Mit Self Service Business Intelligence (SSBI) können Anwender aus Fachabteilungen eigenständige Datenanalyse betreiben. Im Gegensatz zum klassischen BI-Ansatz, bei dem Daten- und Datenstrukturen zunächst IT-gesteuert modelliert, aufbereitet und zur Verfügung gestellt werden, lassen sich hierbei schnell und relativ unabhängig von IT-Abteilungen wesentliche Unternehmensinformationen lesen und analysieren.
Diese Eigenständigkeit spart bei häufigen Entscheidungsprozessen spürbar Zeit. Die Grundlage der Analyse kann dabei weiterhin das bestehende und etablierte Data Warehouse des Unternehmens sein. Zusätzlich kann aber auch eine Anreicherung der Daten mit externen oder lokalen Quellen durchgeführt werden (z.B. Excel Dateien oder sonstige nicht integrierte Datenstrukturen oder Daten aus Cloud-Diensten). Mit geeigneten Business Intelligence-Werkzeugen, die speziell für den Self Service-Kontext geschaffen oder optimiert wurden, lassen sich dann die verschiedenen Datenstrukturen benutzerfreundlich und flexibel kombinieren und als Grundlage für die Analyse nutzen. Häufig findet die Analyse dabei mit starker visueller Unterstützung und Aufbereitung statt, um Trends und Auffälligkeiten in den Daten schnell und anschaulich darzustellen.
Für eine erfolgreiche Einführung und Nutzung des Self Service-Ansatzes gilt es, diverse Aspekte auf fachlicher, technischer und auch organisatorischer Ebene zu beachten. Es gilt u.a. zu definieren, in welchem Umfang und auf Basis welcher Architektur eine SSBI-Strategie umgesetzt werden soll. Wird eine Lösung angestrebt, die parallel zu der existierenden Data Warehouse-Architektur bestehen soll und sich lediglich datenseitig aus den bereits integrierten Quellen bedient oder ist auch eine Nutzung bestehender Metainformationen geplant? Welche Organisationseinheit wird mit der Verwaltung und Leitung der neuen Funktionsbausteine betreut? Wie gestalten sich die Anforderungen an ein funktionsfähiges Sicherheitskonzept?
Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Datenqualität und die Einbeziehung zusätzlicher Datenquellen im Allgemeinen. Nur wenn auch im Kontext SSBI ein qualitativ hochwertiges Analyseniveau sichergestellt werden kann, wird sich der Self Service-Ansatz unternehmensweit durchsetzen und akzeptiert werden. Auch die in klassischen Kontexten häufig gestellte Frage nach der Single Source of Truth ist hier wieder aktueller Diskussionsbestandteil.
Richtig im Unternehmen eingeführt bietet SSBI viele Vorteile. Fachanwender haben schnell und effizient Zugriff auf Analysen bzw. können diese selbständig erstellen. Der Entscheidungsprozess kann somit beschleunigt werden. Es werden eigenständig Erfahrungen mit den Daten und Strukturen gesammelt. Gerade wenn man den agilen Prozess als Chance ergreift und diesen Explore-Prozess in den Daten nutzt, kann man gemeinsam daraus lernen und Strukturen in Form von Datenmodellen bilden, die wiederum wertvoll für die Wiederverwendbarkeit sind und in bestehende, standardisierte Analyseumgebungen integriert werden können.
Richtig einführen heißt aber auch, dass man mit der IT-Abteilung kommuniziert und Ängste nimmt, die in jedem Fall auftreten, weil sich Aufgaben und Kompetenzbereiche verschieben können. Hatte die Unternehmens-IT vorher die Aufgabe beratend tätig zu sein, was sich in vielen Fällen kompliziert gestaltete, weil das Fachwissen an vielen Stellen fehlte, so wird jetzt die Aufgabe der Unternehmens-IT, die Strukturen zu bilden, Daten zu bereinigen und sauber zur Verfügung zu stellen. Dieser Aufgabenbereich ist oft wesentlich klarer umrissen und führt zu weniger Unzufriedenheit als vorher.
Wir als productive-data unterstützen Sie bei der Beantwortung der o. g. Fragestellungen sowie der Einführung von Self Service Business Intelligence gern mit unserem eigens entwickelten Vorgehensmodell „Explore, Learn, Build, Run”.
Dieser agile Ansatz unterstützt Sie und ihr Unternehmen bei der Planung und Steuerung im Projekt und garantiert eine schnelle sowie erfolgreiche Implementierung der angestrebten SSBI-Architektur und -Services mit qualitätsgesicherten Ergebnissen.