Kein Unternehmen kann noch ohne professionelle Datenanalyse im Wettbewerb bestehen. Die Digitalisierung schreitet voran und das Ziel Industrie 4.0 rückt in greifbare Nähe. Big Data sowie das Internet of Things sind keine fernen Visionen, sondern in weiten Teilen der globalisierten Wirtschaft bereits Realität. Self Service BI Tools erleichtern dem Unternehmen den Zugang zu den Business Intelligence Anwendungen, denn in vielen Unternehmen fehlen ganz einfach die Fachkräfte, die Datenanalysen mit komplexen BI-Tools durchführen könnten.
Self Service BI Tools: Über Tabellen hinausgehende Analysen
Im Zusammenhang mit der Digitalisierung werden täglich massenhaft Daten erfasst. Neben Unternehmensdaten und Kundendaten werden auch Prozess- sowie Sensordaten, Logfiles und Daten in den Social Media generiert. Für Unternehmen ist es wichtig, die Datenflut im Kontext von Big Data möglichst optimal zu managen. Das beginnt bei der Festlegung der relevanten Datenquellen und der Einigung über die Datenqualität. Letztlich sind die Datenbestände jedoch nur dann nützlich, wenn die in ihnen verborgenen Informationen extrahiert werden und daraus im nächsten Schritt Erkenntnisse und Entscheidungsgrundlagen für das Management abgeleitet werden können.
Gelingt es dem Unternehmen allerdings, aus den Daten Wissen zu generieren, erreicht es entscheidende Wettbewerbsvorteile im Vergleich zur Konkurrenz. Auf diese Weise werden Datenbestände zum Produktionsfaktor und der Umgang mit den Daten zum Erfolgsfaktor für die Firmen. Mit diesen Erkenntnissen werden Produktionsabläufe flexibler gestaltet und Geschäftsprozesse laufen reibungsloser ab. Außerdem ergeben sich völlig neue Möglichkeiten der datengestützten Kundensegmentierung und somit können Marketingstrategien zielgruppenorientiert gestaltet werden, sodass sich deren Effektivität erheblich steigern lässt.
Viele Firmen stehen relativ ratlos vor der Aufgabe, die Datenberge zu bewältigen und den entsprechenden Nutzen zu erreichen. Komplexe Business Intelligence Anwendungen sind für kleinere und mittlere Unternehmen meist zu aufwendig und umständlich. Das Fehlen von Fachkräften, die sich mit allen Belangen der Datenanalyse optimal auskennen, ist ein weiteres Problem. Business Analytics Tools sind somit für viele Unternehmen die perfekte Lösung. Mit diesen innovativen Werkzeugen können auch Mitarbeiter, die nicht über umfangreiche IT-Kenntnisse verfügen, flexible Datenanalysen durchführen. Das hat außerdem den Vorteil, dass die Datenanalysen dort vorgenommen werden, wo die Fragen anfallen: In den Fachabteilungen.
Datenberge bewältigen mit Self Service BI Tools. (#01)
Die Grenzen der tabellenorientierten Datenanalyse
In vielen Unternehmen ist Microsoft Excel immer noch die erste Wahl, wenn es darum geht, Business Intelligence Anwendungen mit dem Ziel einer professionellen Datenanalyse durchzuführen. Für viele BI-Anwendungen sind Tabellen jedoch nicht das geeignete Werkzeug. Auf Basis von Excel Diagramme zu erstellen, ist sehr schwierig. Die Reihenfolge der Datenabfrage kann oft nicht genau festgelegt werden und für alle Datensätze, die nicht strukturiert und in einer Tabelle darstellbar sind, ist Excel überhaupt nicht geeignet. Darüber hinaus ist es schwierig, einen Bericht zu erstellen, der mehrere Tabellen beinhaltet. Die Visualisierung der Analyseergebnisse ist ein weiteres Problem, das bei der Anwendung von Excel auftritt.
Die Self Service BI Tools verfügen über wesentlich mehr Funktionen als Excel und ermöglichen außerdem eine deutlich konsistentere Sicht auf die Datenbestände. Außerdem vermeiden sie das, was Praktiker als die „Excel-Hölle“ bezeichnen und bedeutet, dass die Ausgangsdaten zu verschiedenen Analyseversionen verarbeitet wurden, die nicht mehr nachvollziehbar sind. Eine Unterscheidung zwischen datenbasierten, belastbaren Aussagen und Datenmüll ist dann nicht mehr möglich. Zudem erfordert Excel viel manuelles Eingreifen und ist deshalb relativ fehleranfällig und zeitaufwendig.
Self Service BI Tools: Analyse und Reporting für den Mittelstand
Intuition durch Information ersetzen: Das ist das Ziel der datenbasierten Unternehmensführung. Die Frage ist, wie ein Unternehmen sich diesem Ziel annähern kann, ohne langwierig und kostspielig ein umfassendes, komplexes Business Intelligence System zu implementieren, das darüber hinaus nur von den Experten in der IT-Abteilung bedient werden kann. Die Lösung sind innovative Analyse-Werkzeuge, die eine Anwendung im Self-Service erlauben und von den Mitarbeitern der Fachabteilungen nach kurzer Einweisung angewendet werden können. Damit lässt sich eine erhebliche Zeitersparnis realisieren. Besonders wenn es darauf ankommt, dass die Anwender schnell eine datenbasierte Entscheidungsgrundlage benötigen, sind diese Werkzeuge hilfreich.
Mit derartigen Analyseinstrumenten können folgende Aufgaben ausgeführt werden:
- Identifikation von versteckten Mustern
- Darstellung von Kausalitäten
- zielgruppenspezifische Analyse von Märkten
- Erstellung von Geschäftsberichten
- Erstellung von Trendvergleichen für Prognosen
- Analyse von Optimierungspotentialen in der Produktion
- Realisierung von Kostensenkungspotentialen
Es ist wichtig, die massenhaft vorhandenen Datenbestände möglichst optimal zu nutzen, um besser als die Konkurrenz für den globalen Wettbewerb gewappnet zu sein. Dabei ist es sinnvoll, Datenanalysen direkt in den Fachabteilungen durchführen zu lassen, denn dort treten die relevanten Fragestellungen auf. Mit den Self Service BI Tools können die Mitarbeiter in den Fachabteilungen flexibel Ad hoc Abfragen generieren und spontane Fragestellungen datengestützt betrachten. Es ist mit der smarten Software außerdem möglich, die wichtigsten Daten und Parameter zu Reports zusammenzufassen und auf diese Weise dem Management relevante Entscheidungsgrundlagen zu liefern. Die wichtigsten Unternehmenskennzahlen werden auf Dashboards dargestellt, um die Entwicklung des Unternehmens stets im Blick zu behalten.
Self Service BI Tools erweitern die Analysekompetenz der Mitarbeiter. (#02)
Die Vorteile der Self Service BI Tools
Die innovative Analytics Software startete ihren Siegeszug zunächst mit Visualisierungsinstrumenten wie Microsoft Power-BI, Qlik Sense oder Tableau. Die Visualisierung der Datenbestände war jedoch nur der erste Schritt hin zur Entwicklung leistungsfähiger Analyse Werkzeuge. Die Fachbereiche wünschten Instrumente, mit denen sie Datenaufbereitung und -analyse ohne vorheriges Coding oder Programmierung durchführen können. Es entstand eine neue Gruppe von Power-Usern. Längst werden Datenanalysen nicht mehr allein von den Experten der IT-Abteilung durchgeführt. Das verleiht dem Unternehmen insgesamt eine höhere Flexibilität. Die Entwicklung von Self Service BI Tools ist jedoch nach wie vor nur ein Aspekt im Rahmen der professionellen Datenanalyse und besonders für die Erstellung von Reports und Datenanalysen am Frontend geeignet.
Viele dieser Analyse Anwendungen werden auf Basis von Excel entwickelt. Es werden Add-Ons oder auch eigenständige Module angeboten. Des Weiteren besteht die Möglichkeit, Reporting- und Analyse-Funktionalitäten kostengünstig aus der Cloud als Software-as-a-Service (SaaS) zu beziehen.
Ein großer Vorteil der Self Service BI Tools sind die ausgefeilten Visualisierungsmöglichkeiten, die derartige Werkzeuge bieten. Per Drag & Drop werden die vorhandenen Datensätze in anschauliche Grafiken umgewandelt. Besonders wenn Teams aus mehreren Fachabteilungen zusammengestellt werden, gelingt es mit übersichtlichen Grafiken viel schneller, alle Teammitglieder auf einen gemeinsamen Informationslevel zu bringen.
Es ist wesentlich leichter, die Informationen, die sich in den Zahlenwerten verbergen, aufzunehmen, wenn sie in Form von Diagrammen, Landkarten oder Kurven präsentiert werden und nicht als unübersichtliche Excel-Sheets. Interaktive Darstellungsformen ermöglichen es außerdem, mit den Datenbeständen zu experimentieren und ganz spontan Fragestellungen analytisch zu untersuchen. Damit werden bisher nicht beachtete Zusammenhänge identifiziert und Daten unter neuen Aspekten betrachtet. Des Weiteren wird die IT-Abteilung entlastet, sodass sie sich der strategischen Frage widmen kann, wie die informationstechnologische Infrastruktur des Unternehmens in Zukunft ausgestaltet werden sollte.
Kriterien für die Auswahl eines Self Service BI Tools
Der Markt für die innovativen Data Analytics und Business Analytics Tools ist groß und teilweise schwer zu überblicken. Um die Auswahl zu erleichtern, ist es sinnvoll, die folgenden fünf Kriterien als Entscheidungsgrundlage heranzuziehen:
- Benutzerfreundlichkeit und Funktionsumfang sind ausgeglichen
- verschiedene Datenquellen sind einfach integrierbar
- festgelegte Richtlinien werden eingehalten
- Ergebnisse werden schnell geliefert
- Zusammenarbeit wird gefördert
Mit Self Service BI Tools übersichtliche Dashboards erstellen. (#03)
Benutzerfreundlichkeit und Funktionsumfang sind ausgeglichen
Auch Mitarbeitern ohne umfassende IT-Kenntnisse soll nach kurzer Einweisung die Bedienung der BI-Anwendung möglich sein. Benutzerfreundliche Bedienoberflächen, die ein intuitives Arbeiten unterstützen, sind dafür unerlässlich. Es ist vorteilhaft, wenn das Analyseinstrument für erfahrene User einen Expertenmodus mit erweiterten Funktionen bietet und sich somit dem Kenntnisstand des Mitarbeiters anpasst.
Verschiedene Datenquellen sind einfach integrierbar
Die ausgewählte Software sollte in der Lage sein, strukturierte aber auch unstrukturierte Datenquellen zu nutzen und zu konsolidieren. Bei der Auswahl ist darauf zu achten, dass das Analyseinstrument zukunftsfähig ist und beispielsweise Geo- oder Sensordaten und die Datensätze der Interaktionen im Internet einbeziehen kann.
Festgelegte Richtlinien werden eingehalten
Es ist wichtig, dass Zugriffsregeln ausgearbeitet werden. Mit diesen Regeln wird festgelegt, wie und von wem der Zugriff auf die Datensätze erfolgen darf. Meist wird der Zugriff rollenbasiert organisiert. Es ist außerdem notwendig, dafür zu sorgen, dass die Einhaltung der einmal festgelegten Richtlinien kontrolliert werden kann. Damit werden Aspekte der Datensicherheit und des Datenschutzes berücksichtigt und es ist jederzeit nachvollziehbar, wer auf die Datensätze zugegriffen und diese eventuell verändert hat.
Ergebnisse werden schnell geliefert
Mit den modernen Self Service BI Tools sollen nervige Wartezeiten vermieden werden, wie sie oft bei explorativen Datenanalysen entstehen, die von der IT-Abteilung vorgenommen werden sollen. Die smarte, an der Performance orientierte Architektur der Self Service Lösungen ist hier sehr vorteilhaft, denn sie nutzt Mechanismen wie das In-Memory-Computing. Damit werden auch bei großen Datenmengen, die zudem aus verschiedenen Datenquellen stammen, in kurzer Zeit Antworten generiert.
Video: Self Service BI – Ein Erfahrungsbericht
Zusammenarbeit wird gefördert
Die Ergebnisse der Datenanalysen sollten problemlos mit anderen Mitarbeiten geteilt werden. Außerdem ist das gemeinsame Bearbeiten von Problemstellungen im Team anzustreben. Alle Ergebnisse und Veränderungen müssen protokolliert werden, damit die Datenanalyse jederzeit nachvollziehbar bleibt. Allgemein fördern die Möglichkeiten der Visualisierung die Teamarbeit, da alle Teammitglieder sehr schnell auf einen Informationsstand gebracht werden können.
Wie findet ein Unternehmen das richtige Self Service BI Tool?
Die auf dem Markt angebotenen Analytics Software Lösungen unterscheiden sich erheblich. Einige der Tools sind eher für explorative als analytische Fragestellungen geeignet und die Instrumente unterscheiden sich auch im Hinblick auf die Benutzerfreundlichkeit. Oft werden außerdem BI-Tools von den Anbietern als Self-Service-Anwendungen deklariert, obwohl sie diese Anforderungen in der Praxis gar nicht erfüllen.
Es gibt Tools, die vom Desktop aus starten und deren Ergebnisse dann online gestellt oder im Unternehmensnetzwerk geteilt werden können. Dazu gehören Tableau und Microsoft Power-BI. Google Analytics oder Charito hingegen arbeiten vollständig in der Cloud.
Da auch bei den Self Service BI Tools eine große Preisspanne besteht, sollte jedes Unternehmen vor einer Kaufentscheidung den Analysebedarf betrachten. Es gibt Möglichkeiten, zunächst mit kostenlosen Versionen zu starten. Microsoft Power-BI bietet beispielsweise wesentliche Funktionen kostenfrei an. Ist der Einstieg geschafft, können kostenpflichtige Add-Ons oder zusätzliche Funktionen erworben werden. Tableau bietet sehr viele unterschiedliche Diagramme und Visualisierungsoptionen an, aber auch IBM Watson Analytics und Microsoft Power-BI sind in dieser Hinsicht gut aufgestellt.
Auswahl von Self Service BI Tools
In der folgenden Tabelle werden einige Analyse Tools vorgestellt, die es den Mitarbeitern in den Fachabteilungen ermöglichen, eigenständige Datenanalysen vorzunehmen und die Ergebnisse dieser Datenanalyse dann auch professionell zu visualisieren:
| BI-Tool | Internet | Vorteil |
| Tableau / Desktop | https://www.tableau.com/de-de | umfangreiche Optionen für Datenvisualisierung |
| Microsoft Power-BI | https://powerbi.microsoft.com/de-de/desktop/ | interaktive Berichte und visuelle Analysen |
| IBM Watson Analytics | https://www.ibm.com/de-de/marketplace/watson-analytics | sehr benutzerfreundliche Führung durch die Anwendung |
| QlikView | https://www.qlik.com/de-de | Stärken im Bereich einfaches Handling und Visualisierung |
| Jedox | https://www.jedox.com/de/ | Budgetierung, Forecasting und Planung aller Fachbereiche |
Zukünftige Entwicklung im Bereich der Business Intelligence
Eine moderne Analyse-Software muss die Bedingung erfüllen, dass sie nicht nur von IT-Spezialisten bedient werden kann. Nur wenn auch die Mitarbeiter der Fachabteilungen diese Werkzeuge in ihre tägliche Arbeit integrieren können, kann die Digitalisierung gelingen, sodass auf allen Ebenen des Unternehmens die datengestützte Entscheidungsfindung die Intuition durch Information ersetzt.
Gleichzeitig wird ein wesentlich tieferer Blick in die Datenbestände erreicht, denn ohne große Zeitverluste können Szenarien hinterfragt und Analysen durchgeführt werden. So wird es möglich, schnell auf dynamische Umweltbedingungen zu reagieren und das Unternehmen kann flexibel am Markt agieren. Denn hierin ist das eigentliche Potential der Self-Service-Anwendungen zu sehen: mit der explorativen Datenanalyse kann der User „mit Datenbeständen spielen“, ganz neue Kenntnisse gewinnen und vielleicht sogar neue Geschäftsmodelle generieren.
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