Modul 1: Intelligente Datennutzung in Immobilienprojekten

Nach Abschluss des ersten Moduls kannst du jedes Projekt durch den intelligenten Einsatz von Daten noch zuverlässiger und effizienter steuern. Treffe bessere Entscheidungen aufgrund von datenbasierten Kennzahlen und lerne Tools kennen, die dich dabei unterstützen.

Die Themen in Kapitel 4: Business Intelligence – Daten mit Mehrwert

  • Was bedeutet Business Intelligence für die Bau- und Immobilienbranche?
  • Lessons learnt: In 5 Schritten zur mehr Projektintelligenz
  • Höherer Projekterfolg auf Basis eines individuellen Business IQ
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Kapitel 4

Der Begriff Business Intelligence: Was steckt dahinter?

Die Inhalte der Academy haben gezeigt, wie du im Projektalltag von der strukturierten Erfassung und der Nutzung von Daten profitierst. Dieses Wissen bildet die Grundlage für den Einsatz von Business Intelligence. Business Intelligence (BI) baut auf den erfassten Daten auf, geht aber noch einen Schritt weiter: Der Begriff fasst Methoden und Prozesse zur Erhebung, Speicherung und systematischen Auswertung von Daten zusammen. Der Mehrwert liegt in der intelligenten Aufbereitung von Daten zur Identifikation von projektübergreifenden und sogar unternehmensweiten Zusammenhängen. 

„Der größte Mehrwert von Business Intelligence ergibt sich, wenn es gelingt, systemübergreifende und abteilungsübergreifende Auswertungen von Unternehmenskennzahlen vorzunehmen.“

Kevin Probst, Team Lead Growth & Revenue Operations Alasco

BI ist längst kein Feld mehr das nur Datenanalysten und IT-Experten vorbehalten ist. Die Datenmenge kann mithilfe softwaregestützter BI-Tools ausgewertet werden, die die Daten für Planung, Analyse, Reporting und Prognosen im Unternehmen nutzen. Diese Datenerkennungstools inklusive Dashboards liefern durch ihre Übersichtlichkeit und Benutzerfreundlichkeit aktuelle Insights für jeden Mitarbeiter. Der schnelle Einblick ermöglicht es, sofort operative und strategische Maßnahmen für den Projekt- und Unternehmenserfolg abzuleiten. 

Mehr als KPIs

Business Intelligence führt zu einer intelligenten Verknüpfung von auf Projektebene gewonnenen Wissens (beispielsweise geltende KPIs und Benchmarks). Die ganzheitliche Betrachtung hat zur Folge,  dass zusätzliche Optimierungspotenziale im gesamten Unternehmen aufgedeckt werden:

  • Risiken werden  früher erkannt, da eine größere Datenbasis zur Verfügung steht.

  • Entscheidungen werden schneller getroffen, da vergleichbare Daten in Echtzeit vorliegen.

  • Optimierungen lassen sich projektübergreifend umsetzen.

Konkreter Nutzen für Immobilienprojekte

Je mehr Daten erfasst werden können und je höher ihre Qualität ist, desto stärker profitieren Projektsteuerung und Controlling von Business Intelligence. Wie bereits erwähnt, spiegeln sich beispielsweise in den Finanzdaten wie Kosten, Budgets und Nachträge alle wichtigen Projektinformationen wider. Durch die bestmögliche Kombination individueller Erfahrungen aus früheren Projekten und Daten aus erfolgreich abgeschlossenen Projekten, lassen sich projektübergreifende unternehmensweite Einblicke generieren. So manifestieren sich die wirtschaftlichen Vorteile direkt in der Kalkulation und Budgetplanung laufender und zukünftiger Projekte. Das Ergebnis: Abweichungen von den Endkosten werden geringer und Rentabilitätsprüfungen verlässlicher.

5 Lessons learnt von Business Intelligence bei Alasco

Bei Alasco setzen wir von Beginn an auf die strukturierte und umfassende Erfassung von Geschäftsdaten und deren Analyse mit entsprechenden BI-Tools. Wie sich unsere eigene Erfahrung als Softwareunternehmen auf die Immobilienbranche übertragen lässt weiß Kevin Probst, Team Lead Growth and Revenue Operations bei Alasco. 

Granulare Datenpunkte für genauere Prognosen

Alasco: Wir setzen darauf, die erfassten Datenpunkte in kleinste Bestandteile aufzuspalten, d.h. auf ihre kleinste Einheit zurückzuführen, um alle Einflüsse zu berücksichtigen und frühzeitig auf Abweichungen vom Soll-Zustand zu reagieren. 

Im Projektalltag:

  • Abbildung zahlreicher Einflussfaktoren auf Kostenschätzung/Planung

  • Frühzeitiges Erkennen von Engpässen (Lieferung, Material etc.)

  • Genauere Berechnung von Endkosten

  • Rentabilitätsprüfung des Bauvorhaben zu jedem Zeitpunkt möglich

Zentrale “Source of Truth”

Alasco: Wir verwenden ein zentrales CRM-System, in dem alle Daten direkt zusammenfließen.

Im Projektalltag:

  • Eine zentrale Software, die alle Projektdaten bündelt, kategorisiert und vergleichbar macht

  • Projektübergreifende Einblick ohne Medienbrüche

  • Sofortiger Zugriff auf vergangene und aktuelle Daten

“Self-Service” Business Intelligence

Alasco: Individueller und einfacher Zugriff auf relevante Kennzahlen und Visualisierungen je nach Abteilung und Zuständigkeit.

Im Projektalltag:

  • Rollen- und verantwortungsspezifische Kennzahlenansicht (PM vs. Controlling vs. Bank):

    • Umsatzprognose
    • Liquidität
    • Rechnungslauf, etc.
  • Einblick aller Beteiligten für erfolgreiche Steuerung des Bauprojekts

Geglättete Prozesse

Alasco:  Genaue Definition der Prozesse entlang des Kundenlebenszyklus, um Schwachstellen und Fehler und deren Ursachen aufzudecken. Diese Glättung von Prozesse ermöglicht im Anschluss eine Optimierung.

Im Projektalltag:

  • Klare Definition aller Prozesse entlang des Projektzyklus (LP1- LP9)

  • Abweichungen vom Soll-Prozess wie Rechnungsschleifen und Übergabe-Verzögerungen erkennen und in geglättete Prozess überführen

  • Auch in der Baubranche gilt: Erst ein geglätteter Prozess kann optimiert werden!

Fundament für Schnittstellen aufbauen

Alasco: Informationen werden systemübergreifend kombiniert, um notwendige Datengrundlage für zukünftige Datenverarbeitung zu schaffen.

Im Projektalltag:

  • Frühzeitig relevante Informationen für die verschiedenen Stakeholder des Bauprojektes sammeln

    • z.B.  Banken: Risiko-dokumentation über Projekte hinweg zur besseren Risikoeinstufung
    • z.B.  Nachunternehmer: Nachunternehmer-Rating, um den tatsächlich Wirtschaftlichsten auf Basis historischer Daten zu erkennen

Video: 5 Lessons learnt von Business Intelligence bei Alasco

Kevin Probst, Team Lead Growth and Revenue Operations bei Alasco, spricht im Video über seine Erfahrungen beim Aufbau einer intelligenten Wissensplattform bei Alasco. Im Video überträgt er sein Wissen auf den Projektalltag in der Bau- und Immobilienbranche. 

Business Intelligence für jede Leistungsphase

Ausblick: Business Intelligence und Künstliche Intelligenz

Wie auch für KPIs gilt: Je früher man in den Aufbau einer signifikanten Datenbasis investiert, desto früher profitiert man von schnelleren Entscheidungen basierend auf zuverlässigen Daten. Auf das durch BI erzielte Wissen, wird in den kommenden Jahren verstärkt die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) folgen. Durch KI gelingt es, Muster zu erkennen, die für den Menschen alleine so nicht sichtbar sind. KI kann beispielsweise prognostizieren, wann und wo Probleme in einem Bauprojekt entstehen auf Basis von Mustern, die wir noch gar nicht erkennen. Wie weit fortgeschritten diese Entwicklung und die Anwendung von KI in der Immobilienbranche ist, erfährst du im folgenden Kapitel 5. 

Zusammenfassung

Der Begriff fasst Methoden und Prozesse zur Erhebung, Speicherung und systematischen Auswertung von Daten zusammen.

  • Risiken werden früher erkannt, da eine größere Datenbasis zur Verfügung steht.
  • Entscheidungen werden schneller getroffen, da vergleichbare Daten in Echtzeit vorliegen.
  • Optimierungen lassen sich projektübergreifend umsetzen.

Unternehmen, die bereits jetzt auf Business Intelligence setzen, nutzen BI für den individuellen und einfachen Zugriff auf relevante Kennzahlen und Visualisierungen je nach Abteilung und Zuständigkeit, die Identifikation von Fehlern in laufenden Prozessen, die systemübergreifende Kombination von Daten und deren Akkumulierung in einem System als „Single Source of Truth.

Ausblick: Kapitel 5

Künstliche Intelligenz – Projektdaten auf dem nächsten Level

  • Wie intelligent ist Künstliche Intelligenz schon jetzt?
  • Einsatzmöglichkeiten künstlicher Intelligenz im Projektalltag
  • Wie interagieren Menschen und der Algorithmus?