Self-Service BI ist einer der bedeutsamsten Treiber für Geschäftsanalysen und Geschäftsentscheidungen. Es genießt als aktueller Trend im BI-Bereich einen hohen Stellenwert. Self-Service BI schaffte es sich in den letzten Jahren immer wieder als Spitzenreiter bei BI-Trends auszuzeichnen. Damit sich Unternehmen dementsprechend mit diesem Trend wettbewerbsfähig und nachhaltig aufstellen können, neigen sie immer mehr zur Einführung von Self-Service BI (Grosser, 2017).
Mit Self-Service BI können Fachanwender selbständig und unabhängig von der IT- Abteilung Berichte erstellen und Daten analysieren. Die Resultate von Self-Service BI sind einerseits der enorme Wertbeitrag bei schnelleren Unternehmensentscheidungen. Anderseits die Entlastung der IT-Abteilung sowie die erhöhte Flexibilität bei der Berichterstellung und die Modifikation von Berichten (Bange & Hinterberger, 2012).
Die Gartner Group definiert: ,,Self-service business intelligence is defined here as end users designing and deploying their own reports and analyses within an approved and supported architecture and tools portfolio.“ (Gartner Group, 2014). Sie stellen damit die technologische Perspektive in den Vordergrund, während bspw. Rouse, Margartette Self-Service unter fachlichen Gesichtspunkten betrachtet: ,,Self Service Business Intelligence ist ein Ansatz zur Datenanalyse, bei dem Anwender aus den Fachabteilungen eigenständig und weitgehend unabhängig von der IT-Abteilung auf bedeutsame Unternehmensinformationen zugreifen und diese analysieren.“ (Rouse, 2015).
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Aspekte des Self-Service BI
- Treiber
- Anwendergruppen
- Vor- und Nachteile von Self-Service BI
- Self-Service BI im Vergleich zur traditionellen BI
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Projektarbeit beleuchtet die Bedeutung von Self-Service BI im Kontext von Geschäftsanalysen und -entscheidungen. Es wird untersucht, wie Self-Service BI als aktueller Trend im BI-Bereich einen hohen Stellenwert einnimmt und Unternehmen dabei unterstützt, sich wettbewerbsfähig und nachhaltig aufzustellen.
- Definition und Funktionsweise von Self-Service BI
- Vorteile und Herausforderungen von Self-Service BI
- Die Rolle der IT-Abteilung und der Fachanwender im Kontext von Self-Service BI
- Der Vergleich von Self-Service BI mit traditionellen BI-Ansätzen
- Die Bedeutung von Data Governance im Zusammenhang mit Self-Service BI
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Die Einleitung stellt Self-Service BI als einen wichtigen Trend im BI-Bereich vor und beleuchtet seine Relevanz für Unternehmen.
- Aspekte des Self-Service BI: Dieses Kapitel untersucht die Anforderungen der Anwender von Self-Service BI und differenziert zwischen verschiedenen Kategorien wie der Modifikation von Berichten und Dashboards, der Erstellung von Berichten und Dashboards ad-hoc sowie der Integration privater, lokaler Daten.
- Treiber: Dieses Kapitel beleuchtet die treibenden Kräfte hinter der Verbreitung von Self-Service BI, beispielsweise die zunehmende Verfügbarkeit von Daten, die wachsende Nachfrage nach schnellen und flexiblen Analysen sowie die zunehmende Bedeutung von Datenkompetenz in Unternehmen.
- Anwendergruppen: Dieses Kapitel untersucht verschiedene Gruppen von Anwendern, die von Self-Service BI profitieren, wie beispielsweise Fachanwender aus verschiedenen Abteilungen, Data Scientists oder Business Intelligence-Experten.
- Vor- und Nachteile von Self-Service BI: Dieses Kapitel analysiert die Vor- und Nachteile von Self-Service BI, wobei die Vorteile wie erhöhte Flexibilität und schnellere Entscheidungsfindung sowie die Nachteile wie potenzielle Datenqualitätsprobleme und das Risiko von Fehlinterpretationen hervorgehoben werden.
- Self-Service BI im Vergleich zur traditionellen BI: Dieses Kapitel vergleicht Self-Service BI mit traditionellen BI-Ansätzen und beleuchtet die Unterschiede in Bezug auf die Rollen der IT-Abteilung und der Fachanwender, die Art der Analysetools und die Geschwindigkeit der Analyseprozesse.
Schlüsselwörter
Die zentralen Begriffe und Themen der Projektarbeit sind Self-Service BI, Geschäftsanalysen, Geschäftsentscheidungen, Datenanalyse, Datenqualität, Data Governance, IT-Abteilung, Fachanwender, traditionelle BI, Data Discovery, Visualisierung, Reporting, Dashboards, Big Data, Cloud BI, agile BI-Entwicklung.
- Quote paper
- Adam Liskar (Author), 2019, Self-Service - Business Intelligence. Aspekte, Treiber, Anwendergruppen, Vor- und Nachteile, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/503761
