Self-Service-Datenerfassung: Wenn Analyse und Datenerfassung zusammenwachsen
Self-Service-Datenerfassung erweitert klassische Business Intelligence um die Möglichkeit, Daten direkt im Analyseprozess zu erfassen, zu ergänzen und weiterzuentwickeln. Dadurch wachsen Datenerfassung, Analyse und kollaboratives Arbeiten zu einem durchgängigen Prozess zusammen. Die Wege von der Fragestellung bis zur fundierten Entscheidung werden kürzer. Wir zeigen, wie Self-Service-Datenerfassung Analyseprozesse sinnvoll erweitert.
Häufig wird erst während der Datenanalyse deutlich, welche Informationen für eine fundierte Bewertung oder Entscheidung noch fehlen. Eine Information muss ergänzt, ein Datensatz aktualisiert oder eine neue Bewertung vorgenommen werden. Statt die Daten direkt weiterzuentwickeln, beginnt in vielen Organisationen ein umständlicher Prozess: Informationen werden in Excel-Dateien oder anderen Anwendungen gepflegt, zwischen Fachbereichen abgestimmt und anschließend wieder in die Analyse übernommen. Das kostet Zeit, schafft Medienbrüche und verzögert fundierte Entscheidungen.
Genau hier setzt disy Cadenza an. Daten erfassen, analysieren, visualisieren und teilen – dafür wurde die Software von Grund auf als Self-Service-Plattform entwickelt. Fachanwender:innen können eigenständig mit Daten arbeiten und sie weiterentwickeln, neue Fragestellungen beantworten und Erkenntnisse gewinnen, ohne für jede Anpassung oder Auswertung auf die Unterstützung der IT angewiesen zu sein.
Der faktische Nutzen liegt auf der Hand: Entscheidungen können schneller, flexibler und näher an den fachlichen Anforderungen getroffen werden. Gleichzeitig sorgen zentrale Governance- und Sicherheitsregeln, Berechtigungen und Qualitätsmechanismen dafür, dass die notwendige Kontrolle jederzeit erhalten bleibt.
Wenn über Self-Service gesprochen wird, stehen meist Analyse und Visualisierung im Mittelpunkt. Ein Bereich wird dabei häufig unterschätzt: die Datenerfassung. Dabei eröffnet gerade die Verbindung von Datenerfassung und Business Intelligence völlig neue Möglichkeiten für datenbasiertes Arbeiten. Daten werden dort erfasst, gepflegt und weiterentwickelt, wo sie später auch analysiert werden; und das nahtlos und ohne Umweg über externe Werkzeuge.
Datenerfassung kennt jede Organisation, aber meist nur bis zu einem bestimmten Punkt
Datenerfassung ist nichts Neues. Informationen werden täglich erfasst, importiert oder gepflegt, beispielsweise über Formulare, Tabellen, Fachverfahren oder Schnittstellen.
Typischerweise beginnt Datenerfassung bei der Primärdatenerfassung: Mitarbeitende erfassen Informationen, die anschließend in Berichten, Dashboards oder Analysen genutzt werden. Zwischen Datenerfassung und Datenauswertung besteht dabei häufig eine klare Trennung.
Diejenigen, die Daten erfassen, analysieren sie später oft nicht selbst. Umgekehrt arbeiten viele Analyst:innen und Fachverantwortliche mit den Daten, ohne sie verändern oder ergänzen zu können. Dieses Vorgehen funktioniert, stößt jedoch schnell an Grenzen, wenn neue Fragestellungen entstehen.
Neue Fragen brauchen mehr als fertige Daten
Wer Daten analysiert, kennt die Situation: Während einer Auswertung fehlen Informationen, Datensätze müssen ergänzt oder Bewertungen angepasst werden. Statt diese Änderungen direkt vorzunehmen, muss der Analyseprozess häufig unterbrochen werden. Daten werden in anderen Systemen oder Excel bearbeitet und anschließend zurückgeführt oder verbleiben dauerhaft außerhalb der zentralen Datenplattform. Das führt zu Medienbrüchen, doppelter Datenhaltung und unnötigem Abstimmungsaufwand. Nicht selten wird dafür sogar Unterstützung durch die IT benötigt.
Dabei entstehen viele wertvolle Informationen genau während der Analyse. Warum also sollten Fachanwender:innen Daten nur auswerten, aber nicht auch erfassen oder ergänzen dürfen? Genau hier setzt unser Ansatz moderner Self-Service-Datenerfassung an.
Daten direkt im Dashboard pflegen
Datenerfassung als Teil der Analyse
Mit disy Cadenza endet Self-Service nicht bei Dashboards und Visualisierungen. Datenerfassung wird zum integralen Bestandteil des Analyseprozesses.
Daten können nicht nur ausgewertet, sondern bei Bedarf direkt ergänzt, bearbeitet oder angereichert werden. Ein typisches Beispiel ist die sogenannte Writeback-Tabelle in disy Cadenza. Sie ermöglicht es, Daten direkt im Dashboard zu pflegen. Dabei können Datensätze bearbeitet, ergänzt oder gelöscht werden. Dropdown-Auswahlen, Validierungen während der Eingabe und Funktionen zur Serienerfassung unterstützen hierbei eine effiziente und qualitativ hochwertige Datenpflege.
Typische Einsatzbereiche sind beispielsweise die Pflege von Listen oder die Statusverfolgung im Projekt-Controlling. Statt Informationen in separaten Excel-Dateien oder anderen Werkzeugen zu pflegen, werden sie direkt in disy Cadenza erfasst und stehen unmittelbar für Analysen, Dashboards und weitere Fachprozesse zur Verfügung. Das reduziert Medienbrüche, vermeidet redundante Datenhaltung und schafft eine einheitliche Datenbasis. So entstehen kürzere Wege zwischen Fragestellung, Datennutzung und Erkenntnisgewinn.
Datenerfassung umfasst dabei weit mehr als das Ausfüllen von Formularen:
Eigene Daten importieren
Daten mit bestehenden Informationen verknüpfen
Informationen ergänzen oder korrigieren
Daten bewerten und klassifizieren
Geodaten erfassen, bearbeiten und löschen
Ergebnisse gemeinsam weiterentwickeln und teilen
Besonders bei räumlichen Fragestellungen eröffnet Self-Service-Datenerfassung zusätzliche Möglichkeiten. Neben klassischen Fachdaten können auch Geodaten verwaltet werden. So lassen sich beispielsweise Standorte, Objekte oder fachliche Geometrien unmittelbar im Arbeitsprozess pflegen und anschließend direkt für Karten, Analysen und Auswertungen nutzen. Dadurch stehen sowohl Sach- als auch Geodaten ohne zusätzliche Verarbeitungsschritte unmittelbar für räumliche Analysen bereit.
Vom Erfassen zum Experimentieren: Das Analyselabor
Besonders spannend wird dieser Ansatz im sogenannten Analyselabor. Dabei handelt es sich nicht um ein eigenes Werkzeug in disy Cadenza, sondern um einen geschützten Arbeitsbereich für exploratives Arbeiten mit Daten, den sich Anwender:innen selbst schaffen können. Beispielsweise durch das Anlegen von Kopien bestehender Inhalte. In diesem geschützten Umfeld lassen sich eigene Daten importieren, bestehende Daten erweitern und neue Fragestellungen untersuchen, ohne kuratierte Unternehmensdaten oder Produktivsysteme zu verändern.
Der Begriff Labor ist dabei bewusst gewählt: Wie in einem echten Labor können Nutzer:innen experimentieren, Hypothesen prüfen und unterschiedliche Szenarien durchspielen. Gleichzeitig sorgen klare Regeln und Sicherheitsmechanismen dafür, dass die Kontrolle jederzeit erhalten bleibt. So entsteht ein sicherer Raum für neue Ideen und neue Erkenntnisse, ohne Risiken für den zentralen Datenbestand. Fachanwender:innen können Daten damit direkt im Analyseprozess weiterentwickeln, ohne sie zunächst in externe Werkzeuge exportieren zu müssen. Gleichzeitig bleiben die kuratierten Datenbestände jederzeit geschützt und nachvollziehbar.
Arbeiten im Analyselabor
Was wäre, wenn …?
Ein typisches Beispiel sind Planungs- und Entscheidungsszenarien.
Stellen wir uns ein Dashboard vor, das den Fortschritt von Projekten, Budgets oder strategischen Zielen zeigt.
Während der Analyse entstehen neue Fragen:
- Was passiert, wenn zusätzliche Mittel bereitgestellt werden?
- Welche Auswirkungen hätte eine höhere Priorisierung bestimmter Maßnahmen?
- Wie verändert sich die Zielerreichung mit zusätzlichen Ressourcen?
Im klassischen Vorgehen müssten entsprechende Daten oft zunächst außerhalb des Analysewerkzeugs vorbereitet werden. Im Analyselabor können Fachanwender:innen solche Annahmen direkt testen. Kritische Projekte lassen sich kennzeichnen, Datensätze ergänzen oder Eingangsparameter gezielt verändern. Die Auswirkungen werden unmittelbar in Dashboards und Auswertungen sichtbar. So können verschiedene Szenarien eigenständig bewertet und fundierte Entscheidungen auf Basis aktueller Daten vorbereitet werden. Datenerfassung wird dadurch zu einem aktiven Werkzeug für Planung und Steuerung.
Datenerfassung flexibel in unterschiedliche Arbeitsprozesse integrieren
Die Stärke des Ansatzes liegt darin, dass Datenerfassung nicht an einen bestimmten Anwendungsfall gebunden ist.
Die gleichen Werkzeuge können in ganz unterschiedlichen Prozessen eingesetzt werden:
- bei der klassischen Primärdatenerfassung,
- bei der Pflege und Ergänzung bestehender Daten,
- im Projektcontrolling,
- bei Planungs- und Szenarioanalysen,
- bei der Geodatenerfassung,
- oder bei der Ablösung bestehender Fachanwendungen.
Dabei reicht das Spektrum von einfachen Tabellen und Low-Code-Formularen bis hin zu individuell entwickelten Fachanwendungen mit komplexen Erfassungslogiken, Validierungen, Benutzerführung sowie Rollen- und Rechtekonzepten. Unabhängig vom gewählten Ansatz stehen die Daten unmittelbar für Analysen und weitere Fachprozesse zur Verfügung.
Daten können in disy Cadenza beispielsweise direkt in Tabellen bearbeitet, Zeilen ergänzt oder gelöscht und Eingaben über Dropdown-Listen und Prüfregeln abgesichert werden.
So viel Freiheit wie möglich, so viel Kontrolle wie nötig
Damit Self-Service-Datenerfassung funktioniert, braucht es die richtige Balance zwischen Flexibilität und Governance.
Deshalb setzt disy Cadenza auf kontrollierte Freiheit:
- Berechtigungen und Rollen steuern den Zugriff auf Daten.
- Produktivdaten bleiben geschützt.
- Validierungen sichern die Datenqualität.
- Analysebereiche ermöglichen Experimente ohne Risiken für zentrale Datenbestände.
So können Fachbereiche eigenständig arbeiten, ohne dass Daten-Wildwuchs entsteht.
Datenerfassung neu gedacht
Self-Service-Kreislauf
Datenerfassung ist heute weit mehr als das Eingeben und Bearbeiten von Informationen. Mit disy Cadenza wird sie zum integralen Bestandteil moderner Business Intelligence. Datenerfassung, Analyse und Datenprozesse wachsen zu einem durchgängigen Arbeitsprozess zusammen. Fachbereiche arbeiten dabei direkt auf einer zentralen, kontrollierten Datenbasis – von der Datenerfassung über die Analyse bis zur fundierten Entscheidung.
So können Sie Daten aktiv erfassen, weiterentwickeln und unmittelbar für ihre Arbeitsprozesse einsetzen. Analyseprozesse werden beschleunigt, neue Erkenntnisse schneller gewonnen und datenbasierte Entscheidungen einfacher vorbereitet. Gleichzeitig bleiben Datenqualität, Nachvollziehbarkeit und Governance über den gesamten Prozess hinweg erhalten.
Oder anders gesagt: Datenerfassung endet nicht mehr dort, wo Analyse beginnt – sie wird Teil davon.
