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von Thomas Hänig

Self Service Business Intelligence: Definition und Übersicht

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Thomas Hänig

Head of Development und Datenanalyst

Beratung AnalyticsGate

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Was ist Self Service BI?

Self Service Business Intelligence (SSBI) ist definiert als eine moderne Datenmanagementstrategie für Organisationen, die es den Benutzern ermöglicht, selbständig auf Daten zuzugreifen, diese zu analysieren und in Berichte umzuwandeln, ohne die Unterstützung der IT-Abteilung in Anspruch nehmen zu müssen. Die Kernidee dieser Strategie ist es, den Anwendern mittels SSBI-Tools einen einfachen Zugriff auf Daten und Kennzahlen über eine einfach verständliche Benutzeroberfläche zu ermöglichen und damit Zeit und Aufwand zu sparen.

Key Facts

  1. Der SSBI-Prozess im Überblick:
    Die SSBI-Prozesskette umfasst ETL (Extraktion, Transformation, Ladung), Datenanalyse und Berichterstellung/Visualisierung. Jeder dieser Schritte spielt eine entscheidende Rolle, um Anwendern eine eigenständige Datenbearbeitung zu ermöglichen.
  2. Die Rolle von SSBI-Tools:
    SSBI-Tools wie Power BI, Qlik oder Tableau sind zentrale Elemente für die BI-Strategie. Sie bieten intuitive Oberflächen und fortschrittliche Analysefunktionen, die den Nutzern helfen, Daten effizient und eigenständig zu verarbeiten und visualisieren.
  3. Herausforderungen in der Praxis:
    Zu den praktischen Herausforderungen von SSBI gehören Datensicherheit, die Sicherstellung von Data Literacy unter den Mitarbeitern und die Auswahl des passenden BI-Tools, die für eine erfolgreiche Implementierung von SSBI entscheidend sind.
  4. Vorteile von SSBI:
    SSBI führt zu einer verbesserten Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit von Daten, unterstützt schnelle und fundierte Entscheidungsfindung, vereinfacht das Datenmanagement und reduziert Kosten durch niedrigere Anfangsinvestitionen und Betriebskosten.
  5. Zukunftstrends in SSBI für 2024:
    Zukünftige Trends in SSBI beinhalten einen stärkeren Fokus auf Data Literacy, die Integration künstlicher Intelligenz in BI-Tools und die Entwicklung hin zu Storytelling in der Berichterstattung.

Wissenschaftliche Definition von Self Service BI

Im wissenschaftlichen Kontext konzentriert sich Self Service Business Intelligence auf vier Hauptziele. Diese sind:

  • Der erleichterte Zugang zu Quelldaten für Berichterstattung und Analyse,
  • die verbesserte und vereinfachte Unterstützung bei Analysefunktionen,
  • schnellere Implementierungsoptionen und
  • einfachere, anpassbare und kollaborative Benutzeroberflächen.

SSBI trägt dazu bei, Wettbewerbsvorteile zu erzielen und neue Geschäftsmöglichkeiten zu entdecken, und erweitert den Anwendungsbereich von BI-Anwendungen, um ein breiteres Spektrum von Geschäftsanforderungen und -problemen zu adressieren. Sie schafft eine personalisierte und kooperative Umgebung für die Entscheidungsfindung, in der die Benutzerfreundlichkeit und Nutzbarkeit von BI-Tools für die Anwender von entscheidender Bedeutung sind (Imhoff & White, 2011).

Was ist der Unterschied zwischen BI und Self Service BI?

Unterschiede zwischen BI und SSBI in 3 Aspekten nebeneinander aufgelistet.
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Der klassische Business Intelligence-Ansatz basiert auf einer IT-zentrierten Datenverarbeitung, während Self Service BI eine dezentrale Datenverarbeitung ermöglicht. Klassische BI-Tools basieren auf komplexen und oft monolithischen BI-Systemen, die eine intensive Abstimmung zwischen IT-Experten bzw. Datenanalysten und Mitarbeitern der Geschäftsbereiche erfordern. SSBI ermöglicht den direkten Zugriff auf Daten durch Nutzer aus den verschiedenen Geschäftsbereichen und umgeht somit den Weg über die Datenanalysten.

Die Prozesskette hinter Self Service BI verstehen

Self Service BI lässt sich in drei grundlegende Prozesse unterteilen. Eine Übersicht über diese drei Prozesse hilft dabei Self Service BI zu verstehen.

  1. Eine Datengrundlage schaffen: ETL (Extraktion, Transformation, Ladung
    Wenn Sie dieses Thema interessiert, lesen Sie unseren Beitrag zum Thema Datenbereinigung: Datenqualität im Unternehmen sichern.
    • Extraktion: Hierbei werden Daten aus verschiedenen Quellen, wie Datenbanken, Dateisystemen oder Cloud-Speichern, extrahiert.
      Datenquellen:
      • Datenbanken wie MySQL, NoSQL, Oracle, CRM-System, ERP-Systeme oder SQL-Server.
      • APIs von Drittanbietern, die Zugriff auf externe Datenquellen wie soziale Medien, Wetterdienste, Finanzmarktdaten etc. bieten.
      • Cloud-Speicher wie Amazon S3, Microsoft Azure Blob Storage oder der Google Cloud Storage.
    • Transformation: In diesem Schritt werden die extrahierten Daten bereinigt, normalisiert und in ein Format umgewandelt, das für Analysen geeignet ist. Dies beinhalten das Filtern, Sortieren, Zusammenführen und Aggregieren von Daten.
      • Bereinigung: Entfernen von Duplikaten, Korrigieren von Fehlern in den Daten (z.B. falsche Datumsangaben, Tippfehler).
      • Normalisierung: Anpassen von Datenformaten für Konsistenz (z.B. Umwandlung aller Datumsangaben in das gleiche Format).
      • Aggregation: Zusammenfassen von Daten, beispielsweise die Erstellung von Monatsumsätzen aus täglichen Verkaufsdaten.
      • Anreicherung: Ergänzung der Daten mit zusätzlichen Informationen, wie das Hinzufügen von geografischen Daten zu Kundendaten.
    • Ladung: Schließlich werden die transformierten Daten in ein Ziel-Datenspeichersystem, wie z.B. ein Data Warehouse oder eine Datenbank, geladen, wo sie für Analysezwecke zur Verfügung stehen.
      • Data Warehouse: Laden von transformierten Daten in ein Data Warehouse wie Teradata, Snowflake oder Google BigQuery für komplexe Abfragen und Analysen.
      • Datenbanken: Übertragen der Daten in operationale Datenbanken wie Microsoft SQL Server für den täglichen Geschäftsbetrieb.
      • Business Intelligence-Tools: Direktes Laden von Daten in BI-Tools wie Qlik Sense, Tableau oder Power BI für sofortige Visualisierungen und Analysen.
  2. Datenanalyse:
    • Die Datenanalyse umfasst die Untersuchung, Modellierung und Interpretation von Daten, um Muster und Trends zu erkennen. Die Datenbasis hierfür wird durch den ETL-Prozess geschaffen. Hier gibt es allerdings eine klare Abgrenzung, denn die Endanwender, die von SSBI durch mehr Selbstständigkeit profitieren sollen, haben mit dem ETL-Prozess nichts zu tun. Diese Arbeit obliegt weiterhin den IT-Experten und Datenanalysten im Unternehmen.
    • Für den Endanwender und die Datenanalyse sind lediglich die SSBI-Tools von Interesse. Die Software muss die Datenanalyse erstens selbstständig ermöglichen. Zweitens soll sie benutzerfreundlich sein und drittens schnellere Analyseprozesse, z.B. in Form von Ad-hoc-Analysen, ermöglichen.
  3. Berichterstellung und Visualisierung:
    • Self Service Reporting: Die Ergebnisse der Datenanalyse werden in einem verständlichen und zugänglichen Format präsentiert, oft in Form von Berichten, Dashboards und verschiedenen Visualisierungen wie Diagrammen und Graphen. Diese Visualisierungen helfen den Endnutzern, Daten leichter zu verstehen und zu interpretieren und ermöglichen es ihnen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
    • Visualisierung und verständlich präsentieren: SSBI-Tools ermöglichen es den Nutzern, komplexe Datenmengen durch visuelles Storytelling effektiv zu kommunizieren. Dies beinhaltet:
      • Entwicklung von Storylines: Die Nutzer können eine Storyline oder eine Erzählung um die Daten herum aufbauen, die die wichtigsten Erkenntnisse und Trends in logischer und ansprechender Weise darstellt.
      • Benutzerdefinierte Visualisierungen: Anstatt sich auf Standarddiagramme zu beschränken, können Nutzer mit SSBI-Tools benutzerdefinierte Visualisierungen erstellen, die speziell auf die Daten und die Zielgruppe zugeschnitten sind.

Mehr über erfolgreiches BI-Reporting finden Sie in unserem Navigationskompass für BI-Reporting.

Herausforderungen von Self Service BI

Der Einsatz von Self Service BI in Unternehmen bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich, die es zu bewältigen sind. Eine grundlegende Herausforderung ist die Gewährleistung von Datenqualität und Datensicherheit. Das Risiko von Datenmissbrauch und Fehlinterpretationen steigt mit der Anzahl der Datennutzer, insbesondere wenn diese über eine eingeschränkte Data Literacy verfügen.

Herausforderung - Datensicherheit

Deshalb folgt meist die Einführung einer robusten Daten-Governance-Richtlinie in Unternehmen, um die Korrektheit, Konsistenz und Sicherheit der Daten zu sichern. Dazu zählt auch das Implementieren von Zugriffskontrollen, um sicherzustellen, dass nur befugte Nutzer Zugang zu sensiblen Informationen haben.

In unserem BI-Leitfaden für Unternehmen erläutern wir auch, welche konkreten Schritte Sie für eine erfolgreiche Umsetzung und Integration von SSBI in Vertrieb, Controlling, Management und anderen Abteilungen ergreifen sollten.

Herausforderung - Data Literacy

Die Fähigkeit, Daten zu verstehen, zu analysieren und auf dieser Grundlage Entscheidungen zu treffen, wird als Data Literacy (Datenkompetenz) bezeichnet und ist schwieriger zu lernen, als es auf den ersten Blick scheint. Fehlerhafte Datensätze, falsche Metriken und Intervallabstände oder die Vermischung von Datensätzen können zu fehlerhaften Visualisierungen führen, die ein verzerrtes Bild der Realität wiedergeben.

Data Literacy Basics im Unternehmen

Nicht jeder Mitarbeiter verfügt über die notwendige Data Literacy, um Daten effektiv zu analysieren und darzustellen. Es ist wichtig, dass Unternehmen in Data Literacy-Schulungen und Weiterbildungsprogramme investieren, um bei den Mitarbeitern die Basis für einen kompetenten Umgang mit Daten zu schaffen. Eine ausgeprägte Data Literacy auf allen Ebenen des Unternehmens ist die Voraussetzung, um die Vorteile von Self Service BI effektiv nutzen zu können.

Hier geht es zum ausführlichen Artikel über die Probleme bei der Berichterstellung nach der Datenanalyse mit konkreten Beispielen.

Schulungen im Bereich Data Literacy

Um die gewünschte Data Literacy unter den Mitarbeitern - unabhängig von ihrer bisherigen Erfahrung oder ihrem technischen Hintergrund - zu schaffen, werden Online-Kurse, Workshops und Seminare eingesetzt. Wichtig ist dabei, dass die Schulungen praxisnah sind, denn Lernen geschieht am besten durch praktische Erfahrung.

Eine erfolgreiche Implementierung von SSBI bedeutet daher primär, in praxisorientierte Schulungsprogramme zu investieren, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter über die notwendige Datenkompetenz verfügen und dadurch die Data Literacy Grundlagen im Unternehmen geschaffen werden.

Bei der Auswahl des richtigen Schulungsprogramms ist es wichtig, das richtige Niveau zu wählen. Es gibt zahlreiche Anbieter, die Data Literacy-Schulungen für Unternehmen anbieten, von Anfängerkursen bis hin zu Kursen für Fortgeschrittene. Lassen Sie sich im Vorfeld gut beraten. Dabei lohnt es sich, eine Status-Quo-Analyse durchzuführen. Diese erfasst den aktuellen Wissensstand im Unternehmen und ermöglicht die richtige Auswahl einer Data Literacy-Schulung.

Herausforderung - Auswahl des passenden Self Service-BI-Tools

Die Auswahl des passenden Self Service-BI-Tools stellt eine wesentliche Herausforderung dar, denn bei der Fülle an verfügbaren Lösungen ist es nicht immer einfach, sich für das „passende“ SSBI-Tool zu entscheiden.

Ein ideales SSBI-Tool zeichnet sich durch Benutzerfreundlichkeit aus und bietet eine reibungslose Integration in bestehende Workflows. Es ist wichtig, dass die Nutzer in der Lage sind, mit angemessenem Aufwand Analysen und Berichte zu erstellen.

Datenquellen und Sicherheitsmaßnahmen

Ein gutes SSBI-Tool bietet flexible Optionen für die Datenanbindung und ist in der Lage, eine Vielzahl von Datenquellen zu unterstützen. Ebenso wichtig ist eine starke Unterstützung von Data Governance und Sicherheitsmaßnahmen, um die Integrität und den Schutz der Daten zu gewährleisten. Die Gewährleistung der Datensicherheit ist ein zentrales Anliegen von SSBI, da die Fehleranfälligkeit mit der Anzahl der Nutzer steigt.

Wichtig!
In der Praxis wird die Informationssicherheit durch die Zugriffskontrolle (Access Control) seitens der IT-Abteilung gelöst. Diese kann den Benutzern gezielt Daten und Zugriffsrechte zuweisen oder entziehen. Sensible, kunden- und personenbezogene Daten werden so gesetzeskonform geschützt.

Self Service BI Tools

Ein ideales SSBI-Tool sollte intuitiv bedienbar, zugänglich und skalierbar sein, um den Bedürfnissen verschiedener Benutzergruppen gerecht zu werden. Außerdem sollte es über robuste Datenmanagementfunktionen verfügen, um die Integrität und Sicherheit der Daten zu gewährleisten.

Hier eine kurze Auflistung gängigsten SSBI-Tools:

  • Power BI
  • Qlik
  • Tableau
  • Sisense
  • Zoho Analytics

Vorteile von Self Service BI

Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit

Intuitive Benutzeroberfläche

Self-Service BI-Tools sind so gestaltet, dass sie auch für Nutzer ohne technischen Hintergrund leicht zugänglich sind. Ihre intuitive Benutzeroberfläche erlaubt es Nutzern, sich schnell in der Software zurechtzufinden, was die Hemmschwelle für den Einstieg in die Datenanalyse deutlich reduziert. Dies ermöglicht es mehr Mitarbeitern im Unternehmen, datengetriebene Erkenntnisse zu gewinnen und zu nutzen, unabhängig von ihrem technischen Know-how.

Einfache Datenmanipulation

Die Drag-and-Drop-Funktionalität in SSBI-Tools vereinfacht die Datenmanipulation erheblich. Nutzer können Elemente intuitiv bewegen und anpassen, was die Erstellung von Berichten und Analysen wesentlich effizienter und benutzerfreundlicher macht. Diese Funktion erleichtert es den Nutzern, komplexe Datensätze zu erkunden und zu visualisieren, ohne sich in komplizierten Abfrageprozessen zu verlieren.

Schnelle Ergebnisse

Vorgefertigte Templates und Dashboards in SSBI-Tools ermöglichen es den Nutzern, schnell aufschlussreiche Berichte zu erstellen. Diese Templates dienen als Ausgangspunkt, der individuell angepasst und erweitert werden kann, um spezifische Geschäftsbedürfnisse zu erfüllen. Dadurch können Unternehmen schneller auf Marktveränderungen reagieren und zeitnahe Entscheidungen treffen.

Mobile Analytics und unbegrenzter Zugang

Die Möglichkeit, BI-Tools auf mobilen Geräten zu nutzen und jederzeit auf Daten zugreifen zu können, revolutioniert die Art und Weise, wie Entscheidungen getroffen werden. Dieser ständige Zugang ermöglicht es den Nutzern, auch unterwegs aktuelle Geschäftsdaten einzusehen und fundierte Entscheidungen zu treffen, was die Agilität und Reaktionsfähigkeit des Unternehmens erheblich steigert.

Entscheidungsfindung

Unmittelbare Erkenntnisse

SSBI-Tools ermöglichen es Nutzern, direkt auf Daten zuzugreifen und diese zu analysieren, was zu schnelleren und besser informierten Entscheidungen führt. Durch den unmittelbaren Einblick in aktuelle Geschäftsdatenkönnen Trends schneller erkannt und potenzielle Probleme frühzeitig adressiert werden.

Dynamische Ad-hoc-Analysen

Die Flexibilität von SSBI-Tools, spontane Ad-hoc-Analysen durchzuführen, ermöglicht es den Nutzern, auf unvorhergesehene Fragen schnell zu reagieren. Diese Art der dynamischen Analyse ist besonders wertvoll in schnelllebigen Geschäftsumgebungen, wo die Fähigkeit, rasch auf Veränderungen zu reagieren, einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil darstellt.

Förderung der Kollaboration

SSBI fördert die Zusammenarbeit im Unternehmen, indem Teams gemeinsam Daten analysieren und interpretieren können. Dieser kollaborative Ansatz führt zu einem besseren Verständnis und einer integrativen Entscheidungsfindung, da verschiedene Perspektiven und Expertisen in den Prozess einfließen.

Datenmanagement

Benutzerdefinierte Datenzugänge

Individuelle Zugangsmöglichkeiten zu Daten stärken die Autonomie der Nutzer. Jeder Mitarbeiter kann die für ihn relevanten Daten selbstständig abrufen und analysieren, was zu einer effizienteren Nutzung der Ressourcen und einer stärkeren Einbindung in datengetriebene Prozesse führt.

Individuelle Dashboard-Gestaltung

Die Möglichkeit, Dashboards individuell zu gestalten, erlaubt es den Nutzern, Berichte genau nach ihren Bedürfnissen zu konfigurieren. Dies verbessert nicht nur die Relevanz der dargestellten Informationen, sondern auch die Akzeptanz und Nutzung der BI-Tools im Unternehmen.

Datenkompetenz

SSBI-Tools unterstützen den Aufbau grundlegender Analysefähigkeiten unter den Nutzern. Durch die Bereitstellung von Ressourcen und Schulungsmaterialien können Mitarbeiter ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse verbessern, was zu einer stärkeren Datenkultur im Unternehmen führt.

Wie und in welchen Geschäftsfeldern Sie Datenkompetenz aufbauen sollten, erfahren Sie in unserem Artikel: Datenmanagement im Unternehmen vereinfachen.

Kostenvorteile

Niedrigere Anfangsinvestitionen

Durch den Einsatz von cloud-basierten SSBI-Lösungen können Unternehmen erheblich bei den Anfangsinvestitionen sparen. Es entfallen hohe Ausgaben für Softwarelizenzen und die Anschaffung teurer Server-Hardware, was besonders für kleine und mittelständische Unternehmen attraktiv ist.

Zeit- und Ressourceneinsparung

Durch die schnelle und eigenständige Analysefähigkeit sparen Unternehmen Zeit und Ressourcen. Entscheidungsprozesse werden beschleunigt und die Produktivität der Mitarbeiter wird gesteigert, da sie nicht mehr auf die Unterstützung der IT-Abteilung angewiesen sind.

Skalierbarkeit und Flexibilität

Cloud-basierte SSBI-Lösungen bieten eine hohe Skalierbarkeit, die es Unternehmen ermöglicht, ihre BI-Funktionalitäten flexibel an sich ändernde Geschäftsanforderungen anzupassen. Dies geschieht ohne signifikante zusätzliche Investitionen, da die Skalierung in der Cloud einfach und kostengünstig ist.

Trend: Fokus auf Data Literacy als Kernstrategie

Das Jahr 2024 markiert eine entscheidende Phase in der Evolution von Self Service BI, mit einem deutlichen Fokus auf die Förderung der Data Literacy. Unternehmen sehen, dass das bloße Bereitstellen von Self Service-BI-Tools nicht ausreicht. Entscheidend ist, dass Mitarbeiter über die notwendigen Fähigkeiten und das Wissen verfügen, um diese Tools effektiv einzusetzen. Ein starker Trend zu umfassenden Schulungs- und Weiterbildungsprogrammen zeichnet sich daher ab, um die Datenkompetenz auf allen Unternehmensebenen zu stärken.

Trend: Künstliche Intelligenz

2024 ist die Integration künstlicher Intelligenz in SSBI-Tools weit fortgeschritten. Algorithmen der Künstlichen Intelligenz helfen hier in erster Linie bei der Automatisierung von Fleißaufgaben, die viel Zeit fressen. Viele der BI-Tool Anbieter sind dabei KI in Ihre Programme zu integrieren. KI kann auch aktiv bei der Analyse von Unternehmensdaten durch automatische Mustererkennung, Vorhersageanalyse helfen. Was uns in Zukunft noch erwartet, bleibt eine spannende Frage.

Trend: Storytelling in der Berichterstellung

Anstatt nur Daten zu präsentieren, fokussieren sich SSBI-Tools zunehmend darauf, eine erzählerische Analyse zu bieten. Das bedeutet, dass die Daten in einen kontextuellen Rahmen eingebettet werden, der es den Anwendern erleichtert, die Bedeutung und die Auswirkungen der Daten zu verstehen und darauf basierend fundierte Entscheidungen zu treffen.

Quellen: