Visual Self-Service Business Intelligence

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Der Bedarf von Fachanwendern nach einer flexiblen, IT-unabhängigen Analysemöglichkeit relevanter Kennzahlen wächst zunehmend in Unternehmen. Erfahren Sie in diesem Artikel, wie Self- Service Business Intelligence (BI) dieser Anforderung gerecht werden kann und sich mittels entsprechender Werkzeuge die gewünschten Daten visuell aufbereiten lassen und so schnellere und bessere Entscheidungen ermöglichen.

 

In vielen Unternehmen wächst zunehmend die Anforderung aus den Fachabteilungen, selbstständig Analysen und Auswertungen durchführen zu können. Dieser Anspruch basiert darauf, dass bislang deren Erstellung zum größten Teil mit Anfragen an die IT-Abteilung verbunden ist. Diese Abhängigkeit führt oft dazu, dass Fachanwender lange auf einen neuen Bericht oder Analysen warten müssen.

Vor diesem Hintergrund stellen Fachanwender zunehmend die Forderung nach einer Möglichkeit, selbst Zugriff auf Unternehmensdaten zu haben, um diese aus verschiedenen Perspektiven analysieren und so entscheidungsrelevante Informationen ableiten zu können, ohne IT-Ressourcen einbinden zu müssen.

Unter Self-Service Business Intelligence (BI) wird die Entwicklung im Bereich Daten- und Informationsmanagement verstanden, bei der bestimmten Nutzergruppen aus den Fachabteilungen mehr Möglichkeiten an die Hand gegeben werden, um selbstständig Analysen und Dashboards zu erstellen.

Diese Entwicklung ermöglicht eine größere Flexibilität in der Auswertung und eine einfache Modifikation bestehender Reports. Insbesondere vor dem Hintergrund veränderter Rahmenbedingungen oder Marktentwicklungen können schnell Ad-hoc oder What-If-Analysen von den einzelnen Fachbereichen getätigt werden, um zeitnah wichtige Fragestellungen beantworten und so schneller auf Entwicklungen reagieren zu können.

Ein besonderer Fokus dabei liegt im Bereich der visuellen Analyse, die es den Anwendern ermöglicht, Auffälligkeiten schneller zu erkennen und einfacher in die Datenwelt einzutauchen. Mittels visueller Self-Service BI können die Fachanwender schnelle Antworten auf Fragen finden, in Meetings eventuell gemeinsam Fragen formulieren und mit den entsprechenden Tools sofort beantworten.

Durch diese Befähigung der Fachabteilungen entsteht eine Aufgabenverschiebung aus der IT zum Fachbereich und ermöglicht eine verstärkte Fokussierung der IT-Mitarbeiter auf das reine Datenmanagement. Insbesondere auf die Sicherung der Datenqualität und auf die reinen IT-Dienstleitungen kann fokussiert werden, was aufgrund steigender Datenmengen und Komplexität der Datenstrukturen immer herausfordernder wird.

Herausforderung an Self-Service BI

Aufbau einer konsistenten Daten-Infrastruktur

Die Nutzung von Self-Service BI setzt eine ordentliche und konsistente Datenstruktur voraus. Um Endanwendern selbstständigen Zugriff auf alle Informationen gewährleisten zu können und eine effiziente Aggregation einzelner Daten zu ermöglichen, muss als Grundstein eine wohldefinierte Datenstruktur bestehen, die eine schnelle Abfrage ermöglicht.

Die Zusammenführung und Harmonisierung verschiedenster Datenquellen ist hierbei als eine der Herausforderungen zu sehen, insbesondere um weitere Insel- oder sogenannte ByPass-Lösungen, bspw. vorbei an den qualitätsgesicherten DWHs oder Datamarts, zu vermeiden. Nur über diesen Weg wird für einen größeren Kreis von Anwendern eine einheitliche und vor allem verlässliche Datenbasis geboten. Das Ziel ist wegzukommen von individuell erstellten Excel- Lösungen hin zu einer zentralen Datenbank zur Nutzung in einer einheitlichen Oberfläche.

Nutzergruppen bestimmen

Neben den technischen Voraussetzungen im Bereich Datenmanagement, muss sich jedes Unternehmen die Frage stellen, welcher Nutzer welche Informationen sehen darf und welchen konkreten Bedarf er für seine Arbeit hat. Denn neben Sicherheitsaspekten hinsichtlich sensibler Firmendaten sind auch Datenschutzbestimmungen, wie bspw. die Zweckmäßigkeit der Nutzung von Kundendaten, zu berücksichtigen.

Die Möglichkeit der Durchführung von Ad-hoc Analysen oder die Erstellung sich daraus ableitender neuer Dashboards sind beispielsweise für das Controlling und für das mittlere Management von Nutzen, um entscheidungsrelevante Informationen aus den Daten zu extrahieren. Voraussetzung hierbei ist, dass die Anwender ein Grundverständnis der Datenbasis haben, sodass neue Aggregationsniveaus oder Informations-Verknüpfungen auch sinnvoll und aussagekräftig erstellt werden.

Benutzerfreundlichkeit

Die Modifikation von Dashboards und Analysen wird am besten durch Werkzeuge unterstützt, die dem Anwender eine einfache, intuitive und effiziente Handhabung ermöglichen.

Vordefinierte Kennzahlen basierend auf der Datenstruktur, aber auch die Möglichkeit, selber Daten aggregiert darzustellen oder zusätzliche Daten für den eigenen Report aus lokalen Excel-Dokumenten hochzuladen, sollten durch das Tool unterstützt werden. Eine Drag&Drop Funktion für das Einfügen einzelner Attribute ist eine nutzerfreundliche Möglichkeit, schnell individuelle Sichten auf die Daten zu erstellen, die Daten visuell verdichtet aufzubereiten und so neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Insbesondere unter dem Titel „Visual Business Intelligence“ stellt die Möglichkeit der Datenanalyse über grafische Elemente eine große Rolle. Lassen sich aus einer Grafik weitere Selektionen bspw. per Maus ausführen, so wird auch der Gedankenfluss in der Beantwortung fachlicher Fragen nicht durch das Editieren komplexer Filter oder gar Umschreiben von SQL Code behindert.

Nutzen für den Fachanwender

Flexibilität

Self-Service BI ermöglicht dem Endanwender, einfach und unkompliziert Informationen neu aufzubereiten und grafisch abzubilden. Durch den Zugriff auf alle verfügbaren Attribute und Kennzahlen, die er in einer toolbasierten Ansicht per Drag&Drop verwenden kann, kann er eigenständig neue Modelle entwickeln und weitere berechnete Kennzahlen hinzufügen, ohne Programmierkenntnisse
haben zu müssen.

Die Möglichkeit einiger BI-Anwendungen, eigene Daten für What-If Analysen zu nutzen, erweitert den Nutzungsgrad ohne direkt Anforderungen an eine veränderte Struktur der Datenbank an die IT zu stellen. Der Anwender ist flexibel in seiner Berichterstellung, kann unterschiedliche Szenarien entwickeln und anschließend die Ergebnisse einer erweiterten Nutzergruppe selber zur Verfügung stellen. Diese können die Analyse fortführen oder die Ergebnisse kommentieren, bis gemeinsam zum Beispiel eine Ursachenanalyse abgeschlossen werden kann und somit eine Entscheidungsgrundlage geschaffen wurde. Dieses Vorgehen kann unter dem Begriff „Collaborative Business Intelligence“ zusammengefasst werden und das Thema Self-Service BI ergänzen. Sind aus Self-Service Analysen Ansichten entstanden, die regelmäßig in standardisierten und automatisierten Berichten zur Verfügung gestellt werden sollten, können sie je nach BI-Werkzeug durch professionelle Report-Entwickler weiter-
verarbeitet und einem noch größeren Empfängerkreis zur Verfügung gestellt werden.

Self-Service BI kann einen sehr wichtigen Unternehmensbeitrag durch schnellere Entscheidungsfindung leisten, wenn gewisse Voraussetzungen erfüllt werden.

Um den Endanwendern ein zentrales Tool zur Verfügung zu stellen, mit denen diese schnell und einfach neue Berichte und Ad-hoc Analysen erstellen können, muss eine zentrale Datenbasis geschaffen werden. Dabei müssen die Anwender Kenntnisse der fachlichen Bedeutung der Daten und zum Teil auch ihrer Strukturen haben, um auch sinnvolle Analysen durchführen und somit eine qualifizierte Aussage über die Geschäftsentwicklung treffen zu können. Self-Service BI ist daher nicht nur eine Frage eines benutzerfreundlichen Tool-Einsatzes, es verbirgt sich vielmehr die Komponente einer BI-Strategie und BI–Kultur hinter dieser Entwicklung. Die Unabhängigkeit der User von vorhandenen IT-Ressourcen bedeutet mehr eigenverantwortliches Handeln, mehr Kenntnis über vorhandene Daten und die Kompetenz, eigene Daten sinnvoll einzusetzen. What-If Analysen können nur mit einem Verständnis der gesamten Geschäftsprozesse und Unternehmensentwicklungen getätigt werden, sodass Analysefehler vermieden werden und nutzenbringende Berichte entstehen.

Die IT-Ressourcen können verstärkt auf die Bereitstellung einer konsolidierten und qualitativ hochwertigen Datenbasis eingesetzt und erst bei ausreichender Analyse der Endanwender aufgefordert
werden, das Datenmodell zu ergänzen bzw. zu erweitern. Self-Service BI ist somit zum einen die Erweiterung und Anpassung der bestehenden BI-Strategie in einem Unternehmen, die richtig einge-
setzt, kurz-, mittel- und langfristig dem Unternehmen einen gewinnbringenden Einsatz liefert. Zum anderen benötigt Self-Service BI die Bereitstellung geeigneter Werkzeuge für visuell unterstütze Ad-hoc Analysen sowie gut modellierter, fachlich nachvollziehbarer Daten als Ausgangspunkt der Analysen.

 

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