Self-Service BI & Analytics (eBook)

1Einleitung

Michael Kalke · Artur König · Philipp Loringhoven · Lars Schreiber · Thomas Zachrau

Seit der Entstehung des Themenzirkels »Self-Service und Analytics« gibt es immer wieder die Diskussion, wie »Self-Service« eigentlich zu definieren ist. Ist bereits das Setzen eines Filters in einem Report Self-Service? Müssen Endanwender zwingend Daten selbst aufbereiten oder ganz neue Datenquellen hinzufügen? Und was ist mit Excel-Tabellen?

Dabei kam auch die Frage auf, ob es Self-Service überhaupt gibt, die sich Andreas Wiener, Mitgründer unseres Themenzirkels, in seinem Blog stellte [Wiener 2021].

Trotz der zahlreichen Diskussionen haben wir zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Buches keine Definition für das Thema, die allen Aspekten und Sichtweisen gerecht werden kann. Auch die Definitionen des TDWI [TDWI Glossary] und von BARC [BARC 2017] bleiben eher vage und gehen lieber auf die einzelnen Detailaspekte ein, als eine finale Abgrenzung des Themas zu liefern.

Es braucht also nicht zwingend eine abschließende Definition, damit ein Konzept nützlich ist. Stattdessen konnten wir uns auf acht Kernthesen einigen, mit denen wir uns in dieser Einleitung dem Thema nähern.

Die Kapitel dieses Buches greifen auf diese Thesen zurück und tragen alle dazu bei, dass Self-Service – was auch immer das genau sein mag – effektiv in der Praxis gelebt werden kann.

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.

Abb. 1–1Self-Service-Prozess und Reifegrad

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...