Self-Service BI: Was steckt dahinter?
Traditionelle Berichtssysteme geraten zunehmend an ihre Grenzen – insbesondere, wenn es darum geht, mit dem Tempo und der Komplexität moderner Märkte Schritt zu halten. Unternehmen stehen heute unter dem Druck, Daten schnell und flexibel auszuwerten, um auf dieser Basis fundierte Entscheidungen treffen zu können.
Dabei erweist sich der klassische Weg über die IT-Abteilung häufig als hinderlich. Lange Bearbeitungszeiten, überlastete Ressourcen und Kommunikationsprobleme führen dazu, dass Analysen oft zu spät kommen – und damit an Relevanz verlieren. Zudem kann die Datenqualität durch Missverständnisse zwischen IT und Fachabteilungen leiden.
Genau hier setzt der Ansatz von Self-Service Business Intelligence (kurz: Self-Service BI) an.
Self-Service BI ermöglicht es Fachanwendern, selbstständig und ohne Umweg über die IT auf relevante Daten zuzugreifen. Mit den richtigen Tools ausgestattet, können sie eigene Analysen erstellen, Datenquellen verknüpfen und sogar eigene Datenmodelle entwickeln.
Doch mit der Bereitstellung von Tools allein ist es nicht getan.
Für eine erfolgreiche Umsetzung braucht es eine übergreifende Strategie – und eine Veränderung der Unternehmenskultur im Umgang mit Daten. Fachbereiche müssen ermutigt und befähigt werden, Verantwortung für ihre Datenanalysen zu übernehmen. Gleichzeitig braucht es klare Leitplanken, damit Qualität und Sicherheit nicht auf der Strecke bleiben.
Wie die IT Self-Service BI unterstützt
Auch wenn Self-Service BI den Fachbereichen mehr Eigenverantwortung überträgt – die Rolle der IT bleibt zentral. Sie verändert sich lediglich.
Im Rahmen einer durchdachten Self-Service-BI-Strategie ist es Aufgabe der IT, eine leistungsfähige und stabile Systemlandschaft bereitzustellen. Fachanwender sollen in der Lage sein, Daten selbstständig zu finden, abzufragen und zu analysieren – ohne dabei operative Systeme zu gefährden oder Prozesse auszubremsen.
Damit das gelingt, stellt die IT nicht nur die Infrastruktur, sondern auch die passenden Analysewerkzeuge bereit. Je nach Fachbereich und Anwendungsfall kann es sinnvoll sein, unterschiedliche Tools einzusetzen, die jeweils spezifische Stärken mitbringen.
Doch Technik allein genügt nicht.
Ein entscheidender Erfolgsfaktor ist die Schulung der Mitarbeitenden. Sie müssen lernen, Daten als wertvolle Ressource zu begreifen – und in der Lage sein, mit den bereitgestellten Werkzeugen sicher umzugehen. Nur wer die Daten versteht, kann daraus auch die richtigen Schlüsse ziehen.