Self-Service BI ist integraler Bestandteil moderner Datenplattformen und ergänzt klassische Business-Intelligence-Anwendungen. Laut einer Studie von Qunis gibt es vielerorts Initiativen dazu. Nicht überall wird allerdings das volle Potenzial gehoben.
Eigenständige Analysen: Self-Service-BI ist die Antwort, wenn es in Fachbereichen darum geht, schnell aus Daten Informationen zu generieren und Entscheidungen zu treffen – und zwar unabhängig von der IT. Für Unternehmen, die in Zeiten vernetzter Wertschöpfungsketten und weltumspannender Krisen mithalten wollen, ist dies ein wichtiges Thema. In den vergangenen fünf Jahren sind daher vielerorts Self-Service-Initiativen entstanden, die das Ziel verfolgen, bestehende Business-Intelligence-Landschaften und –Vorgehensmodelle zu ergänzen. Das Potenzial wird allerdings noch nicht vollumfänglich verstanden und gehoben.
Diese Erkenntnisse liefert die Studie ‚Self-Service BI, Agilität für den Fachbereich‘ des Business-Intelligence-Spezialisten Qunis. Über 100 Mitarbeiter und Leiter von Fachbereichen aus Unternehmen des deutschsprachigen Raums haben sich an der großangelegten Online-Umfrage November 2021 bis Januar 2022 beteiligt. Sie beantworteten Fragen zum derzeitigen Stellenwert von Self-Service-Strategien in ihren Fachbereichen. Außerdem gaben sie Einblicke zu ihren bisherigen Erfahrungen damit, dem konkreten Zusammenspiel mit der Enterprise BI sowie zu ihrer Fachbereichsorganisation, Strategie, Auswahl, Einsatz und Zufriedenheit mit den genutzten Frontend-Tools. 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.
Klare Potenziale für mehr Agilität im Fachbereich
Self-Service-BI ist mittlerweile integraler Bestandteil moderner Datenplattformen und kommt in Unternehmen aller Branchen und Größen zum Einsatz. Das volle Potenzial erkennen die Fachbereiche allerdings vielfach noch nicht, denn fälschlicherweise werden teilweise klassische Business-Intelligence-Tätigkeiten oft als Self-Service-Aufgaben gesehen. Die größten Lücken finden sich laut Studie in der Datenarbeit, dem Aufbau integrierter Architekturen sowie der Umsetzung von Governance-Anforderungen. Als Top-3-Motive für den Einsatz von Self-Service-BI gelten eine höhere Agilität in der Datenauswertung, der Wunsch nach schnelleren Erkenntnissen und eine größere Unabhängigkeit von der IT. Dabei hat sich die Erkenntnis herauskristallisiert, dass die Unternehmen umso zufriedener sind, je höher ihr Reifegrad in Sachen Self Service-BI ist.
Entsprechend ihrem Self-Service-Reifegrad definiert die Studie die Teilnehmer zu 31 Prozent als Adopter (geringer Reifegrad), zu 41 Prozent als Discoverer (mittlerer Reifegrad) und zu 28 Prozent als Frontrunner (hoher Reifegrad). Zur Bestimmung nutzt die Studie ein Scoring-Modell mit Fragestellungen, die Rückschlüsse zulassen, wie umfassend sich das jeweilige Unternehmen in Sachen Self Service aufgestellt hat und wie nachhaltig das Zusammenspiel zwischen Self Service und Enterprise BI konzeptioniert und umgesetzt ist.
Den Mehrwert von Self-Service-Analysen erkennen Unternehmen inzwischen. Die meistgenannten Gründe für den Einsatz entsprechender Lösungen sind laut einer Studie von Qunis der Wunsch nach schnelleren Erkenntnissen und höherer Agilität in der Datenauswertung
Quelle: Qunis factlights
Individualanalysen, zusätzliche Quellen und Visualisierung
In Bezug auf die Einsatzgebiete zählen zu den Top-3-Anwendungsfällen von Self-Service-BI die schnelle und individuelle Anpassung von Visualisierungen, die Abdeckung von zusätzlichen Informationen aufgrund von Individualbedarfen sowie die Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen. Nahezu jeder, in dessen Fachbereich Self-Service-BI etabliert ist, beschäftigt sich in seinem Arbeitsalltag mit dem Thema – in Abstufungen von einzelnen Aufgaben bis hin zu wochenfüllenden Tätigkeiten. Das Thema Self Service geht daher alle an. Weil sich tiefgreifende Datenarbeit sukzessive mehr in die Fachbereiche verlagert, entstehen zugleich neue Rollenbilder wie der Power User mit einem deutlich breiteren Aufgabenfeld. Feste Rollenmodelle sorgen für eine optimale Zusammenarbeit der Akteure in den jeweiligen Fachbereichen, wo vielfach bereits ein gutes Self-Service-Know-how vorhanden ist.
Einen nachhaltigen Erfolg Self-Service-BI gewährleisten laut Studie diejenigen Lösungen, die nicht als eigenständiges Silo aufgebaut werden, sondern quasi als Disziplin auf einem bestehenden Data Warehouse aufsetzen und Technologien verwenden, die sich in die Gesamtarchitektur einfügen. Entscheidend sind dabei eine unternehmensweite Strategie für die Auswahl des Business-Intelligence-Tools und ein Auswahlverfahren, das sich an den konkreten Anforderungen der jeweiligen Anwender orientiert. Die Unternehmen sind sich der Notwendigkeit bewusst, dass die Self-Service-Lösung auf einer qualitativ hochwertigen Enterprise-BI aufbauen und mit ihr zusammenspielen muss, um künftige Bedarfe abbilden zu können. Bei über 80 Prozent der Teilnehmer hat in den vergangenen fünf Jahren ein Technologiewechsel stattgefunden, bei rund der Hälfte sogar mehrfach. Es empfiehlt sich daher, Datenarchitekturen möglichst offen und flexibel zu halten.
Tool-Strategie als zentraler Erfolgsfaktor
„Wie die Studie zeigt, gehören eine individuelle Datenvisualisierung, die Erstellung eigener Berichte und die Erweiterung von Datenmodellen heute zu den Standardtätigkeiten in den Fachbereichen“, erläutert Annefried Simoneit, Projektleiterin im Qunis-Researchbrand factlights. „Jetzt ist es wichtig, dass die Anwender mit modernen Business-Intelligence-Frontends in die Lage versetzt werden, immer mehr Datenmanagement-Aufgaben zu übernehmen und beispielsweise mehrere Datenquellen zusammenführen, neue Datenmodelle aufbauen oder direkt mit Rohdaten arbeiten zu können – natürlich stets unter Einhaltung der geltenden Governance-Vorschriften, damit eine saubere Datenarchitektur weiterhin gewährleistet ist.“
Klar sein sollte dabei laut Simoneit, dass es keine Self-Service-Tools im eigentlichen Sinne gibt: „Self-Service-BI ist vielmehr als Funktionsumfang einer Business-Intelligence-Frontend-Technologie zu sehen und bietet so Möglichkeiten, unter anderem eigenständig bestehende Visualisierungen zu ändern oder ohne Unterstützung der IT externe Daten zu ergänzen. Dies alles vorausgesetzt, können Self-Service-Anwendungen aktuell und in Zukunft das volle Potenzial in den Unternehmen entfalten. Und für alle, die den nächsten Karriereschritt suchen – es lohnt sich ein Self-Service-Profi zu sein.“
Reifegrad-Cluster und Tool-Steckbriefe
Die Studie ‚Self-Service BI, Agilität für den Fachbereich‘ ist nach der Erhebung zum Thema ‚Digitalisierung und Datenarbeit‘ im Jahr 2020 die zweite großangelegte Untersuchung, die Qunis durchführt. Sie enthält umfassendes Text- und Grafikmaterial sowie Detailanalysen entlang der Reifegrad-Cluster Adopter, Discoverer und Frontrunner. Darüber hinaus beleuchtet sie die sich neu formierenden Rollen im Fachbereich, mögliche technischen Architektur-Varianten und enthält zudem Tool-Steckbriefe zu Microsoft Power BI und zur SAP Data Warehouse Cloud. Auf der Webseite von Qunis steht die Studie kostenfrei zum Download bereit. Jürgen Frisch
