In dieser Folge des thinkBI Podcasts habe ich mich mit einem Thema beschäftigt, das mich schon länger begleitet: Systeme. Konkret mit der Frage, warum Systeme oft deutlich hilfreicher sind als maximale Freiheit, nicht nur im Alltag, sondern ganz besonders im Kontext von Business Intelligence.
Ausgelöst wurde der Gedanke durch ein kurzes Video, in dem Systeme als eine Art Cheat-Code fürs Leben beschrieben wurden. Und je länger ich darüber nachgedacht habe, desto mehr kann ich dieser Aussage zustimmen. Systeme geben uns einen Rahmen. Einen Prozess, an dem wir uns orientieren können. Und vor allem sorgen sie dafür, dass wir nicht jedes Mal wieder bei null anfangen müssen.
Ein System kann vieles sein:
Ein wiederholbarer Prozess.
Eine Good Practice oder Best Practice.
Ein bewährtes Vorgehen, mit dem wir zuverlässig zu einem guten Ergebnis kommen.
Wichtig ist dabei: Ein System zielt nicht zwingend auf das beste Ergebnis ab. Sondern auf ein gutes, reproduzierbares Ergebnis. Genau das ist seine Stärke. Wir definieren Input-Parameter und wissen ziemlich genau, welcher Output am Ende herauskommt, weil wir den Weg dazwischen bereits kennen.
In Business Intelligence machen wir uns dieses Prinzip ständig zunutze, bewusst oder unbewusst. Wir arbeiten mit Entwurfsmustern für Berichte, mit etablierten Architekturen für Datenplattformen oder mit klaren Abläufen für Datenladeprozesse. Problematisch wird es immer dann, wenn diese Systeme fehlen. Dann entsteht eine Art künstliche Freiheit: Jeder macht es ein bisschen anders, manchmal gibt es einen Lucky Shot, aber häufig scheitert man, weil es keine Orientierung gibt.
Ein Gedanke, den ich in der Folge aufgegriffen habe, ist die Frage, wie unterschiedlich Menschen mit Systemen umgehen. Manche bauen lieber frei experimentieren, sind kreativ, entwickeln Neues. Andere folgen gerne einer Anleitung, einem klaren Prozess, und wissen genau, welches Ergebnis sie am Ende erhalten werden. Beides hat seine Berechtigung. Aber es sind unterschiedliche Stärken.
Auch im BI-Umfeld sehen wir genau diese Unterschiede. Es gibt Menschen, die sehr gut darin sind, Systeme zu entwickeln, Prozesse zu entwerfen und Strukturen zu schaffen. Und es gibt Menschen, die sehr gut darin sind, diese Systeme konsequent zu betreiben, beizubehalten und den geplanten Output zu liefern, ohne das System ständig infrage zu stellen.
Ein großer Vorteil von etablierten Systemen ist, dass wir sie beobachten können. Wir erkennen Engpässe. Wir sehen, wo Prozesse stocken, wo Kapazitäten fehlen oder wo Ressourcen falsch verteilt sind. Gedanken aus dem Buch The Phoenix Project, lassen sich hier sehr gut übertragen: Der Output eines Systems wird immer durch seinen langsamsten Prozessschritt bestimmt.
Gerade in BI-Projekten zeigt sich das häufig in der Trennung zwischen Datenaufbereitung und Berichtserstellung. Wenn auf der einen Seite Daten schnell produziert werden, aber auf der anderen Seite niemand da ist, um diese Daten sinnvoll in Berichten nutzbar zu machen, entsteht Überproduktion. Umgekehrt blockieren fehlende Datenbereitstellungen die Arbeit von Analysten und Report-Entwicklern. Beides ist ineffizient.
Die zentrale Frage ist also nicht: Wie viel Freiheit haben wir?
Sondern: Wie gut sind unsere Systeme aufeinander abgestimmt?
Zum Abschluss möchte ich dich einladen, genau darüber nachzudenken:
Wo stehen eure BI-Prozesse heute?
Welche Systeme sind bewusst etabliert und welche fehlen vielleicht noch?
Wo liegen eure Engpässe und wie könntet ihr sie auflösen?
Wenn du tiefer in diese Gedanken einsteigen möchtest, hör gerne in die entsprechende Podcast-Folge rein.
🎧 Die komplette Folge findest du im thinkBI Podcast.
Wenn du andere Gedanken hast, widersprichst oder einen eigenen Impuls setzen möchtest: Melde dich gern. Dieser Podcast lebt nicht von Antworten, sondern von besseren Fragen.
thinkBI Essentials
Kernaussagen
- Systeme sind in Business Intelligence nicht das Gegenteil von guter Arbeit, sondern ihre Voraussetzung für verlässliche Wiederholbarkeit.
- Maximale Freiheit erzeugt in BI oft keine Qualität, sondern unnötige Varianz, Reibung und Orientierungsverlust.
- Der Wert eines Systems zeigt sich nicht nur im Output, sondern auch darin, dass Engpässe, Überproduktion und Abstimmungsprobleme sichtbar werden.
- Gute BI entsteht dort, wo Systeme nicht isoliert gedacht, sondern aufeinander abgestimmt werden.
Begriffe aus diesem Beitrag
System
Ein System ist ein wiederholbarer Rahmen aus Regeln, Prozessen oder Vorgehensweisen, der verlässliche Ergebnisse wahrscheinlicher macht. Im BI-Kontext hilft es dabei, Datenarbeit nicht jedes Mal neu erfinden zu müssen.
Reproduzierbarkeit
Reproduzierbarkeit bedeutet, dass ein Vorgehen unter ähnlichen Bedingungen zu vergleichbar guten Ergebnissen führt. Für Business Intelligence ist das zentral, weil Steuerung und Vertrauen nicht auf Einzelfällen, sondern auf belastbaren Routinen beruhen.
Engpass
Ein Engpass ist der Prozessschritt, der den Gesamtdurchsatz eines Systems begrenzt. In BI zeigt er sich oft dort, wo Datenbereitstellung, Modellierung und Berichtserstellung nicht im gleichen Takt arbeiten.
Überproduktion
Überproduktion entsteht, wenn ein Teil des BI-Systems mehr liefert, als der nächste Schritt verarbeiten oder nutzen kann. Das betrifft etwa Daten, die technisch bereitstehen, aber nicht in entscheidungsfähige Berichte übersetzt werden.
Weiterdenken
- Wo erzeugen wir in unseren BI-Prozessen noch unnötige Freiheit statt hilfreicher Systematik?
- Welcher Schritt begrenzt heute tatsächlich den Output unseres Analyse- und Berichtssystems?
- Verwandtes Thema: Engpassdenken in Daten- und Analyseprozessen
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