Wie Self-Service-Business-Intelligence-Funktionen die Datennutzung verbessern können

Unternehmen können effizientere Problemlöser werden und Self-Service-Business-Intelligence-Funktionen nutzen, um ihren Benutzern mehr Daten und Tools zur Verfügung zu stellen.

Obwohl Self-Service-Berichte und -Analysen kein neues Konzept sind, hat sich viel geändert, von den verfügbaren Datentypen bis hin zur Art des Self-Service selbst.

Dan Simion, Vizepräsident für künstliche Intelligenz und Analytik bei Capgemini, einem globalen Anbieter professioneller Dienstleistungen, sagte: „Der Wandel, der stattgefunden hat, ist eine Verlagerung von deskriptiver Analytik hin zu prädiktiver und präskriptiver Analytik, angetrieben durch fortschrittliche Analytik, Datenwissenschaft und Maschinen.“ Das Ziel besteht darin, beim Self-Service-Reporting so flexibel wie möglich zu sein, damit Unternehmen so schnell wie möglich auf Geschäftsanforderungen reagieren können.

Ein wichtiger Fortschritt ist die Fähigkeit, mit Daten zu interagieren, anstatt passiv zu arbeiten mit Berichten oder Dashboards. Benutzer können die Abfragefunktionen in natürlicher Sprache in der Augmented-Analytics-Plattform nutzen, ohne auf die Tastatur klicken zu müssen und keine Abfragesprachen wie SQL beherrschen zu müssen.

Noch besser ist, dass die Antworten auf ihre Fragen oft eine automatisch generierte Datenvisualisierung und eine Erläuterung enthalten, die erklärt, was die Datenvisualisierung bedeutet, was dazu beiträgt, ein gemeinsames Verständnis dessen zu fördern, was die Daten aussagen.

Mittlerweile haben Data-Engineering-Teams Datenpipelines aufgebaut, um sicherzustellen, dass die richtigen Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort für Szenarioentscheidungen ankommen, und berücksichtigen dabei gleichzeitig wichtige Unternehmensleitlinien wie Daten-Governance und Compliance.

Die Augmented-Analytics-Plattform unterstützt auch die Self-Service-Datenaufbereitung, sodass Benutzer ihre eigenen Datenquellen auswählen und diese nach Bedarf kombinieren können, um Anfragen zu beantworten. Erkenntnisse oder dynamische Datengeschichten können auch automatisch basierend auf dem Kontext einer Person generiert werden, beispielsweise ihren Personas und vergangenen Abfragen.

Microsoft Power BI, Qlik, Sisense, Tableau, Thought Spot und andere führende Unternehmen auf diesem Gebiet haben erweiterte Funktionen bereitgestellt, damit Unternehmen Analysen einer breiteren Benutzerbasis zugänglich machen können.

So aktivieren Sie Self-Service

Es gibt zwei allgemeine Möglichkeiten, Self-Service-Business-Intelligence-Funktionen zu aktivieren. Eine besteht darin, ein Abteilungstool zu kaufen und es mithilfe Ihres IT-Teams zum Laufen zu bringen.

Ein anderer Ansatz besteht darin, Datenexperten (Datenwissenschaftler, Datenanalysten und Dateningenieure) zu ermöglichen, der breiten Masse verbesserte analytische Fähigkeiten bereitzustellen. Der Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, zu sehen, wie Menschen Analysen im Unternehmen nutzen, und datenbezogene Risiken zu mindern, beispielsweise die Verwendung personenbezogener Daten auf nicht konforme Weise.

Große Unternehmen verfügen häufig über Kompetenzzentren (Centers of Excellence, COE), ergänzt durch Datenwissenschaftler und Datenanalysten, die bestimmten Abteilungen oder Geschäftsbereichen zugeordnet sind. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Best Practices sicherstellen und gleichzeitig die spezifischen Anforderungen der Betriebseinheiten erfüllen.

Gleichzeitig führen Unternehmen mit der Einführung von Cloud-Computing-Diensten auch Analysen und maschinelles Lernen durch, um die Self-Service-Funktionen zu verbessern.

Sree Majji, Senior Vice President des Digital Engineering Professional Service Providers Apexon, sagte: „Ein Center of Excellence (COE) kann beispielsweise eine dedizierte Discovery-Umgebung für jede Unternehmensgruppe einrichten, um End-to-End-Business-Intelligence-Funktionen zu implementieren oder.“ Datenanalyse. Entdecken Sie außerdem, dass speziell entwickelte Plattformen für vollständig verwaltete oder teilweise verwaltete Business-Intelligence-Umgebungen instanziiert werden können. Es ermöglicht Datenwissenschaftlern und Datenanalysten außerdem, sich auf schwierigere Probleme zu konzentrieren, die Spezialwissen erfordern.

Ein Self-Service-Ansatz eines branchenführenden Anbieters

Sisense fördert ein Hub-and-Spoke-Modell, bei dem Experten aus dem Datenteam Citizen Data Scientists unterstützen können, wie oben erwähnt. Mit einem Kompetenzzentrum werden Richtlinien und Best Practices in die Datenkultur einer Organisation eingebettet.

Es gibt einige Experten in der Geschäftsabteilung wie Datenwissenschaftler und Analysten mit Fachkenntnissen. Dieser Ansatz bringt den Wunsch des Unternehmens, Business Intelligence innerhalb der Betriebseinheiten zu optimieren, mit dem Bedarf an Kontrollen und Standards wie Governance in Einklang. Konkret bietet die Plattform mehrere Funktionen, darunter:

Visuell basierte Datenmodellierung und Dashboard-Erstellung.

• Interaktive Visualisierung mit erweiterten Filter- und Drillpfaden.
• KI-gesteuerte Datenuntersuchung.
• Integration mit Workflow- und Geschäftsanwendungen.
• Das Microsoft Power BI-Team fördert Managed Self Service, das die Verantwortlichkeiten genau wie den Hub-and-Spoke-Ansatz aufteilt, wenn auch anders. Bei diesem Modell behält die IT das Eigentum an den Daten und die Geschäftseinheiten können ihre eigenen Berichte erstellen. Dieser Ansatz berücksichtigt die Zwei-Geschwindigkeits-Natur moderner Organisationen, in denen Geschäftsleute schnell und die IT-Abteilung langsamer agieren.

Wie Sisense bietet Power BI eine Drag-and-Drop-Schnittstelle und Hilfe durch künstliche Intelligenz für Nicht-Datenexperten. Mithilfe von Business-Intelligence-Funktionen für Unternehmen können Datenwissenschaftler und Datenanalysten komplexere Analysen durchführen. Es bietet auch Kontrolle auf Unternehmensebene. Kunden können Self-Service und Enterprise Business Intelligence kombinieren, um geschäftliche Flexibilität und eine sicherere Datennutzung zu erreichen.

Qlik bringt durch seine Plattform QlikSense auch die Bedürfnisse von Unternehmen und IT in Einklang. Das Unternehmen stellt fünf wesentliche Self-Service-Business-Intelligence-Funktionen vor, die seine Plattform bietet. Sie sind:

• Schaffen Sie ein Gleichgewicht zwischen den Anforderungen der Datenverwaltung und einer zeitnahen und genauen Entscheidungsfindung.
• Datenquellen einfach integrieren.
• Die Möglichkeit, Erkenntnisse schnell mit Stakeholdern zu teilen.
• Möglichkeit, Anwendungen und Berichte bei Bedarf zu erstellen.
• Bietet mobilen Zugriff auf Analysen.

Aus Wettbewerbsgründen weisen Augmented-Analytics-Plattformen mehr Gemeinsamkeiten als Unterschiede auf. Oft hängt die Wahl zwischen Plattformen oder Plattformen vom Komfortniveau des jeweiligen Anbieters ab.

Beginnen Sie mit einem Business Case

Die Benutzerfreundlichkeit ist für viele Entscheidungen über Business-Intelligence-Plattformen ausschlaggebend, da Unternehmen versuchen, mehr Mitarbeitern datengesteuerte Erkenntnisse bereitzustellen. Wenn Betriebseinheiten ihre eigene Analyseplattform erwerben, lösen sie in der Regel ein bestimmtes Problem. Im Laufe der Zeit kann es sein, dass ein Unternehmen über mehrere Plattformen oder mehrere Instanzen derselben Plattform verfügt.

Weitere Überlegungen sollten die Skalierbarkeit der Plattform umfassen, wie sie in die aktuelle und geplante Architektur des Unternehmens passt und ob die Plattform über angemessene Sicherheits-, Governance- und Compliance-Kontrollen verfügt. Die großen Plattformen bieten diese Funktionen und bieten in vielerlei Hinsicht ähnliche Funktionen, sodass die Wahl des Anbieters von der relativen Zufriedenheit des Benutzers mit dem Team des Anbieters abhängen kann.

Kosten und IT-Auswirkungen sind weitere Überlegungen.

Das Verständnis der Betriebskosten und der Auswirkungen auf die Architektur einer Business-Intelligence-Lösung ist für Unternehmensleiter von entscheidender Bedeutung. Die Gesamtbetriebskosten umfassen Softwarelizenzen, Hardwarekosten, Entwicklungskosten und Wartungskosten. Majji sagte, dass dies das Fünf- bis Zehnfache des ursprünglichen Lieferantenumsatzes sein könnte.

Majji sagte: „Eine gute Business-Intelligence-Architektur kann manuelle Eingriffe minimieren, Daten im Ruhezustand und in Bewegung schützen und den Overhead der Datenbewegung reduzieren, bevor sie selbst eine Business-Intelligence-Lösung kaufen.“

Majji schlägt vor, dass, wenn im Unternehmen bereits Business-Intelligence-Tools vorhanden sind, dieses mit der sich ändernden Umgebung Schritt halten und über einen Technologiebewertungsrahmen verfügen muss, um die Tools, die das Unternehmen bereits hat, regelmäßig im Vergleich zu den verfügbaren Tools zu bewerten. Dazu gehört die Identifizierung von Lücken in aktuellen Tools auf der Grundlage der erforderlichen Geschäftsfunktionen. Alle Tools sollten über einen Rahmen für Veräußerungs-, Wartungs- oder Investitionsbewertungs- und Bewertungstechniken verfügen.

Simion sagte: „Wenn diese Tools flexibel genug sind und neue Herausforderungen im Unternehmen effektiv lösen können, dann sind sie gut genug, um weiterhin verwendet zu werden.“ Passen sich diese Tools an Echtzeit- oder nahezu Echtzeitdaten an? Dies kann Unternehmen dabei helfen, ihre Position einzuschätzen und die schwierige Entscheidung zu treffen, ob Änderungen vorgenommen werden sollen.“

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