Auf zur Data Driven Company: Wie congstar Analytics neu gedacht hat
Wie gelingt es, aus einer historisch gewachsenen Reporting-Landschaft eine zukunftsfähige Analytics-Umgebung zu machen, die den Menschen in den Mittelpunkt stellt? Diese Frage stellte sich congstar – und entschied sich für eine konsequente Neuausrichtung: technisch, organisatorisch und kulturell. Was als Toolwechsel begann, entwickelte sich schnell zu einer umfassenden Transformation mit überraschenden Erkenntnissen und bemerkenswerten Erfolgen. Die Reise von congstar ist ein Paradebeispiel dafür, wie datengetriebene Entscheidungen dann wirksam werden, wenn sie nicht nur in der Technik, sondern in der Kultur des Unternehmens verankert sind.
Unsere Analytics-Fachleute Sebastian Pospiech und Janine Ellner haben congstar auf diesem Weg unterstützt und präsentieren die spannensten Fakten in einem Fachartikel. Erschienen im BI Spektrum.
Der Anfang vom Ende des Self-Service BI
Um 2010 galt Self-Service Business Intelligence als der große Befreiungsschlag: Endlich sollten Fachbereiche eigenständig Reports erstellen können – ohne Umweg über zentrale IT- oder BI-Teams. Auch congstar führte ein entsprechendes Tool ein, das diese Vision möglich machen sollte.
Doch mit wachsender Datenkomplexität und steigenden Anforderungen sank die Akzeptanz: Berichte wurden zunehmend zurück in die Analytics-Abteilung verlagert. Die Folge: Self-Service BI wurde zur Nische für Power-User. Der ursprüngliche Ansatz war faktisch gescheitert – und wartete auf eine neue Chance.
Der Wendepunkt: Daten als strategisches Asset
Ende 2021 fiel eine richtungsweisende Entscheidung: congstar wollte nicht länger punktuell datengestützt agieren, sondern Daten strategisch nutzen – als Grundlage für alle Entscheidungen. Das Ziel: eine echte Data Driven Company (DDC), in der Datenkompetenz, Technologie und Zusammenarbeit Hand in Hand gehen.
Schnell wurde klar: Das bisherige Tool war den Anforderungen nicht mehr gewachsen. Es fehlte an Kollaborationsfunktionen, modernen Schnittstellen und vor allem: an Akzeptanz im Fachbereich. Ein neues Analytics-System war der logische nächste Schritt – aber eben nur ein Teil der Lösung.
Nutzerzentrierte Toolauswahl: Der Beginn echter Akzeptanz
Statt eine Entscheidung über die Köpfe der Nutzer hinweg zu treffen, wurde ein Friendly-User-Test aufgesetzt: Mehrere Lösungen wurden mit Echtdaten getestet – gemeinsam mit den späteren Anwender:innen. Dieses Vorgehen zahlte sich aus. Denn es führte nicht nur zur Auswahl eines passenden Werkzeugs, sondern schuf auch von Anfang an eine starke Identifikation mit dem neuen System.
Dieser partizipative Auswahlprozess war der erste große Hebel, um eine neue Analytics-Kultur zu etablieren. Die Nutzer:innen wurden von Beginn an als Mitgestalter:innen wahrgenommen – und nicht als reine Empfänger:innen eines neuen Tools.
Warum Migration allein nicht reicht
Rund 4.000 Berichte waren im alten System hinterlegt – viele davon über Jahre gewachsen, komplex verschachtelt und oft schwer nachvollziehbar. Schnell wurde deutlich: Eine bloße 1:1-Migration wäre keine Transformation, sondern nur eine Modernisierung der Oberfläche.
Stattdessen wurde ein radikaler Schnitt vollzogen. Inhalte wurden priorisiert, verschlankt und konzeptionell neu gedacht. Der Fokus lag nun auf interaktiven Dashboards mit klarer Navigation und intuitiver Bedienung – genau das, was eine datengetriebene Organisation braucht.
Über die Autoren
Sebastian Pospiech
Lead Consultant
Sebastian Pospiech ist Lead Consultant bei OPITZ CONSULTING im Bereich Analytics. Seine Schwerpunkte liegen in der Planung und Durchführung von agil gestalteten Analytics-Projekten. Er ist überzeugt davon, dass datengetriebene Kultur in Organisationen dabei helfen kann, effizientere, nachhaltigere und bessere Produkte und Dienstleistungen zu erzeugen. Da sie Menschen und Abteilungen in den gegenseitigen, kreativen und sachlichen Austausch bringt.
Janine Ellner
Lead Consultant
Janine Ellner arbeitet bei OPITZ CONSULTING als Lead Consultant im Bereich Analytics. Ihr Schwerpunkt liegt auf der ganzheitlichen Betreuung von Unternehmen und Organisationen, von der Anforderungsanalyse, über die Unterstützung bei fachlichen Fragestellungen bis zur Weiterentwicklung von DWH-Systemen.
Janines besonderes Interesse gilt Data-Culture-Themen sowie innovativen Technologien und modernen BI-Werkzeugen.
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