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Self-Service BI

eigenständig Daten auswerten und visualisieren

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

Self-Service BI ist ein moderner Ansatz für die Datenanalyse, bei dem Anwender:innen aus den Fachabteilungen eigenständig und weitgehend unabhängig von IT-Spezialisten Daten auswerten können, ohne tiefgreifende technische Kenntnisse zu benötigen. Entsprechend sind Self-Service-BI-Tools wie Microsoft Power BI charakterisiert durch hohe Benutzerfreundlichkeit, Flexibilität und Zugänglichkeit.

Self-Service-BI-Lösungen bieten eine Vielzahl von Funktionen, mit denen Anwender:innen selbständig Daten aufbereiten, analysieren und visualisieren können. Das Thema hat in den vergangenen Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Ein zentraler Grund ist, dass immer mehr Unternehmen den Wert von Datenanalyse erkennen und ihre Mitarbeiter in die Lage versetzen wollen, selbständig auf Basis von Datenanalysen bessere Entscheidungen zu treffen.

Hauptvorteile für Unternehmen: Was bringt Dashboarding?

Über die Visualisierung von Daten durch Dashboarding profitieren Unternehmen unter anderem von:

  • verbesserter Entscheidungsfindung: Dashboards ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten schnell und einfach zu verstehen. Dadurch können sie schneller fundiertere Entscheidungen etwa über ihre Geschäftsstrategie, Marketingkampagnen und andere Themenbereiche treffen.
  • erhöhter Effizienz: Dashboards können Unternehmen helfen, Zeit und Ressourcen zu sparen, indem sie die Effizienz ihrer Prozesse verbessern.
  • optimierter Kommunikation: Dashboards unterstützen dabei, Daten effektiver mit anderen zu teilen. Dies kann zu einer verbesserten Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen und Stakeholdern führen.
  • besserer Datenkultur: Dashboards fördern ein datengetriebenes Mindset im gesamten Unternehmen.

Hauptvorteile: Warum sollte man Self-Service BI einführen?

Die Hauptvorteile von Self-Service BI liegen in der gesteigerten Agilität und Entscheidungsfähigkeit innerhalb von Unternehmen. Durch den direkten Zugriff auf relevante Daten können Entscheidungsträger :innen schneller und auf Basis aktueller Informationen handeln. Dies fördert eine datengesteuerte Kultur, die Mitarbeitende auf allen Ebenen dazu befähigt, datenbasierte Einsichten in ihre täglichen Arbeitsabläufe zu integrieren.

Self-Service BI-Lösungen bieten zudem Funktionen zur Datenbereinigung und -validierung. Das verbessert die Qualität der Daten und sorgt für verlässlichere Analyseergebnisse. Außerdem gibt Self-Service BI Mitarbeiter:innen weitreichendere Verantwortung sowie Kontrolle und motiviert sie dadurch, Daten tatsächlich zu nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus kann Self-Service BI in sämtlichen Geschäftsbereichen für Verbesserungen sorgen, etwa für eine optimierte Kundenerfahrung durch Analyse von Kundendaten oder für eine erhöhte Produktivität durch eine datenbasierte Automatisierung von Aufgaben

Hauptfunktionen: Was müssen Lösungen für Self-Service BI leisten?

Zu den wesentlichen Charakteristika von Self-Service-BI-Lösungen zählen intuitive Benutzeroberflächen, Drag-and-Drop-Funktionen sowie interaktive Dashboards mit den KPIs. Die Tools ermöglichen es Nutzer:innen hierbei, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, aufzubereiten, zu analysieren und zu visualisieren. Auch werden zunehmend Advanced-Analytics-Funktionen, wie prädiktive Analysemodelle, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Self-Service BI-Tools integriert, um tiefergehende Einblicke und Prognosen zu ermöglichen.

Herausforderungen: Wie bietet man Self-Service BI im Unternehmen an?

Self-Service BI erfordert unter anderem einen Kulturwandel in Unternehmen. Mitarbeiter:innen müssen lernen, selbständig mit Daten zu arbeiten und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. In diesem Zusammenhang ist es wichtig, die Akzeptanz von Self-Service BI-Lösungen bei Anwender:innen zu fördern. Hierbei sollten Unternehmen beispielsweise darauf achten, dass ihre Self-Service BI-Lösungen einfach zu bedienen und intuitiv sind.

Bei der Einführung von Self-Service BI geht es außerdem - neben der grundlegenden Sicherstellung von Datenqualität und -integrität - auch um das Management von Datenzugriffsrechten. Hier gilt es, die Balance zwischen Benutzerfreiheit und zentralisierter Kontrolle herzustellen. Zudem ist eine robuste, sichere und gleichzeitig flexible Dateninfrastruktur zu gewährleisten, die eine nahtlose Integration und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen ermöglicht.

Einsatzbereiche: Wo wird Self-Service-BI in Unternehmen verwendet?

Während Self-Service BI grundsätzlich für Unternehmen jeder Größe und Branche geeignet ist, profitieren besonders mittelständische bis große Unternehmen mit diversen Datenquellen und einem Bedarf an agiler Entscheidungsfindung davon. Hier kommt Self-Service BI in einer Vielzahl von Geschäftsbereichen zum Einsatz, etwa in Marketing, Vertrieb, Finanzen und dem operativen Betrieb. Unternehmen nutzen es beispielsweise zur Analyse von Märkten oder des Kundenverhaltens sowie für die  Finanzberichterstattung und zur Optimierung von Betriebsabläufen.

Zu den Hauptnutzern in Unternehmen gehören üblicherweise Fachabteilungen sowie das Management: Self-Service BI lässt sich von Bereichen wie Marketing, Vertrieb, Produktion, Finanzen und Personal nutzen, um ihre Geschäftsprozesse zu verbessern. Führungskräfte wiederum können entsprechende Tools einsetzen, um sich über KPIs einen Lagebericht zu verschaffen und strategische Entscheidungen zu treffen.

Technologien: Was sind Beispiele für Self-Service-Tools?

Es gibt eine Vielzahl an Lösungen für Self-Service BI auf dem Markt. Die optimale Wahl hängt von den genauen Anforderungen, dem verfügbaren Budget und dem jeweils erforderlichen technischen Know-how der Nutzer:innen ab. Zu den bekanntesten Self-Service-BI-Tools gehören Tableau, Qlik und natürlich Power BI.

Microsoft Power BI: Power BI ist ein beliebtes Datenanalyse- und Datenvisualisierungstool, das Teil der Microsoft Power Platform ist. Es bietet eine einfache und intuitive Benutzeroberfläche und eine Vielzahl von Funktionen um ansprechend und aussagekräftig visualisierte Reports zu erstellen (siehe Abbildung).

Allgemeine Herausforderungen: Worauf gilt es beim Dashboarding zu achten?

Bei der Implementierung von Dashboarding gilt es eine ausreichende Datenqualität sicherzustellen, da sie für die Genauigkeit von Dashboards entscheidend ist. Ungenaue oder veraltete Daten können zu falschen Schlussfolgerungen führen. Zudem sollte der Zugriff nur autorisierten Benutzern möglich sein. Der Schutz sensibler Daten vor unbefugtem Zugriff ist von größter Bedeutung. Darüber hinaus gilt es, ein geeignetes Dashboard-Design zu finden. Dashboards sollten so gestaltet sein, dass sie leicht verständlich und zu bedienen sind.

Technologische Herausforderungen: Was muss die IT für das Dashboarding leisten?

Für die IT ergeben sich aus dem Einsatz von Dashboards primär folgende Herausforderungen:

  • Datenintegration: Dashboards erfordern die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen.
  • Skalierbarkeit: Dashboards müssen mit wachsenden Datenmengen umgehen können.
  • Performance: Die Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit von Dashboards sind entscheidend für die Benutzererfahrung.
  • Datensicherheit: Dashboards müssen vor unbefugtem Zugriff geschützt werden.

Einsatzbereiche in Unternehmen: Wer nutzt Dashboarding?

Erstellung eines BI-Reports mit Datenvisualisierungen in Microsoft Power BI (Quelle: Microsoft)

Mit Power BI Report zu Verkaufszahlen (Quelle: Microsoft)

Dashboards können in Unternehmen in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden, beispielsweise zur Überwachung von Finanzkennzahlen, Produktionsabläufen, Vertriebsaktivitäten oder Marketingkampagnen sowie zur Analyse von Kundenverhalten, Produktivitätsdaten oder der Mitarbeiterproduktivität.

Welche Vorteile welches Tool bietet und wo die Unterschiede liegen, erfahren Sie hier:

Implementierung: Wie lässt sich Self-Service BI in Unternehmen einführen?

Die Implementierung von Self-Service BI erfordert eine sorgfältige Planung und Strategie. Hierzu gehören die Auswahl des richtigen Tools, das auf die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten ist, sowie Schulungen für die Benutzer:innen. Zudem ist Einrichtung eines Governance-Modells entscheidend, um sicherzustellen, dass die Anwender:innen die Daten richtig nutzen und verwalten, während gleichzeitig ihre Autonomie gewahrt bleibt.

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