Business Intelligence im pharmazeutischen Mittelstand

Business Intelligence im pharmazeutischen Mittelstand

von

Business Intelligence (kurz BI) ist zur Zeit eines der großen Schlagwörter. Außer der Aussage: “UNSERE Lösung erledigt alle Ihre Probleme” kommt dabei selten viel Greifbares zu Stande und so ist der Start im regulierten Umfeld und insbesondere im Mittelstand oft sehr zögerlich. Dabei ist es so wichtig jetzt die richtigen Weichen zu stellen, um für die Zukunft gewappnet zu sein.

Neben der unklaren Vorgehensweise und den trügerischen Versprechen der Produkthersteller, ist oft auch unklar, was mit den benutzten Begriffen gemeint ist. Und genau darauf möchte ich in diesem Artikel näher eingehen. Ich werde einige der Schlüsselbegriffe erläutern und einen mittelstandstauglichen Ansatz aufzeigen.

BI ist für uns alle Neuland – Was ist das eigentlich, diese BI?

Business Intelligence mag deswegen in den Marketingabteilungen so beliebt sein, weil es ein sehr offener Begriff ist. Unter Business Intelligence kann alles zusammengefasst werden, was im weitesten Sinne mit der datengetriebenen Analyse und Verbesserung unseres Geschäfts zu tun hat. Unterschieden wird dabei in Vergangenheitsanalyse, Echtzeitdateneinblick und Vorhersage (prediktive).

Dabei treten auch direkt die nächsten mehr oder weniger erklärungsbedürftigen Buzzwords auf:

Big Data und Smart Data

Big und Smart Data sind unterschiedliche Ansätze zur Datensammlung. Diese durch die ein oder andere Methode geschaffene Datenbasis stellt wiederrum die Grundlage für jedes BI-Projekt dar.

Daher ist es so wichtig, bei der Datensammlung zu beginnen, denn wir werden später nur analysieren können, was wir zuvor (jetzt) gesammelt haben.

Beim Smart Data Ansatz beginnen wir mit dem Sammeln von bekannten und strukturierten Daten, im Big Data Ansatz dagegen versuchen wir möglichst alles und auch unstrukturiert zu sammeln.

KI – Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenzen lernen auf Basis von Daten. Wenn Sie also z.Bsp. einer KI beibringen wollen Ihre Produktionsanlage zu steuern, dann müssen Sie ihr die Daten Ihrer Anlage zur Verfügung stellen.

KPI, Dashboard, Reporting

KPI (Key Performance Indicators), Dashboards und Reporting sind unterschiedliche Seiten derselben Medaille und oft die Einstiegsdroge in den Bereich der BI. Hier dreht sich alles um die Darstellung von zuvor gesammelten Daten.

Es geht dabei zum Beispiel um die Definition von Kennzahlen, den Vergleich von Kennzahlen, Reports über Produktionszeiten oder das Korrelieren von systemübergreifenden Ergebnissen.

Dashboards werden oft verwendet, um Echtzeiteinblicke in Daten zu geben. Beispielweise “Was ist jetzt auf Maschine ABC los…”.

Wie mit Business Intelligence – Projekten starten?

Aus meiner Sicht werden viele Projekte zu groß gestartet, es wird zu viel von den Mitarbeitern und dem Management erwartet und das führt wiederrum dazu, dass diese Projekte zum Misserfolg werden. Deswegen bin ich ein Freund davon langsam und stetig zu wachsen.

Meine Empfehlung für den regulierten Mittelstand: Smart Data und Reporting

Meine Empfehlung ist es mit einem kombinierten Reporting sowie den Smart Data – Ansatz zu starten. Dabei schauen wir uns zunächst an, welche Berichte sowieso regelmäßig abgegeben werden müssen und welche Kennzahlen wir für die Steuerung unserer Prozesse verwenden. Diese Berichte werden dann unser erstes Arbeitsergebnis sein.

Sobald das Ergebnis klar ist, forschen wir nach den Grundlagen für diese Zahlen. Wo können wir diese automatisiert herbekommen?

Im dritten Schritt schließlich wird eine denormalisierte Datenbasis erstellt. Wir definieren unsere Entitäten und ihre Attribute. Dafür ist kein Entwickler Knowhow erforderlich, sondern gesunder Menschenverstand reicht dafür voll und ganz aus.

Beispiel:

Entität: Charge

Attribut 1: Produktionsstart (Datumswert)

Attribut 2: Produktionsende (Datumswert)

Attribut 3: IPC1

…..

Ist doch gar nicht so kompliziert, oder? Sobald wir dadurch sind, kommt jetzt die Stunde der Datenbankentwickler, welche unser Modell in eine Datenbank übertragen und dann über Transformationspakete schauen, dass alle unsere Daten an der richtigen Stelle in der Datenbank landen.

Jetzt müssen nur noch die im ersten Schritt generierten Berichte erstellt werden und die Auswertung kann beginnen. Damit haben wir mit überschaubaren Aufwand begonnen eine Basis für spätere Auswertung zu generieren und gleichzeitig bereits erste Mehrwerte geschaffen. Auf dieser Basis können wir jetzt anfangen unser System weiter zu entwickeln.

Fazit: Klein starten und nicht aufhören, sind der Schlüssel zum Erfolg. Meine Empfehlung an Sie ist daher, wenn wir klein beginnen, können wir schnell gute Ergebnisse schaffen und gleichzeitig die Einstiegshürden reduzieren.

Mit chaotischen Grüße,
Christof Layher

P.S. Richtige Magie beginnt, wenn wir unseren Teams die Möglichkeit an die Hand geben, Daten selbst zu analysieren!

Dies könnte ihnen auch gefallen

HINTERLASSEN SIE EINEN KOMMENTAR

Deine Email-Adresse wird nicht veröffentlicht.

Ich stimme zu.