Self-Service Business Intelligence und Data Governance: eine Frage der Balance
Self-Service hat viele Vorteile, da Nutzer unkompliziert auf Daten zugreifen und mit ihnen arbeiten können - ohne auf die IT angewiesen zu sein. Aber bleibt dabei die Data Governance auf der Strecke?
Der Self-Service-Ansatz ergänzt und erweitert die „traditionelle“ Business Intelligence, indem er Benutzern die Möglichkeit gibt, eigenständig auf Daten zuzugreifen, Analysen durchzuführen, Daten zu ergänzen und zu kombinieren sowie die Analyse-Ergebnisse in Dashboards oder Reports darzustellen - ohne dafür auf die Unterstützung der IT angewiesen zu sein. Aber bleibt dabei möglicherweise die Data Governance auf der Strecke?
In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Entwicklung von Self-Service im BI-Kontext und auf die damit verbundenen Vorteile. Zudem beleuchten wir das vermeintliche Spannungsfeld zu Data Governance. Lässt sich eine ausgewogene Balance zwischen Flexibilität und Kontrolle finden? Und wie adressiert eigentlich die Datenstrategie der Bundesregierung das Thema?
Self-Service im Zeitalter von Datenkultur und Datendemokratisierung
„Fortschritt durch Datennutzung“ – der Titel der Datenstrategie der Bundesregierung könnte nicht klarer zum Ausdruck bringen, welchen Stellenwert Daten in unserer heutigen Gesellschaft haben. Die Bundesregierung wolle eine mutige Datenkultur, die das Teilen von Daten möglich macht, so Volker Wissing, Bundesminister für Digitales und Verkehr. Datenkultur und Datenkompetenz bleiben also das A und O auch bei der Digitalisierung der öffentlichen Verwaltung. Da sich diese Kompetenz vor allen Dingen durch aktives Arbeiten mit Daten entwickelt, ist auch der Zugang zu Daten und damit die sogenannte Datendemokratisierung ein wichtiges Element, das die Umsetzung der Strategie erst ermöglicht. Hier kommt der Self-Service-Gedanke ins Spiel. Denn durch die Bereitstellung von Self-Service-BI-Tools können Benutzer:innen eigenständig auf Daten zugreifen, sie analysieren und daraus Erkenntnisse ableiten. Self-Service fördert das Empowerment der Benutzer:innen, ermöglicht schnellere Reaktionszeiten und schafft eine datenorientierte Kultur in der gesamten Organisation.
Von starr zu flexibel: Gründe für die Entwicklung von Self-Service
Bis dahin war es allerdings ein langer Weg. Denn „klassische“ Business Intelligence-Software war früher meist komplex und konnte daher nur von Spezialisten bedient werden. Fachbereiche mussten für die Bereitstellung von Daten, die Erstellung von Auswertungen etc. also immer mit der IT zusammenarbeiten. Die wenigen Spezialisten, die sich mit dem BI-System auskannten, waren dadurch schnell überlastet und die Erstellung von grafischen Auswertungen, wie Dashboards oder Reports, dauerte lange. Zudem war die IT in der Regel nicht mit den fachlichen Inhalten der Daten vertraut – die Fachabteilungen wiederum kannten die technischen Möglichkeiten für Datenaufbereitung und -analyse nicht oder nur begrenzt.
Die wichtigsten Vorteile von Self-Service-BI
Abhilfe aus diesem Dilemma schafft der Self-Service-BI-Ansatz. Er bietet Anwender:innen Werkzeuge, mit denen sie Daten selbst auswerten und visualisieren können. Und das bringt eine ganze Menge Vorteile:
Schnellere Reaktionszeiten
Benutzer:innen können eigenständig auf Daten zugreifen und sie mit einem BI-Tool analysieren. Das beschleunigt die Reaktionszeiten erheblich, da keine Wartezeiten für Berichtsanfragen, Datenanpassungen etc. mehr bei der IT notwendig sind.
Akzeptanz von BI-Lösungen
Alle Mitarbeiter:innen können selbst auf Daten zugreifen und mit einem BI-Werkzeug eigene Analysen, Dashboards und Reports erstellen. Sie können sich quasi aus erster Hand von den Vorteilen von Business Intelligence überzeugen.
Reduzierte IT-Abhängigkeit
Self-Service BI befreit die IT von der ständigen Anfrageflut nach Berichten und Analysen. Das ermöglicht es den IT-Experten, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren, während die Benutzer:innen ihre eigenen Bedürfnisse erfüllen können.
Förderung von Datenbewusstsein
Self-Service BI ermutigt die Mitarbeitenden, sich intensiver mit Daten auseinanderzusetzen und ein tieferes Verständnis für Prozesse zu entwickeln. Dieses gesteigerte Datenbewusstsein kann zu neuen Erkenntnissen und innovativen Ideen führen.
Datennutzung und Data Governance: zwei Seiten derselben Medaille
Während Self-Service BI viele Vorteile bietet, darf die Kontrolle über die Organisationsdaten nicht vernachlässigt werden. Hier kommt also die Data Governance ins Spiel. Sie umfasst Prozesse, Richtlinien und Technologien, die sicherstellen, dass Daten konsistent, qualitativ hochwertig und sicher sind. Das beinhaltet auch die Verantwortung für definierte Daten, die von verschiedenen Abteilungen und Mitarbeitern verwendet werden. Schließlich könnten Datenschutzverletzungen oder Compliance-Probleme entstehen, wenn Daten in ungeeignete Hände gelangen oder nicht ordnungsgemäß verwendet werden.
Auch in der Datenstrategie der Bundesregierung wird dieses Spannungsfeld thematisiert. So wird etwa in einer Passage die Frage aufgeworfen: „Wie passt der datenschutzrechtliche Grundsatz der Zweckbindung und Datenminimierung oder der effektive Schutz von Geschäftsgeheimnissen und geistigem Eigentum zum erklärten Ziel, mehr Daten zu teilen?“
Gehen Self-Service und Data Governance also überhaupt zusammen?
Self-Service BI und Data Governance: Die Balance machts
Ja – und zwar ganz wunderbar. Die Verbindung von Self-Service BI und Data Governance kann die Vorteile beider Ansätze zusammenbringen und gleichzeitig potenziellen Risiken minimieren.
Einige Schlüsselprinzipien, damit Datennutzung und Self-Service sowie Data Governance gemeinsam funktionieren:
- Klare Richtlinien und Schulungen: Organisationen sollten klare Richtlinien für die Nutzung von Self-Service BI einführen und Schulungen anbieten, um sicherzustellen, dass Mitarbeitende die Datenrichtlinien verstehen und einhalten
- Datenqualitätssicherung: Data Governance-Prozesse sollten sicherstellen, dass die von Mitarbeitenden erstellten Analysen und Berichte auf qualitativ hochwertigen Daten basieren
- Zugriffskontrolle: Durch die Implementierung von Zugriffskontrollen können Organisationen sicherstellen, dass nur autorisierte Mitarbeitende auf bestimmte Daten zugreifen und diese bearbeiten können
- Monitoring und Auditing: Regelmäßiges Monitoring und Auditing der Self-Service BI-Aktivitäten gewährleisten Transparenz und Compliance
- Feedback-Loop: Ein kontinuierlicher Feedback-Loop zwischen der IT-Abteilung, die die Data Governance verwaltet, und den Self-Service BI-Nutzenden ist entscheidend, um die Prozesse und Richtlinien kontinuierlich zu verbessern.
Fazit
Insgesamt trägt Self-Service in der Datenanalyse dazu bei, die Nutzung von Daten in der Organisation zu optimieren, die Effizienz zu steigern und eine datengetriebene Kultur zu fördern. Allerdings darf dabei die Data Governance nicht vernachlässigt werden. Entscheidend ist dabei die richtige Balance, um die Vorteile beider Ansätze auszuschöpfen und die potenziellen Risiken zu minimieren. Wenn Organisationen diese Prinzipien berücksichtigen, können Self-Service BI und Data Governance in einer symbiotischen Beziehung bestehen. Benutzer können flexibel auf Daten zugreifen und mit ihnen arbeiten, während gleichzeitig die Integrität, Sicherheit und Compliance der Daten gewährleistet werden.
