Self-Service-BI

Die Steuerung ist eine Gratwanderung

Self-Service-Business-Intelligence-Werkzeuge, kurz SSBI, sollen auch Anwender ohne Vorkenntnisse befähigen, einfache Auswertungen selbst zu erstellen. Damit entfällt der Umweg über die IT-Abteilung, die Fachabteilungen können schneller auf Änderungen in den täglichen Abläufen reagieren und die richtigen Entscheidungen treffen. Soweit die Theorie. Damit sie auch in der Praxis funktioniert, müssen bestimmte Voraussetzungen erfüllt sein, erläutert Christian Götz, Managing Consultant bei Procon IT.

Christian Götz, Managing Consultant bei Procon IT

Christian Götz, Managing Consultant bei Procon IT: „Regeln für einen einheitlichen Umgang mit den Daten sind beim Einsatz von Self-Service-Analytics unerlässlich. Legen alle Anwender in Eigenregie Kennzahlen an, sind Chaos und Redundanzen programmiert.“

ITM: Self-Service-BI funktioniert nur, wenn alle Anwender ungehinderten Zugang zu den Daten haben, die sie für ihre Analysen benötigen. Welche Hürden gibt es beim Thema Datenverfügbarkeit, und wie lassen sie sich bewältigen?
Christian Götz: Damit die Fachabteilungen ihre eigenen Reports erstellen können, müssen die für die Analyse benötigten Daten rechtzeitig vorliegen. Auf der anderen Seite ist es aber auch nicht sinnvoll, jedem Mitarbeiter Zugriff auf alle Informationen im Unternehmen zu gewähren. Dies erhöht die ohnehin schon große Informationsflut und überfordert die Mitarbeiter. Zudem besteht die Gefahr von Fehlinterpretationen, etwa dann, wenn sich eine Fachabteilung Daten aus dem System zieht, ohne zu wissen, wie sich diese zusammensetzen oder wie sie berechnet wurden. Und natürlich gibt es sensible Daten, die nicht in die Hände aller gelangen sollten – etwa Informationen der Personalabteilung.

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ITM: Wie ist sichergestellt, dass die Mitarbeiter nur auf bestimmte Datenquellen Zugriff haben, aber immer genau die Daten erhalten, die sie gerade benötigen?
Götz:
In modernen SSBI-Anwendungen lassen sich individuelle Nutzerrechte bereits sehr granular einstellen. Zuvor muss man sich allerdings auf Basis der Daten genau überlegen, welcher Benutzerkreis Zugriff darauf haben darf und warum. Dabei gilt es, alle rollen- und rechte-relevanten Fragen zu berücksichtigen: Wer darf was zu welchem Zweck anlegen? Wer darf welche Daten sehen? Wer darf welche Daten wohin verteilen, wer trägt die Verantwortung dafür? Und wie lässt sich sicherstellen, dass die Daten richtig interpretiert werden?

Solche Entscheidungen hängen allerdings auch vom Anwendungszweck und dem IT-Know-how der Endanwender ab. Bei Softwareentwicklern etwa muss man die Nutzung vermutlich weniger einschränken, weil sie sehr IT-affin sind und von sich aus auf einheitliche Prozesse beim Umgang mit Daten achten.

ITM: Eine gute Überleitung zur nächsten Frage: Wie wichtig sind klare Regeln und Standards? Und wie lässt es sich vermeiden, dass dadurch die Flexibilität, die SSBI ja eigentlich bietet, verloren geht?
Götz: Regeln für einen einheitlichen Umgang mit den Daten sind beim Einsatz von Self-Service-Analytics unerlässlich. Legen alle Anwender in Eigenregie Kennzahlen an, sind Chaos und Redundanzen programmiert. Es entstehen Missverständnisse, weil es unterschiedliche Kennzahlen gibt, die das gleiche meinen. Oder, schlimmer noch: Zahlen werden falsch interpretiert, weil die Kennzahlen die gleiche Bezeichnung haben, aber unterschiedlich definiert sind. All das ist ineffizient und verursacht hohe Kosten im Unternehmen. Natürlich schränkt eine strikte Steuerung die Freiheit, die SSBI grundsätzlich attraktiv macht, ein Stück weit wieder ein. Das ist eine Gratwanderung, weswegen letztlich jedes Unternehmen seine individuelle Strategie entwickeln muss.

ITM: Das Thema Datensicherheit hat durch die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) an Brisanz gewonnen. Was bedeutet die Verordnung für SSBI?
Götz: Nach der neuen Datenschutzgrundverordnung dürfen Datenquellen, die personenbezogene Informationen enthalten, nicht als Datenpool für unternehmensweite Self-Service-Analysen herangezogen werden. Das heißt, Unternehmen müssen ihre BI-Systeme auf personenbezogene Daten prüfen, sie einer Risikoanalyse unterziehen und bei Bedarf löschen oder pseudoanonymisieren. Die Herausforderung beim Prüfen besteht darin, die Daten nicht nur personenbezogen, sondern auch zweckgebunden zu definieren beziehungsweise zu limitieren. Man muss also einen Schritt weiterdenken und nicht nur überlegen, welche Anwender welche Daten benötigen, sondern welche sie brauchen könnten. Das Trennen bestimmter Daten von den restlichen Daten lässt sich mithilfe von Berechtigungen oder mit technischen Lösungen bewerkstelligen. 

ITM: Self-Service-Analytics-Tools sind den Herstellern zufolge so leicht zu bedienen, dass jeder Anwender ohne Vorkenntnisse damit Daten auswerten kann. Wie realistisch ist das? Können wirklich alle Mitarbeiter gleich „loslegen“, oder brauchen sie erst einmal gezielte Schulungen?
Götz: Das hängt zum einen von der Bedienung des Self-Service-Tools, zum anderen vom Know-how der Endanwender ab. Insbesondere wenn es darum geht, Daten zu integrieren, zu kombinieren oder differenziert auszuwerten, sollten technische Vorkenntnisse schon vorhanden sein. Auch bei Analysen, die Coding-Kenntnisse erfordern, sind so genannte Power-User gefragt, die ihre Ergebnisse dann den Endanwendern zur Verfügung stellen. Und wenn die intuitive Bedienbarkeit der Software an ihre Grenzen stößt, sollten die Mitarbeiter gezielt geschult werden.

ITM: SSBI ist nur sinnvoll, wenn die Anwender die Tools auch nutzen. Allerdings trauen sich weniger technik-affine Mitarbeiter dies oft nicht zu. Wie können Unternehmen solche Ängste abbauen und die Nutzung fördern?
Götz: Wichtig ist zunächst, dass die Software auch wirklich intuitiv zu bedienen ist und praktische Visualisierungsfunktionen bietet. Und dass die Anwender mit ganz einfachen Auswertungen anfangen und genug Zeit bekommen, sich an die Handhabung heranzutasten. Dann merken sie selber nach kurzer Zeit, dass Self-Service-Analytics wesentlich komfortabler ist als Excel.

Bildquelle: Procon IT

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