Self-Service BI (SSBI) gilt in vielen Unternehmen als Schlüssel zu schnelleren Entscheidungen, höherer Agilität und einer spürbaren Entlastung der IT. Tools wie Microsoft Power BI sollen die Datenarbeit „demokratisieren“. Denn es besteht häufig die Annahme, Fachbereiche kennen ihre Daten, wissen welche Informationen sie benötigen, und können mit modernen Werkzeugen eigenständig Berichte und Modelle erstellen. So die Theorie.
Doch funktioniert das in der Praxis wirklich so reibungslos?
Und welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, damit Self-Service BI nicht zum Stückwerk wird, sondern echten Mehrwert liefert?
Self-Service BI: Anspruch vs. Realität
Ad‑hoc‑Analysewerkzeuge wie Microsoft Power BI geben den Fachbereichen die Möglichkeit, eigenständig Analysen zu erstellen, schneller zu Erkenntnissen zu kommen und die zentrale IT zu entlasten. Diese Vorteile sind real, treten in der Praxis aber nur dann verlässlich ein, wenn die Voraussetzungen stimmen: klare Ziele, Daten- und Zugriffsgovernance, ein tragfähiges Betriebsmodell (CoE- Center of Excellence) sowie gute Schulung und Support.
Wo Self-Service BI an seine Grenzen stoßen kann
Die Datenbeschaffung, Modellierung und Visualisierung komplett an den Fachbereich abzugeben, das klingt effizient, trifft aber in der Praxis immer wieder auf Herausforderungen:
1. Performanceprobleme durch fehlende
Datenmodellierungskenntnisse
Das mangelnde Verständnis für Datenquellen, Abfragestrukturen oder DAX (Data Analysis Expressions) kann schnell zu ineffizienten Modellen führen, die bei wachsenden Datenmengen an ihre Grenzen stoßen.
2. Unklarheit bei der Visualisierung:
„Welches Diagramm für welche Fragestellung?
“Einfach gesagt: “Ein Bericht ist nur so gut wie seine Aussagekraft.”
Ohne Grundwissen in Datenvisualisierung entstehen schnell Charts, die zwar gut aussehen, aber möglicherweise wenig aussagen – oder schlimmer – Fehlinterpretationen begünstigen.
3. Die Frage der Rollenverteilung
Wer übernimmt welche Aufgaben?
Viele Unternehmen entscheiden sich für einen hybriden Ansatz: Die IT verantwortet die Datenmodelle, während die Fachbereiche Berechnungen und Berichte erstellen.
Das klingt sinnvoll, kann jedoch Risiken mit sich bringen. Ohne klare Abgrenzung zwischen Datenbereitstellung, Modellierung und Analyse entstehen schnell Reibungsverluste und ineffiziente Prozesse. Der erste Schritt sollte daher sein, die Kernfragen zu klären: Was wollen wir mit unseren Daten aussagen oder erreichen? Und welches sind unsere Zielgruppen?
Erst wenn diese Ziele definiert sind, können die richtigen Vorbereitungen getroffen werden, von der Auswahl der Datenquellen über die Berechnungslogik bis hin zu Visualisierungsvarianten und der Festlegung der Nutzergruppen und deren Berechtigungen.
Die Lösung: Dialog statt toolgetriebener Erwartungen
Ein funktionierendes Self-Service-BI-Konzept basiert nicht auf der Vorstellung, die IT durch den Fachbereich zu ersetzen. Vielmehr entsteht eine gute Lösung im Zusammenspiel aus dem Verständnis des Fachbereichs für Prozesse, KPIs und Business Cases, dem technischen Know-how in Bezug auf Datenmodellierung, Architektur und Visualisierung sowie klar definierten Rollen, Governance-Strukturen und Erwartungen. Nur auf diese Weise kann ein Berichtswesen entstehen, das tatsächlich Mehrwert für alle Bereiche und Nutzer schafft.
Power BI erfolgreich einsetzen
Es klingt verlockend: Power BI auszurollen und darauf zu hoffen, dass die Fachbereiche mit ihren Reports klarkommen. Doch diese Herangehensweise führt selten zu nachhaltigem Erfolg, denn Self-Service BI ist kein Selbstläufer.
Der entscheidende Faktor liegt im klaren Verständnis der eigenen Datenstrategie. Es ist entscheidend, dass Unternehmen Zeit investieren, um zu definieren, welche Ziele sie mit ihren Daten erreichen wollen, anstatt sich auf die Technologie zu verlassen. Power BI bietet Ihnen hier enorme Möglichkeiten in der Anwendung, von interaktiven Dashboards bis hin zu KI-gestützten Analysen. Doch ohne definierte KPIs, Datenqualität und Governance entstehen schnell isolierte Lösungen, die Ihnen leider keinen echten Mehrwert liefern werden. Studien zeigen: Unternehmen mit einer klaren BI-Strategie erzielen bis zu 30 % höhere Effizienzgewinne als solche ohne strukturierte Planung. (Quelle: BARC – Strategies for Driving Adoption and Usage with BI and Analytics, BARC Data, BI and Analytics Trend Monitor)
Microsoft Power BI: Eine leistungsfähige BI-Lösung
Der richtige Partner an ihrer Seite
Die mip kann in allen Phasen unterstützen, die die Einführung eines unternehmensweiten und modernen Berichtswesens mit sich bringt. Durch unsere jahrzehntelange Erfahrung in verschiedenen Branchen, sowie einem breitgefächertem Know how von Datenhaltungs- und Auswertungs-Produkten, sind wir der ideale Mittler zwischen IT und Fachbereich. So können beide Seiten profitieren, sie kommen schneller und effizienter ans Ziel und erhalten eine Lösung, die einen echten Mehrwert bringt.
Doch funktioniert das in der Praxis wirklich so reibungslos?
Und welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, damit Self-Service BI nicht zum Stückwerk wird, sondern echten Mehrwert liefert?
Self-Service BI: Anspruch vs. Realität
Ad‑hoc‑Analysewerkzeuge wie Microsoft Power BI geben den Fachbereichen die Möglichkeit, eigenständig Analysen zu erstellen, schneller zu Erkenntnissen zu kommen und die zentrale IT zu entlasten. Diese Vorteile sind real, treten in der Praxis aber nur dann verlässlich ein, wenn die Voraussetzungen stimmen: klare Ziele, Daten- und Zugriffsgovernance, ein tragfähiges Betriebsmodell (CoE- Center of Excellence) sowie gute Schulung und Support.
Wo Self-Service BI an seine Grenzen stoßen kann
Die Datenbeschaffung, Modellierung und Visualisierung komplett an den Fachbereich abzugeben, das klingt effizient, trifft aber in der Praxis immer wieder auf Herausforderungen:
1. Performanceprobleme durch fehlende
Datenmodellierungskenntnisse
Das mangelnde Verständnis für Datenquellen, Abfragestrukturen oder DAX (Data Analysis Expressions) kann schnell zu ineffizienten Modellen führen, die bei wachsenden Datenmengen an ihre Grenzen stoßen.
2. Unklarheit bei der Visualisierung:
„Welches Diagramm für welche Fragestellung?
“Einfach gesagt: “Ein Bericht ist nur so gut wie seine Aussagekraft.”
Ohne Grundwissen in Datenvisualisierung entstehen schnell Charts, die zwar gut aussehen, aber möglicherweise wenig aussagen – oder schlimmer – Fehlinterpretationen begünstigen.
3. Die Frage der Rollenverteilung
Wer übernimmt welche Aufgaben?
Viele Unternehmen entscheiden sich für einen hybriden Ansatz: Die IT verantwortet die Datenmodelle, während die Fachbereiche Berechnungen und Berichte erstellen.
Das klingt sinnvoll, kann jedoch Risiken mit sich bringen. Ohne klare Abgrenzung zwischen Datenbereitstellung, Modellierung und Analyse entstehen schnell Reibungsverluste und ineffiziente Prozesse. Der erste Schritt sollte daher sein, die Kernfragen zu klären: Was wollen wir mit unseren Daten aussagen oder erreichen? Und welches sind unsere Zielgruppen?
Erst wenn diese Ziele definiert sind, können die richtigen Vorbereitungen getroffen werden, von der Auswahl der Datenquellen über die Berechnungslogik bis hin zu Visualisierungsvarianten und der Festlegung der Nutzergruppen und deren Berechtigungen.
Die Lösung: Dialog statt toolgetriebener Erwartungen
Ein funktionierendes Self-Service-BI-Konzept basiert nicht auf der Vorstellung, die IT durch den Fachbereich zu ersetzen. Vielmehr entsteht eine gute Lösung im Zusammenspiel aus dem Verständnis des Fachbereichs für Prozesse, KPIs und Business Cases, dem technischen Know-how in Bezug auf Datenmodellierung, Architektur und Visualisierung sowie klar definierten Rollen, Governance-Strukturen und Erwartungen. Nur auf diese Weise kann ein Berichtswesen entstehen, das tatsächlich Mehrwert für alle Bereiche und Nutzer schafft.
Power BI erfolgreich einsetzen
Es klingt verlockend: Power BI auszurollen und darauf zu hoffen, dass die Fachbereiche mit ihren Reports klarkommen. Doch diese Herangehensweise führt selten zu nachhaltigem Erfolg, denn Self-Service BI ist kein Selbstläufer.
Der entscheidende Faktor liegt im klaren Verständnis der eigenen Datenstrategie. Es ist entscheidend, dass Unternehmen Zeit investieren, um zu definieren, welche Ziele sie mit ihren Daten erreichen wollen, anstatt sich auf die Technologie zu verlassen. Power BI bietet Ihnen hier enorme Möglichkeiten in der Anwendung, von interaktiven Dashboards bis hin zu KI-gestützten Analysen. Doch ohne definierte KPIs, Datenqualität und Governance entstehen schnell isolierte Lösungen, die Ihnen leider keinen echten Mehrwert liefern werden. Studien zeigen: Unternehmen mit einer klaren BI-Strategie erzielen bis zu 30 % höhere Effizienzgewinne als solche ohne strukturierte Planung. (Quelle: BARC – Strategies for Driving Adoption and Usage with BI and Analytics, BARC Data, BI and Analytics Trend Monitor)
Microsoft Power BI: Eine leistungsfähige BI-Lösung
- Self-Service BI ermöglicht Fachabteilungen, eigenständig Analysen und Reports zu erstellen, ohne IT-Abhängigkeit.
- Integration mit SAP: Über Konnektoren wie SAP BW oder SAP HANA können Daten aus ERP-Systemen direkt in Power BI eingebunden werden. Das erlaubt Echtzeit-Analysen und interaktive Dashboards für Controlling, Vertrieb oder Produktion.
- KI-gestützte Funktionen wie natürliche Sprachabfragen und prädiktive Analysen machen komplexe Daten für alle verständlich.
- Skalierbarkeit und Kosten-Effizienz: Power BI ist als Cloud-Service flexibel einsetzbar und fügt sich nahtlos in das Microsoft-365-Ökosystem ein, inklusive Teams und SharePoint.
Der richtige Partner an ihrer Seite
Die mip kann in allen Phasen unterstützen, die die Einführung eines unternehmensweiten und modernen Berichtswesens mit sich bringt. Durch unsere jahrzehntelange Erfahrung in verschiedenen Branchen, sowie einem breitgefächertem Know how von Datenhaltungs- und Auswertungs-Produkten, sind wir der ideale Mittler zwischen IT und Fachbereich. So können beide Seiten profitieren, sie kommen schneller und effizienter ans Ziel und erhalten eine Lösung, die einen echten Mehrwert bringt.
