linkedin logo xing logo Alessio Analytics E-mail Icon

Self-Service-Analytics und die Selbstläufer Illusion

 ∗∗∗ 19. April 2019 ∗∗∗ Kategorien: Self Service Analytics ∗∗∗ 

 ∗∗∗ 19. April 2019 ∗∗∗ Kategorien: Self Service Analytics ∗∗∗ 

Self-Service-Analytics bedeutet nicht Selbstläufer-Analytics

Nachdem Geschäftsanwender jahrelang auf beschäftigte, unterbesetzte IT-Teams für alle ihre Berichtsanforderungen angewiesen waren, kommt es zu einer Verschiebung. Teams sind es leid, unflexibel, langsam und unintuitiv zu sein, und wenden sich ab von traditionellen Business Intelligence (BI)-Tools hin zu Self-Service-Analytics. Selbst Unternehmen, die sich stark auf Tabellenkalkulationen verlassen haben, erkennen, dass sie eine bessere Analyseplattform benötigen – eine, die nicht zu einer Patchwork-Datenumgebung führt, die zunehmend chaotisch, unzuverlässig und unhaltbar wird.

 

Self-Service-BI-Plattformen sind für Unternehmen unerlässlich, die Daten in den Mittelpunkt ihrer Betriebs-, Entscheidungs- und Optimierungsbemühungen stellen wollen. Analysten haben mehr Freiheit sich mit strategischer Arbeit zu beschäftigen, als sich auf das Reporting zu konzentrieren und Geschäftsanwender können auf Daten zugreifen genau wenn sie sie am meisten benötigen. Diese Demokratisierung der Daten in einem Unternehmen eröffnet neue Möglichkeiten, die mit herkömmlichen BI-Tools einfach nicht möglich wären. Bis 2020 prognostiziert Gartner mutig, dass Self-Service-BI-Plattformen 80% des gesamten Enterprise Reporting ausmachen werden.

 

Ein grundlegendes Missverständnis

Als jemand, der in dieser Branche arbeitet, habe ich gesehen, wie Geschäftsleute sich für die Leistungsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit von Self-Service-Analysetools begeistern. Es gibt jedoch ein grundlegendes Missverständnis, das angegangen und in der Realität besser begründet werden muss. Oft glauben (oder hoffen) einige Geschäftsinhaber, Führungskräfte und Manager, dass Sie nichts weiter brauchen als die neueste Technologie oder das “state-of-the-art” Tool. Sie erwarten fälschlicherweise von diesen neuen BI-Werkzeugen Selbstständigkeit anstelle von Self-Service.

 

Unterschied zwischen Selbstständig und Self-Service

Um den Unterschied zwischen Selbstständigkeit und Self-Service zu erklären, werde ich eine Analogie zum Soda-Brunnen verwenden. Früher war es in Fastfood-Restaurants üblich die bestellten Limonaden von einem Mitarbeiter hinter der Theke ausgehändigt zu bekommen. Heute ermöglichen viele Fast-Food-Ketten den Kunden, ihre eigenen Getränke aus SB-Soda-Brunnen zu füllen. Ähnlich verhält es sich bei traditionellen BI-Plattformen, bei denen IT-Teams in der Regel Berichte vorbereiteten und an die Fachanwender weitergaben. Mit Self-Service-Analytics haben Geschäftsanwender jedoch mehr Informationen zur Hand als je zuvor.

 

Während Soda-Brunnen jetzt für Restaurantgäste freier zugänglich sind, bedeutet das nicht, dass sie autark sind. Sobald die Maschine installiert und an Wasser und Strom angeschlossen ist, ist die Arbeit noch lange nicht getan. Jemand muss sicherstellen, dass es eine ausreichende Menge an Karbonisierung und Sirup gibt und dass die Geschmäcker korrekt und deutlich gekennzeichnet sind. Ein Mitarbeiter muss auch sicherstellen, dass die Kunden die notwendigen Becher, Deckel und Strohhalme sowie ausreichend Eis haben. Darüber hinaus müssen die Soda-Brunnen regelmäßig gewartet und gereinigt werden, oder sie können unbrauchbar werden, wenn sie verstopft oder unhygienisch sind.

 

Ebenso muss jemand sicherstellen, dass nützliche Informationen konsistent aus Ihrem Self-Service-BI-Tool fließen. Geschäftsanwender erwarten, dass sie relevante Daten von diesen Tools erhalten, was bedeutet, dass jemand sicherstellen muss, dass sich die Metriken und Berichtsoptionen weiterentwickeln, um den sich ändernden Anforderungen Ihres Unternehmens gerecht zu werden. Die Menschen müssen auch den Daten vertrauen, sonst werden sie sie nicht nutzen, um ihre Entscheidungen zu treffen. Daher muss jemand die Datenqualität überwachen und ernsthafte Probleme lösen, bevor Geschäftsanwender das Vertrauen in die Zahlen verlieren. Der Self-Service-Aspekt moderner BI-Plattformen bietet den Geschäftsanwendern zwar mehr Freiheit und Leistungsfähigkeit, entzieht aber den Unternehmen nicht die Verantwortung für die Verwaltung und Wartung dieser Analysesysteme im Laufe der Zeit. Ja, die Mitarbeiter müssen also noch auf irgendeiner Ebene in die Verwaltung Ihrer Self-Service-BI-Plattform einbezogen werden – genau wie bei Self-Service-Soda-Brunnen, die in Restaurants effektiv funktionieren.

 

3 Erfolgsfaktoren für Self-Service-Analytics

In vielen Unternehmen werden Fachbereiche gezwungen, Schatten-IT-Teams zu bilden, die Self-Service-Analytics besitzen und verwalten (Buzzword: Ownership), da ihre IT-Teams nicht in der Lage oder nicht bereit waren, diese zu übernehmen. In anderen Unternehmen konnten fortschrittlichere IT-Teams mit den Fachbereichen zusammenarbeiten und erfolgreich von einem traditionellen BI-Ansatz auf das neue Self-Service-Modell umsteigen. Unabhängig davon, ob ein Business- oder IT-Team die Self-Service-BI-Plattform besitzt, möchte ich drei Erfolgsfaktoren für Unternehmen hervorheben, die Self-Service-BI-Plattformen nutzen:

Training wird immer wichtiger, nicht weniger.

Self-Service-Analytics wird nicht alle Ihre Mitarbeiter auf magische Weise in Data Scientists verwandeln. Das Training verschwindet auch nicht, nur weil die Tools intuitiver und einfacher zu bedienen sind. Es kann weniger Zeit damit verbracht werden, die Verwendung der Tools zu erlernen, und mehr Zeit damit verbracht werden, Daten richtig zu interpretieren und zu analysieren (z.B. Ursache vs. Korrelation). Tatsächlich könnte es vorteilhaft sein, die Trainingsverantwortung eher als Coaching-Möglichkeit zu sehen.

Die Community ermöglicht eine größere Reichweite.

Da immer mehr Menschen Zugang zu einer Self-Service-BI-Plattform erhalten, kann es für das Team, das Ihr Tool verwaltet, immer schwieriger werden, überall zu sein und alle Fragen zu beantworten. Schließlich können sie zum Engpass werden, der die Benutzerakzeptanz behindert. Eine starke Benutzer-Community reduziert den Supportaufwand des BI-Teams, indem sie ein Forum schafft, in dem Benutzer Ideen austauschen, Fragen stellen, zusammenarbeiten und voneinander lernen können. Es besteht ein großer Unterschied zwischen dem Zugriff von 100 Benutzern auf Ihr Self-Service-BI-Tool und dem Aufbau einer Benutzer-Community rund um Ihr Analysetool mit 100 Mitgliedern, die sich gegenseitig unterstützen.

Governance verschwindet nicht.

Das G-Wort ist nicht allzu beliebt oder sexy, aber es ist für Self-Service-BI genauso wichtig wie für altbackenes BI. Wie mir ein Analytics Direktor sagte, “Self-Service-Analytics wird nur ein “schöneres” Durcheinander schaffen, wenn die zugrunde liegenden Prozesse nicht vorhanden sind.” Der Hauptunterschied besteht jedoch darin, die Kontrolle mit der Flexibilität besser in Einklang zu bringen. Zu viel Kontrolle kann erstickend sein, während zu viel Flexibilität rücksichtslos sein kann. Sie möchten, dass Ihr Self-Service-Tool zuverlässige, konsistente Daten liefert, die relevant und für Geschäftsanwender zugänglich sind.

 

BI- und Analytics-Lösungen schaffen Wert, indem sie Analysten und Managern aussagekräftige Einblicke liefern woraus sie datengetriebene (Data-Driven) Entscheidungen und Handlungen ableiten zu können. Im Zuge des Wandels von einem IT-gestützten Ansatz zu einem Self-Service-Modell erweitert sich der Informationsfluss und eröffnet noch größere Möglichkeiten, Wert (Business Value) aus Analysesystemen zu generieren. Es gibt jedoch keine “Autopilot”-Taste, die Sie nach der Bereitstellung eines Self-Service-Tools drücken – jemand muss es im Laufe der Zeit besitzen und verwalten. Verwechseln Sie “Self-Service” nicht mit “Selbstständigkeit”, sonst werden Sie von der Rendite Ihrer Self-Service-BI-Investitionen enttäuscht sein.

 

Was ist derzeit Ihr größtes Problem bei Ihrer digitalen Transformation? Daten, Analytics, Technologien & Plattformen, Visualisierung oder Coaching ihrer Mitarbeiter? Benötigen Sie Hilfe bei der Einführung moderner, datengetriebener Self-Service-Analytics Technologien? Expertenrat erhalten Sie unter info@alessio-analytics.com.

 

Über den Autor

Simon Stegelmeier

LinkedIn

Xing

@thedatawarrior – Instagram

@thedatawarrior – Twitter