backend-Arbeit ein, die erforderlich ist, auf die Hindernisse, auf die wir gesto\u00dfen sind, und auf die Strategien, die wir eingesetzt haben, um eine skalierbare L\u00f6sung f\u00fcr ein globales Automobilunternehmen zu liefern.<\/p>\n

Die wichtigsten Herausforderungen: Fragmentiertes data und falsch ausgerichtete Logik<\/h2>\n

Zwei der gr\u00f6\u00dften Hindernisse bei der Erstellung von Unternehmens-Dashboards sind nicht technologischer, sondern struktureller Natur: fragmentierte data-Systeme und nicht abgestimmte Gesch\u00e4ftslogik.<\/p>\n

Gro\u00dfe Unternehmen sind oft so strukturiert, dass ein unabh\u00e4ngiges Arbeiten \u00fcber Abteilungen, Gesch\u00e4ftsbereiche oder geografische M\u00e4rkte hinweg gef\u00f6rdert wird. Dies mag zwar auf lokaler Ebene f\u00fcr Flexibilit\u00e4t sorgen, stellt jedoch eine gro\u00dfe Herausforderung dar, wenn es darum geht, ein zentrales Berichtswesen aufzubauen, das sich \u00fcber das gesamte Unternehmen erstreckt.<\/p>\n

Laut der Umfrage von Accenture und MIT CDOIQ aus dem Jahr 2021 nannten 37% der Chief Data Officers eine isolierte Infrastruktur als die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung bei der Umsetzung ihrer data-Vision (Accenture, 2021). Bevor Berichte erstellt werden k\u00f6nnen, m\u00fcssen die Teams zun\u00e4chst feststellen, wo sich die data-Daten befinden, wem sie geh\u00f6ren, wie sie strukturiert sind und ob sie zuverl\u00e4ssig sind. In vielen F\u00e4llen kann allein das Auffinden des richtigen data-Sets ein wochenlanges Hin und Her zwischen den Abteilungen bedeuten.<\/p>\n

Selbst wenn der data gesichert ist, tauchen oft tiefere Probleme bei der Anpassung auf. Verschiedene Teams oder Regionen verwenden oft leicht unterschiedliche Definitionen f\u00fcr ein und denselben KPI. Ein Team misst die w\u00f6chentlichen Konversionen vielleicht anhand von Benutzeraktionen, ein anderes anhand von Produktbestellungen. Ohne einheitliche Definitionen wird es schwierig, Dashboards zu erstellen, denen die Beteiligten vertrauen. Das Ergebnis ist oft ein Mangel an Vertrauen in die Zahlen und eine Abneigung, sich bei der Entscheidungsfindung auf das Dashboard zu verlassen.<\/p>\n

Diese fragmentierte Landschaft macht auch die Vorbereitung von data zu einer schweren Aufgabe, lange bevor die Visualisierung beginnt. Das Bereinigen, Zusammenf\u00fchren, Standardisieren und Umwandeln von rohem data in einen brauchbaren Zustand nimmt viel Zeit in Anspruch. Dies ist nicht nur eine technische Aufgabe. Oft m\u00fcssen sich mehrere Teams auf die Logik hinter den Metriken und die Definitionen einigen, mit denen sie arbeiten. Ohne diese grundlegende Arbeit kann kein Dashboard zuverl\u00e4ssige Erkenntnisse liefern. Aber wenn sie richtig gemacht wird, erm\u00f6glicht sie skalierbare, vertrauensw\u00fcrdige Berichte, auf die mehrere Teams getrost aufbauen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Fallstudie - Bereitstellung von Dashboards: der Weg zur Implementierung<\/h2>\n

\u00dcBERBLICK<\/b>:<\/p>\n

F\u00fcr einen weltweit t\u00e4tigen Automobilhersteller wurde Artefact mit der Erstellung zentraler Dashboards beauftragt, um die Berichterstattung in den verschiedenen Regionen zu verbessern. Das Ziel schien klar: Rationalisierung von Analysen und Einblicke in Echtzeit. Doch die Umsetzung in einer dezentralisierten Organisation erwies sich schnell als gr\u00f6\u00dfere Herausforderung als urspr\u00fcnglich erwartet.<\/p>\n

CHALLENGE<\/b>:<\/p>\n

Das Gesch\u00e4ft des Unternehmens war nach Regionen organisiert und in lokale M\u00e4rkte unterteilt, von denen jeder mit einem hohen Ma\u00df an Autonomie arbeitete. Dies f\u00fchrte nicht nur zu Unstimmigkeiten in den verwendeten Systemen, sondern auch in den Definitionen der Schl\u00fcsselkennzahlen selbst. Ein markantes Beispiel: W\u00e4hrend ein Markt einen \u201cOnline-Verkauf\u201d als den Moment definierte, in dem eine Bestellung auf der Website aufgegeben wurde, betrachtete ein benachbarter Markt einen Verkauf erst als solchen, wenn die Zahlung eingegangen war. Diese subtilen Unterschiede f\u00fchrten zu gro\u00dfen L\u00fccken in der Berichterstattung, vor allem, wenn die Unternehmensleitung konsolidierte Ansichten auf regionaler Ebene ben\u00f6tigte. Welche Definition war richtig? Wie konnte der data aggregiert werden, ohne die Leistung falsch darzustellen?<\/p>\n

L\u00d6SUNG<\/b>:
\nUm dieses Problem zu l\u00f6sen, haben wir ein\u00a0zentralisiert data platform<\/b>\u00a0die sicherstellte, dass alle M\u00e4rkte und Regionen sich an gemeinsamen Definitionen und der data-Logik orientierten. Dazu musste jeder KPI bis zu seiner urspr\u00fcnglichen data-Quelle zur\u00fcckverfolgt und mit den lokalen Teams zusammengearbeitet werden, um die Methoden zu vereinheitlichen. Das Ergebnis war nicht nur ein Dashboard, sondern ein grundlegender Wandel in der Art und Weise, wie das Unternehmen sein data behandelte und ihm vertraute, was eine skalierbare, genaue Berichterstattung \u00fcber Teams und Regionen hinweg erm\u00f6glichte.<\/p>\n

Wichtige Erfolgsfaktoren und Erfahrungen<\/h2>\n

Aus den Herausforderungen ergaben sich mehrere Erfolgsfaktoren, die dazu beitrugen, das Projekt zum Abschluss zu bringen:<\/p>\n

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  • Automatisierung der data-Erfassung<\/b>: Der manuelle Aufwand f\u00fcr die Bearbeitung von Excel-Dateien und Pivot-Tabellen entf\u00e4llt und die Verf\u00fcgbarkeit von data in Echtzeit wird sichergestellt.<\/li>\n
  • Zentralisierte Analytik<\/b>: Konsolidiertes data in einem einzigen Dashboard, das nahtlose funktions\u00fcbergreifende Einblicke erm\u00f6glicht.<\/li>\n
  • Beschleunigte Berichtsfunktionen<\/b>: Die Zeit f\u00fcr die Erstellung von Berichten wurde von einem Tag auf eine Stunde reduziert.<\/li>\n<\/ul>\n

    Lektionen gelernt:<\/p>\n

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    • Ausrichtung von Backend und Frontend ist entscheidend<\/b>: Die technischen Anforderungen haben sich im Laufe des Projekts oft ge\u00e4ndert, was die Notwendigkeit einer fr\u00fchzeitigen Abstimmung zwischen der data-Entwicklung und dem Design des Armaturenbretts unterstreicht.<\/li>\n
    • Einschr\u00e4nkungen der Werkzeuge k\u00f6nnen Ihre L\u00f6sung beeinflussen<\/b>: Die BI-Plattform eines Drittanbieters war nur begrenzt anpassbar, was kreative Umgehungsl\u00f6sungen und die Steuerung der Erwartungen der Interessengruppen erforderte.<\/li>\n
    • Change Management ist Teil des Jobs<\/b>: Viele Mitarbeiter z\u00f6gerten, von Excel wegzukommen, was die Notwendigkeit proaktiver Schulungen, Unterst\u00fctzung und klarer Kommunikation unterstreicht, um die Akzeptanz zu f\u00f6rdern.<\/li>\n<\/ul>\n

      Die Rolle von Artefact bei der L\u00f6sung dieser Herausforderungen<\/h2>\n

      Wir von Artefact sind darauf spezialisiert, diese Herausforderungen zu meistern, indem wir die Zusammenarbeit f\u00f6rdern, data Konsistenz gew\u00e4hrleisten und wirkungsvolle BI-L\u00f6sungen liefern. Bei diesem Projekt hat unser Team mehrere Abteilungen erfolgreich zusammengef\u00fchrt, um:<\/p>\n

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      • KPI-Definitionen standardisieren<\/b>: Wir erleichterten die Diskussionen zwischen den Teams, um einen allgemein akzeptierten Satz von Leistungsindikatoren zu erstellen.<\/li>\n
      • Unify Data Formatierung<\/b>: Unsere Experten haben die data-Strukturen in den verschiedenen Regionen gestrafft und Inkonsistenzen beseitigt, die die Analyse zuvor behindert hatten.<\/li>\n
      • Silos aufbrechen<\/b>: Durch die Integration von data-Quellen in eine zentrale Plattform haben wir Einblicke in Echtzeit und Transparenz f\u00fcr alle Teams erm\u00f6glicht.<\/li>\n
      • Liefern Sie eine skalierbare L\u00f6sung<\/b>: Wir haben eine Single Source of Truth-Plattform mit \u00fcber 20 dynamischen Dashboards entwickelt, die den Stakeholdern intuitive Echtzeit-Berichtstools bietet.<\/li>\n
      • Adoption & Ausbildung<\/b>: Sobald die Berichtsm\u00f6glichkeiten festgelegt waren, organisierten wir eine Reihe von Schulungen, um sicherzustellen, dass die Tools angenommen und in die t\u00e4glichen Aktivit\u00e4ten der Beteiligten integriert wurden.<\/li>\n<\/ul>\n

        Indem wir das Fachwissen von Artefact nutzten, haben wir den Ansatz des Unternehmens auf data umgestellt und ihm dabei geholfen, \u00fcber die fragmentierte Berichterstattung hinaus zu einem wirklich integrierten Analyse-\u00d6kosystem zu gelangen.<\/p>\n

        Abschlie\u00dfende Gedanken: Der Aufbau von Analyse- und Berichtsfunktionen beginnt mit dem Aufbau der richtigen data foundation<\/h2>\n

        In gro\u00dfen Unternehmen sind die gr\u00f6\u00dften Hindernisse f\u00fcr effektive Dashboards selten visueller oder technischer Natur, sondern struktureller Natur. Fragmentierte Systeme, inkonsistente KPI-Definitionen und isolierte Teams schaffen eine Komplexit\u00e4t, die kein Front-End-Tool allein l\u00f6sen kann.<\/p>\n

        Wie dieses Projekt gezeigt hat, erfordert die L\u00f6sung dieser Herausforderungen mehr als nur die Bereitstellung von Werkzeugen. Es erfordert eine abteilungs\u00fcbergreifende Abstimmung, ein gemeinsames Verst\u00e4ndnis der data-Logik und die Verpflichtung, ein starkes data foundations aufzubauen, bevor ein einziges Diagramm erstellt wird. Der gr\u00f6\u00dfte Teil des Aufwands liegt im Backend, aber dieser Aufwand zahlt sich aus, da er skalierbare Dashboards erm\u00f6glicht, denen die Teams vertrauen, die sie annehmen und die sie nutzen, um echte Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n

        F\u00fcr Unternehmen, die ihre Analysef\u00e4higkeiten ausbauen m\u00f6chten, ist die Botschaft klar: Investieren Sie in die harte Arbeit der Vereinheitlichung und Vorbereitung Ihrer data. Sobald das erledigt ist, sind die Dashboards der einfache Teil.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        In den heutigen data-driven-Unternehmen wird von Analysen und Berichten \u2013 insbesondere \u00fcber Dashboards \u2013 erwartet, dass sie schnelle, umsetzbare Erkenntnisse liefern, die wichtige Gesch\u00e4ftsentscheidungen unterst\u00fctzen. Laut einer Forrester-Studie aus dem Jahr 2022 erf\u00fcllen jedoch 60% der Analyseinitiativen die Erwartungen nicht, da die data, die in diese Dashboards einflie\u00dfen, h\u00e4ufig unzuverl\u00e4ssig, unvollst\u00e4ndig oder nicht aufeinander abgestimmt sind (Forrester, 2022).<\/p>","protected":false},"featured_media":725915,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995,22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-722694","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/722694","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/725915"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=722694"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=722694"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=722694"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}