Aufbau einer datengetriebenen Kultur mit Self-Service-BI

Self-Service-BI revolutioniert die Datennutzung in Unternehmen.** Es ermöglicht jedem, nicht nur Experten, Antworten zu finden. Dieser Ansatz stellt leistungsstarke Analysetools direkt den Anwendern zur Verfügung und löst sich von traditionellen Modellen. In der Vergangenheit war Business Intelligence (BI) oft langsam. Anwender waren stark auf die IT-Abteilung oder spezialisierte Analysten angewiesen. Sie forderten Berichte an und mussten warten. Dies führte zu Engpässen und verlangsamte die Entscheidungsfindung.

Dieser Blogbeitrag beleuchtet, was Self-Service-Business-Intelligence wirklich bedeutet. Darüber hinaus werden wir die wichtigsten Bausteine, gängige Tools und aktuelle Trends in diesem Bereich erörtern.

Was ist Self-Service-BI?

Im Kern bezeichnet Self-Service-BI Business-Intelligence-Tools und -Plattformen, die für Anwender ohne technische Vorkenntnisse entwickelt wurden. Sie ermöglichen es ihnen, selbstständig auf Daten zuzugreifen, diese zu analysieren und zu visualisieren. Dadurch können sie eigene Berichte und Dashboards erstellen, ohne über spezielle technische Kenntnisse oder Fähigkeiten zu verfügen. Letztendlich geht es darum, den Datenzugriff zu demokratisieren und Analysen einem breiteren Publikum innerhalb einer Organisation zugänglich zu machen. Stellen Sie sich vor, Sie stellen jedem Anwender ein leistungsfähiges Datenlabor vor.

Traditionelle Business Intelligence war zentralisiert. IT-Teams verwalteten Data Warehouses und erstellten Berichte auf Basis von Benutzeranfragen. Dieser Ansatz funktionierte zwar, war aber nicht agil. Geschäftliche Fragestellungen ändern sich schnell, und auf die IT zu warten, um Erkenntnisse zu gewinnen, ist zu einem erheblichen Nachteil geworden. Self-Service Business Intelligence löst dieses Problem durch intuitive Benutzeroberflächen. Mit diesen Tools können Benutzer Datenfelder per Drag & Drop verschieben, Visualisierungen einfach erstellen und Daten selbstständig analysieren.

Marktgröße

Der Markt für autonome Business Intelligence wächst rasant. Laut Fortune Business Insights wird der globale Markt für Self-Service BI voraussichtlich ein Volumen von 7,99 Milliarden US-Dollar erreichen. https://www.techtarget.com/searchbusinessanalytics/definition/self-service-business-intelligence-BI) im Jahr 2025. Darüber hinaus wird ein deutlicher Anstieg dieser Zahl in den kommenden Jahren prognostiziert. Dieses Wachstum unterstreicht die zunehmende Verbreitung dieser Tools.

Infolgedessen erkennen Unternehmen den Wert datengestützter Entscheidungsfindung und möchten mehr Mitarbeitern die Möglichkeit geben, sich daran zu beteiligen. Die Marktexpansion spiegelt diese wachsende Nachfrage und einen klaren Wandel in der Herangehensweise von Organisationen an die Datenanalyse wider./blog/4-types-of-data-analytics-and-their-applicationsFolglich investieren immer mehr Unternehmen in Plattformen, die ihre Mitarbeiter befähigen, effizienter und agiler zu arbeiten.

Wichtigste Wachstumstreiber


Der Aufstieg von Self-Service Business Intelligence (BI) wird durch mehrere Faktoren vorangetrieben.

Erstens spielt der Wandel hin zu einer datengetriebenen Kultur eine entscheidende Rolle. Eine autonome BI-Kultur fördert die Neugierde, regt die Datenexploration aller Mitarbeitenden an und macht die Datenanalyse von einer spezialisierten Funktion zu einer unternehmensweiten Kompetenz. Dies ermöglicht schnellere Reaktionen auf Marktveränderungen, ein besseres Verständnis der Akzeptanz und des Verhaltens der Nutzenden sowie fundierte Geschäftsentscheidungen.

Zweitens hat die Reduzierung des IT-Aufwands einen großen Einfluss. Self-Service BI entlastet die IT-Teams, indem es den Anwendern ermöglicht, ihre Reporting-Anforderungen selbst zu erfüllen. Ebenso optimiert die Einführung von Helpdesk-Software die Bearbeitung von Supportanfragen und ermöglicht es der IT, sich stärker auf strategische Projekte zu konzentrieren. Dadurch verbessern sich die Ressourcenzuweisung und die Effizienz insgesamt.

Drittens hat Cloud Computing das Wachstum dieser Technologie beflügelt. Cloudbasierte Plattformen bieten Skalierbarkeit, einfache Bereitstellung, Fernzugriff und integrierte Funktionen wie Datenkonnektoren und Aufbereitungstools. Unternehmen können hohe Investitionen in lokale Infrastruktur vermeiden und ihren Nutzern gleichzeitig flexible und leistungsstarke Analysetools bereitstellen.

Die Grundlage von Self-Service Business Intelligence

Für den Erfolg von Business Intelligence müssen mehrere grundlegende Elemente vorhanden sein. Ohne eine solide Basis kann es zu Verwirrung und sogar falschen Erkenntnissen kommen. Daher ist das Verständnis dieser Komponenten entscheidend, da sie die notwendige Unterstützungsstruktur bieten und es den Nutzern ermöglichen, Daten sicher zu analysieren.

Datenintegration aus verschiedenen Quellen

Moderne Unternehmen generieren Daten überall. Diese stammen aus unterschiedlichsten Quellen: CRM-Systemen, ERP-Systemen, Marketingplattformen, Datenbanken und Tabellenkalkulationen. Daher muss eine leistungsstarke Self-Service-BI-Umgebung all diese Quellen anbinden und die Daten zusammenführen. So entsteht eine einheitliche Sicht auf das Unternehmen.

Darüber hinaus sollten Benutzer keine Datenbankexperten sein. Die Plattform sollte die Komplexität der Systemanbindung bewältigen und unterschiedliche Daten an einem zentralen Ort zusammenführen. Diese einheitliche Sicht ist essenziell, da sie Benutzern einen umfassenden Überblick ermöglicht. Sie können Beziehungen zwischen verschiedenen Datensätzen analysieren.

Dies führt zu fundierteren und aussagekräftigeren Analysen. Datensilos werden aufgebrochen, die ein umfassendes Verständnis der Unternehmensleistung behindern können. Der einfache Zugriff auf integrierte Daten ist daher der erste Schritt für Benutzer, um mit ihren Analysen zu beginnen.

Datenaufbereitung im Self-Service

Rohdaten sind oft unstrukturiert, können Fehler enthalten und inkonsistent formatiert sein. Vor der Analyse müssen die Daten bereinigt und transformiert werden. Im traditionellen Business Intelligence (BI) übernahm dies der IT-Support. Autonome BI-Tools ermöglichen es Anwendern heute, dies selbst zu tun. Sie bieten visuelle Werkzeuge zur Datenaufbereitung. Anwender können Self-Service-BI zur Datenbereinigung nutzen. Sie können Daten umstrukturieren und Datensätze kombinieren – und das mit minimalem Programmieraufwand. Dieser Prozess wird oft als „ETL“ oder „ELT“ bezeichnet, vereinfacht für Business-Anwender.

Tools bieten visuelle Workflows, die Anwender durch den Prozess führen. Dadurch wird die Datenqualität auf Anwenderebene sichergestellt und Wartezeiten auf die IT eingespart. In vielen Fällen können die Anwender, die am besten mit den Daten vertraut sind, diese aufbereiten, was häufig zu einer besseren Datenqualität führt. Aufgrund dieser Vertrautheit verstehen sie die Feinheiten ihrer spezifischen Daten. Folglich verbessert diese direkte Beteiligung die Genauigkeit und stärkt das Vertrauen der Anwender in ihre Ergebnisse.

Benutzerfreundliche Oberflächen für Unternehmen

Eine für jeden Anwender geeignete Benutzeroberfläche ist von größter Bedeutung, und dezentrale Business-Intelligence-Tools sind auf Benutzerfreundlichkeit ausgelegt.

Sie zeichnen sich vor allem durch intuitive Drag-and-Drop-Oberflächen aus. Anwender können Berichte und Dashboards visuell erstellen. Sie müssen keine komplexen Abfragen schreiben. Interaktive Dashboards ermöglichen die dynamische Datenexploration. Darüber hinaus kann Self-Service-BI Daten filtern und detaillierte Analysen durchführen. Visualisierungstypen lassen sich einfach ändern. Da die Benutzeroberfläche für alle zugänglich sein sollte, sind keine umfangreichen Schulungen erforderlich. Schließlich ist das oberste Ziel, die Datenexploration so einfach wie die Verwendung einer Tabellenkalkulation zu gestalten.

Diese breite Benutzerfreundlichkeit ist entscheidend, da sie eine hohe Akzeptanz im gesamten Unternehmen gewährleistet. Wenn Tools einfach zu bedienen sind, werden sie eher genutzt, was den ROI der Technologie erhöht.

Solide Daten-Governance

Autonome Business Intelligence (BI) stärkt zwar die Eigenverantwortung der Nutzer, muss aber kontrolliert werden. Daten-Governance gewährleistet Datengenauigkeit, Datensicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen. Ein solides Governance-Framework definiert die Datenhoheit, legt Zugriffsrechte fest und definiert Datenqualitätsstandards. Daher sollten Self-Service-BI-Plattformen Governance-Funktionen integrieren. Administratoren sollten Zugriffe steuern, die Datennutzung nachverfolgen und Audit-Trails bereitstellen können. Dies verhindert unbefugten Zugriff auf sensible Daten und stellt sicher, dass Nutzer mit vertrauenswürdigen Informationen arbeiten.

Governance in der Self-Service-BI-Welt ist ein Balanceakt: Sie gibt Nutzern Freiheit bei gleichzeitig notwendigen Kontrollmöglichkeiten. Sie verhindert widersprüchliche Datenversionen und gewährleistet zuverlässige Erkenntnisse. Darüber hinaus schafft eine angemessene Governance Vertrauen in die Daten, was für fundierte Entscheidungen unerlässlich ist. Sie schützt das Unternehmen vor datenbezogenen Risiken und gewährleistet eine verantwortungsvolle Datennutzung.

Beliebte Tools für autonome BI

Viele Tools ermöglichen heute Self-Service-Business-Intelligence. Sie unterscheiden sich in ihren Funktionen und ihrer Komplexität, verfolgen aber alle das gemeinsame Ziel, Datenanalysen für Geschäftsanwender zugänglich zu machen. Hier sind drei prominente Beispiele, die weit verbreitet sind und die Leistungsfähigkeit moderner autonomer BI-Plattformen demonstrieren.

Tableau

Ein bekanntes Beispiel ist Tableau Tableau ist ein Tool, das für seine leistungsstarken Datenvisualisierungsfunktionen bekannt ist. Die Self-Service-BI-Plattform bietet eine intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche. So können Nutzer auch ohne technische Vorkenntnisse Visualisierungen erstellen und Daten analysieren.

Hauptfunktionen

• Leistungsstarke Datenvisualisierung: Tableau ist bekannt für seine Fähigkeit, beeindruckende und interaktive Visualisierungen zu erstellen, die komplexe Daten vereinfachen.

• Drag-and-Drop-Oberfläche: Die benutzerfreundliche Oberfläche ermöglicht es Nutzern, sich einfach mit verschiedenen Datenquellen zu verbinden und dynamische Dashboards und Berichte zu erstellen.

• Tableau Public: Nutzer können ihre Visualisierungen online teilen. Dadurch entsteht eine Community von Datenanalysten, die voneinander lernen können.

• Fokus auf visuelle Analysen: Tableaus Fokus auf visuelle Analysen hilft Nutzern, Muster und Trends in ihren Daten schnell zu erkennen.

• Interaktive Datenanalyse: Der visuelle Ansatz der Datenanalyse regt Nutzer dazu an, Erkenntnisse zu gewinnen, die ihnen in herkömmlichen Berichten möglicherweise verborgen bleiben.

Microsoft Power BI

Ein weiteres weit verbreitetes Tool ist Microsoft Power BI Power BI ist eine vielseitige Plattform, die sich nahtlos in andere Microsoft-Produkte integriert. Daher ist dieses Self-Service-BI-Tool für viele Unternehmen die naheliegende Wahl. Seine umfangreichen Funktionen unterstützen Datenmodellierung, Visualisierung und Berichterstellung.

Besondere Merkmale

• Benutzerfreundliche Oberfläche: Power BI ist benutzerfreundlich gestaltet und vereinfacht Datenmodellierung und -visualisierung. Dadurch ist es sowohl für technisch versierte als auch für nicht-technische Anwender geeignet.

• Umfangreiche Datenquellenunterstützung: Benutzer können Hunderte von Datenquellen verbinden und Daten einfach für die Analyse importieren.

• Interaktive Dashboards und Berichte: Benutzer können dynamische, interaktive Dashboards erstellen und Berichte einfach innerhalb ihrer Organisation teilen.

• Power BI-Dienst: Diese kostenlose Anwendung ermöglicht es Benutzern, Daten auf ihrem lokalen Rechner zu verbinden und zu visualisieren. Darüber hinaus ermöglicht sie die gemeinsame Nutzung und Zusammenarbeit, wodurch die Verteilung von Berichten und die Einbindung von Stakeholdern vereinfacht wird.

• Excel-Integration: Die enge Integration von Power BI mit Excel verkürzt die Einarbeitungszeit für Excel-erfahrene Benutzer.

• Datenaufbereitungsfunktionen: Der Power Query-Editor ermöglicht Benutzern die Transformation von Daten und bietet leistungsstarke Self-Service-Funktionen zur Datenaufbereitung.

Qlik Sense

Ein drittes Beispiel ist Qlik Sense Qlik Sense ist eine leistungsstarke Self-Service-BI-Plattform, die flexible und intuitive Datenexploration ermöglicht. Sie zeichnet sich durch ihren einzigartigen Ansatz für Self-Service-Analytics aus. So können Nutzer Erkenntnisse gewinnen, ohne durch traditionelle Datenhierarchien eingeschränkt zu sein.

Hauptmerkmale

• Assoziatives Datenmodell: Nutzer können Daten frei erkunden, indem sie auf Datenpunkte klicken. Das Tool hebt dann automatisch zugehörige Informationen hervor, um tiefgreifende Einblicke zu ermöglichen.

• Responsive Benutzeroberfläche: Qlik Sense passt sich verschiedenen Geräten an und ermöglicht so den einfachen Zugriff auf und die mobile Datenbearbeitung.

• Fokus auf Datenexploration: Die assoziative Engine ermöglicht flexible Exploration ohne Einschränkungen durch vordefinierte Hierarchien.

• Unterstützung für geführte Analysen: Diese Funktion unterstützt neue Nutzer und gestaltet den Übergang zu autonomer BI einfacher und intuitiver.

Trends im Bereich Self-Service Business Intelligence

Die Geschäftswelt entwickelt sich ständig weiter, und regelmäßig entstehen neue Technologien und Ansätze. Mehrere wichtige Trends prägen ihre Zukunft und machen die Technologie noch leistungsfähiger und zugänglicher. Diese Trends erweitern die Grenzen dessen, was Geschäftsanwender mit Self-Service-BI erreichen können.

Integration von KI und maschinellem Lernen

Ein wichtiger Trend ist die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML). KI und ML machen autonome BI-Tools intelligenter, indem sie automatisierte Erkenntnisse liefern, Trends identifizieren und relevante Fragen vorschlagen. Dieser Trend wird oft als „Augmented Analytics“ bezeichnet.

KI automatisiert zudem die Datenaufbereitung, empfiehlt Visualisierungen und erklärt Erkenntnisse in natürlicher Sprache, wodurch komplexe Analysen für Geschäftsanwender vereinfacht werden. Sie steigert den Wert von BI-Lösungen erheblich und wandelt Daten in handlungsrelevante Informationen um.

Der Aufstieg von Cloud-basiertem Self-Service-BI

Ein weiterer wichtiger Trend ist die Hinwendung zu Cloud-basiertem BI. Cloud-Plattformen bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und einen einfacheren Zugriff von überall. Sie vereinfachen die Bereitstellung, haben geringere Vorabkosten und nutzen ein Abonnementmodell, wodurch sie auch für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) zugänglicher werden.

Darüber hinaus fördert Cloud-BI die Zusammenarbeit, da Nutzer Dashboards und Berichte problemlos teilen können. Es bietet die notwendige Infrastruktur für die Verarbeitung großer Datenmengen und gewährleistet so Leistung und Zuverlässigkeit. Daher entwickelt es sich zum Standard-Bereitstellungsmodell für Self-Service-BI.

Zunehmende Bedeutung von Mobile BI


Mobile Business Intelligence (BI) gewinnt zunehmend an Bedeutung, da Geschäftsanwender immer häufiger unterwegs auf Daten zugreifen müssen. Diese Apps ermöglichen es Nutzern, Dashboards anzuzeigen und Berichte auf Smartphones und Tablets zu bearbeiten. Dadurch haben sie jederzeit und überall Zugriff auf wichtige Erkenntnisse.

Tatsächlich ist Mobile BI speziell für kleinere Bildschirme und Touch-Oberflächen entwickelt und bietet eine optimierte Benutzererfahrung. Dies ist entscheidend für vielbeschäftigte Berufstätige, die auch außerhalb des Büros auf Daten zugreifen müssen.

Eingebettete BI in Geschäftsanwendungen

Ein weiterer wachsender Trend ist eingebettete BI, bei der BI-Funktionen direkt in andere Geschäftsanwendungen integriert werden. CRM-Systeme können beispielsweise eingebettete Analysen enthalten, sodass Nutzer relevante Daten und Erkenntnisse direkt in ihrem Workflow einsehen können. Diese nahtlose Integration macht die Datenanalyse zum Bestandteil des Arbeitsalltags und liefert kontextspezifische Erkenntnisse, die die Produktivität steigern und datengestützte Entscheidungen direkt am Einsatzort fördern.

Data Storytelling

Data Storytelling wird zu einem Schlüsselaspekt von Self-Service-BI. Die Präsentation von Daten allein genügt nicht; Nutzer müssen die gewonnenen Erkenntnisse effektiv kommunizieren. Autonome BI-Tools integrieren Funktionen, mit denen Nutzer geführte Storytelling-Analysen ihrer Daten erstellen können. So werden wichtige Erkenntnisse hervorgehoben und deren Bedeutung erläutert. Dadurch werden die gewonnenen Erkenntnisse klar vermittelt und somit überzeugender und handlungsrelevanter. Data Storytelling schließt die Lücke zwischen Analyse und Kommunikation und wandelt komplexe Daten in eine aussagekräftige Botschaft um.

Der wachsende Bedarf an Datenkompetenz

Ein weiterer Trend ist die zunehmende Datenkompetenz. Mit der wachsenden Verbreitung von BI-Tools investieren Unternehmen verstärkt in Schulungen, um ihren Mitarbeitern grundlegende Datenkonzepte zu vermitteln, Visualisierungen zu interpretieren und die richtigen Fragen zu stellen. Diese Schulungen verbessern zudem ihre Fähigkeit, die Tools effektiv zu nutzen. Eine höhere Datenkompetenz maximiert wiederum den Nutzen von Self-Service-BI-Investitionen. Letztendlich fördert sie eine datengetriebene Kultur und befähigt Mitarbeiter zu fundierten Entscheidungen.

Fazit

Self-Service-BI ist längst kein Nischenprodukt mehr. Es stellt einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise dar, wie Unternehmen mit ihren Daten umgehen. Die Möglichkeit für Anwender, Daten selbstständig zu analysieren, ist transformativ. Sie fördert eine Kultur der Neugier und des datengetriebenen Denkens. Dieser breite Zugang zu Informationen ist ein starker Treiber für Effizienz und Innovation.

Self-Service-BI eignet sich hervorragend, um Vergangenes und dessen Ursachen aufzuzeigen. Um jedoch tiefergehende, zukunftsweisende Erkenntnisse zu gewinnen, sind oft fortgeschrittenere Analysemethoden erforderlich. HDWEBSOFT ist auf die Entwicklung von KI-Lösungen spezialisiert, die sich nahtlos in Ihre bestehende Self-Service-BI-Umgebung integrieren lassen. Wir unterstützen Sie beim Aufbau intelligenter Modelle, die Ihnen direkt in den Tools, die Ihre Anwender bereits nutzen, wertvolle Erkenntnisse liefern. Kontaktieren Sie uns noch heute!