Erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen Business-Nutzern Zugang zu verlässlichen Erkenntnissen für tägliche datengestützte Entscheidungen verschafft.
Blaise Radley
Editorial Strategist
Workday
Unternehmen haben Zugang zu mehr Daten als jemals zuvor – doch das Potenzial bleibt im Alltag ungenutzt. Laut einer Studie des MIT nutzen im Schnitt nur 28 % der Mitarbeitenden regelmäßig die Unternehmensdatenbestände, einschließlich Informationen zu Kunden, Abläufen, Performance und Kosten.
Oft besteht das Problem nicht darin, dass die Mitarbeitenden bei ihrer Arbeit keine Daten nutzen wollen, sondern darin, dass sie dafür auf spezialisierte Teams oder langwierige Anfrageprozesse angewiesen sind. Wer die Mitarbeitenden auf Antworten warten müssen, verpassen sie möglicherweise den richtigen Moment zum Handeln.
Selfservice-Analysen bieten Business-Nutzern einen direkteren Weg, Daten zu erkunden und einzusetzen. Mit intuitiven Analyselösungen und einer geeigneten Data Governance können Unternehmen verlässliche Daten im gesamten Unternehmen leichter zugänglich machen und entlasten die Analyseteams zugunsten anspruchsvollerer Aufgaben.
Studie
Selfservice-Analysen sind ein Modell für Unternehmensanalysen, mit dem Anwender Unternehmensdaten eigenständig auswerten und Erkenntnisse gewinnen können. Technische Daten-Expertise ist dafür nicht nötig: Diese Plattformen erleichtern es Mitarbeitenden funktionsübergreifend, geschäftliche Fragen zu beantworten, ohne für jeden Bericht oder jede Analyse auf spezialisierte Teams angewiesen zu sein.
Mit Selfservice-Analyselösungen können Anwender in der Regel:
sich mit zulässigen Datenquellen verbinden und auf relevante Geschäftsinformationen zugreifen
benutzerdefinierte Dashboards, Berichte und Visualisierungen erstellen, die auf geschäftliche Anforderungen zugeschnitten sind
Daten filtern und segmentieren, um bestimmte Gruppen, Perioden oder Funktionen zu analysieren
Drilldowns zu wichtigen Kennzahlen durchführen, um Performance-Treiber zu identifizieren
in natürlicher Sprache Fragen stellen oder Abfragen durchführen
Trends, Muster und Veränderungen erkennen, die möglicherweise Aktionen erfordern
Wichtig: Selfservice-Analysen bedeuten nicht uneingeschränkten Zugriff auf Unternehmensdaten. Über Governance und rollenbasierte Berechtigungen legen Datenteams weiterhin fest, welche Daten verfügbar sind, wie Kennzahlen berechnet werden und wer auf welche Informationen zugreifen darf.
So gewinnen Mitarbeitende mehr Unabhängigkeit, um mit verlässlichen Daten zu arbeiten. Organisationen werden dabei unterstützt, Konsistenz, Sicherheit und Vertrauen in die unternehmensweit genutzten Erkenntnisse zu wahren.
Selfservice-Analysen bringen Daten näher zu den Menschen, die täglich geschäftliche Entscheidungen treffen. Mitarbeitende, die verlässliche Informationen selbst analysieren können, beantworten Fragen im Arbeitsablauf, reagieren schneller auf Erkenntnisse und nutzen Analysen in den eigenen Rollen.
Außerdem können Daten- und Analyseteams ihr Fachwissen dort einsetzen, wo es am meisten gebraucht wird, statt jede Berichtsanfrage oder Routineanalyse selbst zu bearbeiten.
Fünf wesentliche Vorteile von Selfservice-Analysen:
Ihr Team hat vielleicht die besten Daten der Welt, doch das nützt nichts, wenn es nicht auf Ihre Data Warehouses zugreifen kann.
Herkömmliche Analyse-Workflows sorgen für Verzögerungen zwischen einer Frage und der Erkenntnis, die die Antwort liefert. Selfservice-Analysen verkürzen diesen Zyklus, indem sie Mitarbeitenden ermöglichen, verfügbare Daten direkt zu nutzen und Veränderungen zu untersuchen, sobald sie auftreten.
Anstatt jedes Mal, wenn eine Antwort eine neue Frage aufwirft, eine neue Anfrage einzureichen, können Anwender selbst Drilldowns zu relevanten Daten durchführen und die Analyse vorantreiben.
Beispiel: Eine Marketing-Führungskraft stellt fest, dass die Lead-Generierung zur Mitte des Quartals unter dem Ziel liegt. Im Selfservice-Dashboard kann sie sofort die Performance von Kampagnen und Kanälen vergleichen und sehen, wo der Rückgang am deutlichsten ist. In Zusammenarbeit mit dem Team passt sie die Ausgaben vor Ende des Quartals an.
Mehr denn je müssen Führungskräfte in Echtzeit intelligente, datengestützte Entscheidungen treffen. Selfservice-Analysen erleichtern es, Daten in alltägliche geschäftliche Entscheidungen einzubinden. Mitarbeitende können Informationen zu einer konkreten Frage auswerten, anstatt sich auf Annahmen, bisherigen Erfahrungen oder statische Berichte zu verlassen.
Direkter Zugriff auf Daten hilft Teams, über allgemeine Kennzahlen hinauszublicken, um die Ursache eines Ergebnisses zu verstehen und diesen Kontext in Entscheidungen einfließen zu lassen.
Beispiel: Eine HR-Führungskraft sieht, dass die freiwillige Fluktuation gestiegen ist. Statt nur auf diese allgemeine Zahl zu reagieren, analysiert sie die Fluktuation nach Standort, Rolle, Beschäftigungsdauer oder Manager. Dabei entdeckt sie, dass der Anstieg vor allem Mitarbeitende im ersten Jahr betrifft. Diese Erkenntnis liefert dem Unternehmen einen klareren Ausgangspunkt für die Entscheidung, welche Reaktion jetzt angemessen ist.
Direkter Zugriff auf Daten hilft Teams, über allgemeine Kennzahlen hinauszublicken, um die Ursache eines Ergebnisses zu verstehen und diesen Kontext in Entscheidungen einfließen zu lassen.
Analytics- und IT-Teams bringen unverzichtbares Fachwissen in fortgeschrittene Analysen, Datenstrategie, Governance und Infrastruktur ein. Doch wenn dieselben Spezialisten auch für Routine-Reportinganfragen aus dem gesamten Unternehmen zuständig sind, bleibt weniger Kapazität für Aufgaben mit höherer Wertschöpfung.
Mit Selfservice-Analyseplattformen beantworten Business-Nutzer mehr Alltagsfragen eigenständig. Das Fachwissen technischer Anwender bleibt so für Arbeit reserviert, die dieses wirklich erfordert.
Beispiel: In einer Vertriebsorganisation müssen regionale und Account-Führungskräfte regelmäßig Änderungen bei Pipeline, Abschlussquoten und Prognose-Performance auswerten. Mit Selfservice-Analysen können diese Führungskräfte Routinefragen zur Performance selbst beantworten, statt separate Anfragen an das Analytics-Team zu senden.
Analysten können sich dann auf anspruchsvollere Arbeit konzentrieren, etwa darauf, die Treiber von Veränderungen bei der Conversion zu identifizieren oder Modelle für bessere Prognosen zu entwickeln.
Ohne Kontext wirken selbst die besten Daten wenig belastbar. Der regelmäßige Umgang mit Daten gibt Mitarbeitern mehr Sicherheit bei der Nutzung von Analysen. Statt nur einen fertigen Bericht zu erhalten, erkunden Anwender, wie Kennzahlen zusammenhängen, und stellen den vorliegenden Informationen selbstbewusster Fragen.
Mit der Zeit stärkt diese Erfahrung die Datenkompetenz in allen Bereichen, vor allem wenn Teams Selfservice-Lösungen mit Weiterbildung, Governance und klar definierten Kennzahlen kombinieren.
Beispiel: Ein Manager kann mit Selfservice-Analysen zur Überwachung des Budgets seiner Abteilung über die bloße Feststellung hinausgehen, dass die Ausgaben über der Prognose liegen. Indem er Ausgabenmuster im Zeitverlauf untersucht und Ist-Werte mit Prognosen vergleicht, versteht er besser, was die Budgetabweichung treibt, und bringt diesen Kontext in die künftige Planung ein.
Viele geschäftliche Entscheidungen erfordern differenzierten Input aus mehreren Bereichen. Selfservice-Analysen schaffen für Teams eine gemeinsame Grundlage: Verlässliche Daten stehen im gesamten Unternehmen bereit, statt dass jede Gruppe mit eigenen Berichten oder Spreadsheets arbeitet.
Ändern sich die Umstände, greifen Teams erneut auf dieselben Daten zu, gehen neuen Fragen nach und stimmen ihre Reaktion ab, ohne auf den nächsten Reporting-Zyklus zu warten.
Beispiel: Ein Handelsunternehmen verzeichnet unerwartet eine steigende Nachfrage nach einem Produkt. Der Vertrieb sieht, wo die Nachfrage wächst, das Team für Abläufe prüft die Bestandsverwaltung und das Finanzteam schätzt anhand gemeinsamer Daten die möglichen Auswirkungen auf den Ertrag ab. Da jedes Team die für seine Rolle relevanten Informationen auswerten kann, lässt sich die Reaktion abstimmen, solange sich die Chance noch entwickelt.
Selfservice-Analysen bringen verlässliche Informationen näher an die Menschen, die täglich Entscheidungen treffen.
Je mehr Daten Unternehmen erzeugen, desto mehr hängt ihr Wert davon ab, ob Mitarbeiter sie tatsächlich nutzen können. Selfservice-Analysen bringen verlässliche Informationen näher an die Menschen, die täglich Entscheidungen treffen. So können sie handeln, solange die Erkenntnis noch relevant ist.
Durch teamweite Datenexploration lassen sich Unternehmensanalysen zudem besser skalieren. Business-Nutzer beantworten Routinefragen und erstellen Berichte selbst, während sich Datenteams auf Arbeit konzentrieren, die tieferes Fachwissen verlangt, von fortgeschrittener Analyse bis zur Governance.
Damit Selfservice-Analysen funktionieren, braucht ein Unternehmen eine starke datengestützte Kultur. Mit verlässlichen Daten, klarer Governance und benutzerfreundlichen Drag-and-drop-Oberflächen, die speziell für weniger technikaffine Anwender entwickelt wurden, wird Business Intelligence zur Selbstverständlichkeit.
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Studie
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