In traditionellen BI-Umgebungen müssen IT-Abteilungen und Datenspezialisten, die BI-Services erbringen, heutzutage die wachsenden Informationsmengen, ihre Heterogenität und eine Vielzahl von Datenverwaltungstechnologien bewältigen und gleichzeitig den ständig steigenden Bedarf der Geschäftsanwender an datengestützten Erkenntnissen erfüllen. Selbst bei Anwendung agiler Methoden zur Integration, Aufbereitung und Bereitstellung von Daten in kurzen Sprints können die beauftragten Teams in den meisten Fällen die benötigten Erkenntnisse nicht rechtzeitig liefern. Wenn dies an Ihrem Arbeitsplatz zu oft vorkommt, sollten Sie die Implementierung von Self-Service Business Intelligence in Betracht ziehen.
In diesem Artikel befassen wir uns mit den Funktionen und Vorteilen von Self-Service-Business-Intelligence und mit der Frage, wie sie für Ihr Unternehmen von Vorteil sein kann.
Self-Service Business Intelligence: das Wesentliche
Self-Service-Business-Intelligence (Self-Service-BI) ist eine Reihe von bewährten und unterstützten Prozessen, Architekturen und Tools, die es Geschäftsanwendern ermöglichen, ihre Datenverwaltungs- und -analyseaufgaben zu erfüllen, ohne auf IT- und Datenanalyseteams angewiesen zu sein.
Bei herkömmlichen Business-Intelligence-Systemen stützen sich die Geschäftsanwender bei ihren Entscheidungen auf Berichte und Dashboards, die von IT-Spezialisten und Datenanalyseteams kuratiert werden. Wenn die erforderlichen Informationen fehlen, stellt ein Benutzer eine Anfrage, und das zuständige Team übernimmt den weiteren Prozess. Zunächst werden die Anforderungen gesammelt, z. B. welche Daten benötigt werden, wie sie verarbeitet und visualisiert werden sollen, wie oft die Erkenntnisse geliefert werden sollen, wie hoch die Aktualisierungsrate der Informationen sein soll und so weiter. Dann identifiziert das technische Team die Datenquellen und sammelt, aggregiert, modelliert und liefert die Daten für die Analyse. Wenn der Bericht fertig ist, wird er vom Benutzer genehmigt oder es werden weitere Änderungen angefordert.
Auch wenn dieser Prozess kompliziert ist, gehört er in den meisten datenorientierten Unternehmen zur täglichen Routine. Problematisch wird es, wenn sich die Anfragen an die IT- und Datenanalyseteams so häufen, dass sich ein riesiger Rückstau an Anfragen aufbaut. Hier kann der neue Ansatz für Business Intelligence - Self-Service-BI - einen großen Unterschied für alle an datenbezogenen Prozessen Beteiligten und das Unternehmen als Ganzes machen.
Self-Service-BI ist keine Alternative zur traditionellen Business Intelligence, sondern eine ergänzende Fähigkeit, die es den Geschäftsanwendern ermöglicht, unabhängig von ihren technischen Kenntnissen selbst mit Daten zu interagieren und Analyseaufgaben durchzuführen.
Traditionelle BI vs. Selbstbedienungs-BI
| Traditionelle BI | Selbstbedienungs-BI | |
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Schlüsseltreiber |
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Herausforderungen und Sachzwänge |
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Selbstbedienungs-BI-Nutzer und ihre Anforderungen
Traditionell gibt es zwei Gruppen von Self-Service-BI-Benutzern: Standardbenutzer (diejenigen, die die BI-Erkenntnisse hauptsächlich konsumieren) und Power-User (fortgeschrittene Benutzer, die neue BI-Erkenntnisse für den internen und externen Gebrauch generieren). In letzter Zeit werden jedoch immer mehr Geschäftsanwender qualifiziert und erwerben Datenkompetenz, so dass die Trennung zwischen den beiden Gruppen verschwimmt.
| Standard-Benutzer | Power-Benutzer |
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Schlüsselmerkmale von Self-Service-BI-Lösungen
Die Funktionalität von Self-Service-BI-Software überschneidet sich natürlich mit der von traditionellen BI-Systemen. Daher konzentrieren wir uns auf die Merkmale, die Self-Service-BI auszeichnen und zu einer wünschenswerten Ergänzung der traditionellen BI-Software machen.
Datenquellen-Konnektoren
Die Eckpfeiler jeder BI-Architektur ist ein analytisches Daten-Repository, das Daten zentralisiert und für die weitere Verarbeitung bereithält. Ein Enterprise Data Warehouse dient diesem Zweck, und manchmal kann es durch Data Marts ergänzt werden, um die Berichterstattung für bestimmte Benutzergruppen zu optimieren. Die in einem Data Warehouse konsolidierten Daten reichen jedoch möglicherweise nicht aus, um die Bedürfnisse der Geschäftsanwender zu erfüllen, da ihre Granularität oder Vollständigkeit unzureichend ist.
In traditionellen BI-Szenarien müsste ein IT-Team einen Integrationspunkt mit einer benötigten Datenquelle einrichten, was den Prozess verlangsamen würde. Eine Self-Service-BI-Lösung wiederum adressiert das Problem mit einer Reihe von Konnektoren zu Datenquellen. Auf diese Weise können die Geschäftsanwender selbst schnell auf neue Informationen zugreifen und fundierte Entscheidungen in Echtzeit treffen.
Erweiterte Analysemöglichkeiten
Die Integration von KI- und ML-Funktionen hilft bei der Automatisierung vieler Datenmanagement- und Analysetätigkeiten, vom Datenqualitätsmanagement bis zur Datenvisualisierung, die von IT-Spezialisten und Datenanalyseteams in herkömmlichen BI-Umgebungen durchgeführt werden. Auch wenn es für Unternehmen, die noch ganz am Anfang ihrer BI-Reise stehen, zu futuristisch erscheinen mag, sind augmented-analytics-Funktionen bereits in den meisten Self-Service-BI-Plattformen implementiert und haben sich für die meisten Unternehmen zum wichtigsten Unterscheidungsmerkmal entwickelt.
Intuitive Benutzeroberfläche
Eine grafische Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche mit Unterstützung für natürlichsprachliche Abfragen und Generierung, intuitive Navigation usw. ist ein obligatorisches Element einer Self-Service-BI-Lösung. Ihr Wert liegt darin, dass sie den Geschäftsanwendern umfassende Funktionen zur Verfügung stellt, um Datensätze zu bearbeiten, Analysen durchzuführen, Dashboards zu erstellen usw.
Reichhaltige Berichtsfunktionen
Während einige Geschäftsanwender es kaum erwarten können, Unternehmensdaten zu erforschen und ihre eigenen Diagramme und Grafiken zu erstellen, empfinden andere eine Self-Service-BI-Software als lästig. Aus diesem Grund sollte eine Self-Service-BI-Lösung auch anpassbare Berichts- und Dashboard-Vorlagen bieten. In diesem Fall kann ein Benutzer einfach eine geeignete Vorlage auswählen, sie entsprechend seiner Rolle konfigurieren, das Aktualisierungsintervall für die automatische Datenaktualisierung auswählen und den automatischen Versand von Berichten oder Dashboards sowie den Modus (über E-Mails, sichere Anzeigebereiche, URLs, Einbettung, mobile Berichterstattung usw.) festlegen.
Semantische Datenkataloge
Semantische Datenkataloge helfen BI-Konsumenten, selbstständig relevante Informationen mit vertrauten Geschäftsbegriffen (Kunde, Interessent, Vertrieb etc.) zu finden. Ständig aktualisierte und gut verwaltete semantische Datenkataloge tragen dazu bei, dass alle Geschäftsanwender im Unternehmen eine einheitliche Sicht auf die Unternehmensinformationen erhalten und effizient zusammenarbeiten können.
Kollaborationsmöglichkeiten
Selbstbedienungs-BI-Software sollte es ihren Nutzern nicht nur ermöglichen, auf Daten zuzugreifen und sie zu bearbeiten, sondern auch die gewonnenen Erkenntnisse mit Kollegen zu teilen. Self-Service-BI-Software unterstützt diese Fähigkeit durch die gemeinsame Nutzung und Einbettung von Inhalten (geplant und ad-hoc), rollenbasierte Bearbeitung von Inhalten, Warnmeldungen und Benachrichtigungen über Berichtsaktualisierungen/-änderungen usw.
Vorteile von Self-Service-BI
Neben den Vorteilen traditioneller BI-Systeme können Anwender von Self-Service-BI-Software Folgendes erwarten:
Verkürzte Zeit bis zur Einsicht
Traditionelle BI-Lösungen sind gut, solange genügend Personal für die entsprechenden Tätigkeiten vorhanden ist und die IT-Spezialisten eng mit den Geschäftsanwendern zusammenarbeiten können. Ist dies nicht der Fall, sind ein Rückstau an Aufgaben und schlechte Analysen und Berichte vorprogrammiert.
Mit Self-Service-BI-Software sind die Geschäftsanwender in der Lage, Einblicke zu erhalten, wann immer sie sie brauchen, und rechtzeitig darauf zu reagieren, ohne dass Dritte beteiligt sind.
Verringerte Abhängigkeit von IT-Teams
Self-Service-BI ist eine Win-Win-Lösung sowohl für Geschäftsanwender als auch für IT-Teams. Erstere können bei ihren datenbezogenen Aktivitäten unabhängiger sein, während letztere aufhören können, monotone Analysen und Berichte zu erstellen, und sich auf andere Aufgaben konzentrieren können - Datenpflege, Steuerung von Datenmanagementprozessen, Datenmodellierung usw.
Größere Datenkompetenz
Traditionelle BI-Systeme werden von Datenanalysten und Technikern betrieben, was die Geschäftsanwender daran hindert, ihre Fähigkeiten zum Lesen, Schreiben und Kommunizieren von Daten im Kontext auszubauen. Self-Service-BI hingegen motiviert die Geschäftsanwender, sich aktiv an den Datenanalyse-Workflows zu beteiligen, und erhöht so die Datenkompetenz, die laut Gartners Annual Chief Data Officer Survey bis 2023 für die Steigerung des Geschäftswerts unerlässlich sein wird.
Die besten Self-Service-BI-Plattformen auf dem Markt
- 100+ Datenquellenverbindungen
- Self-Service-Datenaufbereitung
- Erweiterte Analysefunktionen, einschließlich Smart Narratives, Anomalieerkennung, Text-, Sentiment- und Bildanalyse, usw.
- Natürliche Sprachverarbeitungsfunktionen
- Datensicherheit, einschließlich Datenverschlüsselung, Sicherheit auf Zeilen- und Arbeitsbereichsebene usw.
- Vorgefertigte und benutzerdefinierte Visualisierungen
- Eingebettete Analysen und Berichte
- Native mobile BI-Anwendungen für Windows, iOS und Android
- Kostenlose Version verfügbar
- Lizenzierung pro Benutzer und pro Kapazität
- Erhältlich als SaaS-Option in der Azure-Cloud und als On-Premises-Option in Power BI Report Server
- 90+ Verbindungen zu Datenquellen
- Automatisiertes Datenmanagement und erweiterte Analysen (KI-gestützte Vorhersagen, Was-wäre-wenn-Szenarien usw.)
- Visuelle Analyse- und Data Storytelling-Funktionen
- Intuitive Dashboard-Erstellung (Drag-and-Drop, Drill-Down, NLP, etc.)
- Umfassende Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen, Sicherheit auf Zeilenebene, etc.
- Eingebettete Analytik und Berichterstattung
- Bietet eine mobile Version für Android und iOS
- Kostenlose Testversion verfügbar
- Rollenbasierte Lizenzierung
- Optionen für die Bereitstellung in der Cloud und vor Ort
Qlik Sense
- Hunderte von Datenquellenverbindungen
- Suche und Konversationsanalyse
- KI-gestützte Datenverwaltung, -analyse und -visualisierung
- Vielfältige Möglichkeiten der Zusammenarbeit (persönliche Bereiche, gemeinsame Bereiche mit Benutzerkontrolle, verwaltete Bereiche, gemeinsame Entwicklung von Inhalten)
- Webclient und native Apps für iOS und Android.
- Eingebettete Analysen und Berichte
- Datensicherheit auf Zeilen- und Spaltenebene
- Flexibilität bei der Bereitstellung (vor Ort, bei allen wichtigen Cloud-Anbietern, in mehreren Clouds oder als Hybrid)
- Kostenlose Testversion verfügbar
- Lizenzierung pro Benutzer und pro Kapazität
Warum scheitert Self-Service-BI?
Keine Self-Service-BI-Governance-Strategie
Self-Service-BI kann nur dann einen Unterschied machen, wenn Datenwert, -qualität und -sicherheit nicht beeinträchtigt werden. Um Geschäftsanwendern den Datenzugriff zu gewähren und dennoch eine hohe Datenqualität und die Gesamtkontrolle über die Datenmanagement- und Analyse-Workflows zu behalten, müssen Unternehmen ihre Data-Governance-Strategie vollständig überarbeiten. Andernfalls drohen ihnen die folgenden Risiken:
- Dateninkonsistenz oder mehrere Antworten auf eine Frage aufgrund unterschiedlicher Datenmanagement- und Analyseansätze.
- Doppelter Aufwand, wenn Teams aus unterschiedlichen Geschäftsabteilungen Datenmanagementaktivitäten (Erfassung, Umwandlung, Bereinigung usw.) mit denselben Datensätzen durchführen.
- Mangelhafte Datenqualität (unvollständige Daten, unerkannte Datenfehler usw.), die zu fehlerhaften Entscheidungen führt.
- Datensicherheitsverletzungen aufgrund des Fehlens granularer Datenzugriffskontrollen, Datenmissbrauch, Offenlegung sensibler Daten usw.
- Die Dezentralisierung der BI, bei der die Abteilungen unabhängig voneinander arbeiten, unterschiedliche Richtlinien und Standards befolgen, unterschiedliche Software verwenden usw.
Widerstand der Geschäftsanwender
Self-Service-BI funktioniert, wenn die Geschäftsteams ihre Zeit dafür investieren. Self-Service-Funktionen werden jedoch nicht immer gern gesehen, da die Fachanwender zu sehr an pixelgenaue Berichte gewöhnt sind, die von speziellen Teams erstellt werden, oder sich aufgrund ihrer unzureichenden Kenntnisse unsicher fühlen. Um dieses Risiko zu mindern, empfehlen wir die Einhaltung der folgenden Praktiken:
- Beteiligen Sie alle Stakeholder und Anwender von der Planungsphase an am Projekt zur Einführung von Self-Service-BI.
- Zuweisung von Zeit und Ressourcen für die Benutzerschulung und das Onboarding, denn auch wenn die Software eine intuitive Benutzeroberfläche bietet, benötigen die Endbenutzer dennoch einige Zeit, um sich mit ihr vertraut zu machen.
- Finden Sie einen starken geschäftlichen Sponsor, der die Self-Service-BI-Implementierung leitet und zu dem die Geschäftsanwender aufschauen können oder an den sie sich wenden können, wenn Probleme auftreten.
Zusammenfassend: Aufbau einer agilen Self-Service-BI-Lösung
Während man sich mit dem Konzept der Self-Service-BI und seinen Versprechungen beschäftigt, könnte man meinen, dass die Lösung alle Antworten hat und ein Allheilmittel für alle BI-Herausforderungen ist. Aus den obigen Ausführungen geht jedoch klar hervor, dass sich den Anwendern auf dem Weg zum tatsächlichen Nutzen viele Hürden in den Weg stellen können. Abschließend möchten wir Ihnen eine Reihe von Best Practices vorstellen, die den Erfolg von Self-Service-BI sicherstellen:
- Befähigen Sie Ihre Geschäftsanwender mit einer Reihe ausgewählter Tools für den Zugriff auf und die Bearbeitung von Daten.
- Ausbilden - Schaffen Sie eine kollaborative Umgebung und machen Sie Ihre Mitarbeiter zu Befürwortern von Self-Service-BI, indem Sie die Lücke bei der Datenkompetenz mit einem Schulungsprogramm und einer soliden Unterstützung für neue Benutzer schließen.
- Verwaltung - Richten Sie die Kontrolle über die Datenmanagement- und Analyse-Workflows ein und behalten Sie sie bei, um die Mitarbeiter zu ermutigen, die BI-Funktionen zu nutzen.
- Machen Sie Self-Service-BI zu einer Evolution, nicht zu einer Revolution - Sie können die Menschen nicht zwingen, Self-Service-BI zu nutzen, aber Sie können sie sorgfältig an die Wertschätzung von Self-Service-BI und die schrittweise Übernahme heranführen.
