Self-Service BI

Das traditionelle Reporting kann mit der Dynamik moderner Märkte kaum noch Schritt halten. Die Fachabteilungen in den Unternehmen müssen immer schneller und flexibler aus den vorhandenen Daten Erkenntnisse gewinnen und auf dieser Basis fundierte Entscheidungen treffen. Der übliche Weg über die IT-Abteilung erweist sich dabei oft als problematisch. Kurzfristige Anforderungen der Fachabteilung aus den jeweiligen Unternehmensbereichen können nicht mit der klassischen (bislang üblichen) Wasserfall-Methodik umgesetzt werden. Heutzutage müssen Entscheidungen kurzfristig mit BI Informationen flankiert bzw. legitimiert werden. Eine zeitlich verzögerte Umsetzung der ggfs. auch sehr statischen aktuellen Berichte in Unternehmen ist somit nicht mehr zukunftsgerecht.

Was ist Self-Service BI?

Self-Service BI (Business Intelligence), manchmal auch mit SSBI abgekürzt, ermöglicht es verschiedenen Abteilungen eines Unternehmens, auf Unternehmensdaten zuzugreifen und eigenständig Analysen oder Berichte zu erstellen. Eine Zusammenarbeit mit der IT-Abteilung ist dafür nicht mehr in allen Arbeitsschritten notwendig. Dies spart Ressourcen und Arbeitszeit.

Die Analysen und Berichte unterstützen die verschiedenen Bereiche im Unternehmen bei ihren Entscheidungsprozessen. Um Self-Service Business Intelligence zu ermöglichen, muss der Zugriff auf das Data Warehouse über intuitiv bedienbare Tools und Anwendungen bereitgestellt werden. Die Fachabteilungen werden so in die Lage versetzt, Daten abzurufen, aufzubereiten und zu analysieren. Bereits bei der Einführung von Business Intelligence Anwendungen im Unternehmen sollte darauf geachtet werden, dass das System Self-Services unterstützt.

Was ist der Unterschied zwischen Self-Service BI und traditioneller BI?

Self-Service Business Intelligence (BI) und traditionelle BI unterscheiden sich grundlegend in ihrem Ansatz zur Datenanalyse und Berichterstellung. Traditionelle BI-Methoden verlassen sich stark auf die IT-Abteilung oder spezialisierte BI-Teams, die den gesamten Prozess der Datenanalyse und -aufbereitung übernehmen. Fachanwender stellen Anfragen für neue analytische Abfragen, Berichte oder Dashboards, die von BI-Experten bearbeitet werden. Dieser Prozess kann oft Wochen dauern, da die IT-Abteilung die Daten aus verschiedenen Quellsystemen extrahiert, transformiert und in ein Data Warehouse lädt. Anschließend werden spezifische Abfragen geschrieben und die gewünschten Berichte oder Dashboards erstellt. Die Fachanwender haben dabei wenig bis keine Kontrolle über die Datenanalyse und sind von der Verfügbarkeit und den Ressourcen der IT-Abteilung abhängig.

Im Gegensatz dazu ermöglicht eine Self-Service BI-Umgebung Fachanwendern, Managern und anderen Nutzern, selbst auf Daten zuzugreifen, Abfragen durchzuführen und eigene Datenvisualisierungen, Dashboards und Berichte zu erstellen. Die Benutzeroberflächen dieser Tools sind intuitiv und einfach zu bedienen, so dass auch technisch weniger versierte Anwender effektive Analysen durchführen können. Während in traditionellen BI-Systemen die IT-Abteilung den gesamten Analyseprozess steuert, übernehmen in einer Self-Service-BI-Umgebung die Fachanwender die Kontrolle. Sie können Daten in Echtzeit analysieren, Ad-hoc-Berichte erstellen und flexibel auf Geschäftsanforderungen reagieren.

Ein weiterer wesentlicher Unterschied besteht in der Zusammenarbeit zwischen IT und Fachanwendern. In traditionellen BI-Umgebungen liegt die Hauptverantwortung bei der IT-Abteilung, während in Self-Service BI-Umgebungen eine enge Zusammenarbeit stattfindet. IT-Teams unterstützen die Anwender bei der Auswahl geeigneter Werkzeuge und bieten laufenden Support, während die Fachanwender eigenständig Analysen und Berichte erstellen. Durch den Einsatz moderner Self-Service BI-Tools werden IT-Ressourcen entlastet und Fachanwender können schneller und effizienter datenbasierte Entscheidungen treffen.

Zusammengefasst bietet Self-Service BI den Vorteil der Unabhängigkeit und Flexibilität für die Anwender, während traditionelles BI einen stärker strukturierten und IT-zentrierten Ansatz verfolgt. Beide Ansätze zielen darauf ab, aussagekräftige Einblicke in Geschäftsdaten zu generieren, unterscheiden sich jedoch deutlich in der Art und Weise, wie diese Einblicke gewonnen werden.

Was sind die Vorteile von Self-Service BI für Unternehmen?

Self-Service Business Intelligence bietet gegenüber traditionellen BI-Ansätzen eine Reihe von Vorteilen, die es Unternehmen ermöglichen, datengestützte Entscheidungen effizienter und schneller zu treffen. Die wichtigsten Vorteile sind hier zusammengefasst:

Ad-hoc-Analysen

In einer SSBI-Umgebung können Fachanwender sofort auf geschäftskritische Key Performance Indicators (KPIs) zugreifen und Ad-hoc-Analysen durchführen, ohne auf die Verfügbarkeit der IT-Abteilung warten zu müssen. Dies verschafft Unternehmen Wettbewerbsvorteile, da sie schnell Einblick in ihre Geschäftsprozesse erhalten und entsprechend handeln können.

Kombination unterschiedlicher Datenquellen

SSBI-Tools ermöglichen es, Daten aus unterschiedlichen Quellen an einem zentralen Ort zusammenzuführen und zu analysieren. Unabhängig davon, ob es sich um Online- oder Offline-Daten handelt, können Anwender unterschiedliche Datentypen aggregieren und umfassende Geschäftsanalysen durchführen.

Excel-Begrenzungen überwinden

Traditionell verlassen sich viele Anwender bei der Datenanalyse auf Excel. Dies ist jedoch oft fehleranfällig und arbeitsintensiv. SSBI-Tools bieten eine leistungsfähigere und weniger fehleranfällige Alternative, indem sie große Datenmengen effizient visualisieren und analysieren, ohne die Einschränkungen von Excel.

24/7/365 Zugriff

SSBI-Tools bieten rund um die Uhr Zugriff auf Daten und Analysen, so dass alle Teammitglieder jederzeit und von jedem Ort aus auf dieselben Informationen zugreifen können. Dies fördert integrative Entscheidungsprozesse und stellt sicher, dass alle Beteiligten stets auf dem aktuellen Informationsstand sind.

Entlastung der IT

Da die Fachanwender ihre Analysen und Berichte selbst erstellen können, wird die IT-Abteilung erheblich entlastet. Die IT-Mitarbeiter können sich auf ihre Kernaufgaben konzentrieren, während die Anwender selbständig und effizient mit den zur Verfügung gestellten Werkzeugen arbeiten.

Aussagekräftige Datenvisualisierung

SSBI-Tools bieten fortschrittliche Visualisierungsmöglichkeiten, die es den Anwendern erlauben, komplexe Daten übersichtlich und verständlich darzustellen. Dies erleichtert die Interpretation der Daten und unterstützt fundierte Entscheidungsprozesse.

Effektives Storytelling

Durch die Fähigkeit, Daten in ansprechende Geschichten zu verwandeln, verbessern SSBI-Tools die Kommunikations- und Präsentationsmöglichkeiten. Anwender können relevante Daten in einem passenden Kontext präsentieren und so effektiver kommunizieren als mit traditionellen Tabellen oder komplexen Dashboards.

Weniger Risiken

Viele SSBI-Lösungen werden als Software-as-a-Service (SaaS) angeboten, so dass keine hohen Vorabinvestitionen und aufwändigen internen Infrastrukturen erforderlich sind. Unternehmen können flexibel und kostengünstig auf BI-Tools zugreifen und haben die Möglichkeit, Anbieter leicht zu wechseln oder Tools nach Bedarf zu skalieren.

Wettbewerbsvorteile

Richtig eingesetzt, ermöglicht SSBI Unternehmen, schneller auf sich verändernde Marktbedingungen zu reagieren und damit entscheidende Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Die Möglichkeit, Daten in Echtzeit zu analysieren und zu visualisieren, unterstützt schnellere und präzisere Geschäftsentscheidungen.

Zusammengefasst bietet Self-Service BI erhebliche Vorteile gegenüber traditionellen BI-Ansätzen, indem es Flexibilität, Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit erhöht und gleichzeitig die IT-Abteilungen entlastet. Unternehmen können somit effizienter arbeiten und besser auf dynamische Marktbedingungen reagieren.

Was sind die Nachteile von Self-Service BI?

Die Implementierung von Self-Service Business Intelligence (BI) bietet viele Vorteile, stellt Unternehmen aber auch vor verschiedene Herausforderungen. Hier sind die wichtigsten Nachteile von Self-Service BI:

Mangelnde Akzeptanz bei den Fachanwendern

Wie bei traditionellen BI-Umgebungen kann es auch bei Self-Service BI zu Widerständen von Führungskräften und Managern kommen, die sich lieber auf ihr eigenes Wissen und ihre Intuition verlassen. Wenn Self-Service BI-Anwendungen nicht benutzerfreundlich sind, kann dies die Akzeptanz und Nutzung durch die Anwender weiter erschweren.

Ungenaue Analyseergebnisse

Self-Service-Abfragen können ungenaue Ergebnisse liefern, wenn die zugrunde liegenden Datensätze unvollständig sind oder Datenfehler nicht erkannt und korrigiert werden. Außerdem besteht die Gefahr, dass verschiedene Nutzer unterschiedliche Versionen derselben Daten verwenden oder diese unterschiedlich filtern und analysieren. Dies kann zu Verwirrung und letztlich zu Fehlentscheidungen führen.

Datensicherheit und Ethik

Der erweiterte Datenzugriff durch Self-Service BI kann zu Sicherheitsproblemen führen, wenn keine strengen Datensicherheitsmaßnahmen und wirksame Richtlinien für die Datenverwaltung vorhanden sind. Unbefugte Nutzer könnten auf sensible Daten zugreifen oder Daten missbrauchen, was gegen Datenschutzbestimmungen und ethische Standards verstoßen könnte.

Strategien zur Bewältigung der Herausforderungen

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, sollten Unternehmen mit einer gut geplanten BI-Strategie beginnen, die eine solide BI-Architektur und klare Technologie- und Governance-Standards definiert. Diese Elemente stellen sicher, dass die richtigen Datensätze und die notwendige Infrastruktur vorhanden sind, um die unternehmensweite Nutzung von Self-Service-BI-Tools zu unterstützen.

Beispiele für Self-Service BI-Tools

Qlik, Tableau und Tibco gehörten zu den ersten Anbietern von Self-Service-Tools für BI und Datenvisualisierung. Inzwischen haben auch Softwareanbieter, die zuvor traditionelle BI-Tools für erfahrene Analysten entwickelt haben, Self-Service-Produkte auf den Markt gebracht. Das Marktforschungsunternehmen Gartner beschreibt moderne Analyse- und BI-Plattformen als benutzerfreundliche Werkzeuge, die den gesamten Datenanalyse-Workflow unterstützen, mit besonderem Schwerpunkt auf Self-Service-Funktionen und erweiterten Analysemöglichkeiten, die den Anwender bei der Datensuche, -aufbereitung und -analyse unterstützen.

Anbieter von Self-Service-BI-Plattformen sind u.a:

• • AWS
  • Domo
  • Google
  • IBM
  • Microsoft
  • MicroStrategy
  • Oracle
  • Pyramid Analytics
  • Salesforce
  • SAP
  • SAS
  • Sisense
  • Qlik
  • ThoughtSpot
  • Yellowfin

Die Self-Service-BI-Tools der verschiedenen Anbieter unterscheiden sich hinsichtlich Benutzerfreundlichkeit, Reifegrad und Funktionsumfang. Einige Plattformen sind in erster Linie für einfache Dashboards und Visualisierungen konzipiert, während andere komplexere Datenanalysen und Aufgaben wie die selbstständige Datenaufbereitung, Datenermittlung und interaktive visuelle Exploration unterstützen.