Eine neue Ära in der Geschäftsintelligenz: Überwindung der geringen Akzeptanz, um intelligente Entscheidungen für alle zugänglich zu machen

Daten sind für die Unternehmen von heute gleichermaßen befähigend und überwältigend. Dieses Paradox steht im Zentrum moderner Business Intelligence: Obwohl eine noch nie dagewesene Menge an Daten zur Verfügung steht, erfordert die Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse mehr als nur den Zugriff auf Zahlen.

Der Druck, die Produktivität zu steigern, Ressourcen sinnvoll einzusetzen und die Nachhaltigkeit durch datengestützte Entscheidungen zu fördern, ist größer denn je. Dennoch stellen die niedrigen Akzeptanzraten von Business-Intelligence-Tools (BI-Tools) eine erhebliche Herausforderung dar.

Laut Gartner hat die Anzahl der Mitarbeiter, die Analytik und Business Intelligence (ABI) nutzen, in 87 % der befragten Unternehmen zugenommen, jedoch wird ABI im Durchschnitt immer noch nur von 29 % der Mitarbeiter verwendet. Trotz des klaren Nutzen von BI ist der Anteil der Mitarbeiter, die ABI-Tools aktiv nutzen, in den letzten sieben Jahren nur minimal gewachsen. Warum nutzen also nicht mehr Menschen BI-Tools?

Die geringe Akzeptanz herkömmlicher BI-Tools, insbesondere von Dashboards, ist ein vielschichtiges Problem, das sowohl in den inhärenten Einschränkungen dieser Tools als auch in den sich wandelnden Anforderungen moderner Unternehmen begründet liegt. Hier finden Sie einen detaillierten Einblick, warum diese Herausforderungen möglicherweise bestehen bleiben und was dies für die Nutzer in einem Unternehmen bedeutet:

1. Komplexität und mangelnde Zugänglichkeit

Dashboards eignen sich hervorragend für die Darstellung konsolidierter Datenansichten, erfordern jedoch häufig einen hohen Lernaufwand. Aufgrund dieser Komplexität sind sie für nichttechnische Anwender weniger zugänglich, die diese Tools möglicherweise als einschüchternd oder für ihre Bedürfnisse als zu komplex empfinden. Darüber hinaus sind herkömmliche Dashboards aufgrund ihrer statischen Natur nicht dafür ausgelegt, sich ohne manuelle Aktualisierungen oder Neugestaltungen schnell an Änderungen der Daten oder Geschäftsbedingungen anzupassen.

2. Begrenzter Spielraum für umsetzbare Erkenntnisse

Dashboards bieten in der Regel allgemeine Zusammenfassungen oder Momentaufnahmen von Daten, die für schnelle Statusüberprüfungen nützlich sind, jedoch häufig nicht ausreichen, um geschäftliche Entscheidungen zu treffen. Sie bieten in der Regel nur begrenzte Hinweise darauf, welche Maßnahmen als Nächstes zu ergreifen sind, da ihnen der Kontext fehlt, der erforderlich ist, um umsetzbare, entscheidungsrelevante Erkenntnisse abzuleiten. Dies kann dazu führen, dass sich Entscheidungsträger nicht ausreichend unterstützt fühlen, da sie mehr als nur Daten benötigen; sie benötigen Erkenntnisse, die direkt in Maßnahmen umgesetzt werden können.

3. „Unbekannte Unbekannte“

Ein wesentliches Hindernis für die Einführung von BI ist die Herausforderung, nicht zu wissen, welche Fragen gestellt werden sollen oder welche Daten relevant sein könnten. Dashboards sind statisch und erfordern, dass Benutzer mit bestimmten Abfragen oder Kennzahlen im Hinterkopf kommen. Ohne zu wissen, wonach sie suchen sollen, können Business-Analysten wichtige Erkenntnisse übersehen, wodurch Dashboards für die explorative Datenanalyse und die Entscheidungsfindung in Echtzeit weniger effektiv werden.

Obwohl herkömmliche Dashboards uns gute Dienste geleistet haben, reichen sie allein nicht mehr aus. Die Welt der Business Intelligence entwickelt sich hin zu integrierten und personalisierten Tools, die die individuellen Bedürfnisse jedes einzelnen Benutzers berücksichtigen. Hier geht es nicht nur um Benutzerfreundlichkeit, sondern darum, diese Tools zu einem unverzichtbaren Bestandteil der täglichen Entscheidungsfindung für alle zu machen, nicht nur für diejenigen mit technischem Fachwissen.

Neue Technologien wie generative KI (Gen AI) erweitern BI-Tools um Funktionen, die früher nur Datenexperten zur Verfügung standen. Diese neuen Tools sind anpassungsfähiger und bieten personalisierte BI-Erfahrungen, die kontextbezogene Erkenntnisse liefern, denen die Benutzer vertrauen und auf die sie sofort reagieren können.

Wir entfernen uns vom einheitlichen Ansatz traditioneller Dashboards und bewegen uns hin zu dynamischeren, individuell angepassten Analyseerfahrungen. Diese Tools wurden entwickelt, um Benutzer mühelos von der Datenermittlung bis zur umsetzbaren Entscheidungsfindung zu führen und ihre Fähigkeit zu verbessern, Erkenntnisse mit Zuversicht in die Tat umzusetzen.

Mit Blick auf die Zukunft werden Benutzerfreundlichkeit und Personalisierung die Entwicklung von Business Intelligence maßgeblich prägen.

1. Betonung der Benutzerfreundlichkeit

Die neue Generation von BI-Tools beseitigt die Hindernisse, die einst dazu führten, dass leistungsstarke Datenanalysen nur Data Scientists zugänglich waren. Mit einfacheren Benutzeroberflächen, darunter auch dialogorientierte Oberflächen, machen diese Tools die Interaktion mit Daten so einfach wie einen Chat.

Durch diese Integration in die täglichen Workflows kann die erweiterte Datenanalyse so einfach sein wie das Abrufen Ihrer E-Mails. Dieser Wandel demokratisiert den Datenzugriff und ermöglicht es allen Teammitgliedern, unabhängig von ihren technischen Fähigkeiten Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Stellen Sie sich beispielsweise einen Vertriebsleiter vor, der vor einer Besprechung schnell die aktuellen Leistungszahlen überprüfen möchte. Anstatt sich durch komplexe Software zu navigieren, fragen sie das BI-Tool: „Wie hoch war unser Gesamtumsatz im letzten Monat?“ oder „Wie schneiden wir im Vergleich zum Vorjahreszeitraum ab?“

Das System versteht die Fragen und gibt in Sekundenschnelle genaue Antworten, genau wie bei einem Gespräch. Diese Benutzerfreundlichkeit trägt dazu bei, dass jedes Teammitglied, nicht nur Experten, effektiv mit Daten arbeiten und schnell fundierte Entscheidungen treffen kann.

2. Personalisierung des Fahrbetriebs

Die Personalisierung verändert die Art und Weise, wie BI-Plattformen Daten präsentieren und mit ihnen interagieren. Das bedeutet, dass das System aus der Art und Weise lernt, wie die Benutzer mit ihm arbeiten, sich an individuelle Vorlieben anpasst und die spezifischen Bedürfnisse ihres Unternehmens erfüllt.

Zum Beispiel könnte ein Dashboard die wichtigsten Metriken für einen Marketingmanager anders anzeigen als für einen Produktionsleiter. Es geht nicht nur um die Rolle des Benutzers, sondern auch darum, was auf dem Markt passiert und was historische Daten zeigen.

Die Warnmeldungen in diesen Systemen sind ebenfalls intelligenter. Anstatt die Nutzer über alle Änderungen zu informieren, konzentrieren sich die Systeme auf die entscheidendsten Änderungen basierend auf der bisherigen Bedeutung. Diese Benachrichtigungen können sich sogar anpassen, wenn sich die Geschäftsbedingungen ändern. So wird sichergestellt, dass die Benutzer die wichtigsten Informationen erhalten, ohne selbst danach suchen zu müssen.

Durch die Integration eines tiefen Verständnisses sowohl des Benutzers als auch seines Geschäftsumfeldes können BI-Tools Erkenntnisse liefern, die genau zum richtigen Zeitpunkt benötigt werden. Dadurch sind diese Tools unglaublich effektiv, um schnell und sicher fundierte Entscheidungen zu treffen.

Obwohl die Vorteile der Integration fortschrittlicher BI-Technologien klar sind, stehen Unternehmen oft vor großen Herausforderungen, die ihrer Einführung im Wege stehen können. Für Unternehmen, die das volle Potenzial dieser innovativen Tools nutzen möchten, ist es wichtig, diese Herausforderungen zu verstehen.

1. Kultureller Widerstand gegen Veränderungen

Eine der größten Hürden ist die Überwindung tief verwurzelter Gewohnheiten und Widerstände innerhalb des Unternehmens. Mitarbeiter, die an traditionelle Methoden der Datenanalyse gewöhnt sind, könnten der Umstellung auf neue Systeme skeptisch gegenüberstehen, da sie die Lernkurve oder mögliche Störungen ihrer gewohnten Workflows befürchten. Die Förderung einer Kultur, die kontinuierliches Lernen und technologische Anpassungsfähigkeit wertschätzt, ist der Schlüssel zur Überwindung dieses Widerstands.

2. Komplexität der Integration

Die Integration neuer BI-Technologien in die bestehende IT-Infrastruktur kann komplex und kostspielig sein. Unternehmen müssen sicherstellen, dass neue Tools mit ihren aktuellen Systemen kompatibel sind, was oft viel Zeit und technisches Fachwissen erfordert. Die Komplexität nimmt zu, wenn Sie versuchen, die Datenkonsistenz und -sicherheit über mehrere Plattformen hinweg aufrechtzuerhalten.

3. Data Governance und Datensicherheit

Die generative KI erstellt naturgemäß neue Inhalte auf der Grundlage vorhandener Datensätze. Die durch künstliche Intelligenz (KI) generierten Ergebnisse können manchmal zu Verzerrungen oder Ungenauigkeiten führen, wenn sie nicht ordnungsgemäß überwacht und verwaltet werden.

Mit dem zunehmenden Einsatz von KI und maschinellem Lernen in BI-Tools wird die Verwaltung von Datenschutz und Datensicherheit komplexer. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Data Governance robust genug sind, um neue Arten von Dateninteraktionen zu bewältigen und Vorschriften wie GDPR einzuhalten. Dies erfordert häufig die Aktualisierung der Sicherheitsprotokolle und die kontinuierliche Überwachung des Datenzugriffs und der Datenverwendung.

Laut Gartner werden bis zum Jahr 2025 die erweiterten Consumerization-Funktionen den Einsatz von ABI-Funktionen erstmals über 50% hinaus vorantreiben und mehr Geschäftsprozesse und Entscheidungen beeinflussen.

Da wir an der Schwelle zu dieser neuen BI-Ära stehen, müssen wir uns darauf konzentrieren, neue Technologien einzuführen und sie sinnvoll zu nutzen. Durch die Förderung einer Kultur, die kontinuierliches Lernen und Innovation unterstützt, können Organisationen das Potenzial von generativer KI und erweiterter Analyse voll ausschöpfen, um intelligentere, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.