Merkmale, Anwendung und Optionen von Self Service Business Intelligence (BI)

Self Service BI im Trend

Self Service BI zählt aktuell zu den großen Trends im Business Intelligence. Zwar haben sich Endanwender auch schon in der Vergangenheit über fehlende Funktionen, schwer bedienbare und unübersichtliche BI-Frontends, lange Abfragezeiten oder schleppende Projekte beklagt. Allerdings haben Erfolgs- und Zeitdruck auf die Fachbereiche sowie die Dynamik im Tagesgeschäft derart zugenommen, dass vielerorts die Unzufriedenheit mit den vorhandenen BI-Lösungen rasant wächst.

So erklärten beispielsweise 65 Prozent aller Fachanwender in der Umfrage „Self Service Business Intelligence“ des BARC-Partners TDWI, dass sie wegen der sich permanent ändernden geschäftlichen Anforderungen schneller auf Daten zugreifen müssten und diese flexibler/selektiver bearbeiten und auswerten wollten. 

Erfolgs- und Zeitdruck haben auf die Fachbereiche derart zugenommen, dass vielerorts die Unzufriedenheit mit den vorhandenen BI-Lösungen rasant wächst.

57 Prozent der 580 Befragten, die mehrheitlich aus den USA stammten (Europa 20 %), warfen diesbezüglich ihrer IT vor, diesen Wunsch nicht nachzukommen, sondern benötigte Berichte und Queries oftmals erst Monate später zu liefern. Fast genauso viele Nutzer beklagten den Mangel an Analysemöglichkeiten in ihrer aktuellen BI-Umgebung, die sie angesichts der Wettbewerbssituation dringend benötigten, und 47 Prozent vermissten grundsätzlich einen schnellen und zeitnahen Zugriff auf Geschäftsinformationen.

So vielfältig die Anforderungen der Nutzer sind, so sind sie sich darin einig, dass die Informationen schneller, gezielter und individueller als bisher vorliegen müssen. Self Service BI versucht dieser Entwicklung nachzukommen. 

Grundsätzlich geht es darum, über entsprechende Funktionen, Datenarchitekturen und organisatorische Rahmenbedingungen ausgewählten Anwendern die Nutzung eines BI-Software-Werkzeugs zu erleichtern und ihnen mehr Freiheit bei der Erzeugung und Auswertung von Geschäftsinformationen einzuräumen. 

Im Gegenzug kann dieses Entgegenkommen IT und BI-Verantwortliche entlasten und ihnen im Idealfall mehr Zeit und Ressourcen für strategische Vorhaben verschaffen.

Data Governance

Self-Service-BI-Vorhaben müssen sich jedoch stets im Rahmen interner und rechtlicher Vorgaben bewegen. Mehr Flexibilität und Eigenständigkeit auf Anwendungsseite darf nicht zu Lasten der Datensicherheit und Datenqualität gehen. 

Unternehmensinterne, fachübergreifende Standards sind zwingend notwendig. Diese müssen regeln, welche Maßnahmen und Verfahren die Organisationen zur Behandlung, Kontrolle und Stabilität der Daten ergreifen will, um den Daten den maximalen Informationsgehalt zu entnehmen und die bestmögliche Nutzung für die Geschäftsprozesse zu gewährleisten (Data Governance).

Im laufenden Betrieb muss der Datenadministrator in der Lage sein, die Gültigkeit von Daten, die Dateneingabe sowie Anpassungen der Daten technisch überprüfen zu können. In der Praxis bedeuten diese Vorgaben vor allem, ein durchdachtes Rollenkonzept zu schaffen, das sowohl die Abläufe und die Datennutzung regelt als auch den unterschiedlichen Bedürfnissen der Endanwender nachkommt und damit letztlich für die Akzeptanz der Self-Service-BI-Umgebung sorgt. 

Verschiedene Anforderungen verbinden sich in der Praxis mit dem Schlagwort Self Service BI. Gemein ist allen Ansätzen zur Umsetzung, dass sie nur auf Grundlage definierter interner und externer Richtlinien und Prozesse zum Datenschutz und Datennutzung erfolgen dürfen.

Wünsche der Anwender

Geht es um die Self-Service-Anforderungen seitens der Nutzer, so sind dies vor allem folgende Aspekte:

• Modifikation von Berichten und Dashboards;
• Erstellung von Berichten und Dashboards ad-hoc;
• Integration privater, lokaler Daten;
• Modifikation von Datenmodellen.

Allerdings sind die Vorkenntnisse der Nutzer unterschiedlich, wobei BI-Verantwortliche vor allem den Bedürfnissen von zwei Benutzergruppen nachkommen müssen: die kleine Gruppe der „Power User“, die über Know-how für die Analyse, Berichtserstellung und Modellverwaltung verfügt, und das große Heer der Nutzer, die vor allem auf einfache Weise Ad-hoc-Berichte erstellen möchten. 

Beiden Anwendergruppen gemein ist, dass sie bei allen Freiheitsgraden bei der Nutzung einer BI-Lösung und ihres Self-Service-Werkzeugs keine Abstriche bei der Benutzerfreundlichkeit (Usability) hinnehmen.

Modifikation von Berichten und Dashboards

Geht es um den Wunsch nach individuellen Anpassungen von Berichten und Dashboards, erwarten insbesondere Power User von einer Self-Service-BI-Lösung, dass sie mit ihr Geschäftsinformationen nach eigenen Kennzahlen filtern können. Sie wollen Analysen eigenhändig vornehmen und ihre Reports zum Beispiel durch die Berechnung und Erzeugung neuer Zahlen, Grafiken und Sichten einfach anpassen können.

Berichten und Dashboards ad-hoc

Ebenso sollen sich neue Berichte und Dashboards ohne Hilfe der IT generieren lassen. So bieten heute intuitive Werkzeuge und vordefinierte Berichts- und Dashboard-Objekte Power User die Möglichkeit, ad-hoc Berichte und Dashboards selber zu erstellen, um die Endanwender zu unterstützen. Hinzu kommen analytische Funktionen.

Technische Voraussetzung für den einen derartigen unabhängigen Berichtserstellungsprozess ist eine zentrale, semantische Schicht, welche die Komplexität der zum Teil sehr technischen Datenmodelle kapselt und für Fachbereichsanwender in eine verständliche Form übersetzt. 

So ist beispielsweise die Zahl der an die BI-Lösungen angebundenen Datenquellen nicht sichtbar und wird dem Endanwender nur noch als eine Art Bibliothek mit verfügbaren Datenobjekten präsentiert. Dies ermöglicht einen wesentlich einfacheren Zugriff auf die vielen verschiedenen Datenquellen in einem Unternehmen.

Integration privater, lokaler Daten

Eine weitere Anforderung, der eine Self-Service-Philosophie Rechnung trägt, ist die selbstständige Integration privater, lokaler Daten. Diese können zum Beispiel Excel-Dokumenten, TXT- oder CSV-Dateien oder extern bereitgestellten Datenquellen entstammen. Drei unterschiedliche Wege zur Integration dieser Daten sind dabei vorherrschend.

1. Daten werden direkt oder zusammen mit anderen Daten in ein Data Warehouse oder in andere zentrale und übergreifend genutzte Datenspeicher übertragen. Technologien zur Datenföderation können dabei auch eine Architektur ermöglichen, in der die Daten in ihren ursprünglichen Datenquellen, zum Beispiel ein ERP-System, verbleiben.

2. Metadaten von privaten, lokalen Daten können in einen oder mehrere semantische(n) Layer eingefügt werden. Der Anwender hat damit in der genutzten BI-Umgebung Zugriff sowohl auf die zentral bereitgestellten als auch die lokalen Daten für seine Berichte und Analysen.

3. Lokale Daten werden direkt über Schlüssel mit den vorhandenen Berichtsdaten verknüpft.

Modifikation oder Erzeugung von Datenmodellen

Self Service heißt für Power User, Datenmodelle selbstständig anpassen oder erzeugen zu können. Sie können so Szenarien simulieren, um beispielsweise Prognosen für künftige Geschäftsprozesse abzubilden, Statistiken über Geschäftszahlen zu erstellen oder geänderte Vertriebsstrukturen zu vergleichen. 

Technisch erfolgt die Datenmodellierung über einen Metadaten-Layer, in einer Datenbank oder auch in so genannten Sandboxes (dies entspricht einer kontrollierten Datenbank/Business-Intelligence-Umgebung). Allerdings werden viele BI-Organisationen nur restriktiv oder gar nicht gestatten, dass solche Änderung an den Datenmodellen wieder in ein Data Warehouse zurückgeschrieben werden, weil die Gefahren von Inkonsistenzen zu groß wären. 

Produktauswahl für Self Service BI

Angesichts der skizzierten technischen und organisatorischen Anforderungen, muss ein für Self Service BI gedachtes Tool oder System folgende Kriterien erfüllen:

• Ausstattung mit rollenspezifischen Funktionen (Vertrieb, Marketing, Finanzen usw.);
• einfache Nutzung;
• Grad der Flexibilität und Agilität bei der Erstellung von Berichten ad-hoc und bei Analysen;
• Design der Nutzerschnittstelle/Oberflächen (basierend auf gewohnten Designs beispielsweise von Microsoft Office oder von Apps);
• Individuelle Suchfunktionen;
• IT-unabhängiger Zugriff auf verschiedene Daten;
• Art der Datenvisualisierung (Grafiken, Corporate Designs usw.);
• Collaboration-Funktionen;
• Verfügbarkeit zusätzlicher Daten (zum Beispiel Metadaten).

Anwender werden immer ein sorgfältiges Training und Support benötigen.

Unternehmen können entsprechende Self-Service-Funktionen wie Ad-hoc-Reporting, Data Discovery/Explorative Analysis, Visual Analytics, Self-Service-Dashboards oder Datenmodellierung mit Hilfe spezieller Werkzeuge als Stand-alone-Lösung implementierten. 

Oftmals lassen sie sich die Anforderungen jedoch bereits mit existierenden BI-Plattformen umsetzen, wobei sich grundsätzlich unterschiedlich hohe Aufwände bei der Umsetzung ergeben. 

Ob Stand-alone-Lösungen oder Teil einer BI-Plattform – BI-Verantwortliche werden immer ein Vorgehensmodell und Entwicklungsmethoden für Anwender und Werkzeuge konzipieren sowie ihre Datenarchitektur analysieren und eventuell anpassen müssen. Zudem werden Anwender immer ein sorgfältiges Training und Support benötigen. 

Über die Autoren:
Sascha Alexander ist Head of Content & Marketing beim Analysten- und Beratungshaus BARC.

Patrick Keller ist Senior Analyst beim Business Application Research Center (BARC). Seine Spezialgebiete sind entscheidungsunterstützende Informationssysteme für Controlling-Anwendungen mit besonderem Schwerpunkt auf Business-Intelligence-Frontends und Web-Anwendungen.

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