Roadmap zum
Management Cockpit für Hochschulen und Forschung
Informationsgestützte Entscheidungen benötigen aktuelle und aggregierte Daten. Eine Notwendigkeit, die für Entscheider, Controller und Drittmittelprojektleiter an Wissenschaftseinrichtungen gleichermaßen Bedeutung hat. Für Steuerungsaufgaben bedarf es Abweichungsanalysen und Vergleichsfunktionen über relevanten Kennzahlen, Dimensionen sowie zeitliche Verläufe und dies in Echtzeit. Was in der Theorie logisch und wichtig erscheint, scheitert in der Realität nicht selten daran, dass die benötigten Informationen zum Zeitpunkt der Entscheidung nicht oder nicht in der richtigen Form bereitstehen. Für Hochschulen und Forschungseinrichtungen wird die Datenbeschaffung und Aufbereitung oftmals zum Problem. Mitnichten werden Wissenschaftseinrichtungen „blind“ gesteuert, keine Frage, dennoch bindet die Beschaffung und Aufbereitung – den Faktor Zeit an dieser Stelle ausgeklammert – nicht selten erhebliche Ressourcen. Zusätzlich gesellen sich Faktoren, wie beispielsweise die Vielzahl unterschiedlicher Empfänger und deren spezifische Informationsbedarfe sowie Ad-Hoc Anforderungen an das Controlling bzw. Reporting-Personal als große Herausforderungen dazu.
Auf der Wunschliste vieler Entscheider steht daher ein modernes Management Dashboard. Es existieren viele Lösungen am Markt, deren Vor- und Nachteile in Studien der BARC[1] oder Gartner[2] umfangreich dargestellt werden. Damit lässt sich ein guter Überblick erarbeiten. Eine Entscheidung hinsichtlich der technologischen Lösung sollte jedoch erst getätigt werden, wenn zuvor weitere Fragen beantwortet wurden.
Beispiel eines Management Dashboards auf Basis SAP Analytics Cloud.
Allem voran muss sich ein solches Tool in die ganzheitliche Digitalisierungsstrategie der Einrichtung oder des Verbunds einfügen. Eine einleuchtende und zugleich wesentliche Anforderung, die es in sich hat. Um den vorgenannten Idealzustand zu erreichen, muss sich der Fokus der Betrachtung vom Wunsch und den unzähligen Möglichkeiten im ersten Schritt auf den Status Quo richten. Es bedarf also einer intensiven Auseinandersetzung mit dem vorhandenen Berichtswesen. Was wird für wen erfasst? Werden alle Daten, die erfasst werden können, genutzt? Welche Quellen oder Datenbanken(-technologien) werden genutzt oder können genutzt werden? Welche zeitlichen und sachlogischen Bezüge müssen berücksichtigt werden, um die vorhandenen Kennzahlen korrekt abzubilden? Im zweiten Schritt, nachdem die gesammelten Informationen aufgearbeitet wurden, lassen sich die Anforderungen an die künftige Lösung und die dazu notwendigen Schritte formulieren. Daraus ergibt sich auch, welche historisch gewachsenen Systeme und gewohnten Szenarien abgelöst werden müssen. Ein Schritt, der unserer Erfahrung nach auf möglichst breiter Basis erfolgen sollte. Schließlich ist es das Ziel, eine von der gesamten Organisation akzeptierte Lösung zu schaffen. Nun, im Schritt Nummer drei, als Ergebnis der Vorarbeiten lässt sich eine valide Entscheidungsgrundlage zum Tool herbeiführen.
Dieses hier zugegeben holzschnittartig beschriebene Vorgehen ist ein komplexer und zeitintensiver Vorgang. Ein Weg, der über mehrere Workshops führt, die in geeigneter Weise moderiert und nicht selten durch externe Expertise begleitet werden sollten. Am Ende dieses Prozesses steht eine Roadmap für ein modernes Management Dashboard. Hin zu einem Tool, das die unterschiedlichen Anforderungen der Berichtsempfänger (z.B. Kanzler, Land, Drittmittelgeber) flexibel und skalierbar in Form von Kennzahlen, Berichten oder Analysen bereitzustellen vermag und den Entscheidern einen komfortablen sowie bedarfsgerechten Zugang bietet, um sie bei ihren Steuerungs- und Führungsaufgaben unterstützen zu können.
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[2] https://www.gartner.com/reviews/market/analytics-business-intelligence-platforms
Zu den Autoren:
Christian Gratz
Christian Gratz ist bei der GISA GmbH als Senior Solution Architekt und Head of BI Higher Education / Smart Energy in der Unit Business Intelligence & Analytics für die Themenbereiche Consulting SAP Analytics zuständig. Der Schwerpunkt seiner Arbeit liegt in der Entwicklung von komplexen, ganzheitlichen Szenarien für Datawarehouse und Reporting-Lösungen.
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