Die zentrale Idee von Self-Service BI besteht darin, dass Mitarbeitende selbstständig auf Unternehmensdaten zugreifen und Analysen durchführen können, ohne dabei auf die Unterstützung der IT-Abteilung angewiesen zu sein.
Self-Service Business Intelligence, kurz SSBI oder Self-Service BI, ist per Definition eine Softwarelösung zum Erstellen von BI-Reports ohne Unterstützung durch IT-Fachpersonal. In der Praxis bedeutet dies, dass Anwendende aus unterschiedlichen Bereichen eines Unternehmens mit diesem Tool gezielt und selbstständig Business Intelligence-Daten aus dem unternehmenseigenen Data Warehouse auswerten lassen können. Diese Reports dienen dann zum Beispiel als Grundlage für datenbasierte Entscheidungen.
Der Einsatz von Business Intelligence im Unternehmen hat eine zunehmend wichtige Bedeutung für den Wettbewerb. Im BI-Umfeld werden systematische Auswertungen von im Unternehmen anfallenden Datenmengen durchgeführt, die als Grundlage für Prognosen und Geschäftsentscheidungen dienen können. Für diese Datenauswertung war bisher Unterstützung durch IT-Fachpersonal nötig, welches in der Lage ist, die komplexen Analysetools zu erstellen bzw. zu bedienen.
Mit den intuitiv und ohne spezifische Vorkenntnisse nutzbaren Tools und Anwendungen einer Self-Service BI können Mitarbeitende aller Bereiche des Unternehmens Daten selbstständig auswerten, Abfragen durchführen sowie die Auswertungen visualisieren. So muss die IT-Fachabteilung nicht mehr für jedes einzelne Reporting hinzugezogen werden, Datenmaterial bereitstellen und sich inhaltlich in die Anforderungen der jeweiligen Fragestellung vertiefen.
Welche Gründe sprechen für die Entwicklung von Self-Service Business Intelligence-Lösungen? Eine zentrale Fähigkeit liegt in der benutzerfreundlichen Visualisierung von komplexen Daten. Self-Service BI bietet durch den direkten Zugriff auf Analysemöglichkeiten ohne IT-Unterstützung gleich mehrere weitere große Vorteile:
Um diese Vorzüge optimal zu nutzen, müssen einige Grundbedingungen erfüllt sein. Essenziell sind akkurate Ausgangsdaten von hoher Datenqualität. Je stärker eine Organisation und ihre Prozesse digitalisiert sind, desto besser und umfangreicher werden diese Daten grundsätzlich.
Zudem müssen die Daten für Nutzer:innen einfach zugänglich und in einer für sie verständlichen Form aufbereitet werden. Eine nahtlose Integration verschiedener Datenquellen und -formate ist entscheidend.
Eine der Haupt-Herausforderungen bei der Implementierung von Self-Service BI besteht außerdem darin, ein robustes Datenmodell zu schaffen, das den Benutzer:innen dennoch Flexibilität und Agilität ermöglicht. Das Datenmodell sollte eine konsistente und zuverlässige Datenbasis bereitstellen, während es den Nutzer:innen gleichzeitig ermöglicht, ihre spezifischen Analysebedürfnisse zu erfüllen.
SSBI ermöglicht eine effiziente Berichtserstellung, da Mitarbeitende mit benutzerfreundlichen Tools Berichte und Analysen ohne umfangreiche technische Kenntnisse erstellen können. Damit Anwendungen und Systeme für die Self-Service Business Intelligence ihre Aufgabe optimal erfüllen können, sollte ihre Einführung gut geplant sein.
Zunächst müssen digitale Daten vorliegen, die sich üblicherweise aus digitalisierten Geschäftsprozessen ergeben und in einem Data Warehouse aufbewahrt werden. Umso besser ist es, wenn die bereits bestehenden BI-Anwendungen die Möglichkeit von Self-Service unterstützen. Bei der Auswahl von Self-Service BI-Tools spielt es eine elementare Rolle, auf Nutzerfreundlichkeit zu achten: Wenn Anwender:innen die Bedienung als komplex empfinden, werden sie die Werkzeuge seltener und möglicherweise falsch einsetzen.
Microsoft-Lösungen wie Power BI haben in der Regel den Vorteil, dass sie mit den weit verbreiteten MS-Office-Oberflächen wie z. B. Excel kompatibel sind und sich in bestehende Nutzungsgewohnheiten einfügen. Dennoch ist es wichtig, die Fachanwender:innen der unterschiedlichen Abteilungen mit einer Schulung auf das System vorzubereiten sowie ein Verständnis für Daten und Datenanalyse herzustellen. Handbücher, in denen einzelne Prozesse schrittweise dokumentiert sind, helfen später beim Onboarding neuer Mitarbeitenden.
Weitere praktische Funktionen von Self-Service BI-Anwendungen sind z. B. Dashboards, über die Anwendende einen schnellen, kompakten Überblick über relevante Kennzahlen erhalten. Auf Basis der Datenvisualisierung können sie gezielt in wichtige Themenbereiche einsteigen. Mobile Anwendungen machen Datenanalysen ortsunabhängig möglich und unterstützen so den Außendienst und Mitarbeitende, die viel unterwegs sind. Nicht zuletzt gewinnen besonders im Bereich Business Intelligence Methoden und Ansätze der künstlichen Intelligenz in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung. Mit KI-gestützten Tools & Technologien können bei ausreichend großen Mengen an Daten zum Beispiel Prognosen erstellt oder bisher verborgene Optimierungspotenziale entdeckt werden.
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Dürsin Kurt
CEO Cloud Analytics
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