Selbstbedienungs-BI: Anwendungsfälle, Funktionen und zu berücksichtigende Plattformen

Augmented Analytics-Funktionen beinhalten die Einbeziehung von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung zur Automatisierung vieler grundlegender und fortgeschrittener Datenmanagement- und Analyseinitiativen, vom Datenqualitätsmanagement bis zur Datenvisualisierung. KI-gestützte BI-Tools helfen dabei, Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen, relevante Informationen zu priorisieren und mögliche Ergebnisse bei der Erstellung von Was-wäre-wenn-Szenarien vorherzusagen.

Ein wesentliches Element einer Self-Service-BI-Lösung ist die Benutzerfreundlichkeit, die sich in einer grafischen Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche mit intuitiver Navigation, interaktiven Diagrammen und Grafiken sowie in der Unterstützung von Abfragen in natürlicher Sprache und der Generierung von Konversationen zeigt. Diese Funktionen sind für Standard- und fortgeschrittene Benutzer, wie z. B. Datenwissenschaftler, gleichermaßen wichtig, um die Erstellung von benutzerdefinierten Datentransformationen und Skripten, komplexen Datenvisualisierungen und Datenpipelines zu ermöglichen.

Eine Self-Service-BI-Lösung sollte anpassbare Berichts- und Dashboard-Vorlagen bieten, die entsprechend der Rolle des Mitarbeiters konfiguriert werden können, z. B. durch Filtern und Auswählen der Kennzahlen von Interesse und Festlegen von Aktualisierungsintervallen für automatische Datenaktualisierungen. Self-Service-BI-Benutzer sollten auch in der Lage sein, den Zeitpunkt und den Modus für den Versand von Berichten oder Dashboards festzulegen (über E-Mails, sichere Anzeigebereiche, URLs, Einbettung, mobile Berichterstattung usw.).

Semantische Datenkataloge helfen Self-Service-BI-Konsumenten, relevante Informationen mit vertrauten Geschäftsbegriffen (Kunde, Interessent, Vertrieb usw.) selbstständig zu finden. Ständig aktualisierte und gut verwaltete semantische Datenkataloge tragen dazu bei, dass alle Geschäftsanwender im gesamten Unternehmen eine einheitliche Sicht auf die Unternehmensinformationen erhalten und effizient zusammenarbeiten können.

Selbstbedienungs-BI-Software sollte es ihren Nutzern ermöglichen, nicht nur auf Daten zuzugreifen und diese zu bearbeiten, sondern die gewonnenen Erkenntnisse auch mit Kollegen über E-Mail, Slack, Microsoft Teams, Google Sheets und andere Plattformen 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, Warnungen und Benachrichtigungen über Berichtsaktualisierungen oder -änderungen.

Da Spezialisten aus verschiedenen Abteilungen Zugang zu sensiblen Unternehmensdaten erhalten, ist es für ein Self-Service-BI-Tool unerlässlich, den Datenschutz zu gewährleisten. Hier können Funktionen wie granulare Benutzerzugriffsebenen, Multi-Faktor-Authentifizierung sowie Datenmaskierung und -verschlüsselung helfen. Diese Funktionen tragen auch dazu bei, dass die Self-Service-BI-Lösung die strengsten Datenschutzgesetze und -vorschriften einhält.

Die Self-Service-BI-Plattform sollte robuste Data-Governance-Richtlinien unterstützen, die festlegen, wie Unternehmensdaten konsolidiert, aggregiert, abgerufen und unternehmensweit genutzt werden. Die Implementierung von Data Marts ermöglicht beispielsweise eine kontrollierte Verwaltung des Datenzugriffs und eine verbesserte Datenkonsistenz. Diese auf bestimmte Benutzergruppen wie Marketing-, Kundendienst- und Vertriebsteams ausgerichteten Daten-Repositories stellen alle Informationen bereit, die ein Mitglied des jeweiligen Teams benötigen könnte, ohne dass ein Überschuss entsteht.

Damit eine BI-Plattform eine hohe Leistung beibehalten und die wachsende Zahl von Benutzern gleichzeitig aufnehmen kann, sollte sie über eine flexible Architektur verfügen, fehlertolerant sein und Ressourcen sinnvoll zuweisen. Eine der Lösungen könnte die Einrichtung eines Self-Service-BI-Tools in einer Cloud-Umgebung sein. Es ist ein wertvoller Vorteil für schnell wachsende Unternehmen, da es ihnen ermöglicht, den Speicher- oder Rechenressourcenverbrauch schnell zu erhöhen oder zu verringern.