Kommentar von Merten Slominsky, MicroStrategy

Warum Self-Service Analytics nur eingeschränkt zu empfehlen ist

| Autor / Redakteur: Merten Slominsky / Nico Litzel

Der Autor: Merten Slominsky ist VP Central Europe bei MicroStrategy Deutschland
Der Autor: Merten Slominsky ist VP Central Europe bei MicroStrategy Deutschland (Bild: Thomas Stelzmann)

Wann haben Sie zuletzt Beethovens 9. Sinfonie selbst gespielt? Gar nicht? Die Frage mag irritieren, ist aber leicht zu beantworten. Wer klassische Musik genießen möchte, kauft sich entweder die CD oder ein Ticket fürs Konzerthaus. Anders ist es bei der Datenanalyse. Self-Service Analytics heißt der Trend, bei dem jeder Mitarbeiter zum BI-Experten ernannt wird. Mit teilweise erheblichen Nachteilen für Unternehmen.

Vorweg sei gesagt: Es ist absolut unerlässlich, Anwendern autarkes Arbeiten zu ermöglichen. Dennoch müssen Unternehmen die Zügel in der Hand behalten und entscheiden, wie die Systeme, die ihre Mitarbeiter täglich einsetzen, am besten eingesetzt werden. Manchmal heißt das jedoch auch, dass diese Entscheidung ohne Beteiligung der IT getroffen wird. Insgesamt hat der Analytics-Markt enorm vom Self-Service-Gedanken profitiert – und viele Technologien bilden dies bereits ab.

Nicht der heilige Gral

In der Folge haben viele Unternehmen Lösungen angeschafft, die es den verschiedenen Fachabteilungen ermöglichen sollen, ihre eigenen Projekte und Anforderungen schnell umzusetzen. Doch langsam kristallisiert sich heraus, dass Self-Service doch nicht der heilige Gral ist. Zu zeitaufwendig und zu ineffizient lautet das Urteil.

Wo liegen die Ursachen? Bei Self-Service Analytics, oder ganz allgemein Business Intelligence, gibt es eine Reihe grundlegender Aufgaben. So braucht es beispielsweise jemanden, der

  • die Daten vorbereitet,
  • Sicherheitsrichtlinien überprüft,
  • Definitionen setzt und
  • über Analytics-Kenntnisse verfügt und Willens ist, mit den Marktentwicklungen Schritt zu halten.

Mindestanforderungen

Das alte Zitat „Wenn du willst, dass etwas richtig gemacht wird – mach es selbst“ gilt in diesem Fall also nur eingeschränkt. Die besten Analytics-Ergebnisse werden erzielt, wenn bestimmte Tasks in den Händen von Experten bleiben. Ein vergleichbares Alltagsbeispiel sind Selbstbedienungs-Restaurants. Das Spektrum ist groß: Von Buffets mit einer großen Auswahl an Gerichten bis hin zu Restaurants, in denen das Gericht aus verschiedenen Zutaten in Eigenregie zubereitet werden muss. Es soll sogar Bistros geben, in denen der Gast zunächst das Gemüse pflücken muss, bevor er es nach seinen Wünschen zubereiten kann.

Ob einem das gefällt, hängt von den eigenen Vorlieben und Fähigkeiten ab – und von der verfügbaren Zeit. Wer in der Mittagspause in Eile ist, wird nicht erst Gemüse pflücken, waschen, schneiden und zubereiten. Schneller geht die Essensaufnahme mit einem Fertigsalat, der ins Büro mitgenommen wird. Mit einem weniger engen Zeitplan fällt die Wahl möglicherweise anders aus.

Unabhängig von den Rahmenbedingungen bedarf es einer Basis. In der Regel werden Lebensmittel im Kühlschrank aufbewahrt und das Essen auf sauberen Tellern sowie auf einem Stuhl sitzend eingenommen.

Eine Frage der Kriterien

Kühlschrank, saubere Teller und Stühle sind im Restaurant selbstverständlich. Wie sieht es bei Self-Service Analytics aus? Bei der Datenanalyse sind diese grundlegenden Anforderungen etwa intakte Sicherheitsregeln und administrative Tätigkeiten, Definitionen oder auch vorgefertigte Analytics-Bausteine. Diese Tätigkeiten werden von der Fachabteilung meist besser und schneller erledigt. Anwender verlangen zu Recht Flexibilität in puncto Nutzung – manches sollte jedoch in der Hand der IT bleiben.

Wer nicht versteht, dass zellbasierte Berechnungen – anders als beim vertrauten Excel-Sheet – nicht in eine relationale Datenbank eingefügt werden können, wird nicht in der Lage sein, Daten zu modellieren. Dennoch gibt es sicherlich Mitarbeiter, die mit Makros, Funktionen und Visual Basic bemerkenswerte Analysen erstellen, von denen der durchschnittliche ETL-Developer einiges lernen kann. Self-Service Analytics sollten daher eine Frage des Zusammenspiels zwischen Endanwender und IT sein.

Vertrauen wagen

Self-Service schien die perfekte Antwort auf viele drängende Fragen zu sein. Der Endanwender erhält optimale Unterstützung in seinen Geschäftsprozessen und die IT kann sich verstärkt strategischen Fragen widmen. Nach den ersten Gehversuchen bewerten Unternehmen dennoch manches neu – ein guter und wichtiger Entwicklungsschritt.

Meines Erachtens sollten Applikationen zunächst im kleinen Maßstab agil entwickelt und getestet werden. Wenn das Ergebnis keinen Mehrwert hat und kein Business Case erstellt werden kann, kann das Unternehmen den Testlauf stoppen und ein neues Projekt starten.

Die erfolgreichsten Implementierungen von Self-Service-BI geschehen in Unternehmen, die es gewagt haben, Fehler zu machen. Es ist wichtig, mutig zu sein und Dinge auszuprobieren. Meine Empfehlung: Vertrauen Sie auf die IT und arbeiten Sie mit dieser zusammen. Es gibt Dinge, die besser werden, wenn man sie nicht selbst macht. Suchen Sie die Zusammenarbeit und profitieren Sie von Synergien.

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