Viele Business-Intelligence-Tools, darunter Tableau und Power BI, ermöglichen die Erstellung von Dashboards, mit denen die Benutzer selbst versuchen können, in den Daten zu graben. Ein BI-Entwickler bereitet die Daten auf und erstellt ein paar Diagramme und Filter. Die Benutzer können spielerisch ihre eigenen Berichte erstellen, aber die Auswahl an Einblicken ist etwas begrenzt und die Erfahrung insgesamt ist eine geführte Tour.

Ist dies gut oder schlecht? Sollten (Power-)User in der Lage sein, personalisierte Berichte zu erstellen, oder sollte dies die Domäne der Dateningenieure bleiben?

Vorteile

Indem Sie Ihre Daten für einen breiten Nutzerkreis zugänglich machen, können Sie zwei wichtige Vorteile erzielen.

Data Scientists können Data Science betreiben, anstatt Daten zu verteilen

Ihr Data-Science-Team hat mehr Zeit für seine Kernaufgaben. Wenn nämlich die Benutzer in Ihrem Unternehmen Ihren Datenwissenschaftler bitten müssen, jede einfache Datenbankabfrage durchzuführen, weil sie selbst keinen Zugriff darauf haben, dann hat der Data Scientist möglicherweise keine Zeit, neue Erkenntnisse zu gewinnen. Dies kann unter Umständen demotivierend wirken.

Klingt übertrieben, aber Bornouts sind, ebenso wie Burnouts, ein weit verbreiteter Grund für Kündigungen.

Power-User werden unabhängiger und flexibler

Ihre Business Users müssen nicht mehr warten. Sie können die Daten jederzeit abrufen und sofort eine Entscheidung treffen. Sie müssen nicht erst eine Anfrage an das Data-Science-Team stellen und dann zu etwas anderem wechseln, während sie auf die Antwort warten. Das Kontext Switching ist einer der größten Produktivitätskiller.

Und hier enden eigentlich die Vorteile. Was ist mit den Nachteilen?

Nachteile

Es gab einen Grund, warum Big Data nur für einige wenige Auserwählte zugänglich war.

Fehlinterpretationen der Daten

Dateningenieure wissen, wie viel Datenbereinigung sie vornehmen müssen, um ordentliche Daten zu erhalten. Sie wissen, wie die Daten zu interpretieren sind. Power-User haben diese Vorbereitungsphase nicht mitgemacht und können Ausreißer oder bestimmte Trends falsch einschätzen oder Kovarianz mit Korrelation und Kausalität verwechseln.

Wer schult die Power-User?

Unternehmen existieren, weil die Mitarbeiter Aufgaben ausführen, für die sie eine Qualifikation besitzen. Um eine zusätzliche Gruppe von Mitarbeitern in die Lage zu versetzen, mit Daten zu arbeiten, muss man sie schulen. Das bedeutet, dass sie eine Zeit lang von ihren Routineaufgaben abgehalten werden. Aber auch nach Abschluss der Schulung kann es sein, dass ihnen noch einige Fähigkeiten fehlen, um die richtige Analyse durchzuführen: siehe den vorherigen Punkt.

Lizenzkosten

Das Hinzufügen vieler neuer Benutzer kann bei einigen Tools zu einer Kostenexplosion führen.

Sicherheitsprobleme

Wenn Sie eine Self-Service-BI einrichten, müssen Sie genau darauf achten, wer auf was Zugriff hat. Möglicherweise gibt es in Ihrem Data-Science- oder IT-Team eine Person, deren Hauptaufgabe es ist, die Benutzerberechtigungen zu überprüfen. Ist es das wert?

Lösung

Nun, Sie können immer noch in Erwägung ziehen, eine sichere (Daten)Zone zu finden, in der Sie nicht zu viel von Ihren Daten preisgeben, indem Sie Ihren Benutzern ein „Datenkinderzimmer“ anbieten. Das können Berichte sein, die die Benutzer täglich abrufen müssen und die nur geringe Variationen zulassen, z. B. Zeiträume, Produktgruppen, Postleitzahlen usw.

Das Problem der Lizenzkosten wird dadurch allerdings nicht gelöst. 

Sicherheitsprobleme können mit einigen Tricks beseitigt werden, z. B. durch das Hinzufügen von Feldern zu den Datensätzen in der Datenbank, die die Berechtigungsstufe angeben und dann mit dem Benutzer abgeglichen werden, der beim BI-Tool angemeldet ist, um unbefugten Zugriff zu verhindern. Dieses Verfahren wird von Salesforce Einstein Analytics verwendet und wird als Sicherheitsprädikate (Security Predicates) bezeichnet.

Fazit

Sie haben vielleicht bemerkt, dass wir nicht die größten Fans von Self-Service-BI sind. Wir legen großen Wert auf analytische Fähigkeiten und sind der Meinung, dass Sie für die Durchführung von Geschäftsanalysen eine hochqualifizierte Person benötigen. Kontaktieren Sie JCFINCH, um Ihre Bedürfnisse zu besprechen.

Links

Dieser Artikel wurde von zwei bestehenden Blogbeiträgen inspiriert. Einige der in diesen Artikeln angesprochenen Themen erschienen uns nicht relevant, daher haben wir eine eigene Zusammenstellung der Vor- und Nachteile von Self-Service-BI erstellt, die Sie kennen sollten.

• Vorteile und Risiken von Self-Service Analytics von Kaushik Pal, TechAlpine, für KDNuggets
• Fünf Nachteile von Self-Service-BI von Matthew Gierc für TDWI