Self-Service-Analytics - Daten selbst auswerten

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Das Umfeld eines Unternehmens wird heutzutage immer komplexer und digitaler. Aus diesem Grund wird es immer wichtiger, die Datengetriebenheit der Unternehmen zu erhöhen. Dafür gilt es, einen möglichst großen Teil des Unternehmens an den Daten und den darin liegenden Informationen teilhaben zu lassen. Denn entscheidende Mehrwerte aus den Daten entstehen für Unternehmen genau dann, wenn sie nicht nur das Aufgabenfeld weniger Datenexperten mit begrenzten Ressourcen sind. Dies zu erreichen, ist die Zielsetzung von Self-Service-Analytics oder Self-Service-BI. Aber was ist Self-Service-Analytics, was beinhaltet es und welche Vorteile generieren sich daraus?

Was heißt Self-Service-Analytics?

Wie der Name bereits suggeriert, dreht sich bei Self-Service-Analytics alles um selbstständige Analysen. Self-Service-Analytics, in Form einer vor Ort installierten oder in der Cloud befindlichen Plattform, ermöglicht es MitarbeiterInnen mit geringen Analyseerfahrungen, eigenständig Daten zu prüfen, zu analysieren und Berichte zu erstellen. Die Plattform zielt darauf ab, dass Daten selbstständig abgefragt werden können.

Durch eine Self-Service-Analytics-Plattform können innerhalb weniger Minuten neue und bisher verborgene Erkenntnisse gewonnen und tiefgehende Berichte erstellt werden. Es werden somit agile und datenbasierte Entscheidungsfindungen unterstützt.

Was beinhaltet Self-Service-Analytics?

Eine Self-Service-Analytics-Plattform, wie auch YUNA es ist, besitzt ein intuitives und benutzerfreundliches Dashboard. Durch die einfach zu verwendenden Komponenten wird der Zugang zu den Daten, die Datenanalyse, sowie die Berichterstellung simplifiziert. Dennoch gibt es Verantwortlichkeiten, Abnahmen und Freigaben. Dieser Prozess kann allerdings durch Self-Service-Analytics verkürzt werden.

Als Input können unterschiedliche Datenquellen dienen. Bei einer Self-Service-Analytics-Plattform kann das Unternehmen anhand von Data Governance Richtlinien festlegen, wer auf welche Daten zugreifen kann und somit auch, welche Daten für die Analyse herangezogen werden können. Somit kann MitarbeiterInnen der Zugriff auf sensible Unternehmensdaten verwehrt und lediglich der Zugriff auf relevante Daten gewährt werden.

Diese Daten werden dann je nach Frage- oder Problemstellung analysiert. Dies kann die Planung der Analyse, die Anreicherung der Daten, sowie die tatsächliche Ausführung der Analyse beinhalten.

Bei der Darstellung der Daten kommt die Data Visualization ins Spiel. Die Datenvisualisierung beinhaltet die Nutzung von interaktiven Tabellen, Diagrammen oder auch Heatmaps, damit die Business-User einen nachvollziehbaren Einblick in die Daten erhalten. Hierdurch können Ursachen, Probleme, Ausreißer und auch Businesstrends erkannt und verdeutlicht werden. Dieser Einblick kann die Begeisterung im Unternehmen fördern, datenbasierter zu handeln. Eine Self-Service-Analytics-Plattform hilft folglich dabei, einen Zusammenhang zwischen Daten herzustellen und deckt Möglichkeiten für das weitere Vorgehen auf. Somit werden Daten und Entscheidungen in einen Kontext gestellt. Die Visualisierung der Daten dient der späteren Kommunikation dieser.

Schlussendlich können die Ergebnisse bspw. anhand eines Reports geteilt werden.

Ein möglicher Analyseprozess ist beispielhaft in folgender Darstellung anhand unserer Self-Service-Analytics-Plattform YUNA verdeutlicht.

Vorteile von Self-Service-Analytics

Um ein datengestütztes Unternehmen zu werden, ist Self-Service-Analytics eine Notwendigkeit. Eine Self-Service-Analytics-Plattform kann den Wert von Informationen im Unternehmen erhöhen und MitarbeiterInnen haben die Möglichkeit durch die eigenständige Datenanalyse aktiv an der Weiterentwicklung des Unternehmens teilzuhaben.

Kein outsourcen von sämtlichen Daten: Durch Self-Service-Analytics müssen Unternehmen, welche keine Data Scientists beschäftigen, gewisse Daten und Informationen nicht mehr an externe Dienstleister geben. Hierdurch muss sich nicht darauf verlassen werden, dass Externe die zu untersuchenden Daten schützen und nicht weitergeben.

Kostengünstig & sicher: Des Weiteren ist Self-Service-Analytics häufig kostengünstiger und schneller als die Daten outzusourcen. Auch für die interne IT kann der Datenzugriff durch MitarbeiterInnen als unkritisch eingestuft werden, denn die Daten können so bereitgestellt werden, dass keine Datenbankänderungen von den MitarbeiterInnen vorgenommen werden können.

Ständiger Informationsfluss & Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit: Durch die Self-Service-Analytics-Plattform können Daten sofort ausgewertet und analysiert werden. Somit entsteht ein flüssiger und ständiger Informationsfluss. Dadurch kann ebenfalls die Wettbewerbsfähigkeit gesteigert werden, denn die Business-User können schneller auf Trends und Marktbewegungen reagieren, Probleme schneller beseitigen sowie neue Erkenntnisse zügiger umsetzen. Dies kann auch zu kürzerer Time-to-Market führen.

Steigerung Datenkompetenz: Durch die zusätzliche Arbeit mit Daten durch eine Self-Service-Analytics-Plattform wird zusätzlich die Datenkompetenz und die Unabhängigkeit der Business-User gesteigert. Auch die Diskussion und Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen kann gefördert werden, denn die Daten müssen aus unterschiedlichen Quellen zusammengetragen und die Inhalte verstanden werden.

Fazit

Mithilfe einer Self-Service-Analytics-Plattform sollen Business-User nicht mehr nur Berichte konsumieren, welche von Datenexperten verfasst wurde. Stattdessen sollen die Daten selbstständig ausgewertet und verstanden werden, denn es ist viel wichtiger zu verstehen, was eigentlich hinter den Daten steckt, um bislang unentdeckte Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse können viele Vorteile mit sich bringen: vom tieferen Einblick in die Daten bis hin zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit.

Doch auch eine Self-Service-Analytics-Plattform hat ihre Grenzen. Vor allem für die Entwicklung und Weiterentwicklung von Skripten werden Data Scientists benötigt, genauso für das Hinzufügen von neuen Fällen und Use Cases. Eine Self-Service-Analytics-Plattform hilft folglich die Modelle von Data Scientists zu verteilen und breiter auszurollen.

Der nächste Schritt in der Entwicklung einer Self-Service-Analytics-Plattform kann Augmented Analytics darstellen. Durch die Nutzung eines Augmented Analytics Systems (Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Natural Language Processing) können viele Phasen des Datenanalyseprozesses auch durch Business-User automatisiert werden: von der Datensammlung bis zur Ergebnisvisualisierung.

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