![\"Image\"](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Henrique-Toledo-200x200.jpg\")
Henrique Toledo<\/h3><\/div>Leitender Ingenieur f\u00fcr Analytik bei Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
![\"Image\"](\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27150%27%20height%3D%270%27%20viewBox%3D%270%200%20150%200%27%3E%3Crect%20width%3D%27150%27%20height%3D%270%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\")
Rodolfo Mortean<\/h3><\/div>Data Beratender Direktor bei Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
Hugo Carl<\/h3><\/div>Data Engineering Manager bei Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Die Herausforderungen der Data-\u00dcberlastung<\/h2><\/div>Kommen Sie gerade aus einem anderen Meeting, in dem es um die Diskussion welche Zahl richtig war<\/strong>, anstatt \u00fcber die besten Wege zum gesch\u00e4ftlichen Erfolg zu diskutieren? Wenn Sie mit \u201cNein\u201d geantwortet haben, betrachten Sie sich als privilegiert.<\/strong>. Die Realit\u00e4t f\u00fcr viele Organisationen, ob klein oder gro\u00df, ist, dass sie wertvolle Zeit damit verschwenden, herauszufinden, welche Informationen richtig sind<\/strong> um strategische Entscheidungen zu unterst\u00fctzen. Und wenn es notwendig ist, die Analyse zu vertiefen, z.B. Details \u00fcber die monatlichen Ums\u00e4tze, vergehen weitere 3 Tage f\u00fcr die Analyse und 2 Tage f\u00fcr die Validierung, was letztendlich wichtige Entscheidungen verz\u00f6gert.<\/p>\nIn diesem Zusammenhang, Es ist unm\u00f6glich, die Auswirkungen von Werkzeugen der generativen k\u00fcnstlichen Intelligenz zu ignorieren<\/strong>, wie z.B. Chat GPT, Copilot, Deep Seek R1, Claude 3.7 Code Builder und Manus AI. Sicherlich verfolgen Sie die Marktnachrichten und erkennen, wie diese Technologien die Art und Weise, wie wir mit Technologie, Data und Business Intelligence (BI) arbeiten, ver\u00e4ndern. Im data-Universum versprechen L\u00f6sungen wie Power BI Copilot, Tableau Einstein AI und Dutzende anderer Nischen-Tools, die data-Nutzung zu revolutionieren. Sie positionieren sich als Teil dessen, was wir als Augmented BI bezeichnen und was verspricht, dass \u201cNutzen Sie die transformative Kraft der generativen KI, um das Beste aus Ihrem data herauszuholen\u201d.\u201d<\/a>. Das Versprechen ist klar: Beseitigung der dichten<\/strong> (und manchmal m\u00fchsame) Arbeit des Verstehens von data, der Modellierung, der Benutzerforschung, der Berichtsgestaltung usw. Es scheint, dass alle Probleme gel\u00f6st sind, oder?<\/p>\nAber ist es das wirklich? Die Antwort h\u00e4ngt davon ab, wie reif Ihr Unternehmen in Bezug auf BI ist. <\/strong>Wenn Ihr Unternehmen \u00fcber einen soliden, strukturierten BI-Bereich verf\u00fcgt, der in der Lage ist, pr\u00e4zise und konsistent Werte zu liefern, aber Schwierigkeiten hat, die wachsende Nachfrage der Stakeholder zu befriedigen, ist dies der ideale Zeitpunkt f\u00fcr die Implementierung fortschrittlicher KI-Tools. Auf der anderen Seite, wenn Ihr Unternehmen immer noch mit Silos zwischen den Bereichen, inkonsistenten und divergierenden KPIs und schwacher (oder nicht vorhandener) Modellierung zu k\u00e4mpfen hat, ist es vielleicht notwendig, einen Schritt zur\u00fcckzutreten.<\/strong> Bevor Sie Augmented BI-L\u00f6sungen einf\u00fchren, sollten Sie unbedingt verstehen, wie robuste BI-Bereiche und -Projekte funktionieren und wie sich Ihr Unternehmen auf diese Transformation vorbereiten kann.<\/p>\nLassen Sie uns einige Definitionen verstehen.<\/p>\n<\/div>
Was ist Business Intelligence?<\/h2><\/div>Business Intelligence (BI)<\/strong> ist eine Reihe von Strategien<\/strong>, Technologien<\/strong>, und Praktiken<\/strong> die es Unternehmen erm\u00f6glichen sammeln, analysieren<\/strong>, und data in n\u00fctzliche Informationen f\u00fcr die Entscheidungsfindung umwandeln<\/strong>. Das BI-Konzept umfasst verschiedene Tools und Techniken, wie z.B. data Analyse<\/strong>, data-Visualisierung, KPI-Definition, data governance, und viele andere, die Unternehmen dabei helfen ihre Leistung besser zu verstehen und Verbesserungsm\u00f6glichkeiten zu erkennen.<\/strong><\/p>\nDie Demokratisierung von BI-Tools erweist sich als ein umw\u00e4lzender Trend, der es Fachleuten an der Unternehmensfront erm\u00f6glicht data-Analyse unabh\u00e4ngig durchf\u00fchren<\/strong>. Eine gut konsolidierte BI-Umgebung erm\u00f6glicht es Unternehmen nicht nur, historische data zu verstehen, sondern auch Vorhersagen zu treffen Trends<\/strong> und Konsummuster<\/strong>, unverzichtbare F\u00e4higkeiten in unserer modernen und hypervernetzten Welt. Die Data-Visualisierung ist ein grundlegender Pfeiler und bietet interaktive Echtzeit-Schnittstellen, die das Verst\u00e4ndnis komplexer Informationen vereinfachen und die Kommunikation in Unternehmen verbessern.<\/p>\nOrganisationen in verschiedenen Stadien der data-Reife erfordern unterschiedliche Ans\u00e4tze f\u00fcr die BI-Implementierung<\/strong>. Von Ans\u00e4tzen, die sich auf die Schaffung von Data-Seen und Data-Warehouses konzentrieren, bis hin zu Ans\u00e4tzen, die die data-Demokratisierung im gesamten Unternehmen verbessern und data-Analysen und -Einsichten f\u00fcr die F\u00fchrungskr\u00e4fte des Unternehmens automatisieren.<\/p>\nDamit eine Organisation eine minimal funktionaler und robuster BI-Bereich<\/strong>, sind einige wichtige Punkte zu beachten:<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Technische Infrastruktur<\/strong>: Ein data platform, in dem ETL oder ELT (Extrahieren, Transformieren, Laden oder Extrahieren, Laden, Transformieren) durchgef\u00fchrt wird: Hier steht data aus allen vom Unternehmen genutzten Systemen f\u00fcr die Nutzung durch Reporting-Tools zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Menschen<\/strong>: Data Fachleute, die f\u00fcr die Planung und Implementierung der vom Unternehmen gew\u00e4hlten Tools (z. B. SQL, Power BI, Tableau, Excel, Python usw.) ausgebildet sind und \u00fcber ein Mindestma\u00df an Gesch\u00e4ftskenntnissen und eine Schnittstelle zu den zu bedienenden Bereichen verf\u00fcgen, um die Anforderungen und Bed\u00fcrfnisse der Benutzer in Codes und reports zu \u00fcbersetzen.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Prozesse:<\/strong> Von der Phase des Business Understanding (Erfassung der Anforderungen f\u00fcr die Entwicklung eines data-Produkts) \u00fcber die Entwicklung, das Testen, die Genehmigung durch die Interessengruppen, die Produktbereitstellung und die \u00dcberwachung gibt es eine Reihe von Schritten (und Bereichen), die befolgt werden m\u00fcssen, um den Endbenutzern eine effektive L\u00f6sung zu liefern.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Wir haben ein klares Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die soliden Grundlagen eines robusten BI-Bereichs in einem Unternehmen. Was sind die wichtigsten Arten von Projekten zur Verbesserung von Business Intelligence, die in einem Unternehmen entwickelt werden k\u00f6nnen?<\/strong> Wir k\u00f6nnen sie in 3 Hauptgruppen unterteilen:<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
BI-Fabrik<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Selbstbedienungs-BI<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Erweiterte BI<\/a> (wird in einem eigenen Artikel behandelt)<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Lassen Sie uns verstehen diese Arten von Projekten im Detail<\/strong>.<\/p>\n<\/div>BI-Fabrik: Strukturierung eines zentralisierten Teams zur Optimierung von Business Intelligence<\/h2><\/div>Bei der Implementierung einer BI Factory geht es darum, ein zentrales und multidisziplin\u00e4res Team einzurichten, das sich der Vereinheitlichung und Optimierung der BI-Bem\u00fchungen im gesamten Unternehmen widmet. Ziel ist es, die BI-Praktiken zu konsolidieren und die Effizienz und Qualit\u00e4t der Analysen zu verbessern, indem alle Bereiche des Unternehmens auf eine einheitliche data-Strategie ausgerichtet werden.<\/p>\n
Dieses zentralisierte Team hat die Aufgabe, 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 f\u00f6rdern. Der Hauptvorteil besteht darin, dass es eine effizientere Nutzung von Ressourcen erm\u00f6glicht und sicherstellt, dass die generierten Informationen konsistent sind, eine hohe Wirkung haben und strategische Entscheidungen unterst\u00fctzen. Dieser Ansatz f\u00f6rdert den Austausch von kuratierten und standardisierten Informationen, bricht die Informationssilos auf und stellt sicher, dass alle KPIs auf einem gut konzipierten und robusten data-Modell basieren. Die Informationen werden unternehmensweit verf\u00fcgbar, und die Diskussion konzentriert sich auf Gesch\u00e4ftsentscheidungen und nicht auf die Genauigkeit der Zahlen.<\/p>\n<\/div>
![](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/image-paolo-2.png\" "\\"Bild")
<\/span><\/div>Die Implementierung einer BI-Fabrik ist jedoch mit verschiedenen Herausforderungen verbunden, z. B. der Unterst\u00fctzung durch die Unternehmensleitung, der Abstimmung der Erwartungen der Stakeholder und dem Umgang mit Budget- und Ressourcenbeschr\u00e4nkungen. Um den Erfolg dieses Prozesses zu gew\u00e4hrleisten, m\u00fcssen die Implementierungsphasen sorgf\u00e4ltig geplant werden. Dazu geh\u00f6ren die klare Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten, die Auswahl geeigneter Tools und die Einf\u00fchrung einer soliden Governance.<\/p>\n
Langfristig erleichtert eine effektive BI Factory die kontinuierliche Bereitstellung von Erkenntnissen f\u00fcr verschiedene Bereiche des Unternehmens (und erh\u00f6ht damit das Niveau der data-driven-Entscheidungen), w\u00e4hrend gleichzeitig die Qualit\u00e4tskontrolle und die Agilit\u00e4t erhalten bleiben, die erforderlich sind, um auf die sich st\u00e4ndig \u00e4ndernden Gesch\u00e4ftsanforderungen zu reagieren.<\/p>\n<\/div>
Die wichtigsten Merkmale einer BI Factory:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Standardisierung:<\/strong> Entwicklung von standardisierten reports und Dashboards, um die Konsistenz und Genauigkeit der Informationen im gesamten Unternehmen zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Effizienz:<\/strong> Zentralisierung der Entwicklungsarbeit, um Doppelarbeit zu vermeiden und eine effiziente Nutzung der Ressourcen zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Governance:<\/strong> Umsetzung von data governance-Richtlinien zur Gew\u00e4hrleistung von data-Qualit\u00e4t und -Sicherheit.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Skalierbarkeit<\/strong>: Schaffung einer skalierbaren Infrastruktur, um die wachsenden Anforderungen des Unternehmens zu erf\u00fcllen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Wann Sie eine BI-Fabrik in Betracht ziehen sollten:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Wenn das Unternehmen die Konsistenz und Genauigkeit der Informationen sicherstellen muss.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn es notwendig ist, die Entwicklungsarbeit zu zentralisieren und Doppelarbeit zu vermeiden.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn das Unternehmen data governance-Richtlinien implementieren muss.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn das Unternehmen eine skalierbare Infrastruktur ben\u00f6tigt, um das Wachstum zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Self-Service BI: Autonomie f\u00fcr die Unternehmensanalyse mit flexiblen Data-Modellen und No-Code-Exploration<\/h2><\/div>Ihr Unternehmen verf\u00fcgt bereits \u00fcber einen funktionalen BI-Bereich, der hochwertige Dashboards f\u00fcr verschiedene Abteilungen erstellt. Die Dashboards sind so erfolgreich, dass immer wieder Anfragen nach Anpassungen (\u201cK\u00f6nnen Sie Filter A und Metrik B hinzuf\u00fcgen? Das ist sehr wichtig\u201d), Fragen (\u201cWarum passt diese Zahl nicht zu Bericht X?\u201d) und neue Projekte eingehen. Sie m\u00fcssen die Wirkung der data-driven-Kultur, zu deren Einf\u00fchrung Ihr BI-Bereich bereits beigetragen hat, ausweiten. Wie l\u00e4sst sich das bewerkstelligen? Hier kommt die Idee der Self-Service BI (SSBI) ins Spiel.<\/p>\n
Selbstbedienung Business Intelligence wird von Gartner definiert<\/a> als \u201cEndbenutzer, die ihre eigenen reports und Analysen innerhalb eines genehmigten und unterst\u00fctzten Portfolios von Tools und Architekturen entwickeln und einsetzen.\u201d<\/em> Gartner definiert auch<\/a> den \u00e4hnlichen Begriff Self-Service Analytics als \u201c...eine Form von Business Intelligence (BI), bei der Gesch\u00e4ftsleute in die Lage versetzt und ermutigt werden, selbst\u00e4ndig Abfragen durchzuf\u00fchren und reports zu generieren, und zwar mit nominaler IT-Unterst\u00fctzung.\u201d<\/em> Die Definition wird erg\u00e4nzt durch \u201c...es ist typischerweise gekennzeichnet durch einfach zu bedienende BI-Tools mit grundlegenden analytischen F\u00e4higkeiten und ein data-Modell, das vereinfacht oder reduziert ist, um das Verst\u00e4ndnis und den direkten data-Zugang zu erleichtern.\u201d<\/em><\/p>\nW\u00e4hrend sich der Ansatz der BI Factory darauf konzentriert, Gesch\u00e4ftsanwendern analysierfertige reports zur Verf\u00fcgung zu stellen, ist die Der Self-Service-BI-Ansatz konzentriert sich darauf, Gesch\u00e4ftsanalysten in die Lage zu versetzen, das data auf eigene Faust zu erkunden.<\/strong>, und das reports auf v\u00f6llig unabh\u00e4ngige Weise zu erstellen, wobei die Konsistenz des data und die Homogenit\u00e4t zwischen den Gesch\u00e4ftseinheiten gew\u00e4hrleistet bleibt. Dies ist der ultimative data-Silobrecher, da alle Gesch\u00e4ftseinheiten Zugriff auf alle data und KPIs haben, die nicht durch Datenschutz- oder Sicherheitsgr\u00fcnde eingeschr\u00e4nkt sind.<\/p>\nDas Ziel von SSBI ist es dann, eine robuste data semantische Schicht zu schaffen und Endbenutzer zu ermutigen, ihre eigenen Dashboards und Analysen zu erstellen.<\/strong> Diese Freiheit f\u00fcr den Benutzer bringt jedoch Herausforderungen mit sich, die damit zusammenh\u00e4ngen, wie die Benutzer die bereitgestellten data interpretieren werden, ob sie nur auf die Informationen zugreifen werden, die ihnen erlaubt sind, und ob sie die f\u00fcr ihre t\u00e4gliche Arbeit notwendigen Informationen tats\u00e4chlich finden werden.<\/p>\n<\/div>![](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/image-paolo-1.png\" "\\"Bild")
<\/span><\/div>Wenn man dem Endbenutzer so viel Freiheit l\u00e4sst, kann es passieren, dass er unvereinbare Konzepte vermischt, unkorrelierte data in derselben Analyse kombiniert, ein ungeeignetes Diagramm ausw\u00e4hlt, um die gesuchte Geschichte zu erz\u00e4hlen, reports erstellt, die fast identisch mit bestehenden reports sind, oder das Tool einfach aufgibt, weil es zu kompliziert ist, es richtig zu benutzen. Dar\u00fcber hinaus besteht die M\u00f6glichkeit, dass unvorbereitete Benutzer sehr gro\u00dfe Abfragen in der data-Datenbank erstellen und so die Verarbeitung f\u00fcr alle, die denselben Server nutzen, einfrieren.<\/p>\n
Es scheinen viele Herausforderungen zu sein, aber mit nur drei gut angewandten Grundlagen k\u00f6nnen alle gel\u00f6st werden: Eine klare und robuste semantische Ebene, Data Alphabetisierung von Analysten und Data Governance:<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Semantische Ebene:<\/strong> Eine gut implementierte semantische Schicht stellt alle notwendigen KPIs f\u00fcr die t\u00e4gliche Arbeit der Analysten zur Verf\u00fcgung, mit klaren Erkl\u00e4rungen, was jeder einzelne bedeutet, auch f\u00fcr Personen, die nicht an sie gew\u00f6hnt sind oder sie noch nie gesehen haben. Es ist auch wichtig, semantische Dom\u00e4nen zu schaffen, in denen nur korrelierte Konzepte vorhanden sind, um Analysen zu verhindern, bei denen unvereinbare Konzepte vermischt werden.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Alphabetisierung:<\/strong> Bereitet die Benutzer darauf vor, richtig mit data zu arbeiten und zu verstehen, wie man Analysen auf strukturierte und schl\u00fcssige Weise erstellt. Und, was am wichtigsten ist, es stellt sicher, dass die Benutzer vertraut und sicher genug sind, um die t\u00e4gliche Nutzung zu gew\u00e4hrleisten. Oft haben Analysten bereits Zugang zu Tools, die sie verwenden k\u00f6nnen, und m\u00fcssen nur noch wissen, wie sie es richtig machen.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Verwaltung:<\/strong> Governance hat zwei Hauptaufgaben: Die Gew\u00e4hrleistung der data-Integrit\u00e4t und die Gew\u00e4hrleistung der data-Sicherheit. Der Bereich muss \u00fcber Mechanismen verf\u00fcgen, um alle data zu verfolgen, die von Benutzern verwendet werden, sowie neue data, die von Systemen stammen, die f\u00fcr Benutzer n\u00fctzlich sein k\u00f6nnten. Mit dieser Transparenz kann die Verwaltung sicherstellen, dass dieses data korrekt aktualisiert wird und \u00fcber korrekte und aktualisierte Beschreibungen verf\u00fcgt.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Die Implementierung einer Self-Service-BI ist eine hervorragende Erg\u00e4nzung zu einer BI Factory. Sie gibt den Abteilungen die Freiheit, data so zu erforschen, wie sie es f\u00fcr eine bessere Steuerung des Gesch\u00e4fts f\u00fcr notwendig erachten, w\u00e4hrend sich das zentrale Team auf die Infrastruktur und das robustere und komplexere reports konzentriert.<\/p>\n<\/div>
Hauptmerkmale von Self-Service BI:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Zug\u00e4nglichkeit:<\/strong> Bereitstellung von benutzerfreundlichen Tools, die es Gesch\u00e4ftsanwendern erm\u00f6glichen, auf data unabh\u00e4ngig zuzugreifen und es zu analysieren.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Flexibilit\u00e4t:<\/strong> Erstellung flexibler data-Modelle, die es den Benutzern erm\u00f6glichen, data auf unterschiedliche Weise zu erforschen.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Beweglichkeit:<\/strong> Schnellere Reaktion auf gesch\u00e4ftliche Anforderungen, da die Benutzer ihre eigenen Analysen durchf\u00fchren k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Bef\u00e4higung:<\/strong> Gesch\u00e4ftsanwender werden in die Lage versetzt, data-driven-Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Wann Sie Self-Service BI in Betracht ziehen sollten:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Wenn Gesch\u00e4ftsanwender ihre eigene data-Analyse durchf\u00fchren m\u00fcssen.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn es darum geht, schneller auf gesch\u00e4ftliche Anforderungen zu reagieren.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn Gesch\u00e4ftsanwender flexible data-Modelle ben\u00f6tigen, um data zu erkunden.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn das Unternehmen Gesch\u00e4ftsanwendern die M\u00f6glichkeit geben m\u00f6chte, data-driven-Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Augmented BI: Die n\u00e4chste Stufe der Business Intelligence<\/h2><\/div>Erweiterte BI bringt Business Intelligence auf die n\u00e4chste Stufe, indem es Ihre data-Analyse um KI erweitert<\/strong>. W\u00e4hrend Sie mit traditioneller BI reports erhalten und Teams mit Self-Service-BI ihre eigenen Dashboards erstellen k\u00f6nnen, hilft Augmented BI tats\u00e4chlich bei der Vorhersage von Trends und beantwortet Fragen in einfacher Sprache. Es ist, als ob Sie von einer Landkarte auf ein GPS mit Verkehrsvorhersagen umsteigen w\u00fcrden.<\/p>\nDieser fortschrittliche Ansatz ist kein Ausgangspunkt - er funktioniert am besten, wenn er auf gut etablierten BI-Systemen aufbaut.<\/strong> Unternehmen sollten zun\u00e4chst grundlegende Berichte und Self-Service-Analysen beherrschen, bevor sie diese KI-gest\u00fctzten Funktionen hinzuf\u00fcgen.<\/p>\nDenn Augmented BI bietet Unternehmen, die bereit sind, diesen Schritt zu wagen, ganz neue M\u00f6glichkeiten, wir werden sie in unserem n\u00e4chsten Artikel ausf\u00fchrlich behandeln<\/strong>. Wir werden dar\u00fcber sprechen, was bereits verf\u00fcgbar ist und was die Trends von morgen sind.<\/p>\n<\/div>Was sollten dann meine n\u00e4chsten Schritte sein?<\/h2><\/div>Fangen Sie klein an!<\/strong> W\u00e4hrend der wahre Wert von BI in der Integration von data aus verschiedenen Bereichen liegt, ist es f\u00fcr die Skalierung unerl\u00e4sslich, mit einem begrenzten, aber strukturierten data-Set zu beginnen. Wenn Sie schnell greifbare Ergebnisse erzielen, schaffen Sie Vertrauen und Engagement.<\/p>\nIntegrieren Sie die Ans\u00e4tze.<\/strong> BI Factory, Self-Service BI und Augmented BI m\u00fcssen sich nicht gegenseitig ausschlie\u00dfen. Zusammen bilden sie ein robustes \u00d6kosystem: zentralisierte Steuerung, Benutzerautonomie und automatisierte erweiterte Erkenntnisse. Durch die Integration dieser Strategien wird die Wirkung von BI maximiert.<\/p>\n
Leitender Ingenieur f\u00fcr Analytik bei Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
![\"Image\"](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Rodolfo-Mortean.jpg\")
Rodolfo Mortean<\/h3><\/div>Data Beratender Direktor bei Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
Hugo Carl<\/h3><\/div>Data Engineering Manager bei Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Die Herausforderungen der Data-\u00dcberlastung<\/h2><\/div>Kommen Sie gerade aus einem anderen Meeting, in dem es um die Diskussion welche Zahl richtig war<\/strong>, anstatt \u00fcber die besten Wege zum gesch\u00e4ftlichen Erfolg zu diskutieren? Wenn Sie mit \u201cNein\u201d geantwortet haben, betrachten Sie sich als privilegiert.<\/strong>. Die Realit\u00e4t f\u00fcr viele Organisationen, ob klein oder gro\u00df, ist, dass sie wertvolle Zeit damit verschwenden, herauszufinden, welche Informationen richtig sind<\/strong> um strategische Entscheidungen zu unterst\u00fctzen. Und wenn es notwendig ist, die Analyse zu vertiefen, z.B. Details \u00fcber die monatlichen Ums\u00e4tze, vergehen weitere 3 Tage f\u00fcr die Analyse und 2 Tage f\u00fcr die Validierung, was letztendlich wichtige Entscheidungen verz\u00f6gert.<\/p>\nIn diesem Zusammenhang, Es ist unm\u00f6glich, die Auswirkungen von Werkzeugen der generativen k\u00fcnstlichen Intelligenz zu ignorieren<\/strong>, wie z.B. Chat GPT, Copilot, Deep Seek R1, Claude 3.7 Code Builder und Manus AI. Sicherlich verfolgen Sie die Marktnachrichten und erkennen, wie diese Technologien die Art und Weise, wie wir mit Technologie, Data und Business Intelligence (BI) arbeiten, ver\u00e4ndern. Im data-Universum versprechen L\u00f6sungen wie Power BI Copilot, Tableau Einstein AI und Dutzende anderer Nischen-Tools, die data-Nutzung zu revolutionieren. Sie positionieren sich als Teil dessen, was wir als Augmented BI bezeichnen und was verspricht, dass \u201cNutzen Sie die transformative Kraft der generativen KI, um das Beste aus Ihrem data herauszuholen\u201d.\u201d<\/a>. Das Versprechen ist klar: Beseitigung der dichten<\/strong> (und manchmal m\u00fchsame) Arbeit des Verstehens von data, der Modellierung, der Benutzerforschung, der Berichtsgestaltung usw. Es scheint, dass alle Probleme gel\u00f6st sind, oder?<\/p>\nAber ist es das wirklich? Die Antwort h\u00e4ngt davon ab, wie reif Ihr Unternehmen in Bezug auf BI ist. <\/strong>Wenn Ihr Unternehmen \u00fcber einen soliden, strukturierten BI-Bereich verf\u00fcgt, der in der Lage ist, pr\u00e4zise und konsistent Werte zu liefern, aber Schwierigkeiten hat, die wachsende Nachfrage der Stakeholder zu befriedigen, ist dies der ideale Zeitpunkt f\u00fcr die Implementierung fortschrittlicher KI-Tools. Auf der anderen Seite, wenn Ihr Unternehmen immer noch mit Silos zwischen den Bereichen, inkonsistenten und divergierenden KPIs und schwacher (oder nicht vorhandener) Modellierung zu k\u00e4mpfen hat, ist es vielleicht notwendig, einen Schritt zur\u00fcckzutreten.<\/strong> Bevor Sie Augmented BI-L\u00f6sungen einf\u00fchren, sollten Sie unbedingt verstehen, wie robuste BI-Bereiche und -Projekte funktionieren und wie sich Ihr Unternehmen auf diese Transformation vorbereiten kann.<\/p>\nLassen Sie uns einige Definitionen verstehen.<\/p>\n<\/div>
Was ist Business Intelligence?<\/h2><\/div>Business Intelligence (BI)<\/strong> ist eine Reihe von Strategien<\/strong>, Technologien<\/strong>, und Praktiken<\/strong> die es Unternehmen erm\u00f6glichen sammeln, analysieren<\/strong>, und data in n\u00fctzliche Informationen f\u00fcr die Entscheidungsfindung umwandeln<\/strong>. Das BI-Konzept umfasst verschiedene Tools und Techniken, wie z.B. data Analyse<\/strong>, data-Visualisierung, KPI-Definition, data governance, und viele andere, die Unternehmen dabei helfen ihre Leistung besser zu verstehen und Verbesserungsm\u00f6glichkeiten zu erkennen.<\/strong><\/p>\nDie Demokratisierung von BI-Tools erweist sich als ein umw\u00e4lzender Trend, der es Fachleuten an der Unternehmensfront erm\u00f6glicht data-Analyse unabh\u00e4ngig durchf\u00fchren<\/strong>. Eine gut konsolidierte BI-Umgebung erm\u00f6glicht es Unternehmen nicht nur, historische data zu verstehen, sondern auch Vorhersagen zu treffen Trends<\/strong> und Konsummuster<\/strong>, unverzichtbare F\u00e4higkeiten in unserer modernen und hypervernetzten Welt. Die Data-Visualisierung ist ein grundlegender Pfeiler und bietet interaktive Echtzeit-Schnittstellen, die das Verst\u00e4ndnis komplexer Informationen vereinfachen und die Kommunikation in Unternehmen verbessern.<\/p>\nOrganisationen in verschiedenen Stadien der data-Reife erfordern unterschiedliche Ans\u00e4tze f\u00fcr die BI-Implementierung<\/strong>. Von Ans\u00e4tzen, die sich auf die Schaffung von Data-Seen und Data-Warehouses konzentrieren, bis hin zu Ans\u00e4tzen, die die data-Demokratisierung im gesamten Unternehmen verbessern und data-Analysen und -Einsichten f\u00fcr die F\u00fchrungskr\u00e4fte des Unternehmens automatisieren.<\/p>\nDamit eine Organisation eine minimal funktionaler und robuster BI-Bereich<\/strong>, sind einige wichtige Punkte zu beachten:<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Technische Infrastruktur<\/strong>: Ein data platform, in dem ETL oder ELT (Extrahieren, Transformieren, Laden oder Extrahieren, Laden, Transformieren) durchgef\u00fchrt wird: Hier steht data aus allen vom Unternehmen genutzten Systemen f\u00fcr die Nutzung durch Reporting-Tools zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Menschen<\/strong>: Data Fachleute, die f\u00fcr die Planung und Implementierung der vom Unternehmen gew\u00e4hlten Tools (z. B. SQL, Power BI, Tableau, Excel, Python usw.) ausgebildet sind und \u00fcber ein Mindestma\u00df an Gesch\u00e4ftskenntnissen und eine Schnittstelle zu den zu bedienenden Bereichen verf\u00fcgen, um die Anforderungen und Bed\u00fcrfnisse der Benutzer in Codes und reports zu \u00fcbersetzen.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Prozesse:<\/strong> Von der Phase des Business Understanding (Erfassung der Anforderungen f\u00fcr die Entwicklung eines data-Produkts) \u00fcber die Entwicklung, das Testen, die Genehmigung durch die Interessengruppen, die Produktbereitstellung und die \u00dcberwachung gibt es eine Reihe von Schritten (und Bereichen), die befolgt werden m\u00fcssen, um den Endbenutzern eine effektive L\u00f6sung zu liefern.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Wir haben ein klares Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die soliden Grundlagen eines robusten BI-Bereichs in einem Unternehmen. Was sind die wichtigsten Arten von Projekten zur Verbesserung von Business Intelligence, die in einem Unternehmen entwickelt werden k\u00f6nnen?<\/strong> Wir k\u00f6nnen sie in 3 Hauptgruppen unterteilen:<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
BI-Fabrik<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Selbstbedienungs-BI<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Erweiterte BI<\/a> (wird in einem eigenen Artikel behandelt)<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Lassen Sie uns verstehen diese Arten von Projekten im Detail<\/strong>.<\/p>\n<\/div>BI-Fabrik: Strukturierung eines zentralisierten Teams zur Optimierung von Business Intelligence<\/h2><\/div>Bei der Implementierung einer BI Factory geht es darum, ein zentrales und multidisziplin\u00e4res Team einzurichten, das sich der Vereinheitlichung und Optimierung der BI-Bem\u00fchungen im gesamten Unternehmen widmet. Ziel ist es, die BI-Praktiken zu konsolidieren und die Effizienz und Qualit\u00e4t der Analysen zu verbessern, indem alle Bereiche des Unternehmens auf eine einheitliche data-Strategie ausgerichtet werden.<\/p>\n
Dieses zentralisierte Team hat die Aufgabe, 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 f\u00f6rdern. Der Hauptvorteil besteht darin, dass es eine effizientere Nutzung von Ressourcen erm\u00f6glicht und sicherstellt, dass die generierten Informationen konsistent sind, eine hohe Wirkung haben und strategische Entscheidungen unterst\u00fctzen. Dieser Ansatz f\u00f6rdert den Austausch von kuratierten und standardisierten Informationen, bricht die Informationssilos auf und stellt sicher, dass alle KPIs auf einem gut konzipierten und robusten data-Modell basieren. Die Informationen werden unternehmensweit verf\u00fcgbar, und die Diskussion konzentriert sich auf Gesch\u00e4ftsentscheidungen und nicht auf die Genauigkeit der Zahlen.<\/p>\n<\/div>
<\/span><\/div>Die Implementierung einer BI-Fabrik ist jedoch mit verschiedenen Herausforderungen verbunden, z. B. der Unterst\u00fctzung durch die Unternehmensleitung, der Abstimmung der Erwartungen der Stakeholder und dem Umgang mit Budget- und Ressourcenbeschr\u00e4nkungen. Um den Erfolg dieses Prozesses zu gew\u00e4hrleisten, m\u00fcssen die Implementierungsphasen sorgf\u00e4ltig geplant werden. Dazu geh\u00f6ren die klare Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten, die Auswahl geeigneter Tools und die Einf\u00fchrung einer soliden Governance.<\/p>\n
Langfristig erleichtert eine effektive BI Factory die kontinuierliche Bereitstellung von Erkenntnissen f\u00fcr verschiedene Bereiche des Unternehmens (und erh\u00f6ht damit das Niveau der data-driven-Entscheidungen), w\u00e4hrend gleichzeitig die Qualit\u00e4tskontrolle und die Agilit\u00e4t erhalten bleiben, die erforderlich sind, um auf die sich st\u00e4ndig \u00e4ndernden Gesch\u00e4ftsanforderungen zu reagieren.<\/p>\n<\/div>
Die wichtigsten Merkmale einer BI Factory:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Standardisierung:<\/strong> Entwicklung von standardisierten reports und Dashboards, um die Konsistenz und Genauigkeit der Informationen im gesamten Unternehmen zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Effizienz:<\/strong> Zentralisierung der Entwicklungsarbeit, um Doppelarbeit zu vermeiden und eine effiziente Nutzung der Ressourcen zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Governance:<\/strong> Umsetzung von data governance-Richtlinien zur Gew\u00e4hrleistung von data-Qualit\u00e4t und -Sicherheit.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Skalierbarkeit<\/strong>: Schaffung einer skalierbaren Infrastruktur, um die wachsenden Anforderungen des Unternehmens zu erf\u00fcllen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Wann Sie eine BI-Fabrik in Betracht ziehen sollten:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Wenn das Unternehmen die Konsistenz und Genauigkeit der Informationen sicherstellen muss.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn es notwendig ist, die Entwicklungsarbeit zu zentralisieren und Doppelarbeit zu vermeiden.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn das Unternehmen data governance-Richtlinien implementieren muss.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn das Unternehmen eine skalierbare Infrastruktur ben\u00f6tigt, um das Wachstum zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Self-Service BI: Autonomie f\u00fcr die Unternehmensanalyse mit flexiblen Data-Modellen und No-Code-Exploration<\/h2><\/div>Ihr Unternehmen verf\u00fcgt bereits \u00fcber einen funktionalen BI-Bereich, der hochwertige Dashboards f\u00fcr verschiedene Abteilungen erstellt. Die Dashboards sind so erfolgreich, dass immer wieder Anfragen nach Anpassungen (\u201cK\u00f6nnen Sie Filter A und Metrik B hinzuf\u00fcgen? Das ist sehr wichtig\u201d), Fragen (\u201cWarum passt diese Zahl nicht zu Bericht X?\u201d) und neue Projekte eingehen. Sie m\u00fcssen die Wirkung der data-driven-Kultur, zu deren Einf\u00fchrung Ihr BI-Bereich bereits beigetragen hat, ausweiten. Wie l\u00e4sst sich das bewerkstelligen? Hier kommt die Idee der Self-Service BI (SSBI) ins Spiel.<\/p>\n
Selbstbedienung Business Intelligence wird von Gartner definiert<\/a> als \u201cEndbenutzer, die ihre eigenen reports und Analysen innerhalb eines genehmigten und unterst\u00fctzten Portfolios von Tools und Architekturen entwickeln und einsetzen.\u201d<\/em> Gartner definiert auch<\/a> den \u00e4hnlichen Begriff Self-Service Analytics als \u201c...eine Form von Business Intelligence (BI), bei der Gesch\u00e4ftsleute in die Lage versetzt und ermutigt werden, selbst\u00e4ndig Abfragen durchzuf\u00fchren und reports zu generieren, und zwar mit nominaler IT-Unterst\u00fctzung.\u201d<\/em> Die Definition wird erg\u00e4nzt durch \u201c...es ist typischerweise gekennzeichnet durch einfach zu bedienende BI-Tools mit grundlegenden analytischen F\u00e4higkeiten und ein data-Modell, das vereinfacht oder reduziert ist, um das Verst\u00e4ndnis und den direkten data-Zugang zu erleichtern.\u201d<\/em><\/p>\nW\u00e4hrend sich der Ansatz der BI Factory darauf konzentriert, Gesch\u00e4ftsanwendern analysierfertige reports zur Verf\u00fcgung zu stellen, ist die Der Self-Service-BI-Ansatz konzentriert sich darauf, Gesch\u00e4ftsanalysten in die Lage zu versetzen, das data auf eigene Faust zu erkunden.<\/strong>, und das reports auf v\u00f6llig unabh\u00e4ngige Weise zu erstellen, wobei die Konsistenz des data und die Homogenit\u00e4t zwischen den Gesch\u00e4ftseinheiten gew\u00e4hrleistet bleibt. Dies ist der ultimative data-Silobrecher, da alle Gesch\u00e4ftseinheiten Zugriff auf alle data und KPIs haben, die nicht durch Datenschutz- oder Sicherheitsgr\u00fcnde eingeschr\u00e4nkt sind.<\/p>\nDas Ziel von SSBI ist es dann, eine robuste data semantische Schicht zu schaffen und Endbenutzer zu ermutigen, ihre eigenen Dashboards und Analysen zu erstellen.<\/strong> Diese Freiheit f\u00fcr den Benutzer bringt jedoch Herausforderungen mit sich, die damit zusammenh\u00e4ngen, wie die Benutzer die bereitgestellten data interpretieren werden, ob sie nur auf die Informationen zugreifen werden, die ihnen erlaubt sind, und ob sie die f\u00fcr ihre t\u00e4gliche Arbeit notwendigen Informationen tats\u00e4chlich finden werden.<\/p>\n<\/div><\/span><\/div>Wenn man dem Endbenutzer so viel Freiheit l\u00e4sst, kann es passieren, dass er unvereinbare Konzepte vermischt, unkorrelierte data in derselben Analyse kombiniert, ein ungeeignetes Diagramm ausw\u00e4hlt, um die gesuchte Geschichte zu erz\u00e4hlen, reports erstellt, die fast identisch mit bestehenden reports sind, oder das Tool einfach aufgibt, weil es zu kompliziert ist, es richtig zu benutzen. Dar\u00fcber hinaus besteht die M\u00f6glichkeit, dass unvorbereitete Benutzer sehr gro\u00dfe Abfragen in der data-Datenbank erstellen und so die Verarbeitung f\u00fcr alle, die denselben Server nutzen, einfrieren.<\/p>\n
Es scheinen viele Herausforderungen zu sein, aber mit nur drei gut angewandten Grundlagen k\u00f6nnen alle gel\u00f6st werden: Eine klare und robuste semantische Ebene, Data Alphabetisierung von Analysten und Data Governance:<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Semantische Ebene:<\/strong> Eine gut implementierte semantische Schicht stellt alle notwendigen KPIs f\u00fcr die t\u00e4gliche Arbeit der Analysten zur Verf\u00fcgung, mit klaren Erkl\u00e4rungen, was jeder einzelne bedeutet, auch f\u00fcr Personen, die nicht an sie gew\u00f6hnt sind oder sie noch nie gesehen haben. Es ist auch wichtig, semantische Dom\u00e4nen zu schaffen, in denen nur korrelierte Konzepte vorhanden sind, um Analysen zu verhindern, bei denen unvereinbare Konzepte vermischt werden.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Alphabetisierung:<\/strong> Bereitet die Benutzer darauf vor, richtig mit data zu arbeiten und zu verstehen, wie man Analysen auf strukturierte und schl\u00fcssige Weise erstellt. Und, was am wichtigsten ist, es stellt sicher, dass die Benutzer vertraut und sicher genug sind, um die t\u00e4gliche Nutzung zu gew\u00e4hrleisten. Oft haben Analysten bereits Zugang zu Tools, die sie verwenden k\u00f6nnen, und m\u00fcssen nur noch wissen, wie sie es richtig machen.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Verwaltung:<\/strong> Governance hat zwei Hauptaufgaben: Die Gew\u00e4hrleistung der data-Integrit\u00e4t und die Gew\u00e4hrleistung der data-Sicherheit. Der Bereich muss \u00fcber Mechanismen verf\u00fcgen, um alle data zu verfolgen, die von Benutzern verwendet werden, sowie neue data, die von Systemen stammen, die f\u00fcr Benutzer n\u00fctzlich sein k\u00f6nnten. Mit dieser Transparenz kann die Verwaltung sicherstellen, dass dieses data korrekt aktualisiert wird und \u00fcber korrekte und aktualisierte Beschreibungen verf\u00fcgt.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Die Implementierung einer Self-Service-BI ist eine hervorragende Erg\u00e4nzung zu einer BI Factory. Sie gibt den Abteilungen die Freiheit, data so zu erforschen, wie sie es f\u00fcr eine bessere Steuerung des Gesch\u00e4fts f\u00fcr notwendig erachten, w\u00e4hrend sich das zentrale Team auf die Infrastruktur und das robustere und komplexere reports konzentriert.<\/p>\n<\/div>
Hauptmerkmale von Self-Service BI:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Zug\u00e4nglichkeit:<\/strong> Bereitstellung von benutzerfreundlichen Tools, die es Gesch\u00e4ftsanwendern erm\u00f6glichen, auf data unabh\u00e4ngig zuzugreifen und es zu analysieren.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Flexibilit\u00e4t:<\/strong> Erstellung flexibler data-Modelle, die es den Benutzern erm\u00f6glichen, data auf unterschiedliche Weise zu erforschen.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Beweglichkeit:<\/strong> Schnellere Reaktion auf gesch\u00e4ftliche Anforderungen, da die Benutzer ihre eigenen Analysen durchf\u00fchren k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Bef\u00e4higung:<\/strong> Gesch\u00e4ftsanwender werden in die Lage versetzt, data-driven-Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Wann Sie Self-Service BI in Betracht ziehen sollten:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Wenn Gesch\u00e4ftsanwender ihre eigene data-Analyse durchf\u00fchren m\u00fcssen.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn es darum geht, schneller auf gesch\u00e4ftliche Anforderungen zu reagieren.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn Gesch\u00e4ftsanwender flexible data-Modelle ben\u00f6tigen, um data zu erkunden.<\/p>\n<\/div><\/li>
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Wenn das Unternehmen Gesch\u00e4ftsanwendern die M\u00f6glichkeit geben m\u00f6chte, data-driven-Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Augmented BI: Die n\u00e4chste Stufe der Business Intelligence<\/h2><\/div>Erweiterte BI bringt Business Intelligence auf die n\u00e4chste Stufe, indem es Ihre data-Analyse um KI erweitert<\/strong>. W\u00e4hrend Sie mit traditioneller BI reports erhalten und Teams mit Self-Service-BI ihre eigenen Dashboards erstellen k\u00f6nnen, hilft Augmented BI tats\u00e4chlich bei der Vorhersage von Trends und beantwortet Fragen in einfacher Sprache. Es ist, als ob Sie von einer Landkarte auf ein GPS mit Verkehrsvorhersagen umsteigen w\u00fcrden.<\/p>\nDieser fortschrittliche Ansatz ist kein Ausgangspunkt - er funktioniert am besten, wenn er auf gut etablierten BI-Systemen aufbaut.<\/strong> Unternehmen sollten zun\u00e4chst grundlegende Berichte und Self-Service-Analysen beherrschen, bevor sie diese KI-gest\u00fctzten Funktionen hinzuf\u00fcgen.<\/p>\nDenn Augmented BI bietet Unternehmen, die bereit sind, diesen Schritt zu wagen, ganz neue M\u00f6glichkeiten, wir werden sie in unserem n\u00e4chsten Artikel ausf\u00fchrlich behandeln<\/strong>. Wir werden dar\u00fcber sprechen, was bereits verf\u00fcgbar ist und was die Trends von morgen sind.<\/p>\n<\/div>Was sollten dann meine n\u00e4chsten Schritte sein?<\/h2><\/div>Fangen Sie klein an!<\/strong> W\u00e4hrend der wahre Wert von BI in der Integration von data aus verschiedenen Bereichen liegt, ist es f\u00fcr die Skalierung unerl\u00e4sslich, mit einem begrenzten, aber strukturierten data-Set zu beginnen. Wenn Sie schnell greifbare Ergebnisse erzielen, schaffen Sie Vertrauen und Engagement.<\/p>\nIntegrieren Sie die Ans\u00e4tze.<\/strong> BI Factory, Self-Service BI und Augmented BI m\u00fcssen sich nicht gegenseitig ausschlie\u00dfen. Zusammen bilden sie ein robustes \u00d6kosystem: zentralisierte Steuerung, Benutzerautonomie und automatisierte erweiterte Erkenntnisse. Durch die Integration dieser Strategien wird die Wirkung von BI maximiert.<\/p>\n
Data Beratender Direktor bei Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
![\"Image\"](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Hugo-Carl.jpg\")
Hugo Carl<\/h3><\/div>Data Engineering Manager bei Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Die Herausforderungen der Data-\u00dcberlastung<\/h2><\/div>Kommen Sie gerade aus einem anderen Meeting, in dem es um die Diskussion welche Zahl richtig war<\/strong>, anstatt \u00fcber die besten Wege zum gesch\u00e4ftlichen Erfolg zu diskutieren? Wenn Sie mit \u201cNein\u201d geantwortet haben, betrachten Sie sich als privilegiert.<\/strong>. Die Realit\u00e4t f\u00fcr viele Organisationen, ob klein oder gro\u00df, ist, dass sie wertvolle Zeit damit verschwenden, herauszufinden, welche Informationen richtig sind<\/strong> um strategische Entscheidungen zu unterst\u00fctzen. Und wenn es notwendig ist, die Analyse zu vertiefen, z.B. Details \u00fcber die monatlichen Ums\u00e4tze, vergehen weitere 3 Tage f\u00fcr die Analyse und 2 Tage f\u00fcr die Validierung, was letztendlich wichtige Entscheidungen verz\u00f6gert.<\/p>\nIn diesem Zusammenhang, Es ist unm\u00f6glich, die Auswirkungen von Werkzeugen der generativen k\u00fcnstlichen Intelligenz zu ignorieren<\/strong>, wie z.B. Chat GPT, Copilot, Deep Seek R1, Claude 3.7 Code Builder und Manus AI. Sicherlich verfolgen Sie die Marktnachrichten und erkennen, wie diese Technologien die Art und Weise, wie wir mit Technologie, Data und Business Intelligence (BI) arbeiten, ver\u00e4ndern. Im data-Universum versprechen L\u00f6sungen wie Power BI Copilot, Tableau Einstein AI und Dutzende anderer Nischen-Tools, die data-Nutzung zu revolutionieren. Sie positionieren sich als Teil dessen, was wir als Augmented BI bezeichnen und was verspricht, dass \u201cNutzen Sie die transformative Kraft der generativen KI, um das Beste aus Ihrem data herauszuholen\u201d.\u201d<\/a>. Das Versprechen ist klar: Beseitigung der dichten<\/strong> (und manchmal m\u00fchsame) Arbeit des Verstehens von data, der Modellierung, der Benutzerforschung, der Berichtsgestaltung usw. Es scheint, dass alle Probleme gel\u00f6st sind, oder?<\/p>\nAber ist es das wirklich? Die Antwort h\u00e4ngt davon ab, wie reif Ihr Unternehmen in Bezug auf BI ist. <\/strong>Wenn Ihr Unternehmen \u00fcber einen soliden, strukturierten BI-Bereich verf\u00fcgt, der in der Lage ist, pr\u00e4zise und konsistent Werte zu liefern, aber Schwierigkeiten hat, die wachsende Nachfrage der Stakeholder zu befriedigen, ist dies der ideale Zeitpunkt f\u00fcr die Implementierung fortschrittlicher KI-Tools. Auf der anderen Seite, wenn Ihr Unternehmen immer noch mit Silos zwischen den Bereichen, inkonsistenten und divergierenden KPIs und schwacher (oder nicht vorhandener) Modellierung zu k\u00e4mpfen hat, ist es vielleicht notwendig, einen Schritt zur\u00fcckzutreten.<\/strong> Bevor Sie Augmented BI-L\u00f6sungen einf\u00fchren, sollten Sie unbedingt verstehen, wie robuste BI-Bereiche und -Projekte funktionieren und wie sich Ihr Unternehmen auf diese Transformation vorbereiten kann.<\/p>\nLassen Sie uns einige Definitionen verstehen.<\/p>\n<\/div>
Was ist Business Intelligence?<\/h2><\/div>Business Intelligence (BI)<\/strong> ist eine Reihe von Strategien<\/strong>, Technologien<\/strong>, und Praktiken<\/strong> die es Unternehmen erm\u00f6glichen sammeln, analysieren<\/strong>, und data in n\u00fctzliche Informationen f\u00fcr die Entscheidungsfindung umwandeln<\/strong>. Das BI-Konzept umfasst verschiedene Tools und Techniken, wie z.B. data Analyse<\/strong>, data-Visualisierung, KPI-Definition, data governance, und viele andere, die Unternehmen dabei helfen ihre Leistung besser zu verstehen und Verbesserungsm\u00f6glichkeiten zu erkennen.<\/strong><\/p>\nDie Demokratisierung von BI-Tools erweist sich als ein umw\u00e4lzender Trend, der es Fachleuten an der Unternehmensfront erm\u00f6glicht data-Analyse unabh\u00e4ngig durchf\u00fchren<\/strong>. Eine gut konsolidierte BI-Umgebung erm\u00f6glicht es Unternehmen nicht nur, historische data zu verstehen, sondern auch Vorhersagen zu treffen Trends<\/strong> und Konsummuster<\/strong>, unverzichtbare F\u00e4higkeiten in unserer modernen und hypervernetzten Welt. Die Data-Visualisierung ist ein grundlegender Pfeiler und bietet interaktive Echtzeit-Schnittstellen, die das Verst\u00e4ndnis komplexer Informationen vereinfachen und die Kommunikation in Unternehmen verbessern.<\/p>\nOrganisationen in verschiedenen Stadien der data-Reife erfordern unterschiedliche Ans\u00e4tze f\u00fcr die BI-Implementierung<\/strong>. Von Ans\u00e4tzen, die sich auf die Schaffung von Data-Seen und Data-Warehouses konzentrieren, bis hin zu Ans\u00e4tzen, die die data-Demokratisierung im gesamten Unternehmen verbessern und data-Analysen und -Einsichten f\u00fcr die F\u00fchrungskr\u00e4fte des Unternehmens automatisieren.<\/p>\nDamit eine Organisation eine minimal funktionaler und robuster BI-Bereich<\/strong>, sind einige wichtige Punkte zu beachten:<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Technische Infrastruktur<\/strong>: Ein data platform, in dem ETL oder ELT (Extrahieren, Transformieren, Laden oder Extrahieren, Laden, Transformieren) durchgef\u00fchrt wird: Hier steht data aus allen vom Unternehmen genutzten Systemen f\u00fcr die Nutzung durch Reporting-Tools zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Menschen<\/strong>: Data Fachleute, die f\u00fcr die Planung und Implementierung der vom Unternehmen gew\u00e4hlten Tools (z. B. SQL, Power BI, Tableau, Excel, Python usw.) ausgebildet sind und \u00fcber ein Mindestma\u00df an Gesch\u00e4ftskenntnissen und eine Schnittstelle zu den zu bedienenden Bereichen verf\u00fcgen, um die Anforderungen und Bed\u00fcrfnisse der Benutzer in Codes und reports zu \u00fcbersetzen.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Prozesse:<\/strong> Von der Phase des Business Understanding (Erfassung der Anforderungen f\u00fcr die Entwicklung eines data-Produkts) \u00fcber die Entwicklung, das Testen, die Genehmigung durch die Interessengruppen, die Produktbereitstellung und die \u00dcberwachung gibt es eine Reihe von Schritten (und Bereichen), die befolgt werden m\u00fcssen, um den Endbenutzern eine effektive L\u00f6sung zu liefern.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Wir haben ein klares Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die soliden Grundlagen eines robusten BI-Bereichs in einem Unternehmen. Was sind die wichtigsten Arten von Projekten zur Verbesserung von Business Intelligence, die in einem Unternehmen entwickelt werden k\u00f6nnen?<\/strong> Wir k\u00f6nnen sie in 3 Hauptgruppen unterteilen:<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
BI-Fabrik<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Selbstbedienungs-BI<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Erweiterte BI<\/a> (wird in einem eigenen Artikel behandelt)<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Lassen Sie uns verstehen diese Arten von Projekten im Detail<\/strong>.<\/p>\n<\/div>BI-Fabrik: Strukturierung eines zentralisierten Teams zur Optimierung von Business Intelligence<\/h2><\/div>Bei der Implementierung einer BI Factory geht es darum, ein zentrales und multidisziplin\u00e4res Team einzurichten, das sich der Vereinheitlichung und Optimierung der BI-Bem\u00fchungen im gesamten Unternehmen widmet. Ziel ist es, die BI-Praktiken zu konsolidieren und die Effizienz und Qualit\u00e4t der Analysen zu verbessern, indem alle Bereiche des Unternehmens auf eine einheitliche data-Strategie ausgerichtet werden.<\/p>\n
Dieses zentralisierte Team hat die Aufgabe, 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 f\u00f6rdern. Der Hauptvorteil besteht darin, dass es eine effizientere Nutzung von Ressourcen erm\u00f6glicht und sicherstellt, dass die generierten Informationen konsistent sind, eine hohe Wirkung haben und strategische Entscheidungen unterst\u00fctzen. Dieser Ansatz f\u00f6rdert den Austausch von kuratierten und standardisierten Informationen, bricht die Informationssilos auf und stellt sicher, dass alle KPIs auf einem gut konzipierten und robusten data-Modell basieren. Die Informationen werden unternehmensweit verf\u00fcgbar, und die Diskussion konzentriert sich auf Gesch\u00e4ftsentscheidungen und nicht auf die Genauigkeit der Zahlen.<\/p>\n<\/div>
<\/span><\/div>Die Implementierung einer BI-Fabrik ist jedoch mit verschiedenen Herausforderungen verbunden, z. B. der Unterst\u00fctzung durch die Unternehmensleitung, der Abstimmung der Erwartungen der Stakeholder und dem Umgang mit Budget- und Ressourcenbeschr\u00e4nkungen. Um den Erfolg dieses Prozesses zu gew\u00e4hrleisten, m\u00fcssen die Implementierungsphasen sorgf\u00e4ltig geplant werden. Dazu geh\u00f6ren die klare Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten, die Auswahl geeigneter Tools und die Einf\u00fchrung einer soliden Governance.<\/p>\n
Langfristig erleichtert eine effektive BI Factory die kontinuierliche Bereitstellung von Erkenntnissen f\u00fcr verschiedene Bereiche des Unternehmens (und erh\u00f6ht damit das Niveau der data-driven-Entscheidungen), w\u00e4hrend gleichzeitig die Qualit\u00e4tskontrolle und die Agilit\u00e4t erhalten bleiben, die erforderlich sind, um auf die sich st\u00e4ndig \u00e4ndernden Gesch\u00e4ftsanforderungen zu reagieren.<\/p>\n<\/div>
Die wichtigsten Merkmale einer BI Factory:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Standardisierung:<\/strong> Entwicklung von standardisierten reports und Dashboards, um die Konsistenz und Genauigkeit der Informationen im gesamten Unternehmen zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Effizienz:<\/strong> Zentralisierung der Entwicklungsarbeit, um Doppelarbeit zu vermeiden und eine effiziente Nutzung der Ressourcen zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Governance:<\/strong> Umsetzung von data governance-Richtlinien zur Gew\u00e4hrleistung von data-Qualit\u00e4t und -Sicherheit.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Skalierbarkeit<\/strong>: Schaffung einer skalierbaren Infrastruktur, um die wachsenden Anforderungen des Unternehmens zu erf\u00fcllen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Wann Sie eine BI-Fabrik in Betracht ziehen sollten:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Wenn das Unternehmen die Konsistenz und Genauigkeit der Informationen sicherstellen muss.<\/p>\n<\/div><\/li>
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Wenn es notwendig ist, die Entwicklungsarbeit zu zentralisieren und Doppelarbeit zu vermeiden.<\/p>\n<\/div><\/li>
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Wenn das Unternehmen data governance-Richtlinien implementieren muss.<\/p>\n<\/div><\/li>
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Wenn das Unternehmen eine skalierbare Infrastruktur ben\u00f6tigt, um das Wachstum zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Self-Service BI: Autonomie f\u00fcr die Unternehmensanalyse mit flexiblen Data-Modellen und No-Code-Exploration<\/h2><\/div>Ihr Unternehmen verf\u00fcgt bereits \u00fcber einen funktionalen BI-Bereich, der hochwertige Dashboards f\u00fcr verschiedene Abteilungen erstellt. Die Dashboards sind so erfolgreich, dass immer wieder Anfragen nach Anpassungen (\u201cK\u00f6nnen Sie Filter A und Metrik B hinzuf\u00fcgen? Das ist sehr wichtig\u201d), Fragen (\u201cWarum passt diese Zahl nicht zu Bericht X?\u201d) und neue Projekte eingehen. Sie m\u00fcssen die Wirkung der data-driven-Kultur, zu deren Einf\u00fchrung Ihr BI-Bereich bereits beigetragen hat, ausweiten. Wie l\u00e4sst sich das bewerkstelligen? Hier kommt die Idee der Self-Service BI (SSBI) ins Spiel.<\/p>\n
Selbstbedienung Business Intelligence wird von Gartner definiert<\/a> als \u201cEndbenutzer, die ihre eigenen reports und Analysen innerhalb eines genehmigten und unterst\u00fctzten Portfolios von Tools und Architekturen entwickeln und einsetzen.\u201d<\/em> Gartner definiert auch<\/a> den \u00e4hnlichen Begriff Self-Service Analytics als \u201c...eine Form von Business Intelligence (BI), bei der Gesch\u00e4ftsleute in die Lage versetzt und ermutigt werden, selbst\u00e4ndig Abfragen durchzuf\u00fchren und reports zu generieren, und zwar mit nominaler IT-Unterst\u00fctzung.\u201d<\/em> Die Definition wird erg\u00e4nzt durch \u201c...es ist typischerweise gekennzeichnet durch einfach zu bedienende BI-Tools mit grundlegenden analytischen F\u00e4higkeiten und ein data-Modell, das vereinfacht oder reduziert ist, um das Verst\u00e4ndnis und den direkten data-Zugang zu erleichtern.\u201d<\/em><\/p>\nW\u00e4hrend sich der Ansatz der BI Factory darauf konzentriert, Gesch\u00e4ftsanwendern analysierfertige reports zur Verf\u00fcgung zu stellen, ist die Der Self-Service-BI-Ansatz konzentriert sich darauf, Gesch\u00e4ftsanalysten in die Lage zu versetzen, das data auf eigene Faust zu erkunden.<\/strong>, und das reports auf v\u00f6llig unabh\u00e4ngige Weise zu erstellen, wobei die Konsistenz des data und die Homogenit\u00e4t zwischen den Gesch\u00e4ftseinheiten gew\u00e4hrleistet bleibt. Dies ist der ultimative data-Silobrecher, da alle Gesch\u00e4ftseinheiten Zugriff auf alle data und KPIs haben, die nicht durch Datenschutz- oder Sicherheitsgr\u00fcnde eingeschr\u00e4nkt sind.<\/p>\nDas Ziel von SSBI ist es dann, eine robuste data semantische Schicht zu schaffen und Endbenutzer zu ermutigen, ihre eigenen Dashboards und Analysen zu erstellen.<\/strong> Diese Freiheit f\u00fcr den Benutzer bringt jedoch Herausforderungen mit sich, die damit zusammenh\u00e4ngen, wie die Benutzer die bereitgestellten data interpretieren werden, ob sie nur auf die Informationen zugreifen werden, die ihnen erlaubt sind, und ob sie die f\u00fcr ihre t\u00e4gliche Arbeit notwendigen Informationen tats\u00e4chlich finden werden.<\/p>\n<\/div><\/span><\/div>Wenn man dem Endbenutzer so viel Freiheit l\u00e4sst, kann es passieren, dass er unvereinbare Konzepte vermischt, unkorrelierte data in derselben Analyse kombiniert, ein ungeeignetes Diagramm ausw\u00e4hlt, um die gesuchte Geschichte zu erz\u00e4hlen, reports erstellt, die fast identisch mit bestehenden reports sind, oder das Tool einfach aufgibt, weil es zu kompliziert ist, es richtig zu benutzen. Dar\u00fcber hinaus besteht die M\u00f6glichkeit, dass unvorbereitete Benutzer sehr gro\u00dfe Abfragen in der data-Datenbank erstellen und so die Verarbeitung f\u00fcr alle, die denselben Server nutzen, einfrieren.<\/p>\n
Es scheinen viele Herausforderungen zu sein, aber mit nur drei gut angewandten Grundlagen k\u00f6nnen alle gel\u00f6st werden: Eine klare und robuste semantische Ebene, Data Alphabetisierung von Analysten und Data Governance:<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Semantische Ebene:<\/strong> Eine gut implementierte semantische Schicht stellt alle notwendigen KPIs f\u00fcr die t\u00e4gliche Arbeit der Analysten zur Verf\u00fcgung, mit klaren Erkl\u00e4rungen, was jeder einzelne bedeutet, auch f\u00fcr Personen, die nicht an sie gew\u00f6hnt sind oder sie noch nie gesehen haben. Es ist auch wichtig, semantische Dom\u00e4nen zu schaffen, in denen nur korrelierte Konzepte vorhanden sind, um Analysen zu verhindern, bei denen unvereinbare Konzepte vermischt werden.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Alphabetisierung:<\/strong> Bereitet die Benutzer darauf vor, richtig mit data zu arbeiten und zu verstehen, wie man Analysen auf strukturierte und schl\u00fcssige Weise erstellt. Und, was am wichtigsten ist, es stellt sicher, dass die Benutzer vertraut und sicher genug sind, um die t\u00e4gliche Nutzung zu gew\u00e4hrleisten. Oft haben Analysten bereits Zugang zu Tools, die sie verwenden k\u00f6nnen, und m\u00fcssen nur noch wissen, wie sie es richtig machen.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Verwaltung:<\/strong> Governance hat zwei Hauptaufgaben: Die Gew\u00e4hrleistung der data-Integrit\u00e4t und die Gew\u00e4hrleistung der data-Sicherheit. Der Bereich muss \u00fcber Mechanismen verf\u00fcgen, um alle data zu verfolgen, die von Benutzern verwendet werden, sowie neue data, die von Systemen stammen, die f\u00fcr Benutzer n\u00fctzlich sein k\u00f6nnten. Mit dieser Transparenz kann die Verwaltung sicherstellen, dass dieses data korrekt aktualisiert wird und \u00fcber korrekte und aktualisierte Beschreibungen verf\u00fcgt.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Die Implementierung einer Self-Service-BI ist eine hervorragende Erg\u00e4nzung zu einer BI Factory. Sie gibt den Abteilungen die Freiheit, data so zu erforschen, wie sie es f\u00fcr eine bessere Steuerung des Gesch\u00e4fts f\u00fcr notwendig erachten, w\u00e4hrend sich das zentrale Team auf die Infrastruktur und das robustere und komplexere reports konzentriert.<\/p>\n<\/div>
Hauptmerkmale von Self-Service BI:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Zug\u00e4nglichkeit:<\/strong> Bereitstellung von benutzerfreundlichen Tools, die es Gesch\u00e4ftsanwendern erm\u00f6glichen, auf data unabh\u00e4ngig zuzugreifen und es zu analysieren.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Flexibilit\u00e4t:<\/strong> Erstellung flexibler data-Modelle, die es den Benutzern erm\u00f6glichen, data auf unterschiedliche Weise zu erforschen.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Beweglichkeit:<\/strong> Schnellere Reaktion auf gesch\u00e4ftliche Anforderungen, da die Benutzer ihre eigenen Analysen durchf\u00fchren k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Bef\u00e4higung:<\/strong> Gesch\u00e4ftsanwender werden in die Lage versetzt, data-driven-Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Wann Sie Self-Service BI in Betracht ziehen sollten:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Wenn Gesch\u00e4ftsanwender ihre eigene data-Analyse durchf\u00fchren m\u00fcssen.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn es darum geht, schneller auf gesch\u00e4ftliche Anforderungen zu reagieren.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn Gesch\u00e4ftsanwender flexible data-Modelle ben\u00f6tigen, um data zu erkunden.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn das Unternehmen Gesch\u00e4ftsanwendern die M\u00f6glichkeit geben m\u00f6chte, data-driven-Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Augmented BI: Die n\u00e4chste Stufe der Business Intelligence<\/h2><\/div>Erweiterte BI bringt Business Intelligence auf die n\u00e4chste Stufe, indem es Ihre data-Analyse um KI erweitert<\/strong>. W\u00e4hrend Sie mit traditioneller BI reports erhalten und Teams mit Self-Service-BI ihre eigenen Dashboards erstellen k\u00f6nnen, hilft Augmented BI tats\u00e4chlich bei der Vorhersage von Trends und beantwortet Fragen in einfacher Sprache. Es ist, als ob Sie von einer Landkarte auf ein GPS mit Verkehrsvorhersagen umsteigen w\u00fcrden.<\/p>\nDieser fortschrittliche Ansatz ist kein Ausgangspunkt - er funktioniert am besten, wenn er auf gut etablierten BI-Systemen aufbaut.<\/strong> Unternehmen sollten zun\u00e4chst grundlegende Berichte und Self-Service-Analysen beherrschen, bevor sie diese KI-gest\u00fctzten Funktionen hinzuf\u00fcgen.<\/p>\nDenn Augmented BI bietet Unternehmen, die bereit sind, diesen Schritt zu wagen, ganz neue M\u00f6glichkeiten, wir werden sie in unserem n\u00e4chsten Artikel ausf\u00fchrlich behandeln<\/strong>. Wir werden dar\u00fcber sprechen, was bereits verf\u00fcgbar ist und was die Trends von morgen sind.<\/p>\n<\/div>Was sollten dann meine n\u00e4chsten Schritte sein?<\/h2><\/div>Fangen Sie klein an!<\/strong> W\u00e4hrend der wahre Wert von BI in der Integration von data aus verschiedenen Bereichen liegt, ist es f\u00fcr die Skalierung unerl\u00e4sslich, mit einem begrenzten, aber strukturierten data-Set zu beginnen. Wenn Sie schnell greifbare Ergebnisse erzielen, schaffen Sie Vertrauen und Engagement.<\/p>\nIntegrieren Sie die Ans\u00e4tze.<\/strong> BI Factory, Self-Service BI und Augmented BI m\u00fcssen sich nicht gegenseitig ausschlie\u00dfen. Zusammen bilden sie ein robustes \u00d6kosystem: zentralisierte Steuerung, Benutzerautonomie und automatisierte erweiterte Erkenntnisse. Durch die Integration dieser Strategien wird die Wirkung von BI maximiert.<\/p>\n
Data Engineering Manager bei Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Die Herausforderungen der Data-\u00dcberlastung<\/h2><\/div>Kommen Sie gerade aus einem anderen Meeting, in dem es um die Diskussion welche Zahl richtig war<\/strong>, anstatt \u00fcber die besten Wege zum gesch\u00e4ftlichen Erfolg zu diskutieren? Wenn Sie mit \u201cNein\u201d geantwortet haben, betrachten Sie sich als privilegiert.<\/strong>. Die Realit\u00e4t f\u00fcr viele Organisationen, ob klein oder gro\u00df, ist, dass sie wertvolle Zeit damit verschwenden, herauszufinden, welche Informationen richtig sind<\/strong> um strategische Entscheidungen zu unterst\u00fctzen. Und wenn es notwendig ist, die Analyse zu vertiefen, z.B. Details \u00fcber die monatlichen Ums\u00e4tze, vergehen weitere 3 Tage f\u00fcr die Analyse und 2 Tage f\u00fcr die Validierung, was letztendlich wichtige Entscheidungen verz\u00f6gert.<\/p>\nIn diesem Zusammenhang, Es ist unm\u00f6glich, die Auswirkungen von Werkzeugen der generativen k\u00fcnstlichen Intelligenz zu ignorieren<\/strong>, wie z.B. Chat GPT, Copilot, Deep Seek R1, Claude 3.7 Code Builder und Manus AI. Sicherlich verfolgen Sie die Marktnachrichten und erkennen, wie diese Technologien die Art und Weise, wie wir mit Technologie, Data und Business Intelligence (BI) arbeiten, ver\u00e4ndern. Im data-Universum versprechen L\u00f6sungen wie Power BI Copilot, Tableau Einstein AI und Dutzende anderer Nischen-Tools, die data-Nutzung zu revolutionieren. Sie positionieren sich als Teil dessen, was wir als Augmented BI bezeichnen und was verspricht, dass \u201cNutzen Sie die transformative Kraft der generativen KI, um das Beste aus Ihrem data herauszuholen\u201d.\u201d<\/a>. Das Versprechen ist klar: Beseitigung der dichten<\/strong> (und manchmal m\u00fchsame) Arbeit des Verstehens von data, der Modellierung, der Benutzerforschung, der Berichtsgestaltung usw. Es scheint, dass alle Probleme gel\u00f6st sind, oder?<\/p>\nAber ist es das wirklich? Die Antwort h\u00e4ngt davon ab, wie reif Ihr Unternehmen in Bezug auf BI ist. <\/strong>Wenn Ihr Unternehmen \u00fcber einen soliden, strukturierten BI-Bereich verf\u00fcgt, der in der Lage ist, pr\u00e4zise und konsistent Werte zu liefern, aber Schwierigkeiten hat, die wachsende Nachfrage der Stakeholder zu befriedigen, ist dies der ideale Zeitpunkt f\u00fcr die Implementierung fortschrittlicher KI-Tools. Auf der anderen Seite, wenn Ihr Unternehmen immer noch mit Silos zwischen den Bereichen, inkonsistenten und divergierenden KPIs und schwacher (oder nicht vorhandener) Modellierung zu k\u00e4mpfen hat, ist es vielleicht notwendig, einen Schritt zur\u00fcckzutreten.<\/strong> Bevor Sie Augmented BI-L\u00f6sungen einf\u00fchren, sollten Sie unbedingt verstehen, wie robuste BI-Bereiche und -Projekte funktionieren und wie sich Ihr Unternehmen auf diese Transformation vorbereiten kann.<\/p>\nLassen Sie uns einige Definitionen verstehen.<\/p>\n<\/div>
Was ist Business Intelligence?<\/h2><\/div>Business Intelligence (BI)<\/strong> ist eine Reihe von Strategien<\/strong>, Technologien<\/strong>, und Praktiken<\/strong> die es Unternehmen erm\u00f6glichen sammeln, analysieren<\/strong>, und data in n\u00fctzliche Informationen f\u00fcr die Entscheidungsfindung umwandeln<\/strong>. Das BI-Konzept umfasst verschiedene Tools und Techniken, wie z.B. data Analyse<\/strong>, data-Visualisierung, KPI-Definition, data governance, und viele andere, die Unternehmen dabei helfen ihre Leistung besser zu verstehen und Verbesserungsm\u00f6glichkeiten zu erkennen.<\/strong><\/p>\nDie Demokratisierung von BI-Tools erweist sich als ein umw\u00e4lzender Trend, der es Fachleuten an der Unternehmensfront erm\u00f6glicht data-Analyse unabh\u00e4ngig durchf\u00fchren<\/strong>. Eine gut konsolidierte BI-Umgebung erm\u00f6glicht es Unternehmen nicht nur, historische data zu verstehen, sondern auch Vorhersagen zu treffen Trends<\/strong> und Konsummuster<\/strong>, unverzichtbare F\u00e4higkeiten in unserer modernen und hypervernetzten Welt. Die Data-Visualisierung ist ein grundlegender Pfeiler und bietet interaktive Echtzeit-Schnittstellen, die das Verst\u00e4ndnis komplexer Informationen vereinfachen und die Kommunikation in Unternehmen verbessern.<\/p>\nOrganisationen in verschiedenen Stadien der data-Reife erfordern unterschiedliche Ans\u00e4tze f\u00fcr die BI-Implementierung<\/strong>. Von Ans\u00e4tzen, die sich auf die Schaffung von Data-Seen und Data-Warehouses konzentrieren, bis hin zu Ans\u00e4tzen, die die data-Demokratisierung im gesamten Unternehmen verbessern und data-Analysen und -Einsichten f\u00fcr die F\u00fchrungskr\u00e4fte des Unternehmens automatisieren.<\/p>\nDamit eine Organisation eine minimal funktionaler und robuster BI-Bereich<\/strong>, sind einige wichtige Punkte zu beachten:<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Technische Infrastruktur<\/strong>: Ein data platform, in dem ETL oder ELT (Extrahieren, Transformieren, Laden oder Extrahieren, Laden, Transformieren) durchgef\u00fchrt wird: Hier steht data aus allen vom Unternehmen genutzten Systemen f\u00fcr die Nutzung durch Reporting-Tools zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Menschen<\/strong>: Data Fachleute, die f\u00fcr die Planung und Implementierung der vom Unternehmen gew\u00e4hlten Tools (z. B. SQL, Power BI, Tableau, Excel, Python usw.) ausgebildet sind und \u00fcber ein Mindestma\u00df an Gesch\u00e4ftskenntnissen und eine Schnittstelle zu den zu bedienenden Bereichen verf\u00fcgen, um die Anforderungen und Bed\u00fcrfnisse der Benutzer in Codes und reports zu \u00fcbersetzen.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Prozesse:<\/strong> Von der Phase des Business Understanding (Erfassung der Anforderungen f\u00fcr die Entwicklung eines data-Produkts) \u00fcber die Entwicklung, das Testen, die Genehmigung durch die Interessengruppen, die Produktbereitstellung und die \u00dcberwachung gibt es eine Reihe von Schritten (und Bereichen), die befolgt werden m\u00fcssen, um den Endbenutzern eine effektive L\u00f6sung zu liefern.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Wir haben ein klares Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die soliden Grundlagen eines robusten BI-Bereichs in einem Unternehmen. Was sind die wichtigsten Arten von Projekten zur Verbesserung von Business Intelligence, die in einem Unternehmen entwickelt werden k\u00f6nnen?<\/strong> Wir k\u00f6nnen sie in 3 Hauptgruppen unterteilen:<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
BI-Fabrik<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Selbstbedienungs-BI<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Erweiterte BI<\/a> (wird in einem eigenen Artikel behandelt)<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Lassen Sie uns verstehen diese Arten von Projekten im Detail<\/strong>.<\/p>\n<\/div>BI-Fabrik: Strukturierung eines zentralisierten Teams zur Optimierung von Business Intelligence<\/h2><\/div>Bei der Implementierung einer BI Factory geht es darum, ein zentrales und multidisziplin\u00e4res Team einzurichten, das sich der Vereinheitlichung und Optimierung der BI-Bem\u00fchungen im gesamten Unternehmen widmet. Ziel ist es, die BI-Praktiken zu konsolidieren und die Effizienz und Qualit\u00e4t der Analysen zu verbessern, indem alle Bereiche des Unternehmens auf eine einheitliche data-Strategie ausgerichtet werden.<\/p>\n
Dieses zentralisierte Team hat die Aufgabe, 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 f\u00f6rdern. Der Hauptvorteil besteht darin, dass es eine effizientere Nutzung von Ressourcen erm\u00f6glicht und sicherstellt, dass die generierten Informationen konsistent sind, eine hohe Wirkung haben und strategische Entscheidungen unterst\u00fctzen. Dieser Ansatz f\u00f6rdert den Austausch von kuratierten und standardisierten Informationen, bricht die Informationssilos auf und stellt sicher, dass alle KPIs auf einem gut konzipierten und robusten data-Modell basieren. Die Informationen werden unternehmensweit verf\u00fcgbar, und die Diskussion konzentriert sich auf Gesch\u00e4ftsentscheidungen und nicht auf die Genauigkeit der Zahlen.<\/p>\n<\/div>
<\/span><\/div>Die Implementierung einer BI-Fabrik ist jedoch mit verschiedenen Herausforderungen verbunden, z. B. der Unterst\u00fctzung durch die Unternehmensleitung, der Abstimmung der Erwartungen der Stakeholder und dem Umgang mit Budget- und Ressourcenbeschr\u00e4nkungen. Um den Erfolg dieses Prozesses zu gew\u00e4hrleisten, m\u00fcssen die Implementierungsphasen sorgf\u00e4ltig geplant werden. Dazu geh\u00f6ren die klare Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten, die Auswahl geeigneter Tools und die Einf\u00fchrung einer soliden Governance.<\/p>\n
Langfristig erleichtert eine effektive BI Factory die kontinuierliche Bereitstellung von Erkenntnissen f\u00fcr verschiedene Bereiche des Unternehmens (und erh\u00f6ht damit das Niveau der data-driven-Entscheidungen), w\u00e4hrend gleichzeitig die Qualit\u00e4tskontrolle und die Agilit\u00e4t erhalten bleiben, die erforderlich sind, um auf die sich st\u00e4ndig \u00e4ndernden Gesch\u00e4ftsanforderungen zu reagieren.<\/p>\n<\/div>
Die wichtigsten Merkmale einer BI Factory:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Standardisierung:<\/strong> Entwicklung von standardisierten reports und Dashboards, um die Konsistenz und Genauigkeit der Informationen im gesamten Unternehmen zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Effizienz:<\/strong> Zentralisierung der Entwicklungsarbeit, um Doppelarbeit zu vermeiden und eine effiziente Nutzung der Ressourcen zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Governance:<\/strong> Umsetzung von data governance-Richtlinien zur Gew\u00e4hrleistung von data-Qualit\u00e4t und -Sicherheit.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Skalierbarkeit<\/strong>: Schaffung einer skalierbaren Infrastruktur, um die wachsenden Anforderungen des Unternehmens zu erf\u00fcllen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Wann Sie eine BI-Fabrik in Betracht ziehen sollten:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Wenn das Unternehmen die Konsistenz und Genauigkeit der Informationen sicherstellen muss.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn es notwendig ist, die Entwicklungsarbeit zu zentralisieren und Doppelarbeit zu vermeiden.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn das Unternehmen data governance-Richtlinien implementieren muss.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn das Unternehmen eine skalierbare Infrastruktur ben\u00f6tigt, um das Wachstum zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Self-Service BI: Autonomie f\u00fcr die Unternehmensanalyse mit flexiblen Data-Modellen und No-Code-Exploration<\/h2><\/div>Ihr Unternehmen verf\u00fcgt bereits \u00fcber einen funktionalen BI-Bereich, der hochwertige Dashboards f\u00fcr verschiedene Abteilungen erstellt. Die Dashboards sind so erfolgreich, dass immer wieder Anfragen nach Anpassungen (\u201cK\u00f6nnen Sie Filter A und Metrik B hinzuf\u00fcgen? Das ist sehr wichtig\u201d), Fragen (\u201cWarum passt diese Zahl nicht zu Bericht X?\u201d) und neue Projekte eingehen. Sie m\u00fcssen die Wirkung der data-driven-Kultur, zu deren Einf\u00fchrung Ihr BI-Bereich bereits beigetragen hat, ausweiten. Wie l\u00e4sst sich das bewerkstelligen? Hier kommt die Idee der Self-Service BI (SSBI) ins Spiel.<\/p>\n
Selbstbedienung Business Intelligence wird von Gartner definiert<\/a> als \u201cEndbenutzer, die ihre eigenen reports und Analysen innerhalb eines genehmigten und unterst\u00fctzten Portfolios von Tools und Architekturen entwickeln und einsetzen.\u201d<\/em> Gartner definiert auch<\/a> den \u00e4hnlichen Begriff Self-Service Analytics als \u201c...eine Form von Business Intelligence (BI), bei der Gesch\u00e4ftsleute in die Lage versetzt und ermutigt werden, selbst\u00e4ndig Abfragen durchzuf\u00fchren und reports zu generieren, und zwar mit nominaler IT-Unterst\u00fctzung.\u201d<\/em> Die Definition wird erg\u00e4nzt durch \u201c...es ist typischerweise gekennzeichnet durch einfach zu bedienende BI-Tools mit grundlegenden analytischen F\u00e4higkeiten und ein data-Modell, das vereinfacht oder reduziert ist, um das Verst\u00e4ndnis und den direkten data-Zugang zu erleichtern.\u201d<\/em><\/p>\nW\u00e4hrend sich der Ansatz der BI Factory darauf konzentriert, Gesch\u00e4ftsanwendern analysierfertige reports zur Verf\u00fcgung zu stellen, ist die Der Self-Service-BI-Ansatz konzentriert sich darauf, Gesch\u00e4ftsanalysten in die Lage zu versetzen, das data auf eigene Faust zu erkunden.<\/strong>, und das reports auf v\u00f6llig unabh\u00e4ngige Weise zu erstellen, wobei die Konsistenz des data und die Homogenit\u00e4t zwischen den Gesch\u00e4ftseinheiten gew\u00e4hrleistet bleibt. Dies ist der ultimative data-Silobrecher, da alle Gesch\u00e4ftseinheiten Zugriff auf alle data und KPIs haben, die nicht durch Datenschutz- oder Sicherheitsgr\u00fcnde eingeschr\u00e4nkt sind.<\/p>\nDas Ziel von SSBI ist es dann, eine robuste data semantische Schicht zu schaffen und Endbenutzer zu ermutigen, ihre eigenen Dashboards und Analysen zu erstellen.<\/strong> Diese Freiheit f\u00fcr den Benutzer bringt jedoch Herausforderungen mit sich, die damit zusammenh\u00e4ngen, wie die Benutzer die bereitgestellten data interpretieren werden, ob sie nur auf die Informationen zugreifen werden, die ihnen erlaubt sind, und ob sie die f\u00fcr ihre t\u00e4gliche Arbeit notwendigen Informationen tats\u00e4chlich finden werden.<\/p>\n<\/div><\/span><\/div>Wenn man dem Endbenutzer so viel Freiheit l\u00e4sst, kann es passieren, dass er unvereinbare Konzepte vermischt, unkorrelierte data in derselben Analyse kombiniert, ein ungeeignetes Diagramm ausw\u00e4hlt, um die gesuchte Geschichte zu erz\u00e4hlen, reports erstellt, die fast identisch mit bestehenden reports sind, oder das Tool einfach aufgibt, weil es zu kompliziert ist, es richtig zu benutzen. Dar\u00fcber hinaus besteht die M\u00f6glichkeit, dass unvorbereitete Benutzer sehr gro\u00dfe Abfragen in der data-Datenbank erstellen und so die Verarbeitung f\u00fcr alle, die denselben Server nutzen, einfrieren.<\/p>\n
Es scheinen viele Herausforderungen zu sein, aber mit nur drei gut angewandten Grundlagen k\u00f6nnen alle gel\u00f6st werden: Eine klare und robuste semantische Ebene, Data Alphabetisierung von Analysten und Data Governance:<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Semantische Ebene:<\/strong> Eine gut implementierte semantische Schicht stellt alle notwendigen KPIs f\u00fcr die t\u00e4gliche Arbeit der Analysten zur Verf\u00fcgung, mit klaren Erkl\u00e4rungen, was jeder einzelne bedeutet, auch f\u00fcr Personen, die nicht an sie gew\u00f6hnt sind oder sie noch nie gesehen haben. Es ist auch wichtig, semantische Dom\u00e4nen zu schaffen, in denen nur korrelierte Konzepte vorhanden sind, um Analysen zu verhindern, bei denen unvereinbare Konzepte vermischt werden.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Alphabetisierung:<\/strong> Bereitet die Benutzer darauf vor, richtig mit data zu arbeiten und zu verstehen, wie man Analysen auf strukturierte und schl\u00fcssige Weise erstellt. Und, was am wichtigsten ist, es stellt sicher, dass die Benutzer vertraut und sicher genug sind, um die t\u00e4gliche Nutzung zu gew\u00e4hrleisten. Oft haben Analysten bereits Zugang zu Tools, die sie verwenden k\u00f6nnen, und m\u00fcssen nur noch wissen, wie sie es richtig machen.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data Verwaltung:<\/strong> Governance hat zwei Hauptaufgaben: Die Gew\u00e4hrleistung der data-Integrit\u00e4t und die Gew\u00e4hrleistung der data-Sicherheit. Der Bereich muss \u00fcber Mechanismen verf\u00fcgen, um alle data zu verfolgen, die von Benutzern verwendet werden, sowie neue data, die von Systemen stammen, die f\u00fcr Benutzer n\u00fctzlich sein k\u00f6nnten. Mit dieser Transparenz kann die Verwaltung sicherstellen, dass dieses data korrekt aktualisiert wird und \u00fcber korrekte und aktualisierte Beschreibungen verf\u00fcgt.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Die Implementierung einer Self-Service-BI ist eine hervorragende Erg\u00e4nzung zu einer BI Factory. Sie gibt den Abteilungen die Freiheit, data so zu erforschen, wie sie es f\u00fcr eine bessere Steuerung des Gesch\u00e4fts f\u00fcr notwendig erachten, w\u00e4hrend sich das zentrale Team auf die Infrastruktur und das robustere und komplexere reports konzentriert.<\/p>\n<\/div>
Hauptmerkmale von Self-Service BI:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Zug\u00e4nglichkeit:<\/strong> Bereitstellung von benutzerfreundlichen Tools, die es Gesch\u00e4ftsanwendern erm\u00f6glichen, auf data unabh\u00e4ngig zuzugreifen und es zu analysieren.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Flexibilit\u00e4t:<\/strong> Erstellung flexibler data-Modelle, die es den Benutzern erm\u00f6glichen, data auf unterschiedliche Weise zu erforschen.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Beweglichkeit:<\/strong> Schnellere Reaktion auf gesch\u00e4ftliche Anforderungen, da die Benutzer ihre eigenen Analysen durchf\u00fchren k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Bef\u00e4higung:<\/strong> Gesch\u00e4ftsanwender werden in die Lage versetzt, data-driven-Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Wann Sie Self-Service BI in Betracht ziehen sollten:<\/strong><\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Wenn Gesch\u00e4ftsanwender ihre eigene data-Analyse durchf\u00fchren m\u00fcssen.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn es darum geht, schneller auf gesch\u00e4ftliche Anforderungen zu reagieren.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn Gesch\u00e4ftsanwender flexible data-Modelle ben\u00f6tigen, um data zu erkunden.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Wenn das Unternehmen Gesch\u00e4ftsanwendern die M\u00f6glichkeit geben m\u00f6chte, data-driven-Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Augmented BI: Die n\u00e4chste Stufe der Business Intelligence<\/h2><\/div>Erweiterte BI bringt Business Intelligence auf die n\u00e4chste Stufe, indem es Ihre data-Analyse um KI erweitert<\/strong>. W\u00e4hrend Sie mit traditioneller BI reports erhalten und Teams mit Self-Service-BI ihre eigenen Dashboards erstellen k\u00f6nnen, hilft Augmented BI tats\u00e4chlich bei der Vorhersage von Trends und beantwortet Fragen in einfacher Sprache. Es ist, als ob Sie von einer Landkarte auf ein GPS mit Verkehrsvorhersagen umsteigen w\u00fcrden.<\/p>\nDieser fortschrittliche Ansatz ist kein Ausgangspunkt - er funktioniert am besten, wenn er auf gut etablierten BI-Systemen aufbaut.<\/strong> Unternehmen sollten zun\u00e4chst grundlegende Berichte und Self-Service-Analysen beherrschen, bevor sie diese KI-gest\u00fctzten Funktionen hinzuf\u00fcgen.<\/p>\nDenn Augmented BI bietet Unternehmen, die bereit sind, diesen Schritt zu wagen, ganz neue M\u00f6glichkeiten, wir werden sie in unserem n\u00e4chsten Artikel ausf\u00fchrlich behandeln<\/strong>. Wir werden dar\u00fcber sprechen, was bereits verf\u00fcgbar ist und was die Trends von morgen sind.<\/p>\n<\/div>Was sollten dann meine n\u00e4chsten Schritte sein?<\/h2><\/div>Fangen Sie klein an!<\/strong> W\u00e4hrend der wahre Wert von BI in der Integration von data aus verschiedenen Bereichen liegt, ist es f\u00fcr die Skalierung unerl\u00e4sslich, mit einem begrenzten, aber strukturierten data-Set zu beginnen. Wenn Sie schnell greifbare Ergebnisse erzielen, schaffen Sie Vertrauen und Engagement.<\/p>\nIntegrieren Sie die Ans\u00e4tze.<\/strong> BI Factory, Self-Service BI und Augmented BI m\u00fcssen sich nicht gegenseitig ausschlie\u00dfen. Zusammen bilden sie ein robustes \u00d6kosystem: zentralisierte Steuerung, Benutzerautonomie und automatisierte erweiterte Erkenntnisse. Durch die Integration dieser Strategien wird die Wirkung von BI maximiert.<\/p>\n
Kommen Sie gerade aus einem anderen Meeting, in dem es um die Diskussion welche Zahl richtig war<\/strong>, anstatt \u00fcber die besten Wege zum gesch\u00e4ftlichen Erfolg zu diskutieren? Wenn Sie mit \u201cNein\u201d geantwortet haben, betrachten Sie sich als privilegiert.<\/strong>. Die Realit\u00e4t f\u00fcr viele Organisationen, ob klein oder gro\u00df, ist, dass sie wertvolle Zeit damit verschwenden, herauszufinden, welche Informationen richtig sind<\/strong> um strategische Entscheidungen zu unterst\u00fctzen. Und wenn es notwendig ist, die Analyse zu vertiefen, z.B. Details \u00fcber die monatlichen Ums\u00e4tze, vergehen weitere 3 Tage f\u00fcr die Analyse und 2 Tage f\u00fcr die Validierung, was letztendlich wichtige Entscheidungen verz\u00f6gert.<\/p>\n In diesem Zusammenhang, Es ist unm\u00f6glich, die Auswirkungen von Werkzeugen der generativen k\u00fcnstlichen Intelligenz zu ignorieren<\/strong>, wie z.B. Chat GPT, Copilot, Deep Seek R1, Claude 3.7 Code Builder und Manus AI. Sicherlich verfolgen Sie die Marktnachrichten und erkennen, wie diese Technologien die Art und Weise, wie wir mit Technologie, Data und Business Intelligence (BI) arbeiten, ver\u00e4ndern. Im data-Universum versprechen L\u00f6sungen wie Power BI Copilot, Tableau Einstein AI und Dutzende anderer Nischen-Tools, die data-Nutzung zu revolutionieren. Sie positionieren sich als Teil dessen, was wir als Augmented BI bezeichnen und was verspricht, dass \u201cNutzen Sie die transformative Kraft der generativen KI, um das Beste aus Ihrem data herauszuholen\u201d.\u201d<\/a>. Das Versprechen ist klar: Beseitigung der dichten<\/strong> (und manchmal m\u00fchsame) Arbeit des Verstehens von data, der Modellierung, der Benutzerforschung, der Berichtsgestaltung usw. Es scheint, dass alle Probleme gel\u00f6st sind, oder?<\/p>\n Aber ist es das wirklich? Die Antwort h\u00e4ngt davon ab, wie reif Ihr Unternehmen in Bezug auf BI ist. <\/strong>Wenn Ihr Unternehmen \u00fcber einen soliden, strukturierten BI-Bereich verf\u00fcgt, der in der Lage ist, pr\u00e4zise und konsistent Werte zu liefern, aber Schwierigkeiten hat, die wachsende Nachfrage der Stakeholder zu befriedigen, ist dies der ideale Zeitpunkt f\u00fcr die Implementierung fortschrittlicher KI-Tools. Auf der anderen Seite, wenn Ihr Unternehmen immer noch mit Silos zwischen den Bereichen, inkonsistenten und divergierenden KPIs und schwacher (oder nicht vorhandener) Modellierung zu k\u00e4mpfen hat, ist es vielleicht notwendig, einen Schritt zur\u00fcckzutreten.<\/strong> Bevor Sie Augmented BI-L\u00f6sungen einf\u00fchren, sollten Sie unbedingt verstehen, wie robuste BI-Bereiche und -Projekte funktionieren und wie sich Ihr Unternehmen auf diese Transformation vorbereiten kann.<\/p>\n Lassen Sie uns einige Definitionen verstehen.<\/p>\n<\/div> Business Intelligence (BI)<\/strong> ist eine Reihe von Strategien<\/strong>, Technologien<\/strong>, und Praktiken<\/strong> die es Unternehmen erm\u00f6glichen sammeln, analysieren<\/strong>, und data in n\u00fctzliche Informationen f\u00fcr die Entscheidungsfindung umwandeln<\/strong>. Das BI-Konzept umfasst verschiedene Tools und Techniken, wie z.B. data Analyse<\/strong>, data-Visualisierung, KPI-Definition, data governance, und viele andere, die Unternehmen dabei helfen ihre Leistung besser zu verstehen und Verbesserungsm\u00f6glichkeiten zu erkennen.<\/strong><\/p>\n Die Demokratisierung von BI-Tools erweist sich als ein umw\u00e4lzender Trend, der es Fachleuten an der Unternehmensfront erm\u00f6glicht data-Analyse unabh\u00e4ngig durchf\u00fchren<\/strong>. Eine gut konsolidierte BI-Umgebung erm\u00f6glicht es Unternehmen nicht nur, historische data zu verstehen, sondern auch Vorhersagen zu treffen Trends<\/strong> und Konsummuster<\/strong>, unverzichtbare F\u00e4higkeiten in unserer modernen und hypervernetzten Welt. Die Data-Visualisierung ist ein grundlegender Pfeiler und bietet interaktive Echtzeit-Schnittstellen, die das Verst\u00e4ndnis komplexer Informationen vereinfachen und die Kommunikation in Unternehmen verbessern.<\/p>\n Organisationen in verschiedenen Stadien der data-Reife erfordern unterschiedliche Ans\u00e4tze f\u00fcr die BI-Implementierung<\/strong>. Von Ans\u00e4tzen, die sich auf die Schaffung von Data-Seen und Data-Warehouses konzentrieren, bis hin zu Ans\u00e4tzen, die die data-Demokratisierung im gesamten Unternehmen verbessern und data-Analysen und -Einsichten f\u00fcr die F\u00fchrungskr\u00e4fte des Unternehmens automatisieren.<\/p>\n Damit eine Organisation eine minimal funktionaler und robuster BI-Bereich<\/strong>, sind einige wichtige Punkte zu beachten:<\/p>\n<\/div> Technische Infrastruktur<\/strong>: Ein data platform, in dem ETL oder ELT (Extrahieren, Transformieren, Laden oder Extrahieren, Laden, Transformieren) durchgef\u00fchrt wird: Hier steht data aus allen vom Unternehmen genutzten Systemen f\u00fcr die Nutzung durch Reporting-Tools zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n<\/div><\/li> Menschen<\/strong>: Data Fachleute, die f\u00fcr die Planung und Implementierung der vom Unternehmen gew\u00e4hlten Tools (z. B. SQL, Power BI, Tableau, Excel, Python usw.) ausgebildet sind und \u00fcber ein Mindestma\u00df an Gesch\u00e4ftskenntnissen und eine Schnittstelle zu den zu bedienenden Bereichen verf\u00fcgen, um die Anforderungen und Bed\u00fcrfnisse der Benutzer in Codes und reports zu \u00fcbersetzen.<\/p>\n<\/div><\/li> Prozesse:<\/strong> Von der Phase des Business Understanding (Erfassung der Anforderungen f\u00fcr die Entwicklung eines data-Produkts) \u00fcber die Entwicklung, das Testen, die Genehmigung durch die Interessengruppen, die Produktbereitstellung und die \u00dcberwachung gibt es eine Reihe von Schritten (und Bereichen), die befolgt werden m\u00fcssen, um den Endbenutzern eine effektive L\u00f6sung zu liefern.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Wir haben ein klares Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die soliden Grundlagen eines robusten BI-Bereichs in einem Unternehmen. Was sind die wichtigsten Arten von Projekten zur Verbesserung von Business Intelligence, die in einem Unternehmen entwickelt werden k\u00f6nnen?<\/strong> Wir k\u00f6nnen sie in 3 Hauptgruppen unterteilen:<\/p>\n<\/div> BI-Fabrik<\/a><\/p>\n<\/div><\/li> Selbstbedienungs-BI<\/a><\/p>\n<\/div><\/li> Erweiterte BI<\/a> (wird in einem eigenen Artikel behandelt)<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Lassen Sie uns verstehen diese Arten von Projekten im Detail<\/strong>.<\/p>\n<\/div> Bei der Implementierung einer BI Factory geht es darum, ein zentrales und multidisziplin\u00e4res Team einzurichten, das sich der Vereinheitlichung und Optimierung der BI-Bem\u00fchungen im gesamten Unternehmen widmet. Ziel ist es, die BI-Praktiken zu konsolidieren und die Effizienz und Qualit\u00e4t der Analysen zu verbessern, indem alle Bereiche des Unternehmens auf eine einheitliche data-Strategie ausgerichtet werden.<\/p>\n Dieses zentralisierte Team hat die Aufgabe, 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 f\u00f6rdern. Der Hauptvorteil besteht darin, dass es eine effizientere Nutzung von Ressourcen erm\u00f6glicht und sicherstellt, dass die generierten Informationen konsistent sind, eine hohe Wirkung haben und strategische Entscheidungen unterst\u00fctzen. Dieser Ansatz f\u00f6rdert den Austausch von kuratierten und standardisierten Informationen, bricht die Informationssilos auf und stellt sicher, dass alle KPIs auf einem gut konzipierten und robusten data-Modell basieren. Die Informationen werden unternehmensweit verf\u00fcgbar, und die Diskussion konzentriert sich auf Gesch\u00e4ftsentscheidungen und nicht auf die Genauigkeit der Zahlen.<\/p>\n<\/div> Die Implementierung einer BI-Fabrik ist jedoch mit verschiedenen Herausforderungen verbunden, z. B. der Unterst\u00fctzung durch die Unternehmensleitung, der Abstimmung der Erwartungen der Stakeholder und dem Umgang mit Budget- und Ressourcenbeschr\u00e4nkungen. Um den Erfolg dieses Prozesses zu gew\u00e4hrleisten, m\u00fcssen die Implementierungsphasen sorgf\u00e4ltig geplant werden. Dazu geh\u00f6ren die klare Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten, die Auswahl geeigneter Tools und die Einf\u00fchrung einer soliden Governance.<\/p>\n Langfristig erleichtert eine effektive BI Factory die kontinuierliche Bereitstellung von Erkenntnissen f\u00fcr verschiedene Bereiche des Unternehmens (und erh\u00f6ht damit das Niveau der data-driven-Entscheidungen), w\u00e4hrend gleichzeitig die Qualit\u00e4tskontrolle und die Agilit\u00e4t erhalten bleiben, die erforderlich sind, um auf die sich st\u00e4ndig \u00e4ndernden Gesch\u00e4ftsanforderungen zu reagieren.<\/p>\n<\/div> Die wichtigsten Merkmale einer BI Factory:<\/strong><\/p>\n<\/div> Standardisierung:<\/strong> Entwicklung von standardisierten reports und Dashboards, um die Konsistenz und Genauigkeit der Informationen im gesamten Unternehmen zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<\/div><\/li> Effizienz:<\/strong> Zentralisierung der Entwicklungsarbeit, um Doppelarbeit zu vermeiden und eine effiziente Nutzung der Ressourcen zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<\/div><\/li> Governance:<\/strong> Umsetzung von data governance-Richtlinien zur Gew\u00e4hrleistung von data-Qualit\u00e4t und -Sicherheit.<\/p>\n<\/div><\/li> Skalierbarkeit<\/strong>: Schaffung einer skalierbaren Infrastruktur, um die wachsenden Anforderungen des Unternehmens zu erf\u00fcllen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Wann Sie eine BI-Fabrik in Betracht ziehen sollten:<\/strong><\/p>\n<\/div> Wenn das Unternehmen die Konsistenz und Genauigkeit der Informationen sicherstellen muss.<\/p>\n<\/div><\/li> Wenn es notwendig ist, die Entwicklungsarbeit zu zentralisieren und Doppelarbeit zu vermeiden.<\/p>\n<\/div><\/li> Wenn das Unternehmen data governance-Richtlinien implementieren muss.<\/p>\n<\/div><\/li> Wenn das Unternehmen eine skalierbare Infrastruktur ben\u00f6tigt, um das Wachstum zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Ihr Unternehmen verf\u00fcgt bereits \u00fcber einen funktionalen BI-Bereich, der hochwertige Dashboards f\u00fcr verschiedene Abteilungen erstellt. Die Dashboards sind so erfolgreich, dass immer wieder Anfragen nach Anpassungen (\u201cK\u00f6nnen Sie Filter A und Metrik B hinzuf\u00fcgen? Das ist sehr wichtig\u201d), Fragen (\u201cWarum passt diese Zahl nicht zu Bericht X?\u201d) und neue Projekte eingehen. Sie m\u00fcssen die Wirkung der data-driven-Kultur, zu deren Einf\u00fchrung Ihr BI-Bereich bereits beigetragen hat, ausweiten. Wie l\u00e4sst sich das bewerkstelligen? Hier kommt die Idee der Self-Service BI (SSBI) ins Spiel.<\/p>\n Selbstbedienung Business Intelligence wird von Gartner definiert<\/a> als \u201cEndbenutzer, die ihre eigenen reports und Analysen innerhalb eines genehmigten und unterst\u00fctzten Portfolios von Tools und Architekturen entwickeln und einsetzen.\u201d<\/em> Gartner definiert auch<\/a> den \u00e4hnlichen Begriff Self-Service Analytics als \u201c...eine Form von Business Intelligence (BI), bei der Gesch\u00e4ftsleute in die Lage versetzt und ermutigt werden, selbst\u00e4ndig Abfragen durchzuf\u00fchren und reports zu generieren, und zwar mit nominaler IT-Unterst\u00fctzung.\u201d<\/em> Die Definition wird erg\u00e4nzt durch \u201c...es ist typischerweise gekennzeichnet durch einfach zu bedienende BI-Tools mit grundlegenden analytischen F\u00e4higkeiten und ein data-Modell, das vereinfacht oder reduziert ist, um das Verst\u00e4ndnis und den direkten data-Zugang zu erleichtern.\u201d<\/em><\/p>\n W\u00e4hrend sich der Ansatz der BI Factory darauf konzentriert, Gesch\u00e4ftsanwendern analysierfertige reports zur Verf\u00fcgung zu stellen, ist die Der Self-Service-BI-Ansatz konzentriert sich darauf, Gesch\u00e4ftsanalysten in die Lage zu versetzen, das data auf eigene Faust zu erkunden.<\/strong>, und das reports auf v\u00f6llig unabh\u00e4ngige Weise zu erstellen, wobei die Konsistenz des data und die Homogenit\u00e4t zwischen den Gesch\u00e4ftseinheiten gew\u00e4hrleistet bleibt. Dies ist der ultimative data-Silobrecher, da alle Gesch\u00e4ftseinheiten Zugriff auf alle data und KPIs haben, die nicht durch Datenschutz- oder Sicherheitsgr\u00fcnde eingeschr\u00e4nkt sind.<\/p>\n Das Ziel von SSBI ist es dann, eine robuste data semantische Schicht zu schaffen und Endbenutzer zu ermutigen, ihre eigenen Dashboards und Analysen zu erstellen.<\/strong> Diese Freiheit f\u00fcr den Benutzer bringt jedoch Herausforderungen mit sich, die damit zusammenh\u00e4ngen, wie die Benutzer die bereitgestellten data interpretieren werden, ob sie nur auf die Informationen zugreifen werden, die ihnen erlaubt sind, und ob sie die f\u00fcr ihre t\u00e4gliche Arbeit notwendigen Informationen tats\u00e4chlich finden werden.<\/p>\n<\/div> Wenn man dem Endbenutzer so viel Freiheit l\u00e4sst, kann es passieren, dass er unvereinbare Konzepte vermischt, unkorrelierte data in derselben Analyse kombiniert, ein ungeeignetes Diagramm ausw\u00e4hlt, um die gesuchte Geschichte zu erz\u00e4hlen, reports erstellt, die fast identisch mit bestehenden reports sind, oder das Tool einfach aufgibt, weil es zu kompliziert ist, es richtig zu benutzen. Dar\u00fcber hinaus besteht die M\u00f6glichkeit, dass unvorbereitete Benutzer sehr gro\u00dfe Abfragen in der data-Datenbank erstellen und so die Verarbeitung f\u00fcr alle, die denselben Server nutzen, einfrieren.<\/p>\n Es scheinen viele Herausforderungen zu sein, aber mit nur drei gut angewandten Grundlagen k\u00f6nnen alle gel\u00f6st werden: Eine klare und robuste semantische Ebene, Data Alphabetisierung von Analysten und Data Governance:<\/p>\n<\/div> Semantische Ebene:<\/strong> Eine gut implementierte semantische Schicht stellt alle notwendigen KPIs f\u00fcr die t\u00e4gliche Arbeit der Analysten zur Verf\u00fcgung, mit klaren Erkl\u00e4rungen, was jeder einzelne bedeutet, auch f\u00fcr Personen, die nicht an sie gew\u00f6hnt sind oder sie noch nie gesehen haben. Es ist auch wichtig, semantische Dom\u00e4nen zu schaffen, in denen nur korrelierte Konzepte vorhanden sind, um Analysen zu verhindern, bei denen unvereinbare Konzepte vermischt werden.<\/p>\n<\/div><\/li> Data Alphabetisierung:<\/strong> Bereitet die Benutzer darauf vor, richtig mit data zu arbeiten und zu verstehen, wie man Analysen auf strukturierte und schl\u00fcssige Weise erstellt. Und, was am wichtigsten ist, es stellt sicher, dass die Benutzer vertraut und sicher genug sind, um die t\u00e4gliche Nutzung zu gew\u00e4hrleisten. Oft haben Analysten bereits Zugang zu Tools, die sie verwenden k\u00f6nnen, und m\u00fcssen nur noch wissen, wie sie es richtig machen.<\/p>\n<\/div><\/li> Data Verwaltung:<\/strong> Governance hat zwei Hauptaufgaben: Die Gew\u00e4hrleistung der data-Integrit\u00e4t und die Gew\u00e4hrleistung der data-Sicherheit. Der Bereich muss \u00fcber Mechanismen verf\u00fcgen, um alle data zu verfolgen, die von Benutzern verwendet werden, sowie neue data, die von Systemen stammen, die f\u00fcr Benutzer n\u00fctzlich sein k\u00f6nnten. Mit dieser Transparenz kann die Verwaltung sicherstellen, dass dieses data korrekt aktualisiert wird und \u00fcber korrekte und aktualisierte Beschreibungen verf\u00fcgt.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Die Implementierung einer Self-Service-BI ist eine hervorragende Erg\u00e4nzung zu einer BI Factory. Sie gibt den Abteilungen die Freiheit, data so zu erforschen, wie sie es f\u00fcr eine bessere Steuerung des Gesch\u00e4fts f\u00fcr notwendig erachten, w\u00e4hrend sich das zentrale Team auf die Infrastruktur und das robustere und komplexere reports konzentriert.<\/p>\n<\/div> Hauptmerkmale von Self-Service BI:<\/strong><\/p>\n<\/div> Zug\u00e4nglichkeit:<\/strong> Bereitstellung von benutzerfreundlichen Tools, die es Gesch\u00e4ftsanwendern erm\u00f6glichen, auf data unabh\u00e4ngig zuzugreifen und es zu analysieren.<\/p>\n<\/div><\/li> Flexibilit\u00e4t:<\/strong> Erstellung flexibler data-Modelle, die es den Benutzern erm\u00f6glichen, data auf unterschiedliche Weise zu erforschen.<\/p>\n<\/div><\/li> Beweglichkeit:<\/strong> Schnellere Reaktion auf gesch\u00e4ftliche Anforderungen, da die Benutzer ihre eigenen Analysen durchf\u00fchren k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div><\/li> Bef\u00e4higung:<\/strong> Gesch\u00e4ftsanwender werden in die Lage versetzt, data-driven-Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Wann Sie Self-Service BI in Betracht ziehen sollten:<\/strong><\/p>\n<\/div> Wenn Gesch\u00e4ftsanwender ihre eigene data-Analyse durchf\u00fchren m\u00fcssen.<\/p>\n<\/div><\/li> Wenn es darum geht, schneller auf gesch\u00e4ftliche Anforderungen zu reagieren.<\/p>\n<\/div><\/li> Wenn Gesch\u00e4ftsanwender flexible data-Modelle ben\u00f6tigen, um data zu erkunden.<\/p>\n<\/div><\/li> Wenn das Unternehmen Gesch\u00e4ftsanwendern die M\u00f6glichkeit geben m\u00f6chte, data-driven-Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Erweiterte BI bringt Business Intelligence auf die n\u00e4chste Stufe, indem es Ihre data-Analyse um KI erweitert<\/strong>. W\u00e4hrend Sie mit traditioneller BI reports erhalten und Teams mit Self-Service-BI ihre eigenen Dashboards erstellen k\u00f6nnen, hilft Augmented BI tats\u00e4chlich bei der Vorhersage von Trends und beantwortet Fragen in einfacher Sprache. Es ist, als ob Sie von einer Landkarte auf ein GPS mit Verkehrsvorhersagen umsteigen w\u00fcrden.<\/p>\n Dieser fortschrittliche Ansatz ist kein Ausgangspunkt - er funktioniert am besten, wenn er auf gut etablierten BI-Systemen aufbaut.<\/strong> Unternehmen sollten zun\u00e4chst grundlegende Berichte und Self-Service-Analysen beherrschen, bevor sie diese KI-gest\u00fctzten Funktionen hinzuf\u00fcgen.<\/p>\n Denn Augmented BI bietet Unternehmen, die bereit sind, diesen Schritt zu wagen, ganz neue M\u00f6glichkeiten, wir werden sie in unserem n\u00e4chsten Artikel ausf\u00fchrlich behandeln<\/strong>. Wir werden dar\u00fcber sprechen, was bereits verf\u00fcgbar ist und was die Trends von morgen sind.<\/p>\n<\/div> Fangen Sie klein an!<\/strong> W\u00e4hrend der wahre Wert von BI in der Integration von data aus verschiedenen Bereichen liegt, ist es f\u00fcr die Skalierung unerl\u00e4sslich, mit einem begrenzten, aber strukturierten data-Set zu beginnen. Wenn Sie schnell greifbare Ergebnisse erzielen, schaffen Sie Vertrauen und Engagement.<\/p>\n Integrieren Sie die Ans\u00e4tze.<\/strong> BI Factory, Self-Service BI und Augmented BI m\u00fcssen sich nicht gegenseitig ausschlie\u00dfen. Zusammen bilden sie ein robustes \u00d6kosystem: zentralisierte Steuerung, Benutzerautonomie und automatisierte erweiterte Erkenntnisse. Durch die Integration dieser Strategien wird die Wirkung von BI maximiert.<\/p>\nWas ist Business Intelligence?<\/h2><\/div>
BI-Fabrik: Strukturierung eines zentralisierten Teams zur Optimierung von Business Intelligence<\/h2><\/div>
<\/span><\/div>Self-Service BI: Autonomie f\u00fcr die Unternehmensanalyse mit flexiblen Data-Modellen und No-Code-Exploration<\/h2><\/div>
<\/span><\/div>Augmented BI: Die n\u00e4chste Stufe der Business Intelligence<\/h2><\/div>
Was sollten dann meine n\u00e4chsten Schritte sein?<\/h2><\/div>