Self-Service BI ist einer der bedeutsamsten Treiber für Geschäftsanalysen und Geschäftsentscheidungen. Es genießt als aktueller Trend im BI-Bereich einen hohen Stellenwert. Self-Service BI schaffte es sich in den letzten Jahren immer wieder als Spitzenreiter bei BI-Trends auszuzeichnen. Damit sich Unternehmen dementsprechend mit diesem Trend wettbewerbsfähig und nachhaltig aufstellen können, neigen sie immer mehr zur Einführung von Self-Service BI (Grosser, 2017).
Mit Self-Service BI können Fachanwender selbständig und unabhängig von der IT- Abteilung Berichte erstellen und Daten analysieren. Die Resultate von Self-Service BI sind einerseits der enorme Wertbeitrag bei schnelleren Unternehmensentscheidungen. Anderseits die Entlastung der IT-Abteilung sowie die erhöhte Flexibilität bei der Berichterstellung und die Modifikation von Berichten (Bange & Hinterberger, 2012).
Die Gartner Group definiert: ,,Self-service business intelligence is defined here as end users designing and deploying their own reports and analyses within an approved and supported architecture and tools portfolio.“ (Gartner Group, 2014). Sie stellen damit die technologische Perspektive in den Vordergrund, während bspw. Rouse, Margartette Self-Service unter fachlichen Gesichtspunkten betrachtet: ,,Self Service Business Intelligence ist ein Ansatz zur Datenanalyse, bei dem Anwender aus den Fachabteilungen eigenständig und weitgehend unabhängig von der IT-Abteilung auf bedeutsame Unternehmensinformationen zugreifen und diese analysieren.“ (Rouse, 2015).
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Aspekte des Self-Service BI
3. Treiber
4. Anwendergruppen
5. Vor- und Nachteile von Self-Service BI
6. Self-Service BI im Vergleich zur traditionellen BI
7. Fazit
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht das Konzept des Self-Service Business Intelligence (BI) als methodischen Ansatz, um Fachanwendern eine eigenständige Datenanalyse abseits der IT-Abteilung zu ermöglichen. Dabei steht die Frage im Vordergrund, wie Unternehmen durch die Verlagerung von Analysekompetenzen in die Fachbereiche ihre Flexibilität und Reaktionsgeschwindigkeit bei Geschäftsentscheidungen nachhaltig erhöhen können, ohne die Kontrolle über die Datenqualität zu verlieren.
- Technologische und fachliche Definitionen von Self-Service BI
- Die treibenden Faktoren für die Implementierung in Unternehmen
- Detaillierte Analyse unterschiedlicher Anwendergruppen (Producer, Consumer, Collaborator)
- Abwägung der Vor- und Nachteile im betrieblichen Kontext
- Strukturierter Vergleich zwischen traditionellen BI-Prozessen und Self-Service Ansätzen
Auszug aus dem Buch
3. Treiber
Die ständig wechselnden Geschäftsanforderungen und Bedürfnisse stellen den bedeutsamsten Treiber für Self-Service BI dar. Diese Anforderungen und Bedürfnisse werden durch die Digitalisierung, Marktentwicklungen sowie von technischen Innovationen beeinflusst (Witte, 2017, S. 62-63). Mit diesen Änderungen wächst die Datenmenge rasant und die Fachanwender stehen vor der großen Herausforderung, diese Datenmengen in kürzerer Zeit sammeln, verarbeiten, analysieren und auswerten zu müssen (Jedox, 2013, S. 2). Aufgrund der sich stetig ändernden Geschäftsanforderungen müssen Fachanwender schnell auf Geschäftsanforderungen reagieren, um ihre Wettbewerbssicherheit zu gewährleisten (Imhoff & White, 2011, S.9). Die Bereitstellung von diesen Datenmengen ist von großer Bedeutung: „Business users need more information faster than ever“ (Imhoff/White, 2011, S. 9). Die traditionelle BI reicht heute nicht mehr aus, um den wachsenden Anforderungen vieler Unternehmen gerecht zu werden. Deshalb neigen Unternehmen immer mehr zum Einsatz von Self-Service BI.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik des Self-Service BI ein und erläutert dessen hohe Bedeutung als aktueller Trend für schnellere Unternehmensentscheidungen.
2. Aspekte des Self-Service BI: Hier werden die fünf wesentlichen Funktionalitäten von Self-Service BI detailliert dargestellt, die von der Berichtsmodifikation bis hin zum Data Stewardship reichen.
3. Treiber: Das Kapitel beleuchtet die Ursachen für den Einsatz von Self-Service BI, insbesondere den wachsenden Druck durch Digitalisierung und die Notwendigkeit schnellerer Analysen.
4. Anwendergruppen: Es erfolgt eine Differenzierung der Anwender in Information Producer, Information Consumer und Information Collaborator basierend auf deren spezifischen Aufgaben und Know-how.
5. Vor- und Nachteile von Self-Service BI: Dieses Kapitel wägt die gewonnene Flexibilität der Fachbereiche gegen die neuen Herausforderungen an die IT, wie etwa Datensicherheit und Governance, ab.
6. Self-Service BI im Vergleich zur traditionellen BI: Hier werden die unterschiedlichen Rollenverteilungen und Prozesse der Informationsgewinnung zwischen traditionellen und modernen BI-Ansätzen direkt gegenübergestellt.
7. Fazit: Das Kapitel schließt mit einer Bewertung des Spannungsfeldes zwischen Anwenderfreiheit und notwendigen organisatorischen Einschränkungen für den Unternehmenserfolg.
Schlüsselwörter
Self-Service BI, Business Intelligence, Fachanwender, Datenanalyse, IT-Abteilung, Data Governance, Datenqualität, Berichtserstellung, Dashboards, Digitalisierung, Wettbewerbsfähigkeit, Information Producer, Information Consumer, Entscheidungsqualität, Datenmodellierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt den methodischen Wandel im Bereich der Business Intelligence hin zu Modellen, bei denen Fachanwender eigenständig Daten analysieren und Berichte erstellen können.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die Schwerpunkte liegen auf den Treibern des Wandels, der Rollenverteilung zwischen IT und Fachabteilungen, den funktionalen Aspekten sowie dem Vergleich zwischen traditionellen und modernen Analyseansätzen.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Unternehmen durch Self-Service BI ihre Agilität steigern können und welche organisatorischen Rahmenbedingungen für eine erfolgreiche Einführung notwendig sind.
Welche wissenschaftliche Methode wurde für diese Arbeit verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer umfassenden Literaturanalyse und wertet aktuelle Studien sowie Fachpublikationen aus, um eine strukturierte theoretische Einordnung des Themas zu ermöglichen.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Definition von Self-Service-Aspekten, die Analyse von Treibern und Nutzerrollen sowie eine detaillierte Gegenüberstellung mit der traditionellen BI.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit am besten?
Die Arbeit wird primär durch Begriffe wie Self-Service BI, Fachanwender, Datenanalyse, Data Governance und Entscheidungsqualität charakterisiert.
Wie unterscheidet sich die Rolle der IT bei Self-Service BI von der traditionellen BI?
In der traditionellen BI übernimmt die IT fast alle Schritte vom ETL-Prozess bis zur Berichterstellung. Bei Self-Service BI konzentriert sich die IT stärker auf die Bereitstellung von Daten, die Data Governance und die Sicherstellung der Datenqualität, während die Fachanwender die Analyse selbst übernehmen.
Wer sind die sogenannten "Information Collaborator"?
Dies ist eine Anwendergruppe, die bei der Nutzung von Self-Service BI Feedbacks und Kommentare zu bestehenden Analysen liefert und so das Wissensmanagement im Unternehmen durch kollaborative Arbeit erweitert.
- Arbeit zitieren
- Adam Liskar (Autor:in), 2019, Self-Service - Business Intelligence. Aspekte, Treiber, Anwendergruppen, Vor- und Nachteile, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/503761
