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Potenziale der Self Service-BI nutzen
Globalisierung, vernetzte Wertschöpfungsketten und nicht zuletzt Ausnahmesituationen wie die Finanz- und Corona-Krise zwingen Unternehmen, immer schneller auf neue Anforderungen zu reagieren. Die Fähigkeit, aus Daten schnell und ad hoc Informationen zu generieren, um die richtigen Entscheidungen zu treffen, wird zu einem der wichtigsten Überlebens- und Wettbewerbsvorteil. Self Service-BI (SSBI) soll dies möglich machen und zwar unabhängig von der IT-Abteilung.
Der Anspruch an Agilität und Schnelligkeit den die Business-Welt heute stellt, fordert für jeden Mitarbeiter den Freiraum, selbstständig Erkenntnisse und Informationen aus Business Intelligence (BI)-Systemen zu gewinnen. Mit traditionellen BI-Tools und den bisherigen BI-Enterprise-Vorgehensmodellen konnte das geforderte Tempo kaum gehalten werden. Der Ruf nach einfacheren Werkzeugen, die sich auch von Fachanwendern bedienen lassen, wurde immer lauter.
Agilität für den Fachbereich
Um BI sozusagen auch im Self-Service-Modus zu ermöglichen, haben die Softwarehersteller mit der Bereitstellung von BI-Frontend-Werkzeugen mit erweitertem Funktionsumfang reagiert. So umfassen moderne BI-Werkzeuge heute in der Regel ein fachanwenderfreundliches Frontend, gepaart mit Funktionen zur Erledigung einfacher Datenmanagementaufgaben. Letztere erlauben es den Nutzern selbstständig, mehrere Datenquellen zu verbinden oder lokale Daten aus Excel-Dokumenten direkt im Visualisierungstool zu integrieren. Außerdem können sie damit Quellen aus dem Internet sofort anzapfen.
Aufgrund ihrer leistungsfähigen und anwenderfreundlichen Funktionen eignen sie sich also bestens dafür, individuelle Lösungen zu realisieren. Sie reduzieren die Komplexität und den Zeitaufwand bei der Abstimmung aller Beteiligten, bei der direkten Umsetzung mithilfe der Datenmanagementfunktionen und bei der unmittelbaren Publikation der Ergebnisse durch anforderungsnahe Anwender. Kurzum: Sie sind integraler Bestandteil moderner Datenplattformen geworden.
Welchen Stellenwert hat Self Service-BI?
Von November 2021 bis Januar 2022 haben über 100 Mitarbeiter und Leiter von Fachbereichen aus Unternehmen des deutschsprachigen Raums the factlights Rede und Antwort gestanden. Sie gaben Auskunft zu ihrer Fachbereichsorganisation, zu Strategie, Auswahl, Einsatz und Zufriedenheit mit den genutzten Frontend-Tools oder auch zum konkreten Zusammenspiel mit der Enterprise BI. Von A wie Automobil bis V wie Verkehr & Logistik waren alle Branchen sowie von bis 50 Millionen Euro bis hin zu über 1 Milliarde Euro Jahresumsatz alle Unternehmensgrößen vertreten.
Die Auswertung zeigt, Self Service-BI ist stark auf dem Vormarsch. In rund 60% der an der Studie teilnehmenden Unternehmen ist SSBI vorhanden und 50% der Befragten beschäftigen sich bereits heute an mehr als zwei Tagen pro Woche damit. Durchschnittlich basieren 43% der im Fachbereich genutzten Berichte auf SSBI, wobei der Berichtsanteil mit dem Reifegrad (Adopter, Discoverer, Frontrunner) sinkt. Und unabhängig vom Reifegrad ihrer Anwendung richten sich viele Fachbereiche gezielt dahingehend aus, SSBI-Know-how aufzubauen, um noch besser zu werden.
Als ihre Top-3-Anwendungsfälle von SSBI nennen die Befragten die schnelle und individuelle Anpassung von Visualisierungen, die Abdeckung von zusätzlichen Informationen aufgrund von Individualbedarfen sowie die Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen. Als TOP-Herausforderungen werden fehlendes Datenmanagement-Know-how im Fachbereich, schlechte Qualität der zu Grunde liegenden Daten sowie fehlerhafte Interpretation von Daten genannt, dicht gefolgt von hohen Anforderungen der Governance an Datenzugriff und -sicherheit sowie fehlende Standards bei der Datenaufbereitung.
SSBI-Architekturen integrativ aufsetzen
Nachhaltigen Erfolg bringt SSBI, wenn es nicht als Silo aufgebaut wird. So wird SSBI auch von einem Großsteil der Befragten nicht als eine ausschließliche Lösung, sondern vielmehr als integraler Bestandteil einer modernen Datenarchitektur verstanden. 9 von 10 der Befragten gaben an, nicht nur SSBO sondern auch ein Data Warehouse im Einsatz zu haben. Im Hinblick auf den verwendeten Technologie-Stack und das damit realisierte Zusammenspiel von SSBI und einem Data Warehouse lassen sich vor allem folgende drei verschiedene Architekturen identifizieren:
SSBI eigenständig, mit anderem Technologie-Stack als Enterprise BI
SSBI wird als eigenständige Lösung parallel zum Data Warehouse / Lakehouse betrieben. Als Datenbasis dienen vom Fachbereich erstellte und verwaltete Datenbanken. Das BI-Frontend-Tool orientiert sich nicht an den unternehmensweiten Vorgaben. Die SSBI Lösung läuft damit autark vom zentralen und qualitätsgesicherten Data Warehouse / Lakehouse sowie weitestgehend unkoordiniert.
SSBI eigenständig, mit gleichem Technologie-Stack wie Enterprise BI
SSBI wird als eigenständige Lösung parallel zum Data Warehouse / Lakehouse betrieben. Als Datenbasis dienen vom Fachbereich erstellte und verwaltete Datenbanken. Als Technologie wird das unternehmensweit verabschiedete BI-Frontend-Tool verwendet. Obwohl die SSBI Lösung nicht auf dem zentralen und qualitätsgesicherten Data Warehouse / Lakehouse aufsetzt, werden möglichst viele Synergien verwendet und SSBI in koordinierter Art und Weise betrieben.
SSBI aufbauend auf dem Data Warehouse / Lakehouse
Architektonisch und technologisch ist SSBI vollständig in die Architektur integriert. SSBI baut auf dem vorhandenen Data Warehouse / Lakehouse auf und verwendet dessen qualitätsgesicherte Datenbasis. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, externe Daten zu ergänzen und diese zusammen mit den Daten des Data Warehouse / Lakehouse zu verwenden. Als Technologie wird das unternehmensweit verabschiedete BI-Frontend-Tool verwendet.
Die drittgenannte Architektur-Variante versteht die SSBI-Lösung nicht als technologisch eigenständig, sondern setzt diese sozusagen als „Disziplin“ auf ein bestehendes Data Warehouse auf. Sie verwendet Technologien, die sich in die Gesamtarchitektur einfügen. Diese Architektur ist vor allem beim Reifegrad der Frontrunner verbreitet und gilt damit als am erfolgreichsten. Zudem stellt the factlights fest, dass Anwender zufriedener sind, je integrativer SSBI in der Gesamtarchitektur umgesetzt ist.
Die komplette Studie mit allen Erkenntnissen, Learnings und Extra Notes gibt es hier
Als probates Beispiel, wie mit einer SSBI-Lösung gestartet und diese zu einer integrierten Lösung weiterentwickelt werden kann, gilt der QUNIS-Ansatz der Scalable Self-Service BI.
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Data Governance ist zentral für Data & Analytics
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Nur Parolen?
Digitalisierung ist kein Märchen mehr. Haben Sie unternehmerischen Mut. Groß denken, klein starten. Neben einer konsequenten strategischen Ausrichtung und deren transparenten Verankerung in der Organisation gilt es ein digitales Mindset zu schaffen. Ebenso klar ist, dass in Daten extremes Potenzial schlummert.
Die Top-Herausforderungen der Digitalisierung
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Self-Service vs. Enterprise – was treibt die BI?
Die aktuelle Studie von the factlights widmet sich dem Thema Self-Service BI. Die Erhebung wird von November 2021 bis Januar 2022 durchgeführt. Alle Teilnehmer sichern sich die Zusendung der detaillierten Studienergebnisse und erhalten eine Reifgrad-Sofort-Analyse.
Der Weg in eine hybride Zukunft
Dr. Olaf Holst, Chief Technology Evangelist der OPTIMAL SYSTEMS GmbH, zeigt auf, warum Anpassungsfähigkeit der Schlüssel für nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit ist.
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Höhere Gewalt? Auswirkungen des Coronavirus auf Lieferverträge
Für viele Unternehmen stellt sich zunehmend die Frage, was mit bestehenden Lieferverpflichtungen geschieht. Handelt es sich um Leistungsverzögerungen, für die man unter Umständen schadensersatzpflichtig ist oder gar um einen Fall höherer Gewalt? the factlights 2020 Partner HEUSSEN erläutert Rechtsgrundlage und Voraussetzungen.
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Die neue Digitale-Inhalte-Richtlinie – Umdenken für die digitale Branche?
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Von Advanced Analytics über IoT bis Künstliche Intelligenz und Machine Learning. Die Digitalisierung bringt neue Begrifflichkeiten und Akronyme hervor. Was ist darunter zu verstehen und wie hängen diese zusammen. Hier finden Sie einige der zentralen Begriffe kurz und griffig definiert.
Konzept zur datenschutzrechtlichen Bußgeldbemessung der DSK
Das Konzept der Datenschutzkonferenz soll eine einheitlichen Auslegung der Bestimmungen von Art. 83 DS-GVO sowie eine „nachvollziehbare, transparente und einzelfallgerechte Form der Bußgeldbemessung“ garantieren. Robert Faußner von HEUSSEN erläutert fünf Schritte der Bußgeldzumessung in Verfahren gegen Unternehmen.
Vorgehensmodell für die Portfolio-Entwicklung in Innovationsprozessen
Das von Liebich & Partner entwickelte Portfolio-Entwicklungsmodell gibt Orientierung, wie wir mit den neuen VUCA-Gegebenheiten und den Themen von Volatility, Uncertainly, Complexity und Ambiguty methodisch gestützt umgehen können.
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Data Scientists als Meister der Analytics sind eine gefragte aber äußerst rare Ressource. Die neue Rolle des Citizen Data Scientist verspricht Abhilfe für den Ressourcen-Engpass. Es gilt, die klugen und neugierigen Köpfe im Unternhemen zu finden, sie zu befähigen und einzusetzen.
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Die Teilnehmer der Markterhebung the factlights 2020 konnten sich für einen Amazon-Gutschein als Sofort-Dankeschön entscheiden oder an einer Gewinnauslosung mit zwei E-Scootern sowie 20 Taschen von The North Face teilnehmen. Wer gewonnen hat erfahren Sie hier.
Data Literacy - eine Schlüsselkompetenz für Entscheider
Auch wenn der operative Umgang mit Daten, deren Analyse und Interpretation maßgeblich Controllern und Data Scientists vorbehalten ist, sollten Führungskräfte, die für die Steuerung des Unternehmens verantwortlich sind, zumindest verstehen, auf welcher Informationsgrundlage sie unternehmerische Entscheidungen treffen.
Die Melde- und Benachrichtigungspflichten nach Art. 33, Art. 34 DSGVO in der betrieblichen Praxis
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Für das Management von Veränderungsprozessen gibt verschiedene Ansätze und Modelle mit unterschiedlicher Anzahl an Schritten und Stufen. Sie reichen von beispielsweise drei bei Lewin bis acht bei Kotter. Unabhängig vom Modell ist es erforderlich, dass die Hoffnungen und Befürchtungen aller Gruppen aufgenommen und behandelt werden.
Mensch gegen Maschine – setzen die Controller sich durch?
Könnte die Maschine die Controller/innen möglichweise vollständig ersetzen? Unsere Erfahrungen aus der Beratungstätigkeit bei der CA controller akademie zeichnen ein ganz anderes Bild.
6 Handlungsfelder für das Gelingen digitaler Transformation
Aus den Ergebnissen einer Studie der Hochschule Sankt Gallen, die im Artikel „Auf digitaler Mission“ im Harvard Business Manager beschrieben werden, ergeben sich sechs Handlungsfelder für das Top-Management. Liebich & Partner hat diese kompakt zusammengefasst und gibt Empfehlungen für die Umsetzung.
AI Readiness Check: Ihr Weg zur digitalen Steuerfunktion und dem Einsatz von KI
Die Bewertung der digitalen Reife erlaubt eine differenzierte Betrachtung verschiedener Dimensionen, die im Rahmen der Digitalisierung eine zentrale Rolle spielen und essentiell für die Anwendung von KI sind.
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