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Netzwoche 04/2017

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40 Focus Big Data &

40 Focus Big Data & Analytics BI in KMUs ist geprägt durch «Excelitis» KMUs betreiben Business Intelligence zum überwiegenden Teil mit Excel und wollen dazu meist bei ihrer Business-Software beziehungsweise ihrem ERP starten. Diese beiden Rahmenbedingungen stellen besondere Anforderungen an den Einsatz eines professionellen BI in KMUs. DER AUTOR Rino Mentil Gründer und CEO der BI- Spezialistin Informatec Wollen KMUs in ihr Business Intelligence investieren, dann erhoffen sie sich in erster Linie die «Heilung ihrer Excelitis». Bis vor Kurzem war professionelles Business Intelligence grossen Unternehmen vorbehalten. Einerseits waren die Projekte extrem aufwändig und teuer, andererseits hatte die datengestützte Unternehmenssteuerung noch nicht die heutige Brisanz. Dies hat sich geändert. Aufgrund des gestiegenen Effizienz- und Wettbewerbsdrucks avancierte die zuverlässige und sichere Unternehmenssteuerung auch für KMUs zum Gebot der Stunde. Erwartungen und Nutzen von BI für KMUs Wollen KMUs in ihr Business Intelligence investieren, dann erhoffen sie sich in erster Linie die «Heilung ihrer Excelitis». Dieses Phänomen ist geprägt durch zeitraubende, manuelle Aufbereitungsprozesse, durch inkonsistente Excel-Tabellen, nicht mehr aktuelle Daten und fehlerhafte Berechnungen. Kommt hinzu, dass das Excel-Reporting nicht selten von einer einzigen Person abhängig ist. Des Weiteren erwarten KMUs von ihrer BI ausser dem Reporting zunehmend auch eine Unterstützung bei der Planung ihres Geschäfts. Sei es für das ganze Business oder auch nur für Teile davon. Unsere Erfahrung in der Praxis bestätigt dies: Rund die Hälfte der Unternehmen wollen heute mit ihrer BI auch planen können. Die Nutzung von BI zur Berechnung von Prognosen und Zukunftsvorhersagen, spielt jedoch bei den meisten KMUs (noch) keine Rolle. Hierin versuchen sich momentan erst grosse Unternehmen oder solche, deren Geschäft extrem stark von Zukunftstrends abhängig ist. Anforderungen an KMU-konformes BI KMUs suchen nach schlanken BI-Lösungen. Sie wollen in aller Regel klein und mit tiefen Investitionen einsteigen, um dann mit gestiegenen Anforderungen mitwachsen zu können. Idealerweise können sie BI einführen und ausprobieren, ohne zusätzliche IT-Ressourcen aufbauen zu müssen. Gerade hier bieten sich cloudbasierte Lösungen an. Und – last but not least – wünschen sie sich einen BI- Partner, der wie ein KMU denkt und handelt. Das erklärte Ziel von Business Intelligence in KMUs ist dabei regelmäs sig die Sicherstellung eines möglichst automatisierten und robusten Reportings als Basis für eine sichere und zuverlässige Unternehmenssteuerung. «Individual-Standard» als optimale Lösung In vielen KMUs bildet das ERP das Herzstück der IT-Landschaft. Es ist daher naheliegend, dass auch beim Aufbau von BI direkt beim ERP angesetzt wird. Nach wie vor bieten ERP-Hersteller aber nur rudimentäre BI-Lösungen an. Nicht selten funktionieren diese sogar nur mit den ERPeigenen Daten und eignen sich daher nicht für ein unternehmensweites Reporting. Auch wenn primär das Reporting der ERP-Daten im Vordergrund steht, so darf sich professionelles BI weiteren Datenquellen nicht verschliessen. Nachfolgend zwei Empfehlungen, die diesem Geist des «Individual-Standards» folgen. In einer ersten Empfehlung sollte sich das BI-interessierte KMU auf die Suche nach einer Lösung machen, die bereits «out of the box» für sein ERP vorgefertigt ist. Solche Produkte sind im Schweizer Markt eher selten. Zu nennen wären etwa «AXview» und «iVIEW for Abacus» oder etwa das «proALPHA Business Intelligence» für das gleichnamige ERP. Als zukunftsweisendere Lösungen bieten sich oftmals Frameworks an, die als «Halbfertigprodukt» bereits über einen grossen Teil der nötigen Funktionalitäten verfügen. Damit können schnell und vergleichsweise günstig unternehmensspezifische BI-Lösungen gebaut werden. Dieser Erkenntnis folgend bieten mittlerweile viele BI-Anbieter sogenannte Templates für ihre BI-Produkte wie Qlik, Jedox oder Cubeware an. Einen Schritt weiter gehen echte BI- Frameworks, die sowohl technologie- als auch quellenneutral zum Einsatz kommen können und damit den Implementierungsaufwand vor allem in komplexeren Umgebungen nochmals deutlich reduzieren. 04 / 2017 www.netzwoche.ch © netzmedien ag

Focus Big Data & Analytics 41 Die jüngsten Entwicklungen im Schweizer Datenschutzgesetz Der Vorentwurf für das revidierte Datenschutzgesetz (DSG) orientiert sich stark an europäischen Datenschutzgrundsätzen, wie etwa erhöhte Transparenz, Stärkung des Rechtsschutzes und erweiterte Kontrollbefugnisse. Welche wichtigen Stossrichtungen lässt der aktuelle Gesetzesentwurf erkennen und was kann dies für Unternehmen zukünftig bedeuten? DER AUTOR Daniel Seiler Senior Manager Information Governance & Compliance, KPMG Schweiz Überraschenderweise fehlt im Vorentwurf die Regelung eines unternehmensinternen Datenschutzbeauftragten. Big Data lockt unter anderem mit dem Versprechen, aus Kundendaten neue Erkenntnisse für das Business zu gewinnen. So kann das Marketing etwa zielgruppengerechte Werbekampagnen ausarbeiten und Streuverluste vermeiden. Doch bald könnte die Analyse grosser Datenmengen von Kunden teuer werden. Der Grund ist die geplante Revision des Schweizer Datenschutzgesetzes. Dieses sieht etwa im Gegensatz zum aktuellen Recht künftig empfindliche Bussen von bis zu 500 000 Franken für Datenschutzverletzungen vor. Das Datenschutzrecht der EU, das Bussen von bis zu 4 Prozent des Jahresumsatzes oder 20 Millionen Euro vorsieht, ist in dieser Hinsicht dennoch deutlich strenger. Risikobeurteilung gewinnt an Bedeutung Neu wäre auch die Pflicht zur Erstellung einer Datenschutz-Folgeabschätzung, also eine Risikobeurteilung der Auswirkungen auf die Privatsphäre. Aufgrund dieser Folgeabschätzung sollen Unternehmen frühzeitig angemessene Massnahmen definieren, um so die Datenschutzrisiken für die betroffenen Personen zu minimieren. Verletzungen des Datenschutzes sind im Entwurf einer obligatorischen Meldung unterstellt. Diese Meldung muss dem Datenschutzbeauftragten gemacht werden, vorausgesetzt, der Verstoss stellt ein Risiko für die Persönlichkeitsrechte der betroffenen Person dar. Das Konzept der Verantwortung der datenbearbeitenden Organisationen wird verschärft. Wo früher nur der Dateninhaber in die Haftung genommen wurde, sind dies heute sämtliche Privatpersonen, Regierungsorgane und juristischen Personen. Natürliche Personen im Fokus Der persönliche Geltungsbereich hat sich der internationalen Datenschutzgesetzgebung angepasst und schützt nun ausschliesslich natürliche Personen. Es wird also, im Gegensatz zum heutigen Recht, vollkommen auf den Schutz juristischer Personen verzichtet. Dies bedeutet jedoch nicht, dass Unternehmen aus der Verantwortung genommen werden, sondern vielmehr, dass diese nicht mehr als Datensubjekt angesehen werden und somit kein eigenes Klagerecht mehr haben. Bei einer automatisierten Datenverarbeitung ist vorgesehen, dass die betroffene Person darüber informiert werden muss, wenn eine automatisierte Einzelentscheidung erfolgt. Dies ist dann der Fall, wenn ohne menschlichen Einfluss eine Datenauswertung vorgenommen wird, um eine Entscheidung zu treffen, die eine rechtliche Auswirkung auf die betroffene Person hat – etwa bezüglich der Kreditwürdigkeit. Vor dem Hintergrund der voranschreitenden Digitalisierung und Automatisierung dürfte eine solche Regelung erhebliche Auswirkungen auf derartige Geschäftsmodelle haben. Personen sollen zudem ein gestärktes Auskunftsrecht und das Recht der Löschung der eigenen Daten zugestanden werden – das sogenannte «Recht auf Vergessenwerden». Entwurf weist Lücken auf Überraschenderweise fehlt im Vorentwurf die Regelung eines unternehmensinternen Datenschutzbeauftragten. Es ist unklar, weshalb diese keine Erwähnung fand, denn das EU-Recht sieht eine solche Funktion in Unternehmen unter gewissen Umständen ausdrücklich vor. Das Fehlen einer derartigen Regelung könnte unter Umständen geltende internationale Anforderungen an die Schweiz verletzen, was wirtschaftliche Nachteile zur Folge haben könnte. Fazit: DSG erhöht Anforderungen an Unternehmen Der Vorentwurf des DSG lässt erkennen, dass sich auch in der Schweiz Unternehmen zukünftig neuen und strengeren Anforderungen bezüglich Datenschutz stellen müssen. Derartige Anforderungen können weite Teile eines Unternehmens, dessen Prozesse, Systeme und Vor gehensweisen betreffen. Der Umsetzungsaufwand kann unter Umständen sehr hoch ausfallen. Hierbei müssen Unternehmen in einem ersten Schritt zunächst verstehen, welche Arten von Personendaten sie halten und wo diese Daten hinfliessen. Auch der Datenklassifizierung kommt dabei eine grosse Bedeutung zu. In einem zweiten Schritt müssen Massnahmen definiert werden, um mögliche Lücken bezüglich des Datenschutzes auszu bessern. www.netzwoche.ch © netzmedien ag 04 / 2017

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