Selbstständige Analyse mit Self-Service BI

Der Einsatz von Self-Service Business Intelligence (BI) ermöglicht es KMU, datengestützte Entscheidungen effizienter und schneller zu treffen, indem Geschäftsanwender in die Lage versetzt werden, ihre eigenen Berichte und Analysen zu erstellen, ohne ständig auf die IT-Abteilung angewiesen zu sein. Richtig implementiert, bietet Self-Service BI nicht nur Zeitersparnis, sondern kann auch die Innovationskraft eines Unternehmens stärken. Dennoch gibt es einige häufige Fehler, die den Wert dieser Technologie vermindern können.

Fehler 1: Mangelnde Datenqualität

Ein häufiger Fehler bei der Einführung von Self-Service BI ist die Vernachlässigung der Datenqualität. Wenn die zugrundeliegenden Daten inkonsistent oder unvollständig sind, führen auch die besten BI-Tools zu unzuverlässigen Ergebnissen. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen sicherstellen, dass die Datenquellen regelmässig überprüft und bereinigt werden. Dies kann durch die Implementierung von Datenqualitätskontrollen und die Nutzung spezieller Tools zur Datenbereinigung erreicht werden, um sicherzustellen, dass alle relevanten Daten korrekt und aktuell sind, bevor sie in die BI-Plattform eingespeist werden.

Fehler 2: Fehlende Schulung der Anwender

Self-Service BI erfordert von den Nutzern ein gewisses Mass an technischem Verständnis und Fähigkeiten zur Datenanalyse. Ein grosser Fehler besteht darin, die Schulung der Mitarbeiter zu vernachlässigen. Ohne ausreichende Schulung können die Nutzer die Tools entweder falsch anwenden oder gar nicht nutzen, was den Nutzen des Self-Service BI drastisch reduziert. Unternehmen sollten deshalb in umfangreiche Schulungen investieren, die sowohl Grundkenntnisse in Datenanalyse als auch spezifische Schulungen zur Nutzung der eingesetzten BI-Tools umfassen. Dies stellt sicher, dass die Mitarbeitenden in der Lage sind, das volle Potenzial der Technologie auszuschöpfen.

Fehler 3: Überladung des Systems mit wenig relevanten Daten

Ein weiteres Problem kann die unkontrollierte Integration von zu vielen Datenquellen in das System darstellen. Dies führt zu einem Übermass an irrelevanten Informationen, was die Nutzer überfordert und die Entscheidungsfindung beeinträchtigt. Korrekturen umfassen die sorgfältige Auswahl und Priorisierung der Datenquellen. Unternehmen sollten sich darauf konzentrieren, nur die relevantesten und am meisten genutzten Daten einzubinden und regelmässig zu evaluieren, welche Datensätze tatsächlich Mehrwert bieten.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Datenqualitätsprüfung durchführen: Innerhalb der ersten Woche sollte ein kleines Team eingesetzt werden, um eine umfassende Prüfung der aktuellen Datenquellen durchzuführen. Dies beinhaltet die Identifizierung und Bereinigung inkonsistenter oder fehlerhafter Datensätze.
2. Benutzer-Schulung organisieren: In den darauf folgenden zwei Wochen ist es ratsam, Schulungsmodule zu entwickeln und durchzuführen. Diese sollten sowohl allgemeinen Unterricht in Datenkompetenz als auch spezifische Anleitungen zur Nutzung vorhandener BI-Tools enthalten.
3. Evaluierung der Datenquellen: Parallel zur Schulung sollten Verantwortliche eine Evaluierung der aktuellen Datenquellen vornehmen. Diese Aufgabe umfasst die Analyse der Nutzungshäufigkeit und Relevanz der Daten, um potenziell überflüssige Informationen zu eliminieren.

Durch strukturiertes Vorgehen in diesen Bereichen kann das volle Potenzial von Self-Service BI im Unternehmen erschlossen werden, was zu einer verbesserten Datenkultur und besseren Entscheidungsprozessen führt.