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Veröffentlicht von       Marc Kaiser

Traditionelle Business Intelligence Lösungen vs. Self Service Analytics: Unterschiede und Vorteile

Langsam. Kompliziert. Starr. Abhängig.

Schnell. Einfach. Flexibel. Unabhängig.

Welche Begriffe sind Ihnen sympathischer? Wir nehmen an, die letzteren? Dann sind Ihnen gewiss auch Self Service BI-Lösungen sympathischer als traditionellen Business Intelligence Systeme. Denn langsam, kompliziert, starr und abhängig sind Attribute, die oft mit traditioneller BI in Verbindung gebracht werden. Während Self Service Analytics sich mit den positiven Eigenschaften schmückt: schnell, einfach, flexibel, unabhängig.

Ein grundlegender Unterschied der beiden Systeme liegt in der Organisation: Während bei herkömmlichen BI-Umgebungen ein zentraler Ansatz verfolgt wird, ist Self Service BI dezentral organisiert. Welcher Weg für ein Unternehmen der richtige ist, hängt unter anderem mit der Unternehmenskultur zusammen.

 

Alles unter Kontrolle mit traditionellen BI-Umgebungen?
Der zentralistische Ansatz von herkömmlichen BI-Systemen hat über Jahre hinweg konsistente Resultate geliefert. Gleichzeitig wurde die hohe Dynamik im Geschäftsalltag jedoch komplett ignoriert: Entscheider sind heute mehr denn je auf schnelle Antworten auf sich laufend ändernde Fragestellungen angewiesen. Herkömmliche BI-Systeme sind aufgrund ihrer Architektur und Technologie oft nicht in der Lage, mit diesen Anforderungen Schritt zu halten. Also starr.

 

Mit Self Service Analytics Chaos und Insellösungen?
Manager und Vorgesetzte hegen häufig die Befürchtung, ein Self Service BI System würde im Unternehmen zu schwer nachvollziehbaren Prozessen und Insellösungen führen. Diese Bedenken sind verständlich –, schliesslich stellt gerade die Beseitigung von Insellösungen in der IT-Landschaft seit Jahren eine Herausforderung dar.

 

Tatsächlich erlauben Self Service BI Lösungen den Fachbereichen unter Umständen unkontrollierte und unzuverlässige Initiativen, da die Abteilungen in Eigenregie neben Self Service Werkzeugen auch ihre eigenen Daten beschaffen können. Doch dieses Dilemma lässt sich durch klare, verbindliche Spielregeln zuverlässig lösen. Die Regeln sollen den Mitarbeitenden in den Fachbereichen eine hohe Autonomie einräumen und gleichzeitig den “Single Source of Truth”-Ansatz verfolgen.

Typische Anwendungsfälle für Self Service Analytics
Self Service Tools spielen unter anderem ihre Stärken dann aus, wenn sich die Analysen um Themen drehen, die ein iteratives Stellen von Fragen beinhalten. Denn meistens ruft eine soeben erhaltene Antwort eine neue Fragestellung hervor. Zum Beispiel:

 

  • Ein Handelsunternehmen, das mittels Geo Analyse den optimalen Standort einer neuen Filiale identifizieren will
  • Ein Produktionsunternehmen, das die Ursache von periodischen Ausfällen bei der Herstellung von Zwischenfabrikaten kennen will
  • Ein Spital, das wissen will, weshalb bestimmte Einweiser seit einigen Monaten deutlich weniger Fallzahlen generieren als dies früher der Fall war

 

Datenkompetenz als Schlüssel für erfolgreiche Self Service Datenanalysen
Die strategische Positionierung von Self Service Analytics Werkzeugen im Unternehmen führt zu einer enormen Erhöhung der Datenkompetenz bei den Mitarbeitenden. Während bei traditionellen BI-Systemen die Endanwender eher passive Konsumenten vordefinierter Reports sind, eignen sich die Mitarbeitenden mittels Self Service Analytics Kompetenzen an, die das Unternehmen grosse Schritte vorwärts bringen. Indem sie lernen, die Daten zu verstehen, sie zu interpretieren und schliesslich zu Informationen zu wandeln, die die Basis für schnelle und richtige Entscheidungen sind. Ein zentraler Schritt auf dem Weg der Digitalen Transformation. Schnell und einfach.

Kontrollierte Self Service BI: die Zukunft von Business Intelligence
Erfolgreiche Self Service Analytics Unterfangen werden sich dadurch auszeichnen, dass den Abteilungen und Mitarbeitenden in den Fachbereichen ein hoher Freiheitsgrad eingeräumt wird beim Beziehen, bei der Verarbeitung sowie bei der Analyse der Daten. Die fördert die interne Datenkompetenz der Mitarbeitenden und führt zu hochwertigeren Analyse-Resultaten.

Gleichzeitig gilt es, eine zentrale Instanz zu schaffen, die vertrauenswürdige, verifizierte und aktuelle Daten zur Verfügung stellt - eine sogenannte Single Source of Truth. Die Verknüpfung der zentralen “Governance” mit den dezentralen “Intelligence Hubs” ermöglicht höchste Flexibilität in Kombination mit maximaler Transparenz.

Was Sie vor der Umsetzung eines Self Service Analytics-Projektes in Ihrem Unternehmen beachten sollten, finden Sie in dieser übersichtlichen Zusammenfassung:

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Marc Kaiser

Marc Kaiser

Als Betriebsökonom und BI-Spezialist garantiert Marc Kaiser den Miteinbezug aller relevanten Zusammenhänge. Dank seiner langjährigen Erfahrung im Bereich Business-Applikationen besitzt er die wertvolle Fähigkeit, auch komplexeste Kundenanforderungen in griffige Lösungen umzusetzen. Kunden und Mitarbeitende schätzen seine ausserordentliche Fähigkeit zuzuhören und seine systematische und analytische Art, Probleme in Lösungen zu überführen.

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