Mehrwerte von Cloud Analytics im Rahmen moderner Self-Service BI-Implementierungen

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Cloud Computing (Bild: Shutterstock)

Self-Service Business Intelligence (SSBI) – das eigenständige Erstellen von BI-Content durch Fachabteilungen – ist seit Jahren für Unternehmen eines der Top-Themen. Den Unternehmen stehen mit der Weiterentwicklung von Cloud-Analytics-Produkten neue Tools für die Nutzung der Public Cloud zur Verfügung, die den Einsatz im SSBI-Kontext ermöglichen. Moderne BI-Tools bieten Fachbereichen verstärkt Funktionalitäten aus dem Umfeld „Augmented BI“ wie Prediction und Forecasting, sowie Funktionalitäten zur eigenständigen Aufbereitung und Speicherung von Daten.

Weitreichende Implementierungen von SSBI-Umgebungen gehören aktuell noch zur Ausnahme. Damit solche Projekte erfolgreich verlaufen, muss eine SSBI ganzheitlich konzipiert und auf einer durch die IT gesteuerten Umgebung aufgesetzt werden. Kritische Themen wie Rollenkonzeption, Content- und Daten-Lifecycle, Governance und Auswahl der Tools sollten auf die individuelle Unternehmenssituation angepasst sein.

Die Einführung eines SSBI-Ansatzes in den Fachbereichen bietet vielen Unternehmen messbare Vorteile. Zu den Pluspunkten gehört die gewonnene Flexibilität der Fachabteilungen und die gleichzeitige Entlastung der IT-Abteilung: Die Fachbereiche erstellen kurzfristig und selbstständig BI-Content, losgelöst von IT-Verfügbarkeit und vorgegebener Release-Zyklen. Informationsbedarf wird so zeitnah gedeckt. Die sich ergebenden Freiräume in der IT können zur Fokussierung bei der Datenbereitstellung genutzt werden.

David Goetze, einer der beiden Autoren dieses Gastbeitrags, ist bei Reply für das Thema Data Analytics verantwortlich (Bild: Reply).
David Goetze, einer der beiden Autoren dieses Gastbeitrags, ist bei Reply für das Thema Data Analytics verantwortlich (Bild: Reply).

IT-Abteilungen müssen nicht mehr tief in die Prozesse eintauchen

Ein weiterer Mehrwert eines SSBI-Ansatzes liegt in der Auseinandersetzung der Fachbereiche mit den Daten, die während der fachlich verantworteten Prozesse generiert werden. Im Rahmen eines SSBI-Ansatzes ist die frühe Einbindung des Fachbereichs in die Definition steuerungsrelevanter KPIs und die Konzeption der BI-Anwendung garantiert, die sich in vielen BI-Projekten als kritischer Erfolgsfaktor erwiesen hat. Der Aufbau von tiefem Prozesswissen in der IT entfällt. Projektaufwände können reduziert und dadurch Kosten gespart werden. Ein SSBI-Ansatz führt neben Flexibilität und Kostenersparnis auch zu einer allgemeinen Qualitätssteigerung der Analyse. Das wirkt sich positiv auf die datengetriebene Steuerung der digitalen Prozesse und damit auf die Gesamtentwicklung von Unternehmen aus.

Stolpersteine vermeiden

Neben den positiven Effekten gibt es bei der Einführung eines SSBI-Ansatzes auch Risiken:

• Unkontrollierte Verbreitung des BI-Contents: Durch die höhere Zahl der Content-Ersteller in den Fachbereichen wächst die Menge an BI-Content. Teile des erstellten Contents sind Arbeitsversionen, die finale Version ist schwer erkennbar. Auch das Löschen von Content bzw. die Zuständigkeit ist nicht eindeutig. Dadurch ist die Weiterentwicklung der zugrunde liegenden Datenbasis erschwert oder nicht möglich.

• Abwicklung individueller Datenverarbeitungen (IDV): Content-Ersteller entwickeln eigene, nicht abgestimmte Herleitungen steuerungsrelevanter KPIs. Bei Vergleichen gibt es Abweichungen zu vermeintlich identischen Inhalten. Um die Endversion zu recherchieren, ist ein zeit- und kostenintensives Reengineering nötig.

• Negative Auswirkungen auf beteiligte IT-Systeme: Der erstellte Content ist ausschließlich an fachlichen Inhalten orientiert. Er ist jedoch nicht optimal hinsichtlich der Performance. Als Folge erhöht sich die Last auf die verwendeten Reporting-Systeme.

• Zugriffsberechtigungen verletzen: Dies betrifft das unerlaubte Öffnen, Bearbeiten und Nutzen von Content, zum Beispiel von konkurrierenden Fachbereichen. Hier fließt auch die Darstellung nicht berechtigter Daten mit ein.

• Ungenügende Fähigkeiten: Nicht jeder Fachbereich-Nutzer eignet sich für das Erstellen von BI-Content. Mangelt es an Kenntnissen der eingesetzten Tools und der unternehmensinternen Datenarchitektur kann es zu Fehlinterpretationen der eingesetzten KPIs und zu fehlerhaften Entscheidungen im Rahmen der Prozesssteuerung kommen.

Diese Risiken lassen sich mit Hilfe einer guten Organisation und den passenden Tools vermeiden. Um das SSBI-Projekt erfolgreich abzuschließen, ist es nötig, organisatorische Rahmenbedingungen zu definieren. Dabei unterstützen die Eigenschaften von Cloud Analytics zur Risikominimierung.

(Bild: Reply)
(Bild: Reply)

Cloud Analytics: eine neue Kultur im Umgang mit Daten

Cloud-Analytics-Tools ermöglichen ohne Programmierung und Coding eine konsistentere Sicht auf die Daten und minimieren die genannten Risiken. Die Features:

• Sofortige Verfügbarkeit und keine Installation: Im Gegensatz zu On-Premises-Installationen können beim Einsatz von Cloud-Analytics-Tools der Kauf von Hardware und eine Installation/Konfiguration der eingesetzten Tools entfallen. Dies spart Zeit: Die Tools zur Informationsgewinnung sind für den Fachbereich schneller einsatzbereit. Das Risiko von Fehlinvestitionen minimiert sich, da durch einen Verzicht auf Verlängerung beim Cloud-Anbieter kurzfristig keine Kosten mehr anfallen.

• Pay-per-Use-Zahlungsmodelle: Flexible Pay-per-Use-Modelle erlauben im Vergleich zu starren Lizenzmodellen eine Anpassung der Kosten am tatsächlichen Nutzungsverhalten. So nehmen die Fachbereiche durch ihr Nutzungsverhalten direkt Einfluss auf die entstehenden Kosten.

• Flexible Skalierungsmöglichkeiten: Ein Sizing im Vorfeld der Installation ist nicht nötig. Durch die Cloud-Nutzung kann auf höhere Ressourcenanforderungen – hinsichtlich Speicher oder CPU – flexibel reagiert werden. Es lassen sich problemlos weitere Fachbereiche und Content-Ersteller in den SSBI-Ansatz integrieren. Individuelle Anforderungen einzelner Fachbereiche sind möglich, wenn Ressourcen beispielsweise nur zu bestimmten Zeitpunkten im Rahmen eines Monatsabschlusses erforderlich sind.

• Usability großgeschrieben: Cloud-Analytics-Tools sind für die Nutzung durch den Fachbereich angelegt. So sind IT-typische Funktionalitäten wie Berechtigungsadministration für den Fachbereich nicht sichtbar. Eine einfache und intuitive Handhabung ist über den Browser möglich. Lokale Installation und Störungen entfallen, die durch inkompatible Release-Stände verursacht sind.

• Zentralisierte und ausfallsichere Ablage von Content: Cloud-Analytics-Produkte bieten einen zentralen Ablageort für den erstellten Content, der entsprechend der individuell angepassten Governance organisiert werden kann. Der Cloud-Anbieter stellt die garantierte Verfügbarkeit des Contents sicher. Die Implementierung von Backup-Konzepten durch Fachbereich oder IT entfällt.

• Features für die Zusammenarbeit: Cloud-Analytics-Produkte bieten Out-of-the-Box-Möglichkeiten zur Kooperation der Content-Ersteller: durch die Vergabe von Aufgaben, das Teilen und Wiederverwenden von Content oder Funktionalitäten zur Kommentierung.

Timotheus Weber, einer der beiden Autoren dieses Gastbeitrags, ist BI Consultant bei Reply mit aktuellem Schwerpunkt auf Cloud Analytics (Bild: Reply).
Timotheus Weber, einer der beiden Autoren dieses Gastbeitrags, ist BI Consultant bei Reply mit aktuellem Schwerpunkt auf Cloud Analytics (Bild: Reply).

Neben den zahlreichen Vorteilen der Cloud müssen die damit einhergehenden Nachteile Berücksichtigung finden. Unternehmen müssen insbesondere die Entscheidung fällen, ob die relevanten Daten das Unternehmensnetz verlassen dürfen oder ob sie in On-Premises-Lösungen verbleiben müssen.

Es lässt sich festhalten, dass sich durch die Etablierung eines cloudbasierten SSBI-Ansatzes die Zugänglichkeit der vorhandenen Daten deutlich erleichtert und dadurch die Arbeit und die Auseinandersetzung mit den vorhandenen Daten stark steigt. So entwickelt sich in den Fachbereichen in der Folge eine datengetriebene Kultur für relevante Entscheidungen und neue Geschäftsmodelle – bei gleichzeitiger Entlastung der zentralen IT. SSBI macht Fachanwender zu Datenanalysten, und kann Unternehmen Wettbewerbsvorteile sichern.

Autor
David Goetze ist seit Anfang 2016 als Manager bei Reply für das Thema Data Analytics verantwortlich. Seit 2007 ist er als BI-Consultant mit Schwerpunkt SAP BI in unterschiedlichen Branchen tätig. Timotheus Weber ist seit 2018 als BI Consultant bei Reply mit aktuellem Schwerpunkt auf Cloud Analytics tätig.
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