Business Intelligence: der Leitfaden für Unternehmen

Self-Service BI ermöglicht es Endnutzern, ohne direkte Unterstützung durch die IT-Abteilung auf Daten zuzugreifen und Datenanalysen durchzuführen.

Dieser Ansatz ist besonders nützlich für Unternehmen, die nicht über große Mengen an Ressourcen verfügen, aber dennoch ein hohes Bedürfnis an Daten haben, d.h. in denen die IT-Analysten nicht mehr mit den Query-Anfragen hinterherkommen. Im Grunde besteht das Ziel also darin, dass Self-Service BI das Datenmanagement im Unternehmen vereinfacht. Folgen Sie dem Link für praktische Beispiele, z.B. wie Cashflow, GuV oder Marketingdaten effizienter und gewinnbringender verwaltet werden können.

Business-Intelligence-Tools sind mächtige Instrumente, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Daten effektiv zu nutzen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Doch trotz dieser Vorteile bringen BI-Tools Herausforderungen für Nutzer mit, denn die Arbeit mit BI-Tools erfordert spezialisierte Kenntnisse in verschiedenen Bereichen:

• Datensammlung: Das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen stellt eine komplexe Aufgabe dar, besonders wenn die Daten unstrukturiert vorliegen bzw. aus mehreren Systemen stammen.
• Datenintegration: Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen in ein Data Warehouse wird zu einer Herausforderung, wenn Inkonsistenzen oder Duplikate existieren.
• Datenaufbereitung: Bevor Daten analysiert werden können, müssen sie bereinigt, transformiert und validiert werden. Wie wichtig dieser Prozess ist, erfahren Sie in diesem Artikel: Sicherung der Datenqualität in Unternehmen
• Datenvisualisierung: Die Darstellung von Daten in leicht verständlicher Form erfordert sowohl technisches Know-how als auch statistisches und informationstechnisches Verständnis. Die Daten müssen gesichtet, visualisiert und validiert werden.

Diese Komplexität hat als Ergebnis statischen Strukturen und Prozessen in Unternehmen. Es entsteht eine starke Abhängigkeit von BI-Experten, die diese Tools effektiv nutzen können.

Problem 1: Anpassungsfähigkeit: Externe Datenquellen und Systeme wie Online-Shops, CRM-Systeme oder externe Datenquellen können schwer zu integrieren sein, d. h. es mangelt an Interoperabilität.

Problem 2: Zugänglichkeit - fehlender Self-Service: Nicht alle Mitarbeiter verfügen über die notwendige Ausbildung oder Erfahrung, um BI-Tools effektiv zu nutzen. Dies kann zu einer Kluft zwischen Datenanalysten und anderen Abteilungen führen und den Prozess statisch machen.

Problem 3: Zeit- und Ressourcenmangel: Sowohl Datenanalysten als auch andere Fachanwender, z. B. aus dem Controlling, Vertrieb oder Management, haben nur begrenzte Zeit zur Verfügung. Daher ist eine effektive und praktikable Lösung gefragt, und zwar: Weniger auf komplexe BI-Tools setzen, stattdessen auf maßgeschneiderte BI-Applikationen, die dem einzelnen Endanwender genau das zur Verfügung stellen, was er benötigt.

In einem modernen Unternehmen hat jede Abteilung ihre eigenen Datenanforderungen. BI kann helfen, diese Anforderungen zu erfüllen und den Workflow zu optimieren.

Die Integration von BI in den Unternehmensalltag ist heute mehr als nur ein Trend. Sie ist eine Notwendigkeit, um in einer datengetriebenen Welt wettbewerbsfähig zu bleiben.

Dabei haben die verschiedenen Abteilungen logischerweise individuelle Bedürfnisse, die unterschiedliche Lösungen und Anforderungen an die IT stellen.

Einen konkreten Umsetzungsplan finden Sie in unserem BI Reporting Kompass.

Im Bereich des Vertriebs liegt der Fokus auf der Kundengewinnung und Umsatzsteigerung. Business Intelligence (BI) ermöglicht Vertriebsteams die eingehende Analyse von Kundendaten, um potenzielle Verkaufschancen zu identifizieren und Vertriebsstrategien präzise anzupassen. Ein konkretes Beispiel hierfür ist die Fähigkeit, auf Grundlage von Daten zu ermitteln, welche Produkte in bestimmten geografischen Regionen am besten absatzfähig sind oder saisonale Verkaufstrends zu erkennen. Dieses umfassende Verständnis der Datenlage ermöglicht es, gezielte Maßnahmen zu ergreifen und die Verkaufsstrategien zu optimieren.

Das Controlling trägt die Verantwortung für die Überwachung und Steuerung der finanziellen Leistung eines Unternehmens. Self-Service BI erweist sich hier als äußerst wertvoll, da es Controllern die Möglichkeit bietet, Finanzdaten in Echtzeit zu analysieren, um Budgets zu überwachen und Gewinn- und Verlustrechnungen (GuV) zu erstellen. Darüber hinaus können diese Daten genutzt werden, um Kostenüberschreitungen in spezifischen Abteilungen ausfindig zu machen oder die Rentabilität von Investitionen zu bewerten. Diese Erkenntnisse ermöglichen es den Controllern, fundierte Entscheidungen zu treffen, um die finanzielle Integrität des Unternehmens zu gewährleisten.

Für Ihrer Analysen und Berichte im Controlling nutzen Sie gerne Excel? Hier erfahren Sie, wie AnalyticsGate Ihr Leben im Controlling dauerhaft vereinfacht.

Die Buchhaltung befasst sich mit der Erfassung und Berichterstattung von Finanztransaktionen. Mit Self-Service BI können Buchhalter Finanzdaten effizienter verarbeiten und Berichte schneller erstellen, da sie selbst besseren Zugriff auf die benötigten Daten haben. Beispielsweise können sie die Daten nutzen, um Abweichungen in den Konten zu identifizieren oder den Cashflow zu überwachen. Durch die Automatisierung dieser Prozesse sparen sie Zeit und verbessern die Genauigkeit ihrer Berichte.

Das Management ist für die strategische Ausrichtung des Unternehmens verantwortlich. Business Intelligence unterstützt Führungskräfte dabei, Daten-Dashboards aus verschiedenen Abteilungen abzurufen, um ein umfassendes Bild von den wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) des Unternehmens zu erhalten. Diese Daten werden genutzt, um Markttrends zu identifizieren, die Produktivität der Mitarbeiter zu bewerten oder die Kundenzufriedenheit zu messen. Mit diesem fundierten Wissen können datengestützte Strategien entwickelt werden, um das Unternehmen erfolgreich voranzubringen.

Daten sind das neue Gold, und der Zugang zu ihnen sollte nicht nur einigen wenigen vorbehalten sein. Ohne Self-Service BI funktioniert das in der Regel so:

• Die IT-Abteilung und die Datenanalysten sorgen dafür, dass die Dateninfrastruktur funktioniert und sicher ist.
• Die Datenanalysten sind dann dafür zuständig, die gewünschten Daten zu analysieren und in Dashboards bereitzustellen.

Aber was wäre, wenn jeder Mitarbeiter die Möglichkeit hätte, auf diese Daten zuzugreifen, wann immer er sie braucht? Das verspricht Self-Service BI.

Die für die verschiedenen Abteilungen bestimmten Daten werden über das Data Warehouse gezielt zur Verfügung gestellt. So können auch Nicht-Spezialisten Daten abrufen, analysieren und daraus Erkenntnisse gewinnen. Der BI-Prozess wird dadurch insgesamt dynamischer, es entstehen aber wiederum neue, andersartige Herausforderungen, die es zu lösen gilt.

Ein dynamischer Datenzugriff bietet viele Vorteile, insbesondere die Möglichkeit für Nutzer, schnell nach gewünschten Kennzahlen und KPIs zu suchen und Berichte zu erstellen. Dies kann besonders in Bereichen nützlich sein, in denen schnelle Entscheidungen getroffen werden müssen.

Dieser Ansatz bringt jedoch auch einige Herausforderungen mit:

1. Verwaltungsaufwand: Obwohl die IT-Abteilung und die Datenanalysten weniger in operative Analysen involviert werden, müssen sie mehr Zeit in die Verwaltung investieren. Dies beinhaltet die Sicherstellung der Systemleistung, die Verwaltung von Zugriffsrechten, die Datensicherung und den Datenschutz.
2. Einheitliches Vokabular: Mit verschiedenen Abteilungen, die ihre eigenen Analysen durchführen, kann es schwierig sein, einen konsistenten Wortschatz oder Standards für Daten und Berichte zu etablieren.
3. Datenintegration: Die Kombination von zentralen Daten aus dem Data Warehouse mit nutzerspezifischen Daten kann komplex sein und erfordert sorgfältige Überlegungen, um die Datenqualität und -integrität zu sichern.
4. Reifegrad des BI-Prozesses: Unternehmen müssen den Reifegrad ihres BI-Prozesses bewerten, um sicherzustellen, dass sie die richtige Balance zwischen zentraler Steuerung und Nutzerunabhängigkeit finden.

Die Berichterstattung sollte nicht nur genau und zuverlässig, sondern auch einfach und benutzerfreundlich sein. Ein effizientes Berichtswesen versetzt Entscheidungsträger in die Lage, schnell auf relevante Informationen zuzugreifen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Dabei ist es wichtig, die Komplexität zu reduzieren und den Prozess so zu gestalten, dass er für alle Beteiligten verständlich und zugänglich ist.

Die Integration von Self-Service-BI-Systemen spielt eine entscheidende Rolle bei der Vereinfachung des Berichtswesens. Diese Systeme ermöglichen es den Nutzern, eigenständig Analysen durchzuführen und Berichte zu erstellen, ohne ständig auf die IT-Abteilung angewiesen zu sein.

Wie man Qualität der Berichte im Unternehmen sicherstellt, erfahren Sie in unserem Artikel: Typische Probleme der Erstellung und Verteilung von Berichten nach der Datenanalyse: ein Leitfaden zur Verbesserung der Berichtsqualität.

Ein solches System stellt sicher, dass alle Daten, die für die Berichterstattung verwendet werden, konsistent und von hoher Qualität sind. Dies verringert das Risiko von Fehlern in Berichten und erleichtert den Nutzern den Zugriff auf die benötigten Daten. Durch die Kombination von zentralen Daten aus dem Data Warehouse mit nutzerspezifischen Daten können Berichte erstellt werden, die sowohl umfangreich als auch anpassbar sind.

Um die Vorteile von Self-Service-BI-Systemen voll ausschöpfen zu können, ist es wichtig, dass die Nutzer wissen, wie sie diese Systeme effektiv nutzen. Dies beinhaltet nicht nur technische Schulungen, sondern auch Schulungen im Bereich Datenanalyse und Datenschutz. Durch die Stärkung der Datenkompetenz der Mitarbeiter werden diese unterstützt, eigenständig aussagekräftige Berichte zu erstellen und damit die Abhängigkeit von BI-Experten zu reduzieren.

Excel ist seit Jahrzehnten in vielen Unternehmen das bevorzugte Werkzeug für die Datenanalyse und das Berichtswesen. Es bietet eine vertraute Umgebung, in der Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen ihre Daten analysieren und bearbeiten können. Die Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit von Excel haben es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die tägliche Arbeit vieler Fachleute gemacht.

Die Stärke von Excel liegt in seiner Einfachheit und Zugänglichkeit. Es erfordert zwar auch spezifische technische Kenntnisse, die in den meisten Unternehmen mittlerweile aber weit verbreitet sind. Mit Excel können Datenanalysen und Datenvisualisierungen mit wenigen Mausklicks durchgeführt werden. Dies macht es zu einem idealen BI-Tool, insbesondere für Unternehmen, die Excel bereits als zentrales Werkzeug einsetzen.

Excel ist zwar ein mächtiges Werkzeug für die Datenanalyse, doch gibt es Grenzen, die durch spezialisierte BI-Lösungen überwunden werden können. Hier kommt AnalyticsGate ins Spiel. Wir haben erkannt, dass viele Unternehmen und Einzelpersonen die Vorteile von Excel nutzen möchten, aber auch die erweiterten Analysefunktionen spezialisierter BI-Tools benötigen.

Unsere Lösung vereint das Beste aus beiden Welten. Mit AnalyticsGate können Sie weiterhin in Ihrer gewohnten Excel-Umgebung arbeiten und gleichzeitig auf leistungsstarke BI-Funktionen zugreifen, indem Sie einfach die Qlik Sense-Datenbank mit Excel verknüpfen.

Die wichtigsten Unterschiede zwischen Self-Service BI und Enterprise BI wurden kurz erläutert, wobei beide Ansätze ihre eigenen Vorteile und Herausforderungen haben. Während Self-Service BI es Endnutzern ermöglicht, Datenanalysen unabhängig von der IT-Abteilung durchzuführen, bietet Enterprise BI eine unternehmensweit einheitliche Lösung. Trotz der Vorteile von BI-Tools gibt es auch Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf die Komplexität der Tools und die Integration in verschiedene Unternehmensbereiche.

Unternehmen, die BI effektiv einsetzen, sind besser gerüstet, um fundierte Entscheidungen zu treffen und sich in einem wettbewerbsintensiven Marktumfeld zu behaupten. Es ist jedoch wichtig, dass Unternehmen die richtige BI-Lösung wählen, die ihren spezifischen Anforderungen entspricht, und dass sie die notwendigen Ressourcen investieren, um ihre BI-Prozesse zu optimieren. Mit dem richtigen Ansatz und den richtigen Werkzeugen können Unternehmen die Vorteile von BI voll ausschöpfen und ihre Geschäftsziele effizienter erreichen.