Selfservice BI & Analyse

Die Disziplin Business Intelligence ist mittlerweile etabliert und bei vielen Unternehmen seit Jahren, wenn nicht Jahrzehnten im Einsatz.

Im Grunde kann der Kerngedanke zusammengefasst werden als „Daten zu Informationen verarbeiten“. Diese dann gewonnen Informationen werden von den Anwendern in unterschiedlichen Formaten konsumiert. Sei es mit einem klassischen Report, einem Dashboard oder der Möglichkeit, sich in einem analytischen Modell wie einem OLAP Cube frei zu bewegen.  

Häufig werden die technischen Notwendigkeiten im Hintergrund von internen Experten oder beauftragten Spezialisten realisiert und gepflegt. Und hier kommt der Treiber für den Selfservice Gedanken ins Spiel. Vielen Fachabteilungen geht das oft nicht schnell genug bei der Realisierung ihrer Anforderungen. Sei es um die Erweiterung einer Spalte im Report, einer neuen KPI im Dashboard oder gar eines neuen Prozesses im OLAP Cube.

Die Gründe für den Eindruck oder auch das Erlebnis, dass das alles viel zu lange dauert und träge ist, kann viele Ursachen haben. Sei es Budget oder Zeit, oder auch wenig flexible Strukturen im Hintergrund, welche Änderungen unnötig komplex gestalten. Viele Business Intelligence Umgebungen sind über die Zeit gewachsen und sind mittlerweile eher ein Kartenhaus als eine stabile Architektur. Jede noch so kleine Änderung kann dieses zum Einsturz bringen und evtl. Zahlen verfälschen. Es wird also immer mehr Zeit benötigt, um Anpassungen durchzuführen.

Hier kommen Anbieter von Selfservice BI-Lösungen wie gerufen. Diese versprechen den Fachabteilungen, dass sie ohne die weitere Zuhilfenahme einer IT-Abteilung oder von BI-Beratern ihre Anforderungen direkt selbst umsetzen können.

Und es funktioniert! Bekanntestes Beispiel aus dem Microsoft Umfeld ist die Lösung Power BI. Welche mittlerweile sowohl in der Cloud als auch On-Premises verfügbar ist. Fachabteilungen können sich selbstständig neue Datenquellen erschließen, Daten umformatieren und diese als Informationen sehr einfach und dabei sehr ansprechend präsentieren. Schnelle Erfolge sind quasi garantiert.

Dabei darf aber nicht aus dem Auge verloren werden, dass diese Ansätze kein vollumfängliches klassisches Business Intelligence sind. Die Frage ist, ob dieses immer wirklich nötig ist. Was gehört beispielsweise zu einer klassischen BI Umgebung dazu?

Vieles was vor den Fachanwender bisher im verborgenden ablief, waren eigentlich Riskmanagement Prozesse bezogen auf die Speicherung von Daten und der Gewinnung von Informationen aus diesen. Die Speicherung von Daten wird hier als ein Unternehmenswert betrachtet, welcher möglichst lange bestehen bleibt und keiner Erosion hinsichtlich der Aussagekraft unterliegt.

Fragestellungen wie eine Einhaltung von Data Governance, Data Quality, Harmonisierung von unterschiedlichsten Unternehmenseinheiten als auch eine Historisierung von Daten über Jahre als auch über Systemwechsel hinweg wurden oft berücksichtigt. Auch ist die Anwendung von aktuellen Datenschutz Gesetzen häufig bereits in diesen System implementiert.

So gesehen, können Selfservice Business Intelligence Lösungen diese Aufgabe selten mit übernehmen. Dafür sind sie schlicht gesagt nicht gedacht.

Wie so häufig bei sinnvollen und wirtschaftlichen IT-Architekturen ist eine Mischung von unterschiedlichen Ansätzen eine gute Entscheidung. Selten gibt es eine Technologie, welche tatsächliche alle Anforderungen im Unternehmen abdeckt. 

Die Implementierung eines Managed Selfservice Prozesses ist dabei oft ein guter Weg. Dieser ermöglicht Fachabteilungen schnell und unabhängig zu arbeiten und gleichzeitig alle Anforderungen an die Langlebigkeit der Daten zu gewährleisten. Des Weiteren hat das Unternehmen immer noch die notwendige Kontrolle über die verwendeten Daten, um auch konform zur eigenen Data Governance und  geltenden Recht zu sein.

Dazu kommt bei einigen Unternehmen auch oft noch der Wunsch, dass Big Data relevante Technologien eingebunden werden sollen. Dabei ist wesentlich zu verstehen, dass Big Data nicht das neue Business Intelligence ist, sondern viel eher eine weitere Facette des Gedanken „Informationen aus Daten zu gewinnen“. Die Microsoft Welt bietet hierfür Antworten, für den der diese Fragen stellen muss. Häufig hat sich aber gezeigt, dass selbst große Datenmengen gar kein echtes Big Data darstellen und sich viel einfacher und wirtschaftlicher einbinden lassen als vielleicht angenommen.

Darüber hinaus macht ein regelmäßiger unabhängiger Review der Business Intelligence Umgebung auf jeden Fall Sinn, um einer evtl. sich einschleichenden Inflexibilität rechtzeitig auf die Schliche zu kommen.

Auch die Einführung von agilen Prozessen in der BI-Abteilung des Unternehmens als auch in der Aussteuerung von externen Beratern macht durchaus Sinn, um auch weiterhin Anforderungen aus den Fachabteilungen möglichst schnell und unkompliziert umzusetzen. Dabei muss natürlich weiterhin auf Qualität und Stabilität der Architektur der Lösung geachtet werden.

Für Details sprechen Sie uns gerne an.