Die Herausforderungen der Data
Sind Sie gerade aus einer weiteren Besprechung gekommen, in der es hauptsächlich darum ging, welche Zahl richtig ist, anstatt über die besten Wege zum geschäftlichen Erfolg zu diskutieren? Wenn Sie mit „Nein“ geantwortet haben, können Sie sich glücklich schätzen. Die Realität für viele Unternehmen, ob klein oder groß, sieht so aus, dass sie wertvolle Zeit damit verschwenden, herauszufinden, welche Informationen richtig sind, um strategische Entscheidungen zu untermauern. Und wenn es notwendig wird, die Analyse zu vertiefen, beispielsweise um Details zu den monatlichen Umsätzen zu ermitteln, vergehen weitere drei Tage für die Analyse und zwei Tage für die Validierung, was letztendlich wichtige Entscheidungen verzögert.
In diesem Zusammenhang lassen sich die Auswirkungen generativer Artificial Intelligence wie ChatGPT, Copilot, Deep Seek R1, Claude 3.7 Code Builder und Manus AI nicht übersehen. Sie verfolgen sicherlich die Marktnachrichten und erkennen, wie diese Technologien die Art und Weise verändern, wie wir mit Technologie, Data und Business Intelligence (BI) arbeiten. Im data versprechen Lösungen wie Power BI Copilot, Tableau Einstein AI und Dutzende anderer, eher nischenorientierter Tools, data zu revolutionieren. Sie positionieren sich als Teil dessen, was wir als Augmented BI bezeichnen, das verspricht, „die transformative Kraft generativer AI zu nutzen, AI das Beste aus Ihren dataherauszuholen“. Das Versprechen ist klar: die aufwendige (und manchmal mühsame) Arbeit des data, der Modellierung, der Nutzerforschung, der Berichtsgestaltung usw. zu eliminieren. Es scheint, als seien alle Probleme gelöst, oder?
Aber ist das wirklich der Fall? Die Antwort hängt vom Reifegrad Ihres Unternehmens im Bereich BI ab. Wenn Ihr Unternehmen über einen soliden, strukturierten BI-Bereich verfügt, der in der Lage ist, präzise und konsistent Mehrwert zu liefern, aber Schwierigkeiten hat, die wachsenden Anforderungen der Stakeholder zu erfüllen, ist jetzt der ideale Zeitpunkt, um fortschrittliche AI einzuführen. Wenn Ihr Unternehmen hingegen noch mit Silos zwischen den Bereichen, inkonsistenten und divergierenden KPIs sowie schwacher (oder gar keiner) Modellierung zu kämpfen hat, ist es vielleicht notwendig, einen Schritt zurückzutreten. Bevor Sie Augmented-BI-Lösungen einführen, ist es entscheidend zu verstehen, wie robuste BI-Bereiche und -Projekte funktionieren und wie sich Ihr Unternehmen auf diese Transformation vorbereiten kann.
Lassen Sie uns zunächst einige Begriffe klären.
Was ist Business Intelligence?
Business Intelligence (BI) ist eine Reihe von Strategien, Technologien und Vorgehensweisen, die es Unternehmen ermöglichen, data zu sammeln, zu analysieren und data nützliche Informationen für die Entscheidungsfindung umzuwandeln. Das BI-Konzept umfasst verschiedene Werkzeuge und Techniken wie data , data , KPI-Definition, data und viele andere, die Organisationen dabei helfen, ihre Leistung besser zu verstehen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.
Die Demokratisierung von BI-Tools entwickelt sich zu einem transformativen Trend, der es Fachkräften an der Unternehmensfront ermöglicht, data eigenständig durchzuführen. Eine gut konsolidierte BI-Umgebung ermöglicht es Unternehmen nicht nur, historische data zu verstehen, data auch Trends und Verbrauchsmuster vorherzusagen – Fähigkeiten, die in unserer modernen und hypervernetzten Welt unverzichtbar sind. Data ist dabei eine tragende Säule, da sie interaktive Echtzeit-Schnittstellen bietet, die das Verständnis komplexer Informationen vereinfachen und die Kommunikation innerhalb des Unternehmens verbessern.
Unternehmen, die sich in unterschiedlichen Phasen der data befinden, benötigen unterschiedliche Ansätze für die BI-Implementierung. Diese reichen von Ansätzen, die sich auf die Einrichtung von Data und Data konzentrieren, bis hin zu Ansätzen, die data im gesamten Unternehmen verbessern und data sowie die Gewinnung von Erkenntnissen für die Unternehmensleitung automatisieren.
Damit ein Unternehmen über einen zumindest funktionsfähigen und robusten BI-Bereich verfügt, sind einige wichtige Punkte zu beachten:
Wir haben ein klares Verständnis für die soliden Grundlagen eines robusten BI-Bereichs in einem Unternehmen. Welche Hauptarten von Business-Intelligence-Optimierungsprojekten können in einem Unternehmen entwickelt werden? Wir können sie in drei Hauptgruppen unterteilen:
Schauen wir uns diese Art von Projekten einmal genauer an.
BI Factory: Aufbau eines zentralen Teams zur Optimierung der Business Intelligence
Die Einrichtung einer BI-Factory erfordert die Bildung eines zentralen und interdisziplinären Teams, das sich der Vereinheitlichung und Optimierung der BI-Maßnahmen im gesamten Unternehmen widmet. Ziel ist es, die BI-Praktiken zu konsolidieren, die Effizienz und Qualität der Analysen zu verbessern und alle Unternehmensbereiche auf eine einheitliche data auszurichten.
Die Aufgabe dieses zentralisierten Teams besteht darin, BI-Initiativen innerhalb des Unternehmens zu koordinieren, KPIs und Prozesse zu standardisieren, den Einsatz von Tools zu optimieren und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams zu fördern. Der Hauptvorteil besteht darin, dass dadurch Ressourcen effizienter genutzt werden können, wodurch sichergestellt wird, dass die gewonnenen Erkenntnisse konsistent sind, eine hohe Wirkung entfalten und strategische Entscheidungen unterstützen. Dieser Ansatz fördert den Austausch kuratierter und standardisierter Informationen, durchbricht Informationssilos und stellt sicher, dass alle KPIs auf einem gut konzipierten und robusten data basieren. Informationen stehen unternehmensweit zur Verfügung, und Diskussionen konzentrieren sich auf geschäftliche Entscheidungen statt auf die Genauigkeit von Zahlen.
Die Einführung einer BI-Factory ist jedoch mit verschiedenen Herausforderungen verbunden, wie beispielsweise der Gewinnung der Unterstützung durch die Führungsspitze, der Abstimmung der Erwartungen der Beteiligten sowie dem Umgang mit Budget- und Ressourcenengpässen. Um den Erfolg dieses Prozesses sicherzustellen, ist es unerlässlich, die Implementierungsphasen sorgfältig zu planen, einschließlich einer klaren Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten, der Auswahl geeigneter Tools und der Einrichtung einer soliden Governance.
Langfristig ermöglicht eine effektive BI-Factory die kontinuierliche Bereitstellung von Erkenntnissen für verschiedene Unternehmensbereiche (und erhöht damit den Anteil data Entscheidungen), während gleichzeitig die Qualitätskontrolle und die Agilität gewahrt bleiben, die erforderlich sind, um auf sich ständig ändernde geschäftliche Anforderungen zu reagieren.
Die wichtigsten Merkmale einer BI-Factory:
Wann sollte man eine BI-Factory in Betracht ziehen:
Self-Service-BI: Autonomie bei der Geschäftsanalyse durch flexible Data und No-Code-Erkundung
Ihr Unternehmen verfügt bereits über einen gut funktionierenden BI-Bereich, der hochwertige Dashboards für verschiedene Abteilungen erstellt. Diese sind so erfolgreich, dass ständig Anfragen nach Anpassungen eingehen („Können Sie Filter A und Kennzahl B hinzufügen? Das ist sehr wichtig“), Fragen gestellt werden („Warum stimmt diese Zahl nicht mit Bericht X überein?“) und neue Projekte anlaufen. Sie müssen die Wirkung der data Kultur, zu deren Umsetzung Ihr BI-Bereich bereits beigetragen hat, ausweiten. Wie lässt sich das bewerkstelligen? Hier kommt das Konzept der Self-Service-BI (SSBI) ins Spiel.
Self-Service-Business-Intelligence wird von Gartner definiert als „Endnutzer, die ihre eigenen reports Analysen innerhalb eines genehmigten und unterstützten Portfolios an Tools und Architekturen entwerfen und bereitstellen“. Gartner definiert den ähnlichen Begriff „Self-Service-Analytics“ zudem als „…eine Form der Business Intelligence (BI), bei der Fachleute befähigt und dazu ermutigt werden, mit minimaler IT-Unterstützung reports Abfragen durchzuführen und reports erstellen“. Die Definition wird ergänzt durch „… sie zeichnet sich typischerweise durch benutzerfreundliche BI-Tools mit grundlegenden Analysefunktionen und einem data aus, das vereinfacht oder reduziert ist, um das Verständnis und data direkten data zu erleichtern.“
Während der Ansatz von BI Factory darauf ausgerichtet ist, Geschäftsanwendern analysefertige reports zur Verfügung zu stellen, zielt der Ansatz der Self-Service-BI darauf ab, Geschäftsanalysten in die Lage zu versetzen, die data zu untersuchen und reports völlig reports zu erstellen, reports die Konsistenz der data die Einheitlichkeit zwischen den Geschäftsbereichen gewährleistet bleiben. Dies ist der ultimative Weg, um data aufzubrechen, da alle Geschäftsbereiche Zugriff auf alle data KPIs haben, die nicht aus Datenschutz- oder Sicherheitsgründen eingeschränkt sind.
Das Ziel von SSBI besteht daher darin, eine robuste data zu schaffen und die Endnutzer dazu anzuregen, ihre eigenen Dashboards und Analysen zu erstellen. Diese Freiheit für den Nutzer mit sich zu bringen, wirft jedoch Herausforderungen auf: Wie werden die Nutzer die data interpretieren? Werden sie nur auf Informationen zugreifen, für die sie eine Berechtigung haben? Und werden sie die für ihre tägliche Arbeit notwendigen Informationen tatsächlich finden?
Wenn man dem Endnutzer so viel Freiheit lässt, kann dies dazu führen, dass er unvereinbare Konzepte miteinander vermischt, nicht miteinander in Zusammenhang stehende data derselben Analyse kombiniert, ein ungeeignetes Diagramm wählt, um die gewünschte Aussage zu treffen, reports erstellt, reports reports identisch mit reports, oder das Tool aufgrund der Komplexität der korrekten Nutzung einfach aufgibt. Hinzu kommt die Gefahr, dass unerfahrene Nutzer sehr umfangreiche Abfragen in der Datenbank generieren, wodurch die Verarbeitung für alle Nutzer, die denselben Server nutzen, zum Erliegen kommt.
Das klingt nach vielen Herausforderungen, doch mit nur drei gut umgesetzten Grundsätzen lassen sich alle bewältigen: eine klare und robuste semantische Ebene, Data der Analysten und Data :
Die Einführung einer Self-Service-BI ist eine hervorragende Ergänzung zur BI-Factory, da sie den Abteilungen die Freiheit gibt, data zu analysieren, data sie es für die optimale Steuerung des Unternehmens für notwendig erachten, während sich das zentrale Team auf die Infrastruktur sowie auf umfangreichere und komplexere reports konzentriert.
Die wichtigsten Merkmale von Self-Service-BI:
Wann sollte man Self-Service-BI in Betracht ziehen:
Augmented BI: Die nächste Stufe der Business Intelligence
Augmented BI hebt Business Intelligence auf die nächste Stufe, indem es Ihre data AI . Während herkömmliche BI Ihnen reports liefert reports Self-Service-BI es Teams ermöglicht, eigene Dashboards zu erstellen, hilft Augmented BI tatsächlich dabei, Trends vorherzusagen und Fragen in einfacher Sprache zu beantworten. Es ist, als würde man von einer Karte auf ein Navigationsgerät mit Verkehrsprognosen umsteigen.
Dieser fortschrittliche Ansatz ist kein Ausgangspunkt – er funktioniert am besten, wenn er auf bewährten BI-Systemen aufbaut. Unternehmen sollten zunächst die Grundlagen des Reportings und der Self-Service-Analytik beherrschen, bevor sie diese AI Funktionen hinzufügen.
Da Augmented BI für Unternehmen, die bereit sind, diesen Schritt zu gehen, bahnbrechende Vorteile bietet, werden wir uns in unserem nächsten Artikel eingehend damit befassen. Wir werden darüber sprechen, was bereits verfügbar ist und welche Trends sich für die Zukunft abzeichnen.
Wie soll ich nun weiter vorgehen?
Fangen Sie klein an! Auch wenn der wahre Wert von BI in der Integration von data verschiedenen Bereichen liegt, ist es entscheidend, mit einem begrenzten, aber strukturierten Datensatz zu beginnen, um diesen schrittweise ausbauen zu können. Wenn schnell greifbare Ergebnisse erzielt werden, trägt dies dazu bei, Vertrauen und Engagement aufzubauen.
Integrieren Sie die Ansätze. BI Factory, Self-Service-BI und Augmented BI müssen sich nicht gegenseitig ausschließen. Zusammen bilden sie ein robustes Ökosystem: zentralisierte Steuerung, Benutzerautonomie und automatisierte, tiefgreifende Erkenntnisse. Die Integration dieser Strategien maximiert die Wirkung von BI.
Investieren Sie in Kultur und Weiterbildung. Technologie schafft nur dann Mehrwert, wenn sie von einer data Kultur und befähigten Anwendern begleitet wird. Weiterbildung und data sind unerlässlich, um Informationen in strategische Maßnahmen umzusetzen.
Denken Sie schließlich daran, dass BI ein fortlaufender Prozess ist. Mit Planung, Integration und kontinuierlichem Lernen wird Ihr Unternehmen in der Lage sein, data Ergebnisse umzuwandeln.
Referenzen
-Self-Service-Business-Intelligence (Gartner). https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/self-service-business-intelligence
-Definition von Self-Service-Analytics (Gartner), https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/self-service-analytics
-Übersicht – reports
