Tim spricht mit Simon Bongers darüber, warum Business Intelligence (BI) weit über Visualisierungen hinausgeht und wie Datenmodelle, Governance und agile Produktentwicklung zusammenspielen. Anhand konkreter Beispiele aus der BI-Praxis von ROSE Bikes demonstriert Simon, wie Datenqualität, Modellierung und Prozesse fundierte Entscheidungen ermöglichen.

Begrüßung und Weihnachtsauftakt

Tim eröffnet die Folge im Weihnachtssetting und stellt Simon von ROSE Bikes vor. Direkt zu Beginn geht es darum, wie Fahrräder und BI gleichermaßen Geschenke mit Wirkung sein können.

Lerne Simon kennen: 

https://www.linkedin.com/in/simon-bongers-b061431ba/?originalSubdomain=de

ROSE Bikes und ROSE Digital

Simon erläutert die Struktur von ROSE Bikes und seiner Tochter ROSE Digital, die aus einer übernommenen Agentur hervorgegangen ist. Heute bündelt ROSE Digital den gesamten IT-Bereich inklusive Business Intelligence (BI).

Erfahre mehr zu ROSE Bikes unter 

- https://www.rosebikes.de/,

- https://www.instagram.com/rose_bikes/?hl=de,

- https://www.instagram.com/rosecircle/

- oder https://de.linkedin.com/company/rose-bikes

[Anzeige] Haufe Akademie: Sponsor & KI-Weiterbildung

Tim stellt die Haufe Akademie als Sponsor des Podcasts vor und weist auf die Future Jobs Classes hin. Im Fokus steht die zertifizierte Weiterbildung zum KI-Manager, in der die Teilnehmenden lernen, KI-Potenziale in Unternehmen zu erkennen und umzusetzen: https://haufe-akademie.de/ki

Mythos BI: Warum bunte Charts nicht reichen

Charts sind nur die letzte und sichtbare Schicht eines BI-Produkts. Entscheidend sind Kontext, Definitionen und die Herkunft der Daten. Ohne eine valide Grundlage bleibt jede Visualisierung oberflächlich.

Integration mehrerer Datenquellen

Simon beschreibt, wie Daten aus Meta, LinkedIn und weiteren Systemen über eine API ins Core-Data-Warehouse geladen werden. Anschließend werden die Daten abgeglichen, geprüft und kombiniert .

Komplexität durch Mapping und Datenvalidierung

IDs, Kampagnennamen oder Nutzerkennungen unterscheiden sich je nach System und müssen daher sauber gemappt werden. Erst dieses Mapping ermöglicht integrierte Auswertungen und korrekte Kennzahlen.

Umrechnungskurse und wirtschaftliche Effekte

Währungen, Fakturadaten und Wechselkursänderungen können zu Abweichungen zwischen Auftrag und Rechnungswert führen. Diese Effekte müssen im Reporting transparent abgebildet werden.

Erklärung: „Fakturadaten" sind Daten auf Rechnungen und anderen Abrechnungsbelegen.

Dimensionen- und Faktenmodell nach Kimball

Simon erläutert das Prinzip der zentralen Faktentabellen und der angebundenen Dimensionstabellen. Das Modell ermöglicht klare Schlüsselbeziehungen und konsistente Berechnungen im Reporting.

Weitere Details zum Modell von Kimball: https://bit.ly/4a5168l

Beispiel: Datumsdimension und Wirtschaftsjahr

Da Kalender- und Wirtschaftsjahre unterschiedlich verlaufen können, muss eine Datumsdimension zusätzliche Attribute bereitstellen. Damit lassen sich Year-to-Date-Analysen oder abweichende Geschäftsjahre korrekt abbilden.

Performance, Struktur und die Schneeflocken-Metapher

Das Modell wird je nach der Zahl der angebundenen Dimensionen als Stern oder Schneeflocke dargestellt. Diese Struktur fördert die Performance und erleichtert spätere Filterlogiken.

Erfahre mehr über das Sternschema: https://www.databricks.com/de/glossary/star-schema

Rolle des Product Owners bei BI

Der Product Owner steuert die Produktentwicklung des BI-Systems, priorisiert Anforderungen und bildet die Schnittstelle zu Stakeholdern. Er entscheidet, was umgesetzt wird – wie dies geschieht, liegt beim Team.

Vom BI Engineer zum Product Owner

Simon berichtet, wie er aus dem Engineering in die Rolle des Product Owners wechselte, um das BI-Team agiler aufzustellen:

„[…] Dann durfte ich eine Schulung machen, mich also auch fachlich weiterentwickeln, ein Zertifikat erwerben und mich anschließend quasi selbst Product Owner nennen. Das mache ich jetzt auch im Team.“

Scrum vs. Kanban im BI-Team

Während Scrum mit zweiwöchigen Sprints für Fokus und Verlässlichkeit sorgt, führt Kanban in der Praxis oft zu Priorisierungskonflikten. Kleine, klar geschätzte Aufgaben ermöglichen aber planbares Arbeiten.

Großprojekt: Neues ERP, neues PIM, neues BI

ROSE hat sein ERP-System, sein PIM-System, seine Datenbank und sein BI-Frontend nahezu gleichzeitig erneuert. Der Umbau nahm viel Zeit in Anspruch und erforderte eine enge Zusammenarbeit zwischen der IT-Abteilung und den Fachbereichen.

Was gute BI Produkte für das Geschäft bedeuten

Gute BI Produkte liefern konsistente Kennzahlen und vermeiden somit Diskussionen über unterschiedliche Zahlenstände. Sie unterstützen datenbasierte Entscheidungen in verschiedensten Bereichen wie Vertrieb, Logistik und Management.

Zusammenarbeit zwischen Marketing und Sales

Marketing- und Vertriebsdaten werden gemeinsam betrachtet, um Kampagnen, Abverkauf und Lagerreichweiten aufeinander abzustimmen. So lassen sich Budgets effizient einsetzen und Produktgruppen gezielt steuern.

„Bei Rose funktioniert das Zusammenspiel zwischen Marketing und Sales sehr gut. Wenn jetzt zum Beispiel eine Marketingaktion läuft, dann werden entsprechend die Sales- und Marketingstrategien miteinander abgestimmt.”