Self-Service BI

Der Ansatz von Self-Service BI verfolgt das Ziel Mitarbeitern einen einfachen und schnellen Zugang zur Auswertungen von Unternehmensdaten zu ermöglichen.

Im Gegensatz zum klassischen Business Intellignece-Ansatz, sollen die Fachbereiche vorliegende Daten Ad-hoc und ohne (Zeit-) aufwendige Entwicklungsarbeiten auswerten können.

Dabei steht die Benutzerfreundlichkeit und einfache Handhabung der Self Service BI Werkzeuge im Vordergrund.

Was hat zur Entwicklung von Self-Service BI geführt?

Die klassischen BI Werkzeuge wie Cognos BI, TM1, SAP BusinessObjects oder SAS sind sehr komplex und können ohne intensive Einarbeitung und Auseinandersetzung mit der Software nicht effizient genutzt werden. In der Regel bedarf es Spezialisten, die sich mit der Software auskennen und Anpassungen sowie die Berichtserstellung vornehmen. Innerhalb der Fachabteilungen gibt es wenige Key User, die mit den BI Anwendungen effizient arbeiten können.

Zudem benötigen diese Werkzeuge eine fundierte Datenbasis, die meist durch ein Data Warehouse (DWH) bereitgestellt wird. Die DWH Entwicklung wird, bei einem zentralen DWH-Ansatz, von einer Abteilung (i. d. R. der IT-Abteilung) bereitgestellt. Diese kennt die Schnittstellen zu den Quellsystemen und besitzt das Know-how über das erforderliche Datenbankdesign.

Beide Sachverhalte, wenige Key User und IT-seitige DWH Entwicklung, führen dazu, dass neue Daten und Berichte nur unter größerem Aufwand bereitgestellt werden können. Eine schnelle Auswertung vorliegender Daten ist nicht möglich.

Der Self-Service BI Ansatz soll es mehr Fachanwendern ermöglichen Berichte zu erstellen, die Auswertungen unmittelbar verfügbar zu machen und die IT Abteilung zu entlasten, die dadurch aufwändige Entwicklungsarbeiten für einmalig benötigte Auswertungen einspart.

Welche Eigenschaften haben Self-Service BI Werkzeuge?

Die Self Service BI Werkzeuge müssen einen übersichtlichen und funktionalen Aufbau aufweisen, um sie der Mehrheit der Fachanwender zur Verfügung zu stellen. Quelldaten wie beispielsweise Excel oder Access müssen einfach angebunden werden können.

Ein komplexer Zusammenbau von Dimensionen und Kennzahlen, wie es z. B. im Cognos Framework Manager der Fall ist, sollte vermieden werden. Dennoch müssen die gleichen Funktionen, wie in klassischen BI Anwendungen, zur Verfügung stehen. Das umfasst u. a. die Erstellung von (Kreuz-)Tabellen, Diagrammen und Dashboards sowie deren Bereitstellung für mehrere Mitarbeiter und in mehreren Datenformaten wie z. B. Excel oder PDF.

Eine weitere wichtige Eigenschaft ist die kollaborative Erstellung von Berichten, also z. B. die gemeinsame Entwicklung eines (Geschäfts-)Berichts durch Mitarbeiter aus dem Controlling und dem Marketing. Dies ist bei klassischen Ansätzen nur bedingt möglich.

Sind klassische BI-Werkzeuge und DWHs künftig noch notwendig?

Auf die klassische BI-Entwicklung mit einem zentralen DWH wird auch zukünftig nicht verzichtet werden können. Ein zentrales DWH wird zur Sicherstellung der Datenqualität und der Verknüpfung vielfältiger Daten aus den operativen Systemen benötigt.

Zudem sind nicht alle Unternehmensbereiche auf ein Ad-hoc Reporting angewiesen, das den Einsatz von Self-Service BI erfordert bzw. rechtfertigt. Zudem haben nicht alle Abteilungen entsprechende personelle Kapazitäten, um Berichte zu erstellen. Hier wird es wohl weiterhin wenige Key User geben.

Self-Service BI - Definition & Erklärung - Zusammenfassung

Im Zusammenhang mit dem Lexikoneintrag Self-Service BI sollte man sich folgende Punkte merken:

• Der Ansatz von Self-Service BI verfolgt das Ziel Mitarbeitern einen einfachen und schnellen Zugang zur Auswertungen von Unternehmensdaten zu ermöglichen.
• Der Self-Service BI Ansatz soll es mehr Fachanwendern ermöglichen Berichte zu erstellen, die Auswertungen unmittelbar verfügbar zu machen und die IT Abteilung zu entlasten, die dadurch aufwändige Entwicklungsarbeiten für einmalig benötigte Auswertungen einspart.
• Beispiele für Self-Service BI Tools sind Microsoft Power BI, Qlik Sense, Tableau oder Looker.