Self-Service Business Intelligence (Self-Service BI)

Was ist Self-Service Business Intelligence (Self-Service BI)?

Self-Service Business Intelligence (BI) ist ein Ansatz zur Datenanalyse, der es Geschäftsanwendern ermöglicht, auf Datensätze zuzugreifen und sie zu untersuchen, auch wenn sie keine Erfahrung mit BI oder verwandten Funktionen wie Data Mining und statistischer Analyse haben. Mit Self-Service BI-Tools können Benutzer Daten filtern, sortieren, analysieren und visualisieren, ohne die BI- und IT-Teams eines Unternehmens einzubeziehen.

Unternehmen implementieren Self-Service BI-Funktionen, um es ihren Mitarbeitern – von der Geschäftsleitung bis hin zu den Mitarbeitern an der Basis – zu erleichtern, nützliche Erkenntnisse aus den in BI-Systemen gesammelten Daten zu gewinnen. Das Hauptziel besteht darin, fundiertere Entscheidungen zu treffen, die sich in positiven Geschäftsergebnissen niederschlagen, wie zum Beispiel in höherer Effizienz, besserer Kundenzufriedenheit und höheren Umsätzen und Gewinnen.

Bei der Implementierung dieser BI-Funktionen ist zu beachten, dass für die Arbeit mit der Datenanalyse zwar kein großes technisches Know-how erforderlich ist, der Benutzer jedoch über das geschäftliche Wissen und die Erfahrung verfügen sollte, um zu wissen, welche Fragen er stellen muss, wie er auf die Antworten reagieren muss und – vielleicht am wichtigsten – welche Fragen er als nächstes stellen muss.

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

Bei traditionellen BI-Tools und -Prozessen übernimmt das BI-Team oder die IT-Abteilung die Datenanalyse für die Geschäftsanwender. Bei diesem Ansatz fordern die Benutzer neue analytische Abfragen an, die ein BI-Analyst oder ein anderer BI-Experte für sie schreibt und ausführt. In ähnlicher Weise fragen die Benutzer nach neuen Berichten und BI-Dashboards, in der Regel über einen von BI-Mitarbeitern initiierten Prozess der Anforderungserfassung.

Sobald ein Projekt genehmigt ist – was in manchen Fällen Wochen dauern kann – bereitet das BI-Team die erforderlichen Daten vor oder arbeitet gegebenenfalls mit der IT-Abteilung zusammen, um sie aus den Quellsystemen zu extrahieren, zu transformieren und zu bereinigen und in ein Data Warehouse oder einen anderen Datenspeicher zu laden. Anschließend erstellt das BI-Team Abfragen, um die gewünschten Analyseergebnisse zu erhalten, und entwirft ein Dashboard oder einen Bericht, um die Informationen anzuzeigen.

Eine Self-Service BI-Umgebung hingegen ermöglicht es Unternehmensanalysten, Führungskräften und anderen Benutzern, selbst Abfragen durchzuführen und ihre eigenen Datenvisualisierungen, Dashboards und Berichte zu erstellen. Da einige dieser Benutzer möglicherweise technisch nicht versiert sind, muss die Benutzeroberfläche der Self-Service-Analysesoftware unbedingt intuitiv und einfach zu bedienen sein. Self-Service BI-Systeme sollten jedoch sowohl den Bedürfnissen von Gelegenheitsnutzern, die vielleicht nur Daten ansehen möchten, als auch von technisch versierten Nutzern gerecht werden.

Es sollten Schulungen durchgeführt werden, damit die Self-Service-Benutzer verstehen, welche Daten verfügbar sind und wie sie abgefragt und für datengestützte Geschäftsentscheidungen genutzt werden können. In vielen Fällen unterstützen die Mitglieder des BI-Teams die Benutzer bei Bedarf auch laufend und fördern die besten BI-Verfahren im gesamten Unternehmen.

Was sind die Vorteile von Self-Service BI?

Der erweiterte Datenzugriff und die Analysemöglichkeiten, die Self-Service BI bietet, können Unternehmen auf vielfältige Weise zugutekommen. Zu den Vorteilen gehören:

• Bessere Nutzung von BI- und IT-Ressourcen. Da Geschäftsanwender ihre eigenen Ad-hoc-Analysen erstellen können, entlastet Self-Service BI die BI- und IT-Teams eines Unternehmens von der Erstellung der meisten Abfragen, Visualisierungen, Dashboards und Berichte. Dadurch können sie sich auf andere Aufgaben konzentrieren, die mehr technische Fähigkeiten erfordern, wie zum Beispiel die Aufbereitung von Datensätzen für Geschäftsanwender und die Erstellung komplexer Abfragen.
• Schnellere Datenanalyse und Entscheidungsfindung. Self-Service-Funktionen tragen dazu bei, Engpässe in BI-Programmen zu verringern, indem die Analysearbeit auf die Geschäftsanwender statt auf eine kleine Anzahl von BI-Experten verlagert wird. Das wiederum beschleunigt die Geschäftsprozesse, da die Benutzer die Daten schneller analysieren und dann Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen können.
• Eine datengesteuerte Organisation. Da immer mehr Führungskräfte, Manager und Mitarbeiter BI-Tools nutzen, können Self-Service-Systeme dazu beitragen, eine datengesteuerte Unternehmenskultur zu schaffen, sowohl in der Führungsetage als auch im operativen Geschäft. Mitarbeiter und Manager müssen die Möglichkeiten von Self-Service Business Intelligence und Datenanalyse verstehen, lernen, die neuen Ressourcen zu nutzen, die ihnen zur Verfügung stehen, und das Ganze in ihr tägliches Denken einbeziehen.
• Eine Single Source ot Truth. In vielen Unternehmen führt die selbst durchgeführte Datenanalyse zu einem Kampf der Tabellenkalkulationen, bei dem viele Antworten auf dieselben oder ähnliche Fragen gegeben werden, ohne dass klar ist, welche richtig ist. Eine gut strukturierte Self-Service BI-Umgebung vereinheitlicht geprüfte Quelldaten und bietet Standards für die Analyse, die von allen übernommen werden können, sowie Self-Service BI-Tools für deren Umsetzung, was zu einheitlicheren Ergebnissen führt.
• Wettbewerbsvorteile. Die erweiterte Nutzung von Daten und die beschleunigte Entscheidungsfindung können ein Unternehmen insgesamt flexibler machen, was dabei unterstützt einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu schaffen oder zu erhalten – insbesondere, wenn die Nutzung von Self-Service-Tools umfangreicher und erfolgreicher ist als ähnliche Bemühungen von Konkurrenten.

Was sind die Nachteile von Self-Service BI?

Self-Service BI-Implementierungen stellen Unternehmen auch vor verschiedene Herausforderungen. Zu den Hürden, die einer erfolgreichen Self-Service-Initiative im Wege stehen, gehören:

• Mangelnde Akzeptanz durch die Geschäftsanwender. Wie bei traditionellen BI-Umgebungen kann auch bei Self-Service BI der Widerstand von Führungskräften und Managern, die ihre Entscheidungen weiterhin auf ihr eigenes Wissen und ihre Intuition stützen wollen, ein Hindernis darstellen. Self-Service BI-Anwendungen, die nicht über benutzerfreundliche Schnittstellen verfügen, können die Akzeptanz durch die Benutzer ebenfalls beeinträchtigen.
• Ungenaue Analyseergebnisse. Self-Service-Abfragen können aufgrund von unvollständigen Datensätzen oder Datenfehlern, die nicht erkannt und behoben werden, schlechte Ergebnisse liefern. Es besteht auch das Risiko inkonsistenter Informationen, wenn verschiedene Benutzer mit unterschiedlichen Versionen derselben Daten arbeiten oder diese auf unterschiedliche Weise filtern und für die Analyse aufbereiten. Diese Probleme können zu Verwirrung über die BI-Ergebnisse und letztlich zu fehlerhaften Entscheidungen führen.
• Datensicherheit, Datenschutz und ethische Fragen. Der erweiterte Datenzugriff, den Self-Service BI bietet, kann zu Problemen führen, wenn keine strengen Datensicherheitsmaßnahmen und keine wirksamen Richtlinien für die Datenverwaltung eingeführt werden. So können beispielsweise unbefugte Benutzer auf sensible Daten zugreifen oder Daten auf eine Art missbrauchen, die gegen Datenschutzbestimmungen und Ethikstandards verstößt.
• Unkontrollierte Einsätze. Self-Service BI-Umgebungen können ohne ein gewisses Maß an zentraler Überwachung und Kontrolle durch das BI-Team chaotisch werden. Wenn Geschäftseinheiten BI-Systeme auf eigene Faust einsetzen, können inkonsistente Datensilos, mehrere BI-Tools und ausufernde Kosten eine effektive und effiziente Skalierung der Self-Service-Funktionen erschweren.

Um solche Herausforderungen zu vermeiden oder zu überwinden, muss ein Unternehmen mit einer gut geplanten BI-Strategie beginnen, einschließlich einer soliden BI-Architektur, die Technologie- und Governance-Standards festlegt. Diese grundlegenden Elemente können dazu beitragen, dass das Unternehmen über die richtigen Datensätze und die Infrastruktur verfügt, um die unternehmensweite Nutzung von Self-Service BI-Tools zu unterstützen.

Darüber hinaus sollte ein BI-Schulungsprogramm die Mitarbeiter nicht nur in der Nutzung von Self-Service-Systemen schulen, sondern auch darin, wie sie die benötigten Geschäftsdaten finden und effektive Datenvisualisierungen, Dashboards und Berichte erstellen können. In der Zwischenzeit sollte die Data-Governance-Richtlinie die wichtigsten Datenqualitätsmetriken, die Richtlinien für die Datenverwaltung, den Datenzugriff und die Datennutzung, die Verfahren für die gemeinsame Nutzung von Berichten und Dashboards sowie die Einhaltung der Datensicherheit und des Datenschutzes festlegen.

Beispiele für Self-Service BI-Tools

Qlik, Tableau und Tibco waren unter den ersten Anbietern von Self-Service BI- und Datenvisualisierungs-Tools. Inzwischen bieten auch Softwareanbieter, die früher traditionelle BI-Tools für erfahrene Analysten anboten, Self-Service-Produkte an. Das Marktforschungsunternehmen Gartner charakterisiert eine moderne Analyse- und BI-Plattform als eine Reihe von benutzerfreundlichen Tools, die den gesamten Datenanalyse-Workflow unterstützen, wobei der Schwerpunkt auf Self-Service-Funktionen und erweiterten Analysefunktionen liegt, die den Benutzern bei der Suche, Aufbereitung und Analyse von Daten helfen.

Zu den Anbietern von Self-Service BI-Plattformen gehören:

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

Salesforce, das Tableau im Jahr 2019 übernommen hat, bot auch seine eigene BI-Software an, die jetzt aber in die Tableau-Produktlinie integriert ist. Information Builders war ebenfalls ein bedeutender BI-Anbieter, bevor Tibco das Unternehmen Anfang 2021 aufkaufte.

Die Self-Service BI-Tools der einzelnen Anbieter unterscheiden sich in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit, Ausgereiftheit und Funktionen. Einige Plattformen werden beispielsweise in erster Linie für einfache Dashboards und Visualisierungen verwendet und weniger für kompliziertere Datenanalysen und damit verbundene Aufgaben, wie zum Beispiel Self-Service-Datenaufbereitung, Datenermittlung und interaktive visuelle Erkundung.

Gemeinsame Merkmale von Self-Service BI-Tools

Zu den Kernfunktionen von Self-Service BI-Software gehören Ad-hoc-Abfragen, Datenvisualisierung, Dashboard-Design und Berichterstellung. Die Software kann als einfaches Self-Service Berichts-Tool von Führungskräften und operativen Mitarbeitern genutzt werden, die nur bestimmte Informationen sehen müssen, während fortgeschrittenere Benutzer die Abfrage- und Designfunktionen nutzen können, um Analyseergebnisse mit anderen zu teilen.

Self-Service-Tools bieten darüber hinaus verschiedene andere Funktionen, entweder als Standardfunktionen oder als optionale Zusatzfunktionen. Einige dieser Funktionen sind:

• Konnektivität zu verschiedenen Datenquellen für den Zugriff auf relevante Daten.
• Funktionen zur gemeinsamen Nutzung von Daten und zur Zusammenarbeit.
• Funktionen zur Datenmodellierung und -kuratierung.
• Unterstützung für die Ausführung von BI-Anwendungen auf Mobilgeräten.
• Data Storytelling Tools zur Erstellung narrativer Präsentationen.
• Funktionen für Mapping und Geodaten.
• Software zur Datenaufbereitung und Datenkatalogisierung.
• Prädiktive Modellierung für Was-wäre-wenn-Analysen verschiedener Szenarien.

Self-Service BI-Trends

Erweiterte Analysetechnologien werden zunehmend zu Kernkomponenten von Self-Service BI-Plattformen. Dazu gehören Abfragefunktionen in natürlicher Sprache, die das Schreiben von Abfragen in SQL oder anderen Programmiersprachen überflüssig machen, sowie Algorithmen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, die relevante Daten identifizieren, die Bedeutung von Datenelementen erklären, den Datenaufbereitungsprozess automatisieren und geeignete Arten von Datenvisualisierungen vorschlagen.

Weitere bemerkenswerte Trends sind die Einführung von Low-Code- und No-Code-Entwicklungs-Tools durch die Anbieter, um den Prozess der Erstellung von BI-Anwendungen zu vereinfachen, sowie die Erweiterung der BI-Plattformen um die Unterstützung von Multi-Cloud-Umgebungen.