Was Self-Service-BI ist und wie man es richtig macht

Self-Service Business Intelligence oder BI steht schon seit geraumer Zeit auf der To-do-Liste vieler Unternehmen.

Vermarktet als ein Tool, das es Benutzern ohne technischen Hintergrund ermöglicht, Einblicke im Geschäftstempo zu erhalten, lässt Self-Service-BI jedoch viele Unternehmen enttäuscht zurück, wenn es um die praktische Umsetzung geht.

Fehlergeschichten gibt es zuhauf, und Unternehmen bekommen nie das, was Self-Service-BI ursprünglich versprochen hat. Das bedeutet Unabhängigkeit von der IT für Branchenanwender, um aussagekräftige und genaue Berichte zu erstellen, um das Geschäftswachstum voranzutreiben.

In diesem Blog erfahren Sie, was Self-Service-BI genau ist, warum Organisationen daran scheitern und welche Schritte Ihr Unternehmen unternehmen sollte, um eine erfolgreiche Self-Service-BI-Lösung zu implementieren.

Was ist Self-Service-BI?

Self-Service-BI-Definition

Self-Service-BI wird oft als eine Form von BI definiert, die einfach zu verwendende BI-Tools verwendet, um technisch nicht versierten Geschäftsanwendern (Vertrieb, Finanzen, Marketing oder Personalabteilung) den direkten Zugriff auf Daten zu ermöglichen und sie selbst zu erkunden .

Self-Service-BI unterscheidet sich von herkömmlicher BI, die der IT- oder BI-Abteilung als zentrale Funktion gehört. Im traditionellen Ansatz sind es diese Teams, die für alles verantwortlich sind. Sie bereiten die erforderlichen Daten vor, speichern und sichern sie, erstellen Datenmodelle, erstellen Abfragen und erstellen Visualisierungen für Endbenutzer, nachdem sie ihre Anforderungen gesammelt haben.

Die Idee der Self-Service-BI ist eng mit der Datendemokratisierung verbunden, die darauf abzielt, jedem in einer Organisation den Zugriff auf und die Nutzung von Daten zu ermöglichen. Der ultimative Zweck besteht darin, mehr Erkenntnisse auf Organisationsebene zu generieren und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Hauptvorteile von Self-Service-BI

• Schnellere Einblicke – Die Verlagerung der Kontrolle auf die Endbenutzer bedeutet, dass zeitaufwändige Phasen des traditionellen BI-Prozesses übersprungen werden. In der Self-Service-BI müssen Endbenutzer nicht Tage oder sogar Wochen warten, bis ihr Bericht nach der Erhebung und Genehmigung endlich live geht. Sie müssen sich auch nicht mit dem langwierigen Change-Request-Management-Prozess auseinandersetzen, wenn sie feststellen, dass mehr visuelle Elemente erforderlich sind. Dies liegt daran, dass sie Daten im Handumdrehen zerhacken, optimieren und hinzufügen können, um wichtige Trends, Muster oder Anomalien aufzudecken.
• Verbesserte Betriebseffizienz – Indem Geschäftsanwender mit gründlichem Domänenwissen in die Lage versetzt werden, ihre eigene Datenanalyse auf Ad-hoc-Basis durchzuführen, liefert Self-Service-BI qualitativ hochwertigere Erkenntnisse und befreit die IT- oder BI-Teams von Routineaufgaben im Zusammenhang mit Daten. Stattdessen können sich diese Teams auf schwierigere Probleme konzentrieren, wie z. B. das Einrichten von Datenpipelines, um bereinigte und transformierte Daten zum richtigen Zeitpunkt an das richtige Ziel zu bringen, und die Aufrechterhaltung wichtiger Data-Governance-Prozesse.
• Kostensenkung – Abgesehen von der Optimierung der IT- und BI-Funktionen für Zeit- und Kosteneinsparungen gehen viele Anwender von Self-Service-BI noch einen Schritt weiter. Sie rüsten Fachexperten mit Wissen und Werkzeugen für die Durchführung fortschrittlicher Datenanalysen aus. Mit anderen Worten, sie bilden Citizen Data Scientists aus, die wissen, wie man ML-gesteuerte Vorhersagen erstellt, die für das Geschäft von entscheidender Bedeutung sind. Da Data-Science-Talente einen hohen Preis haben, ist diese Art von Investition wahrscheinlich eine der besten, die ein datengesteuertes Unternehmen tätigen kann.

Kernfunktionen von Self-Service-BI-Tools

Um die oben erwähnten leistungsstarken Vorteile von Self-Service-BI zu ermöglichen, sollten Self-Service-BI-Tools die folgenden wesentlichen Merkmale aufweisen:

• Datenkonnektoren , die die Integration von Self-Service-BI-Tools mit Datenbanken, CRM, ERP, Marketinganalysen, Finanzsoftware und anderen On-Prem- und Cloud-Systemen ermöglichen, um Analyseanforderungen auf die effizienteste Weise zu erfüllen.
• Umfassende Berichtsfunktionen , die von vorgefertigten Berichten in Buchqualität mit anpassbaren Einstellungen bis hin zu Ad-hoc-Drilldowns reichen und es Benutzern ermöglichen, die Verteilung zu planen oder die Ergebnisse in Teilmengen für verschiedene Zielgruppen aufzuteilen.
• Intuitive Drag-and-Drop- oder klickbasierte Benutzeroberfläche , mit der Benutzer Datenfelder und visuelle Elemente auswählen und per Drag-and-Drop in den Berichtsbereich ziehen können, um sie zu erkunden und Geschichten zu erzählen.
• Datenvisualisierungsvorlagen , die den Prozess der Erstellung von Dashboards basierend auf Benutzerpräferenzen und -bedürfnissen vereinfachen.

Viele Unternehmen bringen ihre Self-Service-BI auf die nächste Stufe, indem sie sie mit Funktionen in Data Science und maschinellem Lernen anreichern. Erweiterte Analyseplattformen ermöglichen es Benutzern, mehr Daten zu entdecken, nicht charakterisierte Datensätze auszuwerten und Was-wäre-wenn-Szenarien zu erstellen. Auf diese Weise kann das Unternehmen so schnell wie möglich auf seine sich ändernden Anforderungen reagieren und ein Höchstmaß an Agilität erreichen.

Warum Unternehmen an Self-Service-BI scheitern

1. Unrealistische Erwartungen

Ein Unternehmen, das gerade erst anfängt, unerfahrenen Benutzern Daten zuzuwerfen, sieht sich einem ernsthaften Risiko von Berichten schlechter Qualität ausgesetzt. Es ist ein großer Glücksfall, wenn diese Benutzer mit unterschiedlichen Qualifikationen mit nicht falsch interpretierten Daten landen, ohne zuvor die Grundlagen der Berichterstellung gelernt zu haben.

Beispielsweise könnte ein zufriedener Benutzer, der seinen ersten Bericht über den Gesamtumsatz in einem historischen Zeitraum erstellt, am Ende Durchschnittszahlen anstelle einer SUMME erhalten, ohne etwas über Standardaggregationen für verschiedene Kennzahlen zu wissen. Oder im Gegenteil, sie können überhöhte Zahlen vorlegen. Es besteht auch das Risiko einer Dateninkonsistenz, die sich auf gewichtete Durchschnitte auswirken kann, wenn sie mit unterschiedlichen Granularitätsstufen angezeigt werden müssen.

Darüber hinaus kann sich ein Nicht-Power-User mit nur einer beiläufigen Analyse zufrieden geben, die seine anfänglichen Überzeugungen bestätigt hat. Die Bestätigungs- oder Rosinenpickerei-Falle ist etwas, dessen sich ein ungeschulter Benutzer nicht unbedingt bewusst ist, insbesondere wenn er unter Druck steht, ein bestimmtes Muster zu erklären.

2. Chaos melden

Self-Service-BI bedeutet nicht, dass keine IT-Beteiligung erforderlich ist. Benutzer mit Daten herumspielen zu lassen, ohne von der IT kontrolliert zu werden, führt in der Regel zu Anarchie bei der Berichterstattung.

Ohne Governance könnte es redundante Berichte von verschiedenen Benutzern geben, die in Silos arbeiten und dieselbe Analyse liefern, oder Berichte von verschiedenen Benutzern, die dieselben Metriken analysieren, aber unterschiedliche Filter verwenden und daher widersprüchliche Ergebnisse liefern. Berichte aus verschiedenen Abteilungen können sich auf unterschiedliche Namenskonventionen für Menge, Wert oder Zeit stützen oder dieselben Begriffe, aber nicht unbedingt dieselbe Definition verwenden. Mehrere Versionen derselben Datenbank, Fehler in Datenbanken, die nie behoben werden, die Erstellung von Objekten, die nur einmal verwendet werden … Die Liste ist endlos.

Governance ist nichts, was eine datengesteuerte Organisation in der Welt des Self-Service boykottieren kann. Egal wie sehr ein Unternehmen Benutzer davon befreien möchte, ihre eigenen Analysen durchzuführen, die IT muss immer noch einbezogen werden, um eine hohe Datenqualität und -konsistenz aufrechtzuerhalten.

3. Mangelnde Annahme

Die Wahrheit ist, dass nicht jeder gerne hart arbeitet. Die meisten Geschäftsanwender möchten nur ein einfaches Dashboard, das ihnen die Zahlen anzeigt. Wertvolle Erkenntnisse liegen jedoch oft tiefer und gehen über die reine Analyse der Unternehmensleistung hinaus.

Ein weiterer psychologischer Faktor, der eine effiziente Self-Service-BI behindern kann, ist der Widerstand gegen Veränderungen. Es ist nicht ungewöhnlich, dass viele Organisationen in den frühen Phasen ihrer Self-Service-BI-Reise frustrierte Geschäftsbenutzer sehen, die zu BI oder IT zurückkehren, um einen Bericht anzufordern, wie sie es in den guten alten Zeiten getan haben. Ältere Ansätze sind sicherer.

Unfreundliche Setups der Self-Service-BI-Umgebung können ebenfalls ein Problem darstellen. Was für IT- oder BI-Teams wie ein benutzerfreundliches Tool zum Sammeln und Verfeinern von Ergebnissen erscheinen mag, kann für einen gelegentlichen Benutzer ohne technische Kenntnisse eine überwältigende und demotivierende Menge an Funktionen bieten. Pivotal-Tabellen und Tabellenkalkulationen mögen langweilig sein, aber Benutzer kehren schnell zu ihnen zurück, wenn sie nicht weiterkommen.

10 Tipps von ITRex zur erfolgreichen Implementierung von Self-Service BI

Nachfolgend finden Sie eine Liste der wichtigsten Erkenntnisse aus der Erfahrung von IRex beim Aufbau effizienter Self-Service-BI-Tools sowohl für kleinere als auch für große Unternehmen, einschließlich für den weltweit führenden Einzelhändler mit 3 Millionen Geschäftsanwendern (lesen Sie hier mehr über dieses Projekt):

1. Legen Sie Ihre Self-Service-BI-Strategie fest

Sie müssen zunächst definieren, was Sie mit Self-Service-BI erreichen möchten, sei es so einfach wie die Reduzierung verzögerter Berichte oder die Bereitstellung von unternehmensweitem Datenzugriff. Self-Service kann für verschiedene Menschen alles bedeuten, daher sollten Sie sich über Ihr Projekt im Klaren sein. Es ist auch wichtig, frühzeitig den Umfang der Implementierung, die Arten von Benutzern, ihre technischen Fähigkeiten und Ihre Erwartungen an die Ergebnisse zu verstehen.

2. Halten Sie alle Beteiligten während des gesamten Projekts an Bord

Sie sollten sich darüber im Klaren sein, wonach Ihre Stakeholder in Daten suchen und was ihre datenbezogenen Erfolgsmetriken sind. Befragen Sie sie, um ihre Funktionalität, Benutzerfreundlichkeit, Benutzererfahrung und andere Eingaben zu sammeln. Bitten Sie sie dann während der Iteration kontinuierlich um Feedback. Sie stellen nicht nur sicher, dass Sie ein relevantes Self-Service-BI-Tool erstellen, sondern geben Ihren Stakeholdern auch ein Gefühl der Eigenverantwortung und verbessern ihr Engagement.

3. Beziehen Sie die IT-Abteilung ein

Dies ist auch wesentlich. Ihre IT verfügt über alle Informationen zu Ihrer Datenumgebung, vorhandenen Datenquellen, vorhandenen Data-Governance-Kontrollen und Datenzugriffsverwaltung. Sie helfen Ihnen bei der Auswahl oder beim Aufbau einer Self-Service-BI-Lösung, die in Bezug auf den Benutzerzugriff und die Integration neuer Datenquellen einfach zu warten, zu überwachen und zu verwalten ist.

4. Richten Sie eine robuste Governance ein

Self-Service-BI-Governance umfasst Folgendes:

Data-Governance-Richtlinien und -Verfahren, um sicherzustellen, dass Ihre Daten konsistent, vollständig, integral, genau und aktuell sind. Hier müssen Sie eine umfassendere Datenmanagementstrategie entwickeln und als Teil davon führende Praktiken im Master- und Metadatenmanagement übernehmen

• Governance von Geschäftskennzahlen, um sie in Ihrer Self-Service-BI-Umgebung einheitlich zu definieren und Abweichungen auszuschließen
• Governance von Berichten, um ein Verfahren für ihre Qualitätsvalidierung festzulegen
• Datensicherheit, um zu definieren, wer Zugriff auf welche Daten in Ihrer Self-Service-BI erhält, und um die Datenherkunft festzulegen

5. Wählen Sie das richtige Werkzeug aus

Es gibt keine One-size-fits-all-Strategie. Ihre Benutzer haben unterschiedliche Bedürfnisse und Fähigkeiten, auf die Ihr Tool genau eingehen sollte. Wahrscheinlich müssen Sie Flexibilität und Raffinesse in Einklang bringen, damit Ihre Benutzer neue Fragen stellen und gleichzeitig unabhängig bleiben können. Eine benutzerdefinierte Self-Service-BI-Lösung erleichtert dies.

6. Etablieren Sie eine Single Source of Truth

Als Teil der Lösungsarchitektur wird eine Single Source of Truth implementiert, um die Entscheidungsfindung auf der Grundlage derselben Daten zu ermöglichen. Zu diesem Zweck bauen Unternehmen ein Data Warehouse oder eine andere Art von zentralem Repository auf, das eine 360-Grad-Sicht auf alle ihre Daten aus mehreren Quellen bietet und den Datenzugriff, die Analyse, die Anreicherung und den Schutz viel einfacher und effizienter macht. Die Investition lohnt sich.

7. Benutzer schulen

Drei Arten von Schulungsprogrammen für Endbenutzer sind ein Muss: 1. Datenanalyse und -visualisierung, 2) die Grundlagen zum Zusammenführen von Daten und Erstellen von Datenmodellen und 3) kontinuierliches Peer-to-Peer-Training.

8. Bauen Sie eine Gemeinschaft auf

Es ist sehr hilfreich, wenn Sie entweder ein Kompetenzzentrum einrichten oder eine Experten-Community für Slack oder Teams haben, damit Ihre Endbenutzer wissen, wohin sie gehen müssen, um Wissenslücken zu schließen.

9. Erwägen Sie die Einbettung von BI-Spezialisten in Geschäftseinheiten

Sie werden dazu beitragen, das Engagement zu fördern, indem sie den Zugriff auf Daten für Benutzer ohne analytischen Hintergrund verbessern und bei Bedarf eine Aufsicht für eine bessere Berichtsqualität bieten.

10. Fangen Sie klein an

Wählen Sie eine begrenzte Umgebung für den Start Ihres Self-Service-BI-Projekts und bauen Sie von dort aus mit einem agilen Ansatz auf. Auf diese Weise beheben Sie Probleme frühzeitig vor der Skalierung.

Schreiben Sie dem ITRex-Team, wenn Sie erwägen, sich auf eine Self-Service-BI-Reise zu begeben. Mit ihrem kampferprobten Ansatz helfen wir Ihnen, häufige Fallstricke zu vermeiden und Ihr Projekt zum Erfolg zu führen.

Ursprünglich am 10. August 2022 unter https://itrexgroup.com veröffentlicht.