Self-Service Business Intelligence (BI) wartet mit einer ganzen Reihe von Vorteilen auf, einer der wichtigsten ist sicherlich Agilität. Doch gerade diese Agilität kommt manchmal der Governance eines Unternehmens in die Quere. Nicht selten passiert es, dass Anwender angesichts des blinkenden schönen Self-Service-Visualisierungstools die vereinbarten Regeln außer Acht lassen. Hier die richtige Balance zu finden, die einerseits Innovation unterstützt, andererseits „Müll“ vermeidet, ist schwierig - Lachs und Eiscreme auf einem Teller ausbalancieren. 

Self-Service kann Ärger bringen – etwas „Erziehung“ Abhilfe schaffen

Zum Thema Self-Service BI eine kleine Analogie: Auf der Fähre von Norwegen nach Dänemark beobachtete ich eines Sommers ein kleines Mädchen, das sich am Selbstbedienungsbüffet mit Lachs und Eis versorgte. Eine spontane und ungewöhnliche Eingebung, dachte ich mir. Doch das Resultat war, dass sie nach einigen Bissen den Rest in den Müll warf. Hätte sie jemand beraten, dass Lachs und Eis keine gute Kombination sind, hätte diese Verschwendung sicherlich verhindert werden können. Doch die Möglichkeiten, die Self-Service bietet, haben sie für eine vernünftige Entscheidung blind gemacht. (Nur am Rande: Einige Zeit später hatte ich einen interessanten Treffer bei der Google-Suche von „Lachs und Eis“.)

Die einfache Handhabung und schicke Visualisierung machen Self-Service-Tools wirklich fancy und Daten für jeden zugänglich. Nicht umsonst heißt es: „Ein Bild sagt mehr als 1.000 Worte“. Einen Client herunterladen und los geht’s. Das funktioniert tatsächlich! Aber ist das alles, was zählt, wenn man Unternehmensdaten auswerten will? Es stellt sich die Frage: Wie kann ich Self-Service BI anwenden, um Entscheidungen sinnvoll in die Realität umzusetzen?

Auf dem Weg zum Selbstbedienungsunternehmen: Der „Vier Stufen“-Ansatz

Aus der Erfahrung zahlreicher Projekte begann ich, die Anforderungen verschiedener Kunden zu kategorisieren – inklusive des jeweils passenden Lösungsansatzes – und kam dabei auf vier Arten, damit umzugehen.

Abbildung: Self-Service kommt in vielen Gestalten

Managed BI – „Spread the Word“

Dies ist der Ansatz mit der meisten Kontrolle. Hier werden Daten zunächst von jemandem in Information umgewandelt, der die Anforderungen kennt, bevor die Inhalte verteilt werden. Der Endanwender abonniert Inhalte, die für ihn relevant sind, und kann über ein Frontend ganz einfach nach den für ihn interessanten Informationen suchen und „hineindrillen“. Hierbei handelt es sich um massentaugliche BI, „App“ und „Bericht“ sind die Schlüsselwörter in puncto Nutzung.

Managed Self-Service – „Power to the Business User“

Hier können Anwender ihre eigenen „Apps” kreieren, Daten ermitteln, Reports erstellen oder Datenquellen hinzufügen. Zusammengefasste Statistiken können mit einfachen und flexiblen „On the fly“-Berechnungen verknüpft werden. Die Datennutzung ist sehr viel einfacher, als wenn man auf voraggregierte Strukturen und ältere Technologien wie OLAP angewiesen ist. Dieser „Alle Macht dem Fachwender“-Ansatz eröffnet neue Möglichkeiten, schafft aber auch die Voraussetzung für einen fehlerhaften Umgang mit Daten. Erinnern wir uns an das Mädchen am Büffet: Falsche Entscheidungen können passieren, wenn Unternehmen keinen guten, strukturierten Ansatz haben, um das „Büffet“ (an Self-Service-Tools) erfolgreich zu machen.

Managed Self-Service BI & Analytics – „Smarter Power to the User“

In diesem Teil wird Analytics tatsächlich zum Prozess hinzugefügt, und man steigt tief in die Diagnostik ein. Hier werden Fragen beantwortet wie: Warum ist xy passiert? Was sind die Auslöser dafür?

Durch die Einbindung von Analytics lassen sich Daten ganz einfach schlauer nutzen. Anwender bekommen mit „Point and Click“-Techniken mehr Advanced-Statistik-Funktionalitäten in die Hand. Entscheidungsbäume, Korrelationen, Forecasting, Szenario-, Text- und Pfadanalysen sind extrem hilfreich, wenn es darum geht, wertvolle Informationen aus den Daten zu holen. Damit sind Unternehmen in der Lage, Muster wesentlich einfacher zu erkennen als ohne Analytics.

Advanced Analytics – „Zünden Sie Ihre Rakete 10 … 9 … 8 …“

Was wird passieren und was ist meine beste Option? Mit Advanced Analytics kann die Datenauswertung signifikante Verbesserungen im Unternehmen bringen. Auf dieser Analytics-Stufe können Entscheidungen mithilfe von Daten optimiert werden. Mitarbeiter, die Advanced Analytics nutzen, kennen die Mathematik dahinter und wissen, was die Erkenntnisse aus den Daten bedeuten.

Anleitung ist das A und O

Self-Service BI bedeutet: Der Mitarbeiter hat Zugang zu den Daten und ihrer (visuellen) Darstellung, wo, wann und wie immer er sie benötigt. „Wie“ bezieht sich auf den Grad an Self-Service – hier ist Vorsicht gefordert. Das „Benötigen“ geht von einfach bis komplex – je nach Situation. Je eher ein Bedürfnis wiederholbar und von größerem Interesse ist, desto eher bieten sich Standardisierung und Zentralisierung in einem Managed-BI-Ansatz an.

Kommen wir noch mal zum Büffet-Beispiel zurück: Der Selbstbedienungsansatz war sicherlich zeitsparend für die Eltern des Mädchens, da sie sich nicht um ihre Essensauswahl kümmern mussten. Aber das Ergebnis (dass das meiste im Müll landete) war nicht optimal. Hätte die Tochter vorab eine Anleitung von ihren Eltern bekommen, hätte dies vermieden werden können. Und genau darum geht es bei Self-Service BI. Entscheidend ist die Balance zwischen der Autonomie des Anwenders und der Governance – eben wie bei der Erziehung. IT und Fachabteilung müssen einen Weg finden, um in einem ausgewogenen Prozess zusammenzuarbeiten. Leistungsstarke Technologie schafft die Voraussetzung, der Rest hängt von Mitarbeitern und Prozessen im Unternehmen ab.

Gerne diskutiere ich mit Ihnen die Möglichkeiten für Self-Service und unsere Technologie in Ihrem Unternehmen und für Ihre Prozesse. Kontaktieren Sie mich dafür über LinkedIn.

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