Selbständige Datenanalysen in KMU optimieren

Effiziente Nutzung von Self-Service BI in KMU

Self-Service Business Intelligence (BI) bietet kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) die Möglichkeit, Datenanalysen ohne die Abhängigkeit von IT-Spezialisten durchzuführen. Dies fördert Eigenständigkeit und schnellere Reaktionszeiten bei geschäftlichen Entscheidungen. Doch die Einführung solcher Systeme birgt Herausforderungen, die bei unsachgemässer Umsetzung den erwarteten Nutzen mindern können.

Typische Fehler in der Anwendung

1. Unzureichende Schulung der Mitarbeitenden

Eine der häufigsten Schwierigkeiten ist der Start ohne ausreichendes Training. Mitarbeitende, die mit den Tools arbeiten sollen, müssen ein grundlegendes Verständnis für die BI-Software und deren Anwendung entwickeln. Ohne gezielte Schulung sind Anwender möglicherweise überfordert, was zu fehlerhaften Analysen führen kann.

Korrektur: Investieren Sie in gezielte Trainingsprogramme. Diese können sowohl von externen Experten als auch intern, durch erfahrene Mitarbeitende oder interaktive Online-Plattformen, durchgeführt werden. Stellen Sie sicher, dass Schulungen nicht nur zu Beginn, sondern auch kontinuierlich angeboten werden, um mit Software-Updates Schritt halten zu können.

1. Vernachlässigung von Datenqualität

Selbst das beste BI-Tool kann keine präzisen Analysen liefern, wenn die Datenbasis unzuverlässig ist. Häufig werden Defizite in der Datenqualität entweder zu spät oder gar nicht erkannt, was zu falschen Entscheidungen führen kann.

Korrektur: Implementieren Sie regelmässige Überprüfungen der Datenqualität. Etablieren Sie Standards und Verfahren zur Datenbereinigung und -verifizierung. Beteiligte müssen verstehen, dass Datenqualität ein kontinuierlicher Prozess ist und alle Abteilungen darauf ihr Augenmerkt legen sollten.

1. Unklare Zieldefinition

Oftmals wird Self-Service BI eingeführt, ohne klare Ziele zu definieren. Dadurch fehlt es an einer zielorientierten Nutzung, und die anfängliche Motivation und Akzeptanz im Team schwindet.

Korrektur: Definieren Sie konkrete und messbare Ziele für die Anwendung von Self-Service BI. Welche spezifischen Geschäftsfragen sollen die Analysen klären? Welche Indikatoren sind von grösster Bedeutung? Ein klarer Zielrahmen ermöglicht den Mitarbeitenden, sich auf relevante Analysen zu konzentrieren.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Bedarfsanalyse und Zielsetzung (Woche 1-2): Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme, bei der Sie den aktuellen Stand Ihrer Daten und Ihrer BI-Kompetenzen beurteilen. Setzen Sie klare Prioritäten und formulieren Sie spezifische Anwendungsziele.
2. Schulungsplan entwickeln (Woche 2-3): Organisieren Sie für Ihre Mitarbeitenden gezielte Schulungen. Dies kann in Form von Workshops, Online-Kursen oder durch Einladung von externen Experten geschehen. Berücksichtigen Sie verschiedene Lernstufen und Erfahrungen im Team.
3. Standardverfahren für Datenpflege (Woche 3-4): Entwickeln Sie eine Richtlinie zur regelmässigen Datenqualitätssicherung. Identifizieren Sie Verantwortliche und legen Sie klare Verfahren zur Datenbereinigung und Überprüfung fest.
4. Feedbackschlaufen etablieren (ab Woche 4): Implementieren Sie ein System zur regelmässigen Auswertung von Erfolgen und Hürden in der Nutzung des Self-Service BI. Dies ermöglicht laufende Anpassungen und Optimierungen und hält die Lernkurve im Unternehmen hoch.

Durch diese systematische Vorgehensweise kann ein Schweizer KMU optimale Ergebnisse mit Self-Service BI erzielen und die eigene Wettbewerbsfähigkeit signifikant steigern.