Controller Magazin Special 6/2021

20 So wird Self Service BI schnell und professionell Ein unkomplizierter Zugrif f und die Analyse relevanter Daten zur bedarfsgerechten Beantwortung von Fragestellungen, eine grafisch ansprechend gestaltete Aufberei- tung mit klaren Aussagen und das möglichst einfache Verteilen von Ergebnissen an alle interessierten Kollegen und Partner: Bei BI-Initiativen lassen sich gleichmehrere zentrale Zielsetzungen ausmachen. Dabei tref fen in den Projekten die Fachexperten mit einem guten Prozesswissen, die die Ziele und Anforderungen des Projektes kennen, auf die Datenexpertenmit demnotwendigen Know-how, umdie Lösung und damit das Projekt umzusetzen. BI-INITIATIVEN Damit BI-Projekte gelingen, muss das Prozesswissen der Fachleute in die Köpfe der Datenexperten – ein zuweilen mühseliger Prozess, weil beide Seiten nicht die gleiche Sprache zu sprechen scheinen. Ein genereller Mangel an Datenexperten bringt außerdem lange Wartezeiten mit sich. Zugleich müssen Unternehmen heute immer schneller auf neue Anforderungen reagieren und hierfür aus Daten zeitnah Informationen generieren können. Es wird immer schwieriger, das Tempo mit den bisherigen BI-Enterprise-Vorgehensmodellen und dem Einsatz pro- fessioneller BI-Tools zu halten. Auf den Ruf nach einfacheren Werkzeugen, die auch Fachanwender bedienen können, haben Sof twareher- steller mit Self-Service-BI-Lösungen reagiert. Diese um- fassen in der Regel ein fachanwenderfreundliches Front­ end gepaart mit Funktionen für das Erledigen einfacher Datenmanagementaufgaben, etwa die Verbindung mehrerer Datenquellen oder die Integration lokaler Da- ten aus Excel-Dokumenten direkt imVisualisierungstool. Das wirklich Komplexe an BI-Lösungen ist allerdings ge- rade nicht die Gestaltung der Berichte und Dashboards im Visualisierungstool, sondern die Aufbereitung von aussagekräf tigen und wahrheitsgetreuen Datenräumen als Basis für die Visualisierungen. Zur Umsetzung der dafür notwendigen, teilweise sehr vielschichtigen Datenmanagementaufgaben verfügen professionelle Datenbanken für Enterprise Data Ware- houses und Data Lakes über zahlreiche Spezialfunktio- nen. Sie ermöglichen die Transformation von Daten, das dauerhaf te Monitoring der Datenqualität sowie den möglichst automatisierten Ablauf des Ladens der Daten in den großen Datenspeicher. Ziel ist es zudem, die über Jahre gewachsenen individuellen Reportinginseln zu in- tegrieren und Inhalte zu harmonisieren. Neben der Tech- nologie-Expertise ist hier also auch of tmals ein hoher Zeitbedarf für die Abstimmung der relevanten Inhalte und deren Ausrichtung einzuplanen. Wie setzt man nun Self Service BI so auf, dass es einer- seits schnell und bedarfsgenau und andererseits Hand in Hand mit einer Enterprise-Strategie funktioniert? Das Geheimnis liegt sowohl im Bewusstsein als auch im Da- tenmodell und in einer Architektur, die Self-Service-Lö- sungen scalable, also skalierbar macht. Denn BI-Initiati- ven können nur gewinnen, wenn Self-Service-BI-Funk- tionen nicht als eigenständiges Werkzeug gesehen wer- den, sondern als Speedbooster oder als Ergänzung zum Enterprise Data Warehouse und Data Lake. Über die er- weiterten Möglichkeiten von Self Service BI in der Visua- Stef fen Vierkorn ist Geschäf tsführer der QUNIS GmbH. Seine Schwerpunkte liegen in der Architekturkonzeption von Data & Analytics-Systemen, der Entwicklung von BI-, Advanced-Analytics- und Big-Data-Strategien sowie demAufbau adäquater Organisationen. Neben seiner Tätigkeit bei QUNIS lehrt Stef fen Vierkorn an der TU München und ist Trainer für die CA controller akademie.