Self-Service BI: Chancen und Herausforderungen

Self-Service Business Intelligence: Ein Potenzial mit Tücken

Im Umfeld von Business Intelligence (BI) hat sich das Konzept der Self-Service BI etabliert, um Unternehmen mehr Agilität zu verleihen und Entscheidungsfindungen auf operativer Ebene zu fördern. Dies geschieht, indem Mitarbeitende ohne tiefgehende technische Kenntnisse in der Lage sind, auf Daten zuzugreifen und Analysen durchzuführen. Solch ein Ansatz verspricht schnellere Resultate und eine Entlastung der IT-Abteilung. Doch dieser Weg birgt auch Risiken, die es zu kennen und zu vermeiden gilt, um den Mehrwert vollständig auszuschöpfen.

Typische Fehler und deren Korrektur

Unzureichende Governance
Ein häufiges Problem beim Einsatz von Self-Service BI besteht in der mangelnden Daten-Governance. Ohne klare Richtlinien zur Datenverwaltung und zum Datenzugriff können Inkonsistenzen auftreten. Diese führen zu unterschiedlichen Ergebnisse bei der Dateninterpretation. Um dies zu verhindern, sollten klare Richtlinien etabliert werden, die nicht nur bestimmen, wer auf welche Daten zugreifen kann, sondern auch, wie diese Daten genutzt und geteilt werden dürfen. Eine regelmässige Überprüfung dieser Richtlinien ist ratsam, um sicherzustellen, dass sie den aktuellen Geschäftsanforderungen entsprechen.

Mangelnde Schulung der Mitarbeitenden
Ein weiterer Fehler, den Unternehmen machen, besteht in der unzureichenden Schulung der Mitarbeitenden. Self-Service BI-Tools können zwar intuitiv erscheinen, jedoch benötigen Mitarbeitende ein gewisses Mass an Verständnis für Datenanalyse, um die Werkzeuge effektiv zu nutzen. Unternehmen sollten daher in regelmässige Schulungen investieren, die sowohl die technischen Aspekte als auch die analytischen Fähigkeiten der Teilnehmenden fördern. Praxistrainings und Workshops können helfen, die notwendige Kompetenz und das Vertrauen im Umgang mit den Tools zu entwickeln.

Unkoordiniert Datenquellen
Viele Unternehmen setzen auf diverse Datenquellen, ohne diese untereinander ausreichend zu koordinieren. Dies führt oft zu redundanten Datensätzen und erschwert die Schaffung einer „Single Source of Truth“. Um dieses Problem anzugehen, empfiehlt es sich, eine zentrale Datenstrategie zu entwickeln. Hierbei sollten Datenquellen identifiziert, bewertet und gegebenenfalls konsolidiert werden. Eine harmonisierte Datenumgebung bildet die Basis für konsistente und zuverlässige Analysen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Prüfung der aktuellen Daten-Governance-Richtlinien: Überprüfen und aktualisieren Sie Ihre Daten-Governance-Richtlinien. Achten Sie darauf, dass alle relevanten Abteilungen eingebunden sind, um realistische und anwendbare Richtlinien zu formulieren.
2. Schulungsbedarf ermitteln und planen: Analysieren Sie die vorhandenen Kompetenzen im Umgang mit Self-Service BI in Ihrem Unternehmen. Planen Sie gezielte Schulungsmassnahmen, die die Identifizierten Lücken adressieren. Berücksichtigen Sie, diese Massnahmen regelmässig zu wiederholen.
3. Datenquellen-Koordinierung: Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme der aktuellen Datenquellen. Entwickeln Sie einen Plan, um diese Quellen zu harmonisieren und zu konsolidieren, um eine einheitliche Datenbasis zu schaffen.

Durch konsequente Umsetzung dieser Ansätze kann Ihr Unternehmen den vollen Nutzen von Self-Service BI ausschöpfen, die Agilität erhöhen und den Entscheidungsprozess optimieren. Eine gezielte Vorbereitung und Schulung verhindert unnötige Stolpersteine und stellt sicher, dass sowohl die Datenqualität als auch die Analysenergebnisse im Mittelpunkt stehen.