Waarom is Business Intelligence (BI) anders dan Software Ontwikkeling?

BI werk onderscheidt zich van andere IT (software ontwikkeling) werk. In essentie zou je kunnen zeggen dat het vergelijkbaar is, het betreft beide software, er ligt een business vraag die door IT wordt ingevuld in samenwerking met de opdrachtgever. Het bevat ook grofweg dezelfde activiteiten om de waarde te leveren: analyse, realisatie, test, implementatie.

Maar een BI project is toch anders, wat is dat dan?

Belangrijke verschillen zijn:

  • De data komt uit databronnen waarvan de business veelal de exacte betekenis niet consistent gebruikt of niet (meer) goed kent. Bij gebruik van een ‘legacy’-systeem als bron, is dit probleem in de loop der tijd erg groot geworden.
  • De nieuwe rapporten vervangen nogal eens Excel sheets, welke mogelijk fouten bevatten. Verschillen analyse tussen de oude sheets en de nieuwe BI informatie is zeer tijdrovend, met name om de verschillen te verklaren omdat business rules in excel flexible worden toegepast. In de BI omgeving kunnen geen adhoc aanpassingen worden doorgevoerd, dit betekent dat de business rules eenduidig moeten worden vastgelegd en doorgevoerd. Niet zelden heeft dit grote gevolgen voor het werk in de afdelingen.
  • Er is een beeld dat de gegevens al beschikbaar zijn en dat het dus erg eenvoudig is dit via een Datawarehouse oplossing beschikbaar te stellen. Er is een perceptie vanuit de klant dat er snel kan worden geleverd.
  • Definities t.a.v. datagebruik moeten worden vastgesteld en consistent door de gehele organisatie worden gebruikt.
  • Stakeholders zitten door de gehele organisatie en in alle geledingen ervan.
  • Testen is complex en zeer tijdrovend. Databronnen zijn in veel gevallen ‘ongestructureerd’ of niet gedocumenteerd. Voorspelbaar gedrag is lastig na te bootsen. De acceptatie omgeving kan vaak niet een vergelijkbare omvang hebben als de productieomgeving, waardoor een goede performance-test alleen op de productieomgeving kan worden uitgevoerd.
  • De requirements staan niet vast, deze wijzigen gedurende de projectfase. Vaak ontbreekt de functionele kennis van de bronsytemen of zijn er geaccepteerde interpretatieverschillen binnen een bedrijf. Hierdoor is het vaststellen van de functionele requirements lastig.
  • Het bekende Garbage in – Garbage out principe, stagneert de acceptatie van de producten. Data analyse is nodig om er zeker van te zijn dat de informatie juist is.
  • De business case is vaak lastig vast te stellen, hoe meet je tenslotte de opbrengsten van betere stuurinformatie? Algemene bedrijfsdoelstelling moet wel helder zijn bij de aanvang van het project, met name om prioriteiten te kunnen bepalen. BI programma’s lenen zich prima om in functionele plateau’s te verdelen, veelal voor verschillenden afdelingen/werkgroepen binnen de organisatie.