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25.04.2024 | Redaktion Softwarevergleich

Checkliste: Wie Self-Service-BI-Tools richtig zum Einsatz kommen

In allen Bereichen der Wirtschaft wächst der Bedarf an schnellen und effizienten Datenanalysen, um möglichst fundierte Entscheidungen in kürzester Zeit zu treffen. Self-Service-Business-Intelligence – oder kurz: Self-Service-BI – bietet hier eine innovative Lösung. Self-Service-BI gibt den Anwendern die Möglichkeit, selbstständig und ohne tiefgreifende IT-Kenntnisse auch komplexe Datenanalysen in ihrem Fachbereich durchzuführen. In diesem Blogbeitrag beleuchten wir die Vor- und Nachteile im Vergleich zu herkömmlichen BI-Ansätzen und gehen der Frage nach, wie Unternehmen mit Self-Service-BI-Tools das Maximum aus ihren Daten herausholen.

Frau arbeitet mit BI

Bildquelle: A_B_C / Adobe Stock

Studien zeigen, dass Self-Service-Business-Intelligence das Potenzial hat, die Art und Weise, wie Unternehmen Informationen analysieren und nutzen, grundlegend zu verändern. Anwender aus Fachbereichen im Unternehmen müssen nicht die IT-Abteilung oder das Controlling bitten, Ihnen Daten aufzubereiten oder zur Verfügung zu stellen. Ganz ohne IT-Studium sind Mitarbeitende aus Marketing, HR oder Kundenservice etc. in der Lage, direkt auf die für ihren Bereich relevanten Daten zuzugreifen und eigene Analysen durchzuführen. Folglich entwickelt sich der Markt an Self-Service-BI-Tools rasant – Tendenz steigend, da die Vorteile dieser Technologie immer deutlicher zu spüren sein werden. Erfahren Sie mehr darüber, wie BI-Tools nicht nur die Entscheidungsfindung beschleunigen, sondern auch die Geschäftsflexibilität und Mitarbeiterproduktivität steigern.

Was ist Self-Service-BI?

Self-Service-BI ist ein methodischer Ansatz der Business Intelligence, der darauf abzielt, es allen Anwendern im Unternehmen zu ermöglichen, eigenständig Daten zu analysieren und Berichte zu erstellen. Im Gegensatz zu herkömmlichen BI-Lösungen, die spezialisiertes IT-Personal erfordern, ist Self-Service-BI von Nicht-Data-Scientists oder IT-Laien zu nutzen. Um diesem Ansatz folgen zu können, sind Software-Lösungen – sogenannte Self-Service-BI-Tools – gefragt, die einerseits die Komplexität von professionellem Datenmanagement und performanter Datenanalyse abbilden, andererseits aber eine einfache und intuitive Bedienung gestatten. Die Einführung solcher Self-Service-BI-Tools in Ihr Unternehmen kann die Entscheidungsfindung erheblich beschleunigen und allen Mitarbeitenden den Zugang zu wertvollen Einsichten eröffnen – und das in Echtzeit.

Was unterscheidet Self-Service-BI von konventioneller BI?

Der Hauptunterschied zwischen Self-Service-Business-Intelligence und konventioneller BI liegt in der Benutzerfreundlichkeit der Software-Lösung und Zugänglichkeit der Daten an sich sowie der Analyse-Werkzeuge (Features). Während traditionelle BI-Lösungen umfangreiche technische Kenntnisse und die Unterstützung durch IT-Abteilungen erfordern, sind Self-Service-BI-Tools so gestaltet, dass Endnutzer sie ohne Vorkenntnisse und bereits nach kurzer Einführung bedienen können. Diese Einfachheit fördert eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen. Demnach richten sich Self-Service-BI-Tools an alle Anwender im Unternehmen, während konventionelle BI-Lösungen in erster Linie von IT-Experten und Data Analysts bedienbar sind. Außerdem greifen Self-Service-BI-Tools auf verschiedene Datenquellen zu, z. B. Cloud-Anwendungen, On-Premise-Systeme und Big-Data-Plattformen. Konventionelle BI-Lösungen sind meist (wenn auch nicht ausschließlich!) auf bestimmte Datenquellen beschränkt.

Chancen und Grenzen von Datenanalyse und Reporting mit Self-Service-BI-Tools

Vorteile von Self-Service-BI:

  • Schneller und bessere Entscheidungen dank der direkten, eigenständigen Datenanalyse im Fachbereich
  • Entlastung der IT-Abteilung, da sich die Abhängigkeit anderer von der IT verringert, was Ressourcen freisetzt
  • Höhere Datentransparenz, weil alle direkten Zugriff auf für sie relevante Informationen erhalten
  •  Mehr Agilität und Flexibilität gegenüber Herausforderungen und Chancen dank der schnellen Analysemöglichkeiten
  • Wettbewerbsvorteile durch fundierte und effiziente Entscheidungsfindungsprozesse
  • Mangelnde Akzeptanz der Anwender aufgrund nicht benutzerfreundlicher Schnittstellen

Nachteile von Self-Service-BI:

  • Bildung von Datensilos und ausufernde Kosten durch autonomen Einsatz Self-Service-BI-Tools
  • Ungenaue Analyseergebnisse durch unvollständige, inkonsistente oder fehlerhafte Datensätze
  • Risiken hinsichtlich Datensicherheit, Datenschutz und ethischen Fragen bei unsachgemäßer Nutzung durch Laien
  • Unkontrollierte Einsätze ohne zentrale Überwachung

Die Vorteile von Self-Service-BI gilt es, gegen die potenziellen Nachteile abzuwägen. Um die Nachteile zu minimieren, müssen Unternehmen geeignete Maßnahmen ergreifen: Schulungen für Anwender, Einführung von Sicherheitskonzepten und zentrale Kontrolle der BI-Umgebung. Dies erfordert eine sorgfältige Planung, klare Richtlinien und eine enge Zusammenarbeit zwischen IT-Abteilungen und Fachbereichen, um sicherzustellen, dass die Einführung von Self-Service-Business-Intelligence und die Implementierung eines zughörigen Self-Service-BI-Tools einen echten Mehrwert für das Unternehmen schafft und nicht zu zusätzlichen Problemen führt.

Was muss ein Self-Service-BI-Tool können?

Ein Self-Service-BI-Tool sollte den Anforderungen des Unternehmens entsprechen, daher können die relevanten Funktionalitäten, auf die es ankommt, variieren. In der Regel sind aber die folgenden Kriterien übergreifende Must-haves.

  • Intuitive Benutzeroberfläche: Die Software muss es Nutzern gestatten, Datenanalysen intuitiv durchzuführen sowie eigenständig Berichte und Dashboards zu erstellen und zu teilen.
  • Flexibler, mobiler Datenzugriff: Der Zugriff auf Daten und Auswertungen sollte von überall aus möglich sein und zudem eine Vielzahl von Datenquellen, sowohl intern als auch extern, einschließen.
  • Filter- und Sortierfunktionen: Anwender benötigen die Option, die Daten nach verschiedenen, individuellen Kriterien zu filtern und zu sortieren.
  • Erweiterte Analysefunktionen: Die Features für Analysen decken dem Ansatz von Business Intelligence entsprechend einfache wie komplexere Datenauswertungen ab, ohne dass dafür Programmierkenntnisse oder IT-Unterstützung nötig sind.
  • Umfassende Visualisierungsmöglichkeiten: Daten und Erkenntnisse sollten auf verschiedene Weise visualisierbar sein, um sie mit anderen Fachbereichen zu teilen.
  • Integrationsfähigkeit: Das Self-Service-BI-Tool muss sich einfach und reibungslos in die IT-Landschaft einfügen lassen. Dazu sind offene Schnittstellen hilfreich.
  • Skalierbarkeit: Um größere Datensätze und umfassende Analyse durchführen zu können, sollte das System mit der Datenmenge, den Anforderungen und der Nutzeranzahl mitwachsen.

Daneben ist zur berücksichtigen, welche Bedürfnisse die Anwender aus den unterschiedlichen Fachbereichen haben und welche konkreten Datenquellen zu integrieren sind. Diese und weitere Kriterien spielen eine zentrale Rolle bei der Software-Auswahl für Self-Service-BI. Last but not least muss die Lösung natürlich zum Budgetrahmen des eigenen Unternehmens passen. Eine sorgfältige Auswahl ist entscheidend, um sicherzustellen, dass das Self-Service-BI-Tool nicht nur den aktuellen, sondern auch den zukünftigen Bedürfnissen des Unternehmens gerecht wird.

Leitfaden: So maximieren Sie Ihren Self-Service-BI Erfolg

Der Erfolg von Self-Service-Business-Intelligence hängt von einer strategisch durchdachten und gut organisierten Software-Einführung einerseits und einem gelungenen Change Management andererseits ab. Denn selbstverständlich bedarf die Befähigung der Fachbereiche zu eigenen BI-Analysen einer professionellen Begleitung. Folgende Vorgehensweise ist ratsam:

  1. Bedarf analysieren
    Beginnen Sie mit einer Ist-Analyse, um aktuelle Prozesse, Datenquellen und Anforderungen zu eruieren. Welche Arten von Analysen sollen durchgeführt werden? Was benötigen die einzelnen Fachbereiche? Welche technischen Voraussetzungen sind gegeben? So identifizieren Sie spezifische Geschäftsprozesse oder Entscheidungsbereiche, die von Self-Service-Business-Intelligence profitieren.
  2. Klare Ziele definieren
    Setzen Sie messbare Ziele, um den Erfolg Ihres Self-Service-BI-Projekts zu bewerten. Legen Sie eindeutig fest, wer wie mit einem Self-Service-BI-Tool welchen Mehrwert für die jeweilige Fachabteilung erzeugen soll. Bis wann soll sich die Einführung der Software amortisieren und wie wollen Sie das messen?
  3. Datenzugriff und -qualität sicherstellen
    Gewährleisten Sie, dass die benötigten Datenquellen zuverlässig, aktuell und leicht zugänglich sind. Fördern Sie eine Self-Service-BI-Kultur, indem Sie Mitarbeitende ermutigen, ihre Prozesse und Entscheidungen auf datenbasierte Erkenntnisse zu stützen. Implementieren Sie dazu aber auch Richtlinien zur Datenqualität und -pflege.
  4. Passendes Self-Service-BI-Tool auswählen
    Wählen Sie BI-Tools, die am besten zu den spezifischen Bedürfnissen und Fähigkeiten Ihrer Benutzer passen. Beziehen Sie die Fachbereiche in die Auswahl mit ein, um die Akzeptanz und den späteren effektiven Einsatz zu fördern.
  5. Mitarbeiter schulen und unterstützen
    Bieten Sie Schulungen und Hilfsmittel an, um Mitarbeitern den Einstieg in Self-Service-Business-Intelligence zu erleichtern. Dazu gehören Grundlagen der Datenanalyse, die Relevanz von Datenqualität, Tipps zur Bedienung des Self-Service-BI-Tools und Anleitungen für die Erstellung von Berichten und Dashboards. Ermutigen Sie zur kontinuierlichen Weiterbildung, um fortgeschrittene Analysefähigkeiten zu entwickeln.
  6. Governance und Richtlinien etablieren
    Entwickeln Sie Richtlinien für die Verwendung von Self-Service-BI-Tools und den Umgang mit Daten, um Konsistenz und Sicherheit zu gewährleisten. Definieren Sie, wer Zugriff auf welche Daten hat, wie die Daten verwendet werden dürfen und wie sie zu pflegen sind, um die Datenqualität zu sichern. Legen Sie Verantwortlichkeiten fest und sorgen Sie für eine klare Kommunikation dieser Richtlinien.
  7. Support einrichten
    Stellen Sie sicher, dass Self-Service-BI-Tools leicht zugänglich sind, reibungslos funktionieren und Mitarbeitende wissen, wo sie Hilfe finden. Dazu gilt es, ein Support- und Wartungskonzept für das Self-Service-BI-Tool aufzusetzen. Der Support muss den Anwendern bei Fragen und Problemen zur Seite stehen. Die Wartung sollte sicherstellen, dass das Tool immer auf dem neuesten Stand ist.
  8. Kollaboration und Austausch fördern
    Fördern Sie eine Kultur der Zusammenarbeit und des offenen Austauschs von Daten und Analysen. Dazu sollten Sie eine Brücke zwischen technischen und nicht-technischen Teams bauen, um sicherzustellen, dass das Self-Service-BI-Tool den Bedürfnissen der Nutzer entsprechen. Schaffen Sie Plattformen oder Foren, auf denen Benutzer Erkenntnisse teilen und diskutieren. Stellen Sie sicher, dass die Anwender die Vorteile von Self-Service-BI kennen und verstehen.
  9. Erfolge messen und optimieren
    Verfolgen Sie, wie Self-Service-Business-Intelligence im Unternehmen genutzt wird und welche Vorteile es bringt. Überwachen Sie die Nutzung der Self-Service-BI-Tools und die erreichten Ergebnisse im Vergleich zu den gesetzten Zielen. Sammeln Sie Feedback von Benutzern, um die BI-Strategie kontinuierlich zu verbessern und anzupassen.

Self-Service-BI-Tools im Einsatz

Die folgenden drei Szenarien illustrieren, wie Self-Service-BI-Tools in verschiedenen Fachbereichen eines Unternehmens Anwendung finden, um Prozesse zu optimieren, Entscheidungen zu unterstützen und die Gesamteffizienz zu steigern:

Echtzeit-Optimierung von Kampagnen im Marketing

Herausforderung:
Die Marketingabteilung möchte die Leistung ihrer Online-Werbekampagnen in Echtzeit verfolgen, um schnell Anpassungen vornehmen zu können und die ROI zu maximieren.
Lösung durch Self-Service-BI:
Mit einem Self-Service-BI-Tool erstellen Marketingmitarbeiter eigene Dashboards, die wichtige Leistungskennzahlen (KPIs) wie Konversionsraten, Kosten pro Akquisition und Engagement-Metriken anzeigen. Sie können Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, einschließlich sozialer Medien, Google Analytics und CRM-Systemen, um ein umfassendes Bild der Kampagnenleistung zu erhalten. Durch die Analyse dieser Daten in Echtzeit identifizieren sie schnell diejenigen Bereiche, die Verbesserungen benötigen.

Talentmanagement und Mitarbeiterbindung in der Personalabteilung

Herausforderung:
Die Personalabteilung möchte die Fluktuation reduzieren und die Mitarbeiterbindung verbessern, indem sie Trends und Muster in Mitarbeiterdaten identifiziert.
Lösung durch Self-Service-BI:
Self-Service-BI-Tools ermöglichen es HR-Managern, Dashboards zu erstellen, die wichtige Metriken wie Mitarbeiterzufriedenheit, Leistungsbewertungen, Abwesenheitsraten und Fluktuationsraten überwachen. Durch die Analyse dieser Daten können sie Muster erkennen, die auf mögliche Problembereiche hinweisen, wie z.B. bestimmte Teams oder Abteilungen mit ungewöhnlich hohen Kündigungsraten. Dies ermöglicht es der Personalabteilung, gezielte Maßnahmen zu ergreifen, wie z. B. zusätzliche Schulungen, Verbesserung der Arbeitsbedingungen oder die Einführung von Talentmanagement-Programmen.

Budgetüberwachung und Kostenkontrolle im Finanzbereich

Herausforderung:
Die Finanzabteilung muss die Budgetausgaben überwachen, um sicherzustellen, dass alle Abteilungen innerhalb ihrer zugewiesenen Budgets bleiben und unnötige Ausgaben vermeiden.
Lösung durch Self-Service-BI:
Mithilfe eines Self-Service-BI-Tools bauen Finanzanalysten personalisierte Dashboards auf, die Ausgaben in Echtzeit überwachen, nach Abteilungen oder Projekten aufgeschlüsselt. Sie können automatische Warnmeldungen einrichten, die sie benachrichtigen, wenn Ausgaben bestimmte Schwellenwerte überschreiten. Durch die Analyse der Ausgabentrends erkennen sie, wo sich Kosten einsparen lassen, und geben fundierte Empfehlungen für die Budgetplanung.

Diese Szenarien zeigen, wie Self-Service-BI-Tools Fachabteilungen dabei unterstützen, ihre spezifischen Herausforderungen effektiv zu adressieren, indem sie datengestützte Entscheidungen ermöglichen.

Fazit: Self-Service-BI: Dank Tool von Null zur Datenexpertise

Angesichts eines schnell wachsenden Marktes für Self-Service-Business-Intelligence entwickeln sich die Tools kontinuierlich weiter, werden benutzerfreundlicher und integrieren modernste Technologien wie künstliche Intelligenz, binden Cloud-Lösungen an und beinhalten mobile Anwendungen. Diese Entwicklung verspricht nicht nur eine Vereinfachung in Nutzung und Wartung, sondern auch die Möglichkeit, jederzeit und überall auf wichtige Daten zuzugreifen.

Self-Service-BI verwandelt den Umgang mit Business Intelligence, indem es jeden im Unternehmen vom Anfänger zum Datenexperten macht. Ein Self-Service-BI-Tool demokratisiert den Datenzugang, sodass fundierte Entscheidungen nicht länger das Privileg von Analysten sind, sondern zur Reichweite aller Mitarbeiterebenen gelangen. Self-Service-BI ist somit nicht nur eine technologische Innovation, sondern auch ein Katalysator für eine neue Unternehmenskultur der Eigenverantwortung und Innovation. Das verschafft Unternehmen Flexibilität, Geschäftserfolg und Wettbewerbsvorteile.

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