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Datenanalyse Durchblick bei der Datenanalyse: Self-Service-Tools erleichtern den Einstieg

| Autor / Redakteur: Henrik Jörgensen / Dr. Gesine Herzberger

Am Analysieren von Daten kommt heutzutage kein B2B-Unternehmen mehr vorbei. Allerdings fehlt es vielerorts an Erfahrung und Fachkräften, um komplexe BI-Anwendungen zu betreiben. Abhilfe schaffen einfach zu bedienende Self-Service-Analytics-Tools.

(Bild: gemeinfrei / CC0 )

Die Datenflut steigt unaufhaltsam. Logfiles, Prozess- und Sensoraten, Interaktionen im Web – im Zuge der Digitalisierung und des Internet der Dinge werden massenweise Daten erfasst, ständig und überall. Gezielt ausgewertet und aufbereitet, liefern sie neue Erkenntnisse und zeigen bislang unbekannte Zusammenhänge auf. Sie helfen Unternehmen bei der Flexibilisierung von Prozessen, dem Aufzeigen von Fehlern oder Defekten in Maschinen und Anlagen oder dem Entwickeln neuer Geschäftsmodelle. Es wundert daher nicht, dass der Markt für Datenanalyse-Software einen regelrechten Boom erlebt.

Viele Industrieunternehmen stehen beim Thema Datenanalyse allerdings noch am Anfang. Sie müssen sich erst einmal mit der Frage beschäftigen, wie sie die massenweise erfassten Bits and Bytes nutzbringend verwenden und welche Tools sie dafür einsetzen. Business Intelligence (BI), Data Mining, Data Analytics, Self-Service-BI – immer mehr Anbieter tummeln sich unter vielen verschiedenen Schlagworten am Markt, was die Auswahl zusätzlich erschwert.

Herkömmliche BI-Anwendungen eigenen sich für den Einstieg in die Datenanalyse nur bedingt. Denn sie sind in der Regel aufwändig in der Implementierung und im täglichen Handling. Normalerweise können nur ausgewiesene Daten-Scientists oder BI-Experten damit umgehen. Diese analysieren dann im Auftrag einer Fachabteilung bestimmte Daten und erstellen auf deren Basis einen Bericht, der anschließend mehrere Abstimmungsschleifen durchläuft – ein zeitintensiver Prozess.

Henrik Jörgensen ist Country Manager DACH bei dem auf Datenanalyse und –visualisierung spezialisierten US-Unternehmen Tableau.
Henrik Jörgensen ist Country Manager DACH bei dem auf Datenanalyse und –visualisierung spezialisierten US-Unternehmen Tableau.
(Bild: Storymaker)

Enorme Zeitersparnis durch Self-Service-BI

Abteilungen, in denen es auf eine schnelle Datenauswertung ankommt – etwa Marketing, Vertrieb, Produktion oder das Supply Chain Management – sind mit einem Self-Service-Anaytics-Tool besser beraten. Hier ist die Bedienung so einfach, dass praktisch alle Mitarbeiter nach einer kurzen Einweisung kleinere Auswertungen selbst erstellen können – ohne Vorkenntnisse und ohne Programmieraufwand. Das heißt: Jede Fachabteilung kann ihre eigenen Daten analysieren, ohne die dedizierte Experten einbinden zu müssen.

Die Zeitersparnis ist enorm: Wie die Studie „Time is Money“ von BARC (Business Application Research Center) belegt, warten Entscheider auf einen mit herkömmlichen Methoden von einem Datenspezialisten erstellten Bericht bis zu einem Tag lag. Mit modernen Self-Service-BI-Tools lassen sich viele dieser Analysen selbst erstellen – in durchschnittlich 20 Minuten. Das macht die User effizienter und zufriedener, so die BARC-Experten.

Visualisierungen liefern schnelle Einsichten und neue Erkenntnisse

Der Einsatz von Self-Service-Anwendungen führt aber nicht nur schneller zu Ergebnissen und neuen Erkenntnissen – er entlastet auch die IT-Abteilung, die sich strategischeren Themen widmen kann. Weitere Vorteile ergeben sich aus den ausgefeilten Visualisierungsfunktionen moderner Self-Service-Analytics-Werkzeuge. Damit lassen sich vorhandene Daten schnell und einfach per Drag&Drop in anschauliche Grafiken verwandeln. Über aussagekräftige Diagramme, Kurven oder Landkarten, kann das Auge Mengen, Entwicklungen und Zusammenhänge wesentlich leichter und schneller erfassen als über die zugrunde liegenden Zahlenwerte. Anstatt sich durch unübersichtliche Excel-Sheets zu kämpfen, helfen Visualisierungen, Zahlen und ihre Verteilungen auf einen Blick zu verstehen. Bei interaktiven Visualisierungen ist es zudem möglich, mit den Daten zu „spielen“: Sobald eine Variable verändert wird, verändert sich auch die Grafik. Das begünstigt neue Fragestellungen, beschleunigt die Analyse und ermöglicht es dem Anwender, seine Daten genauer und unter weiteren relevanten Gesichtspunkten auszuleuchten.

Aus riesigen Datenmengen lassen sich so schnelle und oft völlig neue Erkenntnisse gewinnen und teilen. Ob Führungskraft, Mitarbeiter oder Kunde – alle interagieren mit denselben Daten, um Antworten auf bestimmte Fragen zu erhalten. Alle lösen Probleme und treffen Entscheidungen – anstatt sich mit dem Verstehen von Datensätzen auseinanderzusetzen.

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