Traditionelle und Self-Service BI: Unterschiede und Merkmale

Was ist traditionelle BI?

Traditionelle Business Intelligence erfordert spezielle technische Kenntnisse für die Analyse und Berichterstattung von Geschäftsdaten. Sie stützt sich auf BI- oder Data-Science-Teams, die komplexe Aufgaben ausführen können, darunter

• das Sammeln von Daten aus unterschiedlichen Geschäftssystemen wie HR-, CRM- und ERP-Plattformen
• das Aufbereiten der Daten, indem Probleme wie redundante, unvollständige, ungenaue oder inkonsistente Informationen behoben werden
• Erstellen von Datenmodellen, um relevante Trends und Anomalien in den aufbereiteten Datensätzen zu identifizieren
• Erstellen von Datenvisualisierungen, Berichten und BI-Dashboards, die Entscheidungsträger im Unternehmen unterstützen, die Daten zu verstehen und darauf zu reagieren

Dieser Prozess ist eine effektive Möglichkeit für Unternehmen, einen datengesteuerten Ansatz für Geschäftsentscheidungen und -abläufe zu ermöglichen. Wie später noch näher erläutert wird, ist ein Team aus erfahrenen BI-Entwicklern und -Analysten oder Datenwissenschaftlern, die die verfügbaren Daten analysieren, jedoch nicht der einzige praktikable Ansatz für BI.

Vor- und Nachteile traditioneller BI

Da traditionelle BI hochqualifiziertes Personal erfordert, bietet sie Unternehmen folgende Vorteile:

• Unterstützung für alle Datenquellen und -typen. Mit traditioneller BI können Sie praktisch alle Arten von Daten erfassen und analysieren. Sie sind nicht auf die Datenquellen und -typen beschränkt, die von der verwendeten BI-Plattform standardmäßig unterstützt werden, da Ihr BI-Team oder Ihre Datenwissenschaftler bei Bedarf in der Regel Unterstützung für neue Datenquellen und -typen implementieren können.
• Anpassbare BI-Anwendungen. Mit erfahrenen Analysten ist es mit traditioneller BI möglich, hochgradig anpassbare Datenmodelle zu erstellen und Erkenntnisse zu generieren, die auf ein bestimmtes Unternehmen zugeschnitten sind.
• Volle Kontrolle über den BI-Prozess. Mit traditioneller BI kann ein Unternehmen genau entscheiden, wie Daten aufbereitet, analysiert und berichtet werden sollen. Dies ermöglicht nicht nur eine Anpassung, sondern kann auch dazu beitragen, strenge gesetzliche Vorschriften und Datenschutzziele einzuhalten.

Auf der anderen Seite hat traditionelle BI einen großen Nachteil: Sie erfordert hochqualifiziertes Personal für BI-Abläufe. Dies führt oft zu einer langsameren Entscheidungsfindung, als es für ein Unternehmen wünschenswert ist. Die Geschwindigkeit, mit der Geschäftsanwender datengestützte Entscheidungen treffen können, ist durch die Kapazität des BI- oder Data-Science-Teams begrenzt.

Beispielsweise kann ein BI-Team zu einem Engpass werden, wenn es mit der Ausführung analytischer Abfragen und der Erstellung angeforderter Berichte für zahlreiche Geschäftsanwender beauftragt ist. Mit herkömmlicher BI kann das Unternehmen Fragen nur so schnell stellen und beantworten, wie seine qualifizierten Analysten arbeiten können. Wenn viele Entscheidungsträger gleichzeitig Zugriff auf BI-Informationen benötigen, müssen einige möglicherweise warten, da das BI-Team die Analyseanfragen nicht schnell genug bearbeiten kann.

Häufige Anwendungsfälle für traditionelle BI

Da traditionelle BI ein Höchstmaß an Kontrolle und Anpassbarkeit des Analyseprozesses bietet, kommt sie vor allem bei hochkomplexen oder sensiblen Datensätzen zum Einsatz. Traditionelle BI ist beispielsweise in den folgenden Situationen sinnvoll:

• Ein Unternehmen verfügt über eine große Anzahl von Quellsystemen für seine Geschäftsdaten, und es gibt keine automatisierte Möglichkeit, alle unterschiedlichen Datensätze einfach in ein Data Warehouse oder ein anderes zentrales Repository für die Analyse zu integrieren.
• BI-Daten sind von geringer Qualität oder inkonsistent, sodass vor einer effektiven Analyse umfangreiche Datenaufbereitungsarbeiten erforderlich sind.
• Datenquellen enthalten sensible Daten, die vor der Analyse anonymisiert und anschließend sorgfältig verwendet werden müssen, um Datenschutzrisiken zu minimieren und strenge Data-Governance-Anforderungen zu erfüllen.

Was ist Self-Service BI?

Mit Self-Service BI können Geschäftsanwender auch ohne technische Kenntnisse eigene Abfragen ausführen sowie Datenvisualisierungen, Dashboards und Berichte erstellen. Self-Service BI-Tools können in der Regel zum Zugriff auf oder zur Erfassung von Daten verwendet werden und bereiten diese bei Bedarf automatisch für die Analyse auf. Anschließend können die Benutzer die Daten untersuchen, analysieren und visualisieren, ohne oder mit nur geringem Programmieraufwand.

Verschiedene BI-Plattformen unterstützen unterschiedliche Self-Service-Ansätze. Eine gängige Technik ist jedoch die Bereitstellung von Drag-and-Drop-Tools, mit denen Geschäftsanwender Datensätze automatisch filtern und Datenvisualisierungen erstellen.

Einige BI-Tools, die auf Self-Service-Anwendungsfälle ausgerichtet sind, bieten mittlerweile auch Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, mit denen Benutzer analytische Fragen in natürlicher Sprache stellen können. Die Tools generieren dann Antworten in natürlicher Sprache oder in Form von Visualisierungen.

Basierend auf KI- und Machine-Learning-Technologien sind all diese Funktionen Beispiele für Augmented-Analytics-Feature, die BI-Anbieter zunehmend in ihre Software integrieren, um Aufgaben der Datenerfassung, -aufbereitung und -analyse zu automatisieren.

Vor- und Nachteile von Self-Service BI

Der wichtigste Vorteil von Self-Service BI besteht darin, dass sie die Analyse von Geschäftsdaten für Führungskräfte, Manager und operative Mitarbeiter zugänglich macht. Auf diese Weise bietet sie Unternehmen folgende Vorteile:

• Einfacher Zugang zu BI und Analysen. Mit Self-Service BI können Daten in nahezu alle Geschäftsentscheidungen einfließen, wodurch die Anzahl der Entscheidungen, die allein auf früheren Erfahrungen oder Intuition basieren, reduziert wird.
• Schnellere Analysen. Mit Self-Service BI können Unternehmen datengestützte Entscheidungen schneller treffen, ohne darauf warten zu müssen, dass das BI- oder Analyseteam Abfragen ausführt und die Ergebnisse weitergibt.
• Weniger BI- und IT-Anfragen. Self-Service BI entlastet BI-, Data-Science- und IT-Teams, da Geschäftsanwender viele BI-Anforderungen selbst erfüllen können.

Andererseits birgt Self-Service BI auch die folgenden potenziellen Nachteile:

• Keine Unterstützung für alle Datentypen oder -quellen. Self-Service BI-Anwendungen funktionieren oft nur mit bestimmten Datentypen, und Geschäftsanwendern fehlen in der Regel die erforderlichen Kenntnisse, um benutzerdefinierte Integrationen mit anderen Datenquellen zu erstellen.
• In einigen Fällen eingeschränkte Funktionalität. Die Möglichkeiten, mit denen Geschäftsanwender Daten untersuchen, analysieren und Berichte erstellen können, sind auf die Self-Service-Funktionen der von ihnen verwendeten BI-Plattform beschränkt.
• Potenzielle Risiken für den Datenschutz und die Datensicherheit. Self-Service BI birgt ein höheres Risiko für Probleme, beispielsweise wenn Benutzer vergessen, personenbezogene Daten aus Berichten zu entfernen, bevor sie diese an andere weitergeben, oder wenn sensible Daten im Analyseprozess missbraucht werden.

Häufige Anwendungsfälle für Self-Service BI

Self-Service BI ist in der Regel dann am sinnvollsten, wenn die Fragen, die Benutzer beantworten müssen, relativ einfach sind und die dafür erforderlichen Daten automatisch in BI-Plattformen zur Verfügung gestellt werden. Beispielsweise können Unternehmen in folgenden Bereichen von Self-Service BI profitieren:

• Möglichkeit für das Vertriebsteam, aktuelle Trends durch die Untersuchung und Visualisierung von Vertriebsdaten zu analysieren.
• Erstellung von Berichten über die finanzielle Lage eines Unternehmens zur Verwendung durch Führungskräfte.
• Analyse von Daten zu Kundeninteraktionen, um Schwachstellen im Kundenserviceprozess zu identifizieren.

Traditionelle BI oder Self-Service BI?

Beim Vergleich von traditioneller BI und Self-Service BI ist zu berücksichtigen, dass es sich nicht unbedingt um entweder-oder-Lösungen handelt. Viele BI-Plattformen bieten sowohl traditionelle als auch Self-Service-Funktionen. Beispielsweise können sie eine Drag-and-Drop-Oberfläche für Geschäftsanwender zur eigenständigen Datenanalyse sowie leistungsfähigere Datenaufbereitungs- und Analyse-Tools für BI-Experten bereitstellen. Wenn Sie sich für eine Plattform entscheiden, die beide Ansätze unterstützt, kann jeder Ansatz je nach Bedarf Ihres Unternehmens genutzt werden.

Beachten Sie auch, dass es eine Grauzone gibt, was als Self-Service BI gilt, und dass einige BI-Softwareanbieter den Begriff Self-Service etwas locker verwenden. Während Self-Service BI oft keine Programmierkenntnisse oder besonderen technischen Fähigkeiten erfordert, verfolgen einige BI-Tools einen Low-Code-Ansatz.

In diesem Fall müssen Benutzer möglicherweise Code schreiben, um Daten abzufragen. Die BI-Plattformen können jedoch weiterhin zum automatischen Sammeln, Aufbereiten und Visualisieren der Daten verwendet werden. Der Vorteil gegenüber einer No-Code-Technologie besteht darin, dass Low-Code-Tools oft besser anpassbar sind und mehr Kontrollmöglichkeiten bieten. Dadurch bieten sie einige der Vorteile der traditionellen BI und ermöglichen gleichzeitig Self-Service BI für Geschäftsanwender mit grundlegenden technischen Kenntnissen.

Wenn Ihr Unternehmen nur eine Art von BI benötigt, wählen Sie eine Plattform, die entweder auf traditionelle BI oder auf Self-Service BI spezialisiert ist. In vielen Fällen ist es heute jedoch am besten, beide Arten zu implementieren, damit Ihr Unternehmen bei Bedarf die Vorteile traditioneller Techniken nutzen und gleichzeitig Self-Service-Funktionen für Situationen einsetzen kann, in denen diese besser geeignet sind.