Was sind Self-Service-Analysen?

Führungskräfte und Geschäftsanwender mit Kundenkontakt können wichtige interne Datenquellen in Echtzeit nutzen, um genauere Vorhersagen zu treffen, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, Workflows zu optimieren und einen besseren Kundenservice zu bieten. 

BI-Tools mit Self-Service-Funktionalität sind ein wichtiger Aspekt einer effektiven Datenstrategie. Mit zuverlässigen Daten können Entscheidungsträger Forecasting verbessern, genaue Leistungskennzahlen (KPIs) festlegen und kritische datengestützt Entscheidungen treffen. Effiziente Self-Service-Analyseplattformen ermöglichen es Organisationen, die Effizienz zu steigern und die Datenkompetenz auf allen Ebenen zu verbessern.

Self-Service-Analyseplattformen werden von einem Netzwerk von Datenpipelines gesteuert, die von IT-Teams und Dateningenieuren erstellt und verwaltet werden. Diese Datenpipelines überführen Organisationsdaten in Self-Service-Analysetools, mit denen die Geschäftsanwender auf die Daten zugreifen können.

Die Datenteams, die hinter den Self-Service-Analysen eines Unternehmens stehen, halten sich an strenge Vorgaben für die Daten Governance und Daten-Beobachtbarkeit, um die Datensicherheit und -qualität zu gewährleisten.

• Datenpipelines sammeln, speichern und transportieren Unternehmensdaten in einem Unternehmen. Sie werden von Teams von Dateningenieuren erstellt und gewartet.

• Self-Service-Analyseplattformen empfangen Daten aus den Datenpipelines und übermitteln sie an Endbenutzer.

Datenpipelines sind die Netzwerke, die Daten speichern und innerhalb eines Unternehmens bewegen. Sie beinhalten drei Hauptphasen der Datenverwaltung und -verarbeitung:

• Datenintegration: Daten werden aus verschiedenen Datensilos und Quellen, wie etwa Data Warehouses und Data Lakehouses, in ein einziges einheitliches Datensystem übertragen.

• Datenkonvertierung: Die Daten werden zur Verbesserung der Daten Zuverlässigkeit bereinigt und in gebrauchsfertige Datensätze formatiert.

• Data Serving: Self-Service-Analysetools bereiten die Daten für technisch nicht versierte Benutzer auf. Zwei Beispiele für Datendienste, die komplexe Daten für Endbenutzer vereinfachen sind: Datenmodellierung in Echtzeit und Datenvisualisierung.

Self-Service-Datenplattformen bilden den Abschluss der Datenpipelines eines Unternehmens. Sie speisen relevante Daten in intuitive Benutzeroberflächen mit leistungsstarken Analysefunktionen ein, die wichtige Geschäftsdaten verständlich machen.

Viele Analyselösungen, wie Tableau, Microsoft Power BI und IBM® Cognos® Analytics, haben mehrere dieser gemeinsamen Merkmale: 

• Erweiterte Analysen: KI-automatisierte Datenanalyse.

• Datenmodellierung: Identifizierung von Beziehungen zwischen Daten.

• Datenvisualisierung: Erstellung grafischer Darstellungen von Daten.

• Datenüberwachung: Datenqualitätssicherung in Echtzeit.

Augmented Analytics ist eine spezielle Entwicklung im Bereich der  KI-Analyse , die den Prozess der Gewinnung von Erkenntnissen aus großen Datensätzen vereinfacht. Es handelt sich um eine Art Advanced Analytics, die die Big-Data-Analyse automatisiert, die normalerweise von Data Scientists und Analysten durchgeführt werden.

Unterstützt von leistungsstarken Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) und Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwandelt Augmented Analytics komplexe Datensätze in verständliche, umsetzbare Erkenntnisse.

Bei der Datenmodellierung ist der Prozess der Strukturierung einer relationalen Datenbank  auf der Grundlage von Beziehungen zwischen Datenpunkten. Sie erfordert einen umfassenden Überblick über den Inhalt der Datenbank, um eine genaue Abbildung der Beziehungen sowie die Darstellung und Speicherung der Daten zu gewährleisten. Die Datenmodellierung ist von entscheidender Bedeutung bei der Erstellung von Schemata für Data Warehouses und Lakehouses.

Eine genaue Datendarstellung erleichtert es BI-Tools, Abfragen in natürlicher Sprache bei der Suche in einer Datenbank in SQL (Strukturierten Abfragesprache) umzuwandeln.

Unter Datenvisualisierung ist die Praxis der Erstellung grafischer Darstellungen von Daten zur Vereinfachung von Ad-hoc-Analysen und Datenexplorationen. Tabellen, Grafiken und Diagramme sind drei gängige Datenvisualisierungstechniken, die Trends und Muster in Datensätzen aufzeigen.

Die Möglichkeit, komplexe Datensätze für Geschäftsanwender leicht verständlich zu machen, ist einer der Hauptvorteile von Self-Service-Business-Intelligence-Plattformen. Das Laden von Daten per Drag-and-Drop vereinfacht die Erstellung benutzerdefinierter Datenvisualisierungen nach Bedarf.

Datenüberwachung ist die kontinuierliche Bewertung der Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Konsistenz der Daten eines Unternehmens. Eine strenge Datenüberwachung führt zu genauen Prognosen und einer besseren Trenderkennung. Data Governance, also die Praxis der Datensicherheit, ist ebenso wichtig, da sie die Daten eines Unternehmens vor unerwünschtem Zugriff oder Änderungen schützt.

Self-Service-Analysen ebnen den Weg für fundiertere Entscheidungen, effizientere Workflows und eine größere Flexibilität bei der Reaktion auf Marktveränderungen. Bei korrekter Umsetzung bieten Self-Service-Analysen folgende Vorteile: 

• Bessere datengesteuerte Entscheidungen: Daten bieten einen informativen Kontext für fundierte Entscheidungen.

• Höhere Effizienz: Alle Mitarbeiter können bei Bedarf auf die Daten zugreifen.

• Mehr teamübergreifende Zusammenarbeit: Teams können auf der gleichen Plattform zusammenarbeiten.

• Höhere Genauigkeit: Die automatisierte Datenbereitstellung verhindert, dass Mitarbeiter Daten manuell eingeben müssen.

• Höhere Flexibilität: Unternehmen können schnell auf sich ändernde Bedingungen reagieren.

• Mehr Anpassungsmöglichkeiten: Mitarbeiter können ihre eigenen benutzerdefinierten Arbeitsbereiche für Daten erstellen.

Die datengestützte Entscheidungsfindung ist vielleicht der überzeugendste Anwendungsfall für Self-Service-Analysen. Wenn zuverlässige Daten allgemein zugänglich sind und in leicht verständlichen visuellen Formaten bereitgestellt werden, können Geschäftsanwender fundierte Entscheidungen und so optimale Ergebnisse erzielen.

Mithilfe von Self-Service-BI-Tools werden interne Daten zu einem der größten Assets eines Unternehmens. Jede Geschäftsentscheidung auf allen Ebenen kann auf der Grundlage relevanter Informationen getroffen werden.

Mithilfe von Self-Service-BI-Tools kann die gesamte Belegschaft arbeiten, ohne auf die Bereitstellung der benötigten Daten warten zu müssen. Geschäftsanwender können Berichte erstellen, Ad-hoc-Analysen durchführen, geeignete Maßnahmen ergreifen und unabhängige Entscheidungen treffen.

Vor der Einführung der Self-Service-Analyse waren die Datenteams für die Vorbereitung und Bereitstellung von Daten verantwortlich. Dies verursachte einen organisatorischen Engpass, der nun beseitigt wurde. Dank der durch die Self-Service-Datenanalyse erzielten Effizienzsteigerung können Unternehmen nun Daten-Workflows mit hoher Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit erstellen.

Da nun das gesamte Unternehmen unter dem Dach einer einzigen Self-Service-Analyseplattform vereint ist, können verschiedene Teams in derselben Umgebung zusammenarbeiten. Ein zentraler Arbeitsbereich für Daten sorgt dafür, dass alle Mitarbeiter auf dem gleichen Stand sind, Prioritäten aufeinander abgestimmt werden und Datensilos, die eine effektive Zusammenarbeit behindern, beseitigt werden.

Intuitive Daten-Tools ermöglichen es Geschäftsanwendern und Datenanalysten, gemeinsam fundierte Entscheidungen zu treffen, die zu besseren Gesamtergebnissen führen.

Durch die unternehmensweite Bereitstellung von Daten entfällt die Notwendigkeit der manuellen Dateneingabe durch Mitarbeiter, was wiederum die Genauigkeit erhöht. Die automatische Datenbereitstellung verhindert, dass Geschäftsanwender versehentlich falsche Daten eingeben und dadurch weitere nachgelagerte Ungenauigkeiten verursachen.

Wenn brauchbare Daten immer verfügbar sind, können Führungskräfte und Mitarbeiter Ad-hoc-Analysen durchführen und schnell auf veränderte Umstände reagieren. Sie handeln und entscheiden auf der Grundlage vergangener Trends und Muster und profitieren gleichzeitig von genauen Prognosen. In der Zwischenzeit können Teams frei mit Was-wäre-wenn-Szenarien arbeiten und Aktionspläne für hypothetische Zukunftsszenarien entwickeln.

Mit den Tools für die Self-Service-Analyse können die Anwender benutzerdefinierte Datenarbeitsbereiche auf der Grundlage der von ihnen benötigten Informationen erstellen. Mithilfe von Bedienoberflächen mit Drag-and-Drop-Funktionalität und automatisierter Datenvisualisierung werden im Dashboard eines Benutzers alle für dessen Rolle relevanten Daten angezeigt, ohne dass unnötige Informationen ablenken.

Der Bereich der Datenanalyse kann in vier Hauptkategorien unterteilt werden. Jede davon wird durch den Einsatz von Self-Service-Datenanalysen vereinfacht. Die wichtigsten Arten der Datenanalyse sind:

• Deskriptive Analyse: Was ist in der Vergangenheit passiert? 

• Diagnostische Analyse: Warum kam es zu diesen Ereignissen oder Trends? 

• Vorausschauende Analyse: Was wird als Nächstes geschehen? 

• Präskriptive Analyse: Was ist als Nächstes zu tun? 

Die deskriptive Analyse versucht, frühere Trends und Ereignisse zu identifizieren und beantwortet die Frage: „Was ist passiert?“ Diese Informationen können dann als Grundlage für zukünftige Entscheidungen dienen. So kann beispielsweise eine große Restaurantkette beliebte Gerichte identifizieren, saisonale Trends aufdecken oder herausfinden, welche Gerichte die Kunden mit hoher Wahrscheinlichkeit zusammen bestellen. Eine Self-Service-Analyseplattform überträgt diese Daten in visuelle Dashboards und ermöglicht so eine intuitivere Datenanalyse durch Automatisierung.

Diagnostische Analysen untersuchen Ursachen und Zusammenhänge in komplexen Datensätzen und beantworten die Frage nach dem „Warum“ hinter Ereignissen und Trends. Die Stakeholder können die durch deskriptive Analysen aufgedeckten Ereignisse genauer untersuchen und erfahren, was sie verursacht hat. Anhand dieser Erkenntnisse können dann frühere Erfolge ausgebaut und Schlüsse aus Fehlern gezogen werden.

Vorausschauende Analysen identifizieren Muster in der Vergangenheit, um fundierte Vermutungen über die Zukunft anzustellen und Trends und Ergebnisse vorherzusagen. Einige Self-Service-Analyseplattformen bieten integrierte, KI-gestützte Vorhersagemodelle, die Führungskräften zuverlässige Prognosen zur Unterstützung strategischer Entscheidungen liefert.

Präskriptive Analysen geben Empfehlungen, wie Führungskräfte in einer bestimmten Situation reagieren sollten. Teams im Unternehmen können diese Empfehlungen bei der Ausarbeitung von Aktionsplänen auf der Grundlage aktueller oder theoretischer Szenarien berücksichtigen.