Kalke / König / Loringhoven Self-Service BI & Analytics

Planung, Implementierung und Organisation
1. Auflage 2023
ISBN: 978-3-98890-102-6
Verlag: dpunkt
Format: EPUB
Kopierschutz: 6 - ePub Watermark

E-Book, Deutsch, 217 Seiten

Reihe: Edition TDWI

Know-how für erfolgreiche Self-Service-Initiativen - Praktischer Leitfaden zur unternehmensweiten Einführung von Self-Service - Fokus auf die Konzeption und Governance von Self-Service - Mit Impulsen, was bei einer laufenden Self-Service-Organisation zu beachten ist Self-Service im BI- und Analytics-Kontext bedeutet, dass BI-Anwender selbst aktiv werden, um auf bestimmte Daten und Informationsprodukte zuzugreifen. Dabei hängt die Möglichkeit des Self-Service von Umgebungsfaktoren ab, nicht von einzelnen Werkzeugen. Um die Daten nutzen zu können, ist Datenkompetenz bei den Beteiligten erforderlich. Self-Service ist somit als strategischer Prozess zu verstehen, der als Teil der Datenstrategie immer der Unternehmensstrategie folgt und eine Kultur der Transparenz und offenen Kommunikation erfordert. Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in die grundlegenden Konzepte von Self-Service BI & Analytics. Es beschreibt die derzeit gängigen Ansätze mit Fokus auf die Konzeption und Governance von Self-Service. Darüber hinaus werden Lösungen für konkrete Anwendungsfälle vorgestellt. Im Einzelnen werden behandelt: - Planung von Self-Service: Was ist vor der Einführung von Self-Service im Kontext einer gesamtheitlichen Datenstrategie, der Organisation und der Unternehmensarchitektur zu beachten? Welche Governance-Anforderungen müssen berücksichtigt werden? - Implementierung von Self-Service: Die Entwicklung und der Betrieb von Self-Service-Lösungen werden ebenso aufgezeigt wie die Positionierung gegenüber einer Schatten-IT und die Vermeidung von technischen Schulden. - Organisation von Self-Service: BI-Communitys, die Mitarbeiterausbildung und die Etablierung einer Self-Service-Kultur im Unternehmen spielen hier eine wichtige Rolle. Das Buch liefert wertvolle Einblicke und hilfreiche Anregungen für die erfolgreiche Einführung und Realisierung von Self-Service-Initiativen in der Unternehmenspraxis.

Michael Kalke implementiert BI-Lösungen seit mehr als zehn Jahren. Zurzeit arbeitet er für die Vaillant Group und etabliert u.a. Self-Service BI.Artur König verantwortet bei der reportingimpulse GmbH die ganzheitliche Umsetzung von Datenprodukten von der Datenquelle bis zum fertigen Datenprodukt im Microsoft-Umfeld. Philipp Baron Freytag von Loringhoven ist ein versierter Marketingexperte und Datenanalyst, der sich seit mehr als 15 Jahren auf die Kombination von Daten, Marketing und Technologie spezialisiert hat.Lars Schreiber arbeitet als Abteilungsleiter für Business Intelligence Services in der Global IT der Pepperl + Fuchs SE. Dr. Thomas Zachrau ist seit über 30 Jahren leidenschaftlich im Bereich Analytics unterwegs. Die Analytik der kundenzentrierten Prozesse liegt ihm besonders am Herzen.

Autoren/Hrsg.

Kalke, Michael

König, Artur

Loringhoven, Philipp

Schreiber, Lars

Zachrau, Thomas

Leseproben

1Einleitung

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1.1Acht Thesen zur Einordnung von Self-Service BI & Analytics

These Nr. 1 – Ohne Datenzugang kein Self-Service

Daten sind die Ressourcen in Self-Service BI & Analytics jeglicher Ausprägung. Ohne Zugang zu Daten kann ein Self-Service nicht existieren. Ein Vorhandensein von Daten reicht nicht aus, wenn es keinen Zugang für Beteiligte gibt. Für die Abgrenzung ist das Vorhandensein des Datenzugangs entscheidend, wobei Art und Umfang wiederum unterschiedlich sein können. Die in Kapitel 2 vorgestellten Modelle der Data-Management-Quadranten sowie des Grads der BI-Anwender-Interaktivität helfen bei der Charakterisierung des gewünschten oder vorhandenen Datenzugangs.

Wie wir in Kapitel 3 im Kontext des Erwartungsmanagements zeigen, stellt der Zugang zu Daten eine wesentliche Erwartung der Anwender dar. Hierbei erläutern wir den Zusammenhang mit der Verantwortlichkeit des Anwenders entlang seiner Rolle näher. Dort, wo der Zugang zu den vorhandenen Daten zur Erfüllung der Aufgaben im Rahmen der Rolle des Anwenders nicht ausreicht, muss dieser Zugang im Zusammenhang mit Self-Service erweiterbar sein.

Die Bedeutung von Data Governance als Rahmengeber für die Arbeit mit Daten und damit als wichtige Grundvoraussetzung für den nachhaltigen Erfolg von Self-Service wird in Kapitel 8 thematisiert.

These Nr. 2 – Self-Service ist keine Frage von Tools

Die Möglichkeit eines Self-Service hängt von Umgebungsfaktoren ab, nicht von einzelnen Tools bzw. Werkzeugen. Diese sind austauschbar und das Vorhandensein von Tools ersetzt keine Self-Service-Strategie.

Dies bedeutet aber keineswegs, dass Tools irrelevant sind. Ganz im Gegenteil befähigen bestimmte BI-Werkzeuge und Speicher die einzelnen Zielgruppen erst dazu, Self-Service zu nutzen. Damit sind Tools eine notwendige, aber keine hinreichende Bedingung für Self-Service.

In Kapitel 9 werden die mit Tools zusammenhängenden Aspekte näher betrachtet, unter anderem aufgrund welcher Eigenschaften Excel das erfolgreichste Self-Service-Werkzeug geworden ist und warum langwierige Auswahlprozesse und Diskussionen über Details von BI-Werkzeugen oft nicht zielführend sind. Tools sind ein wichtiger Baustein bei der Umsetzung von Self-Service und sollten nicht vernachlässigt, aber auch nicht als alleinige Lösung überbewertet werden.

These Nr. 3 – Self-Service benötigt Datenkompetenz

Um Daten nutzen zu können, ist Datenkompetenz bei den Beteiligten erforderlich. Ein Datenzugang ohne Datenkompetenz ist kein Self-Service, da die Daten nicht zielführend genutzt werden können. Ohne Datenkompetenz sind die Empfänger der Daten nur Konsumenten. Dieser Aspekt wird auch in Kapitel 2 im Modell der BI-Anwender-Interaktivität aufgenommen.

Das Ausmaß an Datenkompetenz kann von der Organisation durch passende Maßnahmen gesteuert werden und wirkt sich wiederum direkt auf den Reifegrad von Self-Service aus. Ein höherer Reifegrad von Self-Service setzt eine größere Datenkompetenz der Beteiligten voraus. Das Vorhandensein von Self-Service hat in der Regel auch einen positiven Einfluss auf die Datenkompetenz der Beteiligten, d. h., Self-Service ist selbst eine Maßnahme zur Steigerung der Datenkompetenz. Ohne ein Fundament an Datenkompetenz (alternativ oft auch als »Data Literacy« bezeichnet) kann Self-Service jedoch nicht existieren. Es ist also nicht möglich, mit Self-Service »bei null« anzufangen, ohne vorher Datenkompetenz aufgebaut zu haben. Aufgrund dieses engen Zusammenhangs wird dieses Thema in Kapitel 13 explizit behandelt.

Der Grad der Datenkompetenz wirkt sich direkt auf die Erwartungen der Anwender aus. Eine Steuerung der Erwartungen, wie wir sie in Kapitel 3 beschreiben, hat daher direkte Abhängigkeiten zu der für die Ausübung der Aufgaben innerhalb der Rolle des Anwenders benötigten Datenkompetenz. Im Rahmen des Erwartungsmanagements erfolgt die notwendige kontinuierliche Erweiterung der Datenkompetenz, hierbei verstärkt im Rahmen von Anwendergruppen mit Fokus auf methodische und inhaltliche Aspekte.

In Kapitel 5 wird darauf eingegangen, welche verschiedenen Rollen für Self-Service notwendig sind und auf Basis des Informationsbedarfs und der Datenkompetenz ausgeprägt werden können.

In Kapitel 12 zeigen wir anhand von BI-Communities, wie innerbetriebliche Datenkompetenz auf Mitarbeiterebene erhöht werden kann.

These Nr. 4 – Self-Service ist ein strategischer Prozess, kein geschlossenes Konstrukt

Self-Service kann nicht als geschlossenes System losgelöst von anderen Prozessen einer Organisation betrachtet werden, da sich das Vorhandensein direkt auf andere Prozesse auswirkt. Somit ist Self-Service auch nie wirklich abgeschlossen. Da Self-Service in verschiedenen Ausprägungen existieren kann, gibt es unterschiedliche Reifegrade von Self-Service, die sich durch die Selbstständigkeit der Self-Service-Anwender voneinander unterscheiden (vgl. Abb. 1–1).

Auch wenn Self-Service in der Ausführung operativ ist, beeinflussen die evolutionären und explorativen Eigenschaften von Self-Service auch strategische Aspekte, da in der Regel zusätzliches Wissen generiert und genutzt wird. Eng verbunden mit dem Thema Self-Service ist das Thema Agilität. Der Zusammenhang wird in Kapitel 4 beschrieben.

In Kapitel 7 beschreiben wir die Auswirkung auf die Prozesse der Governance und stellen dabei dar, inwieweit auch diese Prozesse stetig weiterentwickelt werden müssen, damit Self-Service erfolgreich sein und bleiben kann. Zudem widmen sich die Kapitel in Teil IV des Buches explizit dem Betrieb von Self-Service. So wird im Rahmen der Betrachtung der technischen Schulden in Kapitel 11 betont, dass Self-Service-Lösungen Produkte mit einem Lebenszyklus sein müssen und keine anzuschließenden Projekte.

These Nr. 5 – Self-Service folgt als Teil der Datenstrategie immer der Unternehmensstrategie

Als strategischer und stets vorhandener Bestandteil hat Self-Service Wechselwirkungen mit der Unternehmensstrategie und wird von dieser beeinflusst, da davon ausgegangen wird, dass die Nutzung von Daten generell der Unternehmensstrategie folgt. Self-Service ist kein Selbstzweck, sondern beschreibt die Nutzung von Daten im Unternehmenskontext.

Die Möglichkeiten für Self-Service ergeben sich aus dem aus der Strategie resultierenden Einsatz von Ressourcen. Die in Kapitel 5 beschriebenen Aspekte in Bezug auf Rollen sollten im Rahmen einer Datenstrategie berücksichtigt werden, um eine flächendeckende organisatorische Ausprägung zu fördern.

Durch die gewonnenen Informationen kann Self-Service selbst wiederum einen Einfluss auf die Unternehmensstrategie haben, was jedoch nicht zwingend ist, da die Informationen auch ignoriert werden können. Um dies zu vermeiden, müssen die Bedarfe der verschiedenen Fachanwender in die Strategiefindung einbezogen werden. Kapitel 6 widmet sich diesem Thema im Detail.

Das Ausbleiben positiver Effekte von Self-Service kann somit auf strategische Defizite hinweisen. Die Datenstrategie als Bindeglied zwischen...

Über Autor(innen)

Michael Kalke implementiert BI-Lösungen seit mehr als zehn Jahren. Zurzeit arbeitet er für die Vaillant Group und etabliert u.a. Self-Service BI.Artur König verantwortet bei der reportingimpulse GmbH die ganzheitliche Umsetzung von Datenprodukten von der Datenquelle bis zum fertigen Datenprodukt im Microsoft-Umfeld. Philipp Baron Freytag von Loringhoven ist ein versierter Marketingexperte und Datenanalyst, der sich seit mehr als 15 Jahren auf die Kombination von Daten, Marketing und Technologie spezialisiert hat.Lars Schreiber arbeitet als Abteilungsleiter für Business Intelligence Services in der Global IT der Pepperl + Fuchs SE. Dr. Thomas Zachrau ist seit über 30 Jahren leidenschaftlich im Bereich Analytics unterwegs. Die Analytik der kundenzentrierten Prozesse liegt ihm besonders am Herzen.