Moderne BI-Tools und leistungsfähige Datenplattformen entfalten ihren Wert nur dann vollständig, wenn sie in eine funktionierende Organisation eingebettet sind. Die Qualität analytischer Arbeit hängt maßgeblich von klaren Verantwortlichkeiten, definierten Abläufen und tragfähigen Strukturen ab. »Analytics & Orga« beschreibt den organisatorischen Rahmen für Business Intelligence: ein Betriebsmodell, das Rollen und Prozesse regelt, Governance ermöglicht und gleichzeitig Flexibilität schafft. Erst durch diese organisatorische Verankerung wird Analytics zur verlässlichen Grundlage für datenbasierte Entscheidungen, zur integrierten Fähigkeit der Organisation – skalierbar, anschlussfähig und strategisch nutzbar.
Unternehmen, die eine solche BI-Organisation aufbauen, profitieren von klar abgesteckten Zuständigkeiten, transparenten Entscheidungswegen und effizienter Zusammenarbeit zwischen IT, Fachbereichen und Management. Eine zielgerichtete BI-Organisation vereinfacht die Abstimmung zwischen unterschiedlichen Stakeholdern und hilft, Potenziale aus Daten bestmöglich zu heben. Dadurch wird nicht nur die Qualität der Reportings erhöht – auch Compliance-Anforderungen lassen sich effektiver erfüllen und der Wert datenbasierter Erkenntnisse wird für das gesamte Unternehmen messbar gesteigert.
Ihre Herausforderungen
Typische Herausforderungen entstehen weniger durch fehlende Tools, sondern durch unklare Zuständigkeiten, uneinheitliche Prozesse und eine fehlende organisatorische Verankerung von BI und Analytics.
Fehlende organisatorische Klammer
Es fehlt die organisatorische Klammer, obwohl moderne BI Technologien, engagierte Teams und viele datengetriebene Fragestellungen vorhanden sind.
Unklare Datenverantwortung
Verantwortlichkeiten für Daten sind nicht klar geregelt: Wer ist wofür zuständig?
Unstrukturierte Abstimmung:
Abstimmungen zwischen IT, Controlling, Fachbereichen und Management sind nicht strukturiert und verursachen Reibungsverluste.
Spannungsfeld Governance und Self Service
Governance Anforderungen und Self Service Bedarf stehen im Konflikt und sind nicht sauber ausbalanciert.
Doppelarbeit und Medienbrüche
Medienbrüche und doppelte Aufwände entstehen durch fehlende Standards und klare Abläufe.
Unklare Rollen und Prozesse
Rollen, Zuständigkeiten und Prozesse rund um Business Intelligence sind nicht eindeutig definiert.
Unsichere KPI Interpretation
Es gibt Unsicherheiten bei der Interpretation von Kennzahlen, was Vertrauen und Entscheidungsqualität beeinträchtigt.
Begrenzter Wirkungsgrad der BI
BI Initiativen erzielen nur begrenzte Wirkung, weil Steuerung, Struktur und Organisation fehlen.
Ungenutzte Datenpotenziale:
Datenpotenziale bleiben ungenutzt, da eine strukturierte BI Organisation nicht etabliert ist.
Unsere Lösungen im Überblick
Eine wirksame Analytics-Organisation basiert auf klar definierten Rollen, abgestimmten Prozessen und einem tragfähigen Betriebsmodell. noventum unterstützt beim Aufbau dieser Strukturen – mit langjähriger Erfahrung, praxiserprobten Modellen und einem methodischen Vorgehen, das technische, organisatorische und kulturelle Aspekte integriert.
Diese Leistungen sind eingebettet in das noventum-Vorgehensmodell zur Entwicklung einer nachhaltigen Data Strategy. Die Solution »Analytics & Orga« adressiert dabei insbesondere die Schritte »Entwurf einer Data-Organisation« und »Implementierung effektiver Prozesse« – und schafft damit die strukturelle und prozessuale Grundlage, um Datenkompetenz, Verantwortung und Steuerungsfähigkeit dauerhaft im Unternehmen zu verankern.
Organisatorische Strukturen schaffen
Im Zentrum steht die Entwicklung eines individuellen Zielbilds für die BI-Organisation: Welche Rollen sind notwendig, welche Gremien werden benötigt, wie verläuft die Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereichen? Dabei wird zwischen strategischen, taktischen und operativen Aufgaben differenziert, um Verantwortlichkeiten eindeutig zu verankern und Reibungsverluste zu vermeiden.
Prozesse für Analytics gestalten
Mit dem Aufbau eines übergreifenden Betriebsmodells entsteht ein stabiler Rahmen für alle wesentlichen BI-Abläufe – von der Anforderungsaufnahme über Entwicklung und Betrieb bis hin zu Change Requests und der kontinuierlichen Weiterentwicklung. noventum modelliert gemeinsam mit seinen Kunden zentrale Steuerungs- und Abstimmungsprozesse, z. B. für das Datenproduktmanagement oder den Betrieb von Dashboards.
Governance trifft Self-Service
Ein besonderer Fokus liegt auf dem Ausgleich zwischen Governance-Anforderungen und dem Wunsch nach eigenständigem Datenzugang. Dafür werden passende Regelwerke, Verantwortlichkeitskonzepte und Freigabeprozesse entwickelt. So entstehen belastbare Standards, ohne Innovation und Nutzungsmöglichkeiten zu blockieren.
Befähigung und Change
Strukturen entfalten erst dann Wirkung, wenn sie gelebt werden. Deshalb begleitet noventum den organisatorischen Wandel mit Change-Kommunikation, Enablement-Maßnahmen und Schulungskonzepten – individuell auf das Unternehmen abgestimmt. So wird die BI-Organisation zur akzeptierten und funktionierenden Realität.
Unser Vorgehen
Die Entwicklung einer wirksamen BI Organisation ist ein zentraler Bestandteil unseres Vorgehens für eine effektive Data Strategyund wird im Gesamtvorgehensmodell in Phase 3 umgesetzt.
Wenn wir auch für Sie tätig werden können, freuen wir uns über Ihre Kontaktaufnahme.
Eine klar strukturierte BI-Organisation schafft die Grundlage für wirksame Analytics. Durch definierte Rollen, gelebte Prozesse und ein abgestimmtes Betriebsmodell werden Verantwortlichkeiten geklärt, Reibungsverluste reduziert und Datenkompetenz nachhaltig im Unternehmen verankert.
Ihre Vorteile auf einen Blick:
Klare Verantwortlichkeiten – für reibungslose Zusammenarbeit und effiziente Abstimmungen
Strukturierte Prozesse – vom Datenanforderungsmanagement bis zur Freigabe von Dashboards
Governance & Flexibilität – verbindliche Standards bei gleichzeitiger Self-Service-Nutzung
Zukunftssicherheit – skalierbare Organisation, anschlussfähig an Strategie und Wachstum
FAQ
Häufige Fragen zum Thema BI-Organisation
Wir haben BI-Tools und Dashboards – warum brauchen wir zusätzlich eine BI-Organisation?
Technologie allein genügt nicht. Ohne klare Rollen, Zuständigkeiten und Abläufe fehlt die Grundlage für verlässliche, nachhaltige und skalierbare Analytics. Organisation ist der Schlüssel zur Wirkung.
Bei uns fühlt sich niemand wirklich zuständig – wie lassen sich Verantwortlichkeiten klar regeln?
Ein strukturiertes Rollenmodell schafft Transparenz: Wer verantwortet Datenqualität? Wer genehmigt neue Dashboards? Wer koordiniert Anforderungen? So wird BI zur gemeinsamen Aufgabe – nicht zum blinden Fleck.
Wir haben sowohl Fachbereichs- als auch IT-getriebene BI – wie bringt man beides unter einen Hut?
Durch ein Betriebsmodell, das Governance mit Self-Service verbindet: zentral geregelt, dezentral wirksam. Das sorgt für Effizienz und gleichzeitig für Nähe zur Nutzung.
Unsere Dashboards wachsen ungeplant – wie schaffen wir Steuerung und Übersichtlichkeit?
Mit definierten Prozessen für Entwicklung, Freigabe und Betrieb. So entstehen keine Schatten-Dashboards mehr, sondern ein gesteuerter, nachvollziehbarer BI-Lebenszyklus.
Wie vermeiden wir Doppelarbeit und parallele Lösungen in verschiedenen Bereichen?
Durch klare Zuständigkeiten, abgestimmte Anforderungen und zentrale Steuerungsgremien. Transparenz ersetzt Silodenken.
Wir tun uns schwer mit verbindlichen Regeln – wie führt man Governance ein, ohne Innovation zu bremsen?
Indem Governance pragmatisch, skalierbar und kollaborativ eingeführt wird – mit Regelwerken, die Spielräume lassen und Verantwortung fördern.
Wie überzeugt man das Management, dass BI-Organisation mehr als »Strukturmalerei« ist?
Durch den Nachweis von Effizienzgewinnen, gesteigerter Datenqualität und besserer Steuerungsfähigkeit. Gute BI-Organisation zahlt direkt auf Businessziele ein.
Wie gelingt es, dass unsere Mitarbeitenden neue Strukturen tatsächlich leben?
Durch begleitenden Change, zielgruppengerechte Kommunikation und aktive Befähigung. Wer versteht, warum etwas verändert wird und wie es funktioniert, macht mit.
Generative AI gehört derzeit zu den meistdiskutierten Themen im Technologieumfeld. Neue Large Language Models, Agentenarchitekturen und AI gestützte Entwicklungswerkzeuge versprechen enorme Produktivitätsgewinne. Gleichzeitig wächst in vielen Organisationen die Unsicherheit: Welche Anwendungen liefern bereits heute echten Mehrwert und wo handelt es sich noch um experimentelle Technologien?
Gerade im Data-&-Analytics-Bereich ist diese Frage besonders relevant. Datenplattformen, BI-Lösungen und Analytics-Projekte sind zentrale Bausteine moderner Unternehmen. Entsprechend groß ist das Interesse daran, Generative AI sinnvoll in diese Umgebungen zu integrieren. Doch die Praxis zeigt: Zwischen Vision und realer Umsetzung besteht häufig eine erhebliche Lücke.
Künstliche Intelligenz entfaltet ihren Wert nicht dort, wo neue Funktionen möglichst spektakulär präsentiert werden, sondern dort, wo sie robust in bestehende Daten- und Unternehmensstrukturen eingebettet ist. Aus der jahrzehntelangen Erfahrung auf der Microsoft-Datenplattform wissen wir: KI scheitert selten am Modell, sondern meist an Datenqualität, Architektur, Governance und überzogenen Erwartungen.
Deshalb fragen wir nicht: „Welche KI-Funktion ist neu?“, sondern: „Welche dieser Funktionen erzeugt in einer realen Organisation einen verlässlichen, messbaren Nutzen und was ist dafür strukturell erforderlich?“
Integrierte Datenanalysen sind für Unternehmen heute unverzichtbar. Die Kombination aus Microsoft Business Central und Power BI bietet eine flexible, leistungsstarke Lösung zur Analyse zentraler ERP-Daten. Business Central deckt Kernprozesse wie Finanzen, Einkauf oder Lager ab und ist tief in Microsoft 365 integriert. Der Artikel beleuchtet, wie eine direkte Anbindung gelingt, welche Vorteile sie bringt – und wo Herausforderungen liegen.
Was wäre, wenn man sein Datenmodell einfach fragen könnte: „Warum ist der Deckungsbeitrag von Produktgruppe XYZ so niedrig?“ – und eine fundierte Antwort bekäme? GenAI und Tools wie Claude, Copilot & Co. versprechen genau das. Doch wie gut klappt das wirklich? Und was bedeutet das für Data Experts, Power User und Governance? Ein Erfahrungsbericht zwischen Faszination und Verantwortung von Data & Analytics Experte Marco Nielinger.
