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Die wichtigsten Vorteile von Self-Service-BI für Unternehmen
Self-Service-BI-Tools bieten Unternehmen wesentliche Vorteile: schnellere Entscheidungsfindung, organisatorische Effizienz, verbesserte Zusammenarbeit und geringere Kosten.
In der heutigen, von Analysen geprägten Geschäftswelt kämpfen Unternehmen aller Größenordnungen um ihre Wettbewerbsfähigkeit und setzen auf Business Intelligence (BI) Tools mit Self-Service-Funktionen, um ihre Produktivität zu steigern.
Einige von ihnen verfügen über hochentwickelte Datenteams, während andere sich auf BI-Tools verlassen, die ihnen den Weg weisen. Letztere machen oft den Fehler, sich auf den unmittelbaren Bedarf zu konzentrieren, wodurch die Skalierbarkeit zu einem Problem werden kann.
Die Unternehmen mit ausgefeilten Datenteams und technischen Strukturen schauen eher nach vorne, da sie wissen, dass sich die geschäftlichen Anforderungen und technischen Möglichkeiten ständig weiterentwickeln.
„Es gibt ein wachsendes Interesse an Self-Service-Analysen, das durch die sich ändernden Geschäftsanforderungen angetrieben wird. Aber die Ermöglichung von Self-Service im gesamten Unternehmen erfordert mehr als nur die Bereitstellung von benutzerfreundlichen Tools“, sagt Lakshmanan Chidambaram, President of Americas Strategic Verticals beim IT-Unternehmen Tech Mahindra. „Es geht um die Verfügbarkeit von sauberen und gebrauchsfertigen Daten im gesamten Unternehmen, die als eine Single Version of Truth dienen können.“
Unternehmen, die Analyse- und BI-Tools implementieren, können von folgenden Vorteilen bei Self-Service-BI profitieren.
1. Verbesserte Entscheidungsfindung
Der Hauptgrund für Unternehmen, in BI und Business Analytics zu investieren, ist die Verbesserung der Entscheidungsfindung. Self-Service-BI demokratisiert dies, aber die Daten müssen leicht zugänglich sein und ihre Qualität muss für den jeweiligen Anwendungsfall geeignet sein – daher der Aufstieg von Dateningenieuren, die Datenpipelines erstellen, welche BI- und Analyseplattformen speisen.
„COEs [Anm. Centers of Excellence] können für jede Unternehmensgruppe eine eigene Discovery-Umgebung einrichten, um eine End-to-End-Discovery von BI-Funktionen oder Datenanalysen zu ermöglichen“, erläutert Sree Majji, Senior Vice President bei Apexon, einem im Silicon Valley ansässigen Unternehmen für professionelle Datentechnik (früher Infostretch). „Außerdem können zweckbestimmte Plattformen für vollständig geregelte und weniger geregelte BI-Umgebungen eingerichtet werden.“
All dies kann jedoch mit unerwarteten Kosten verbunden sein – die Kosten für Softwarelizenzen, Hardware, Entwicklung und Wartung können laut Majji bis zum Fünf- oder Zehnfachen der ursprünglichen Anschaffungskosten betragen.
2. Effizienz und Flexibilität steigern
Sowohl das Unternehmen als auch die IT-Abteilung begrüßen Self-Service, da die Mitarbeiter des Unternehmens es leid sind, auf die IT-Abteilung zu warten, um neue Berichte oder Dashboards zu erstellen. Umgekehrt hat die IT-Abteilung alle Hände voll zu tun, den Betrieb am Laufen zu halten und sich mit immer komplexeren IT-Stacks auseinanderzusetzen, während die Datenteams lieber an schwierigen Problemen arbeiten.
Self-Service-BI steigert die Effizienz des Unternehmens, da mehr Mitarbeiter durch benutzerfreundliche visuelle Tools und KI-gestützte Suchfunktionen, die schnell Informationen liefern, Zugang zu den Daten erhalten.
Die Nutzung dieser Vorteile ist eine Frage der Technologie, der Prozesse und der Menschen, obwohl man leicht davon ausgehen kann, dass ein Self-Service-BI-Tool Veränderungen bewirkt, ohne zu überlegen, wie.
„Ob sich Ihre Teams darauf einstellen, ihre eigenen Daten auszuwerten und ihre eigenen Berichte zu erstellen, hängt stark von der Unternehmenskultur ab“, sagt Joseph Harisson, Mitbegründer des IT-Dienstleistungsunternehmens IT Companies. „Die übliche Arbeitsweise vieler erfahrener Unternehmen ist möglicherweise nicht mit einer Self-Service-Methode vereinbar.“
3. Zusammenarbeit ermöglichen
Verschiedene Menschen interpretieren Analyseergebnisse unterschiedlich, weshalb Augmented-Analytics-Plattformen Datenvisualisierungen mit Unterstützung von KI zur Verfügung stellen. Erfahrene Datenexperten schätzen ein gewisses Maß an Datenkompetenz im gesamten Unternehmen, da dies eine effektivere Zusammenarbeit zwischen Datenexperten und Nicht-Datenexperten ermöglicht.
Die Realität sieht so aus, dass der durchschnittliche Geschäftsanwender nicht wie ein Datenanalyst denkt, obwohl er schnell herausfindet, dass bessere Abfragen bessere Antworten ermöglichen, wenn er eine BI-Plattform verwendet. Aus diesem Grund schlagen Augmented-Analytics-Plattformen beliebte Suchvorgänge vor, und dennoch sind Tools kein vollständiger Ersatz für das Denken. Im Laufe der Zeit verbessern Nicht-Datenexperten ihre Fähigkeiten, indem sie einfach Self-Service-BI verwenden, vorausgesetzt, die Schnittstelle ist einfach genug.
Einer der Gründe, warum einige Anbieter wie Sisense Datenteams dazu ermutigen, alle Mitarbeiter zur Analyse zu motivieren, ist, dass dies eine bimodale Datenanalyse erleichtert. Geschäftsanwender können einfache Analysen durchführen, während Datenexperten sich mit den schwierigen Analysen befassen können.
„Der beste Ansatz ist die Einrichtung eines BI COE, das Self-Service-BI-Funktionen und -Tools definiert“, sagt Majji.
4. Kosten senken und finanzielle Vorteile genießen
Das traditionelle BI-Modell, bei dem einmalige Berichte angefordert werden, ist teuer und ineffizient. Häufig fordern die Fachabteilungen von der IT-Abteilung einen Bericht an, der nicht ihren Vorstellungen entspricht, entweder weil die Fachabteilung ihre Anforderungen schlecht formuliert oder die IT-Abteilung die Wünsche der Fachabteilung falsch interpretiert hat.
Dann können Wochen oder Monate vergehen, bis die IT den Bericht liefert. Es folgen Anfragen nach weiteren Berichten. In der Zwischenzeit sind alle Beteiligten in Zeitnot. Das Unternehmen will sofort Antworten, und die IT-Abteilung ist zu beschäftigt, um Berichte oder Dashboards in Echtzeit zu erstellen.
Self-Service-Analysen beschleunigen die Entscheidungsfindung auf Unternehmensebene, wodurch der mit BI verbundene traditionelle Overhead reduziert wird. Oft geht es bei den Abfragen um bestimmte Arten von Unternehmensleistungen, zum Beispiel warum sich ein bestimmtes Produkt an einem Standort besser verkauft als an einem anderen oder warum so viele Waren mit einer niedrigen oder unterdurchschnittlichen Gewinnspanne liquidiert werden müssen. Self-Service-BI hilft den einzelnen Abteilungen, Kosten und Ergebnisse zu optimieren. Wenn sich Unternehmen in einer Rezession befinden, gewinnen Kostensenkungen und Effizienz an Bedeutung.
„Self-Service-Analyse-Tools können eine großartige Möglichkeit sein, die Datenanalyse der Benutzer zu verbessern und dabei die Kosten niedrig zu halten und den ROI leicht aufzuzeigen“, sagt Chidambaram. „Wir gehen davon aus, dass diese Kategorie in den kommenden Jahren mit zusätzlichen Angeboten und Innovationen stärker wachsen wird: Self-Service-Analytik, KI und schließlich die Einbindung von KI in Prozesse, um operative Exzellenz zu erreichen.“
