Hast du dich je gefragt, warum die Analyse-Tools im Controlling heute so ein bunter Blumenstrauß an Möglichkeiten sind? Die Reise dorthin war kein gerader Weg, sondern eher ein Pfad mit vielen Abzweigungen, Versuch und Irrtum. Alles begann in den 60er Jahren mit den ersten Managementinformationssystemen (MIS). Damals waren Auswertungen nur ein Anhängsel von Abrechnungsprogrammen, starr und fest programmiert. Die Idee, Analyse und Transaktion in einem Datenmodell zu vereinen, war zwar geboren, aber in der Praxis einfach zu komplex und hat sich nicht durchgesetzt. Es blieb lange bei der konzeptionellen Idee.
Der erste große Umbruch kam Ende der 80er mit Excel. Plötzlich stand die Autonomie des Anwenders im Vordergrund. Du konntest selbst Informationen zusammenstellen, Tabellen kombinieren und Grafiken erstellen. Aber Excel hatte ein Datenproblem: begrenzte Zeilenzahlen und der SVERWEIS als Notlösung für Datenbankverknüpfungen. Eine echte Weiterentwicklung waren dann die Pivot-Tabellen, die 1991 das mehrdimensionale Denken in die Tabellenkalkulation brachten. Parallel dazu kamen in den 80ern die „Executive Information Systems“ (EIS) auf. Hier ging es darum, Daten komprimiert und schick darzustellen – die Geburtsstunde der Dashboards, die wir heute so lieben oder auch hassen. Die Datenaufbereitung war aber noch reine Handarbeit.
Anfang der 90er kam dann die große Trennung: Datenbank-Spezialisten wie Bill Inmon propagierten das Data Warehouse. Die Erkenntnis setzte sich durch, dass Analysen eine eigene, optimierte Datenverwaltung brauchen. Das berühmte Sternschema, bei dem eine Faktentabelle von Dimensionstabellen umgeben ist, wurde zur Grundlage vieler BI-Systeme. Mitte der 80er wurde mit „Online Analytical Processing“ (OLAP) ein weiterer Meilenstein gesetzt. Die Welt wurde in Dimensionen und Hierarchien aufgeteilt, was superschnelle und interaktive Analysen ermöglichte. Plötzlich war „Slice & Dice“, das flexible Drehen und Wenden von Datenwürfeln, in aller Munde. Werkzeuge wie TM1 oder Essbase waren hier die Pioniere.
Mitte der 2010er Jahre gab es mit In-Memory-Datenbanken wie SAP HANA den Versuch, die getrennten Welten von Analyse und Transaktion wieder zu vereinen und Auswertungen in Echtzeit zu ermöglichen. Gleichzeitig krempelte der Cloud-Ansatz alles um. Services wie PowerBI oder die SAP Analytics Cloud machten die Nutzung einfacher und flexibler. Daten müssen nicht mehr ständig kopiert werden, dank Live-Verbindungen können sie direkt an der Quelle abgefragt werden. Der jüngste Schritt ist die künstliche Intelligenz. Die Interaktion mit Daten über natürliche Sprache, wie bei einem Chat-Bot, wird immer normaler. In Zukunft wird wohl jedes BI-System einen Kopiloten haben, der dir bei der Erstellung von Analysen und Berichten hilft und dich durch die Datenwelt navigiert.
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