OKRs für Business Intelligence
OKRs sind für uns bei kemb ein wichtiges Tool für die Kommunikation innerhalb des Unternehmens, häufig aber auch ein Commitment mit Kunden, was die Zielsetzung unser Projekte angeht. Innerhalb der Unternehmen, die wir beraten, werden OKRs sehr häufig auch genutzt und so werden wir regelmäßig um Support gebeten, was die Definition von guten OKRs angeht. Ein Bereich, bei dem es regelmäßig schwieriger ist, gute OKRs zu finden in der Bereich “Business Intelligence”. Dieser kurze Post soll einige Ideen dazu vermitteln.
Was ist Business Intelligence?
Ich will mich hier nicht an einer allumfassenden Defintion von Business Intelligence versuchen, aber zumindest für den Rahmen dieses Posts abgrenzen, was ich hier darunter verstehe und was auch nicht. Business Intelligence ist die Unternehmensfunktion, die aus den Daten, die einem Unternehmen zur Verfügung stehen, die Wertschöpfung verbessern will. Dabei werden Teams im Bereich Business Intelligence in verschiedenen Unternehmen unterschiedlich weit gefasst: das Spektrum der Business Intelligence beginnt in der Beschaffung und Bereitstellung von Daten, der Transformation zur besseren Nutzbarkeit und endet in der Visualisierung und damit verbunden auch in der Beratung anderer Teams bezüglich der Dateninterpretation. Innerhalb dieser Bandbreite befindet sich der Großteil der Business Intelligence-Teams in Unternehmen. Dabei hängen diese Teams funktional teilweise stärker im IT-Bereich oder im Business, dort vor allem am Finance, seltener beim Produkt. Ich sehe hier kein richtig oder falsch, jedes Unternehmen wird hier eine für sich optimale Platzierung finden und gegebenenfalls auch anpassen.
Abgrenzen will ich an dieser Stelle Business Intelligence von weiteren Bereichen in der Arbeit mit Daten. Einen starken Overlap gibt es noch mit der Data Science. Häufig ist die von einem Business Intelligence-Team bereitgestellte Infrastruktur für alle “Daten-Mitarbeiter” die Grundlage Ihrer Arbeit. Das komplexe Modellieren von Fragestellungen, sowie v.a. aber Bereich wie Machine Learning, Natural Language Processing oder alle (weiteren) Bereich der künstlichen Intelligenz, fallen für mich nicht primär in die Definition von Business Intelligence. Diese Definition mag streitbar sein, aber ich diskutiere gerne darüber.
Gute OKRs für Business Intelligence
Für diesen Artikel gehe ich davon aus, dass das grundlegende Prinzip von OKRs bekannt ist. Wir haben dazu eine Zusammenfassung und eine Vorlage für OKR-Tracking erstellt, die auf Basis von Google Sheets zur allgemeinen Nutzung verfügbar ist. Die Schwierigkeit, die sich bei OKRs für Business Intelligence-Teams ergibt, ist, dass diese Teams häufig in einer Support-Funktion arbeiten. In diesem Sinne unterstützen sie mit dem Großteil ihrer Arbeit die Zielerreichung der anderen Teams und werden häufig dafür auch herangezogen. Dies sauber abzugrenzen von den eigenen Zielen oder überhaupt eigene Ziele zu haben, die neben der Hauptaufgabe das Unternehmen mit Dateneinsichten zu unterstützen zu realisieren sind, fällt vielen Teams mit denen wir sprechen relativ schwer. Hier sind einige Ideen, die unabhängig vom konkreten Geschäft des Unternehmens funktionieren:
Datennutzung /- zugang: Objective – Wir bringen unseren Mitarbeitern die Arbeit mit Daten näher
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KR: X Mitarbeiter haben eine Einführung in Datenstruktur und Visualisierungstool bekommen
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KR: 100% der businesskritischen Metriken sind in einem Data Catalogue dokumentiert
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KR: Alle offenen BI-Tasks sind strukturiert als User Stories transparent priorisiert
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KR: X Reports wurden durch Mitarbeiter außerhalb des BI-Teams erstellt
Datenqualitätsmanagement: Objective – Wir unterstützen das Unternehmen mit Daten höchster Qualität
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KR: 100% der ETL-Jobs sind mit Fehlermeldungen versehen, sollten sie scheitern
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KR: X businesskritische Use Cases sind mit Datentests versehen
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KR: Unternehmensweit sichtbares Datenqualitätsmanagement-Dashboard eingeführt
Projektpriorität: Objective – Wir unterstützen das Business mit einem wirtschaftlichen Mehrwert durch Daten
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KR: Transparenz über alle Marketingkostenquellen geschaffen (auf Tagesbasis, realtime…)
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KR: Reports decken Umsatzpotential von X Euro auf
Insgesamt ist es natürlich auch für Business Intelligence-OKRs erforderlich, dass diese im Gesamtunternehmenskontext greifen. Zudem sollte bei allen Key Results berücksichtig werden, dass es sich nicht um Input KPIs handelt (wir schließen API 1, 2 und 3 an), sondern der Output entscheidend ist und die Maßnahmen, die zum Key Result führen mehr oder weniger frei in der Hand des Business Intelligence-Teams liegen. Die genannten Key Results sind als Vorschläge und Anregungen zu verstehen, ich freue mich über Kommentare oder Kontaktaufnahme um weitere mögliche Ansätze zu diskutieren oder Feedback auf diese Vorschläge.
Wenn Ihr Unternehmen Unterstützung im Bereich Business Intelligence, Datenstrategie und OKRs braucht, nehmen Sie auch gerne über unser Formular Kontakt auf!
