Das Potenzial von Self-Service BI nutzen

Self-Service Business Intelligence: Autonomie und Verantwortung Hand in Hand

In der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt gewinnt Self-Service Business Intelligence (BI) zunehmend an Bedeutung. Das Konzept ermöglicht es den Mitarbeitenden, eigenständig auf Daten zuzugreifen und Analysen durchzuführen, ohne auf die IT-Abteilung angewiesen zu sein. Dies verspricht nicht nur mehr Agilität, sondern auch eine stärkere Einbeziehung der Fachabteilungen in die Datenanalyse. Doch wie bei jeder neuen Technologie ist Vorsicht geboten, um Fehler zu vermeiden, die die Vorteile von Self-Service BI schnell zunichtemachen können.

Typische Fehler und deren Korrektur

1. Ungenaue Datengrundlagen:
Ein häufiges Problem bei der Einführung von Self-Service BI ist die Verwendung inkonsistenter oder ungenauer Daten. Mitarbeitende greifen möglicherweise auf unterschiedliche Datenquellen zurück, was zu Diskrepanzen in den Analysen führen kann. Dies untergräbt die Entscheidungsfindung, die auf diesen Auswertungen basiert.

Lösung: Implementieren Sie eine einheitliche Datenstrategie. Stellen Sie sicher, dass alle Mitarbeitenden auf eine zentrale, verlässliche Datenquelle zugreifen. Schulen Sie die Mitarbeitenden im Umgang mit den verfügbaren Daten und in der Interpretation von Analyseergebnissen.

2. Fehlende Schulung der Nutzenden:
Self-Service BI erfordert ein gewisses Mass an Fachwissen. Ein weiterer häufiger Fehler besteht darin, dass die Mitarbeitenden unzureichend im Umgang mit den BI-Tools geschult sind, was zu ineffektiver Nutzung und Fehlinterpretationen der Daten führen kann.

Lösung: Investieren Sie in regelmässige Schulungen und Workshops. Diese sollten nicht nur die technischen Aspekte wie die Bedienung der Tools umfassen, sondern auch die Prinzipien der Datenanalyse und -interpretation thematisieren. Eine gut informierte Belegschaft wird die Tools effizienter nutzen und wertvollere Erkenntnisse gewinnen.

3. Vernachlässigung der Sicherheitsaspekte:
Bei der breiten Verfügbarkeit von Daten für unterschiedliche Mitarbeitende besteht das Risiko, dass Sicherheitsaspekte vernachlässigt werden. Sensible Daten könnten unbeabsichtigt falsch gehandhabt oder an unbefugte Personen weitergegeben werden.

Lösung: Entwickeln Sie klare Richtlinien für den Umgang mit Daten und führen Sie regelmässig Audits durch, um die Einhaltung dieser Richtlinien sicherzustellen. Setzen Sie rollenbasierte Zugriffskontrollen ein, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Personen Zugang zu sensiblen Daten haben.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Analyse der aktuellen Datenstrategie: In der ersten Woche sollten Sie die bestehende Datenarchitektur und -strategie überprüfen. Identifizieren Sie potenzielle Schwachstellen in der Datenkonsistenz.
2. Schulungsbedarf ermitteln: Führen Sie eine Umfrage unter den Nutzenden der Self-Service BI-Tools durch, um den Schulungsbedarf zu ermitteln. Planen Sie daraufhin zielgerichtete Schulungen.
3. Richtlinien für Datenverwendung: Erstellen oder überarbeiten Sie in der dritten Woche Richtlinien zur sicheren und verantwortungsvollen Datenverwendung. Richten Sie diese Richtlinien an den spezifischen Bedürfnissen und Gegebenheiten Ihres Unternehmens aus.
4. Kommunikation: Setzen Sie in der vierten Woche auf regelmässige Kommunikation innerhalb des Unternehmens, um den Fortschritt der Massnahmen zu teilen und offene Fragen zu adressieren. Ermutigen Sie Mitarbeitende, ihre Erfahrungen zu teilen und von Best Practices zu profitieren.

Durch die Umsetzung dieser Massnahmen wird die Einführung von Self-Service BI nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch das Vertrauen in datenbasierte Entscheidungen stärken. Eine sorgfältige Planung und regelmässige Anpassung der Vorgehensweise sind der Schlüssel zum Erfolg.