Was ist Self-Service-BI? Wie es die Datenanalyse erleichtert

Self-Service Business Intelligence (BI) hilft Geschäftsanwendern, Daten zu verstehen.

Geschäftsanwender können jeder sein. Sie haben möglicherweise nicht das technische Wissen oder die Fähigkeiten, um auf Datensätze zuzugreifen und diese zu erkunden. Self-Service-BI befähigt Benutzer, Daten zu nutzen, um die Effizienz und Effektivität ihrer Bemühungen zu optimieren.

Business-Intelligence-Software ermöglicht es Benutzern, einzigartige Visualisierungen von Daten zu erstellen und fundierte Entscheidungen zu treffen, ohne einen Hintergrund in statistischer Analyse, Data Mining oder Datenmanipulation zu haben.

Self-Service-BI hilft Unternehmen, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln und befähigt Benutzer, produktiver und effizienter zu sein. Mit Self-Service-BI können Teams wie Vertrieb, Marketing und HR Datensätze visualisieren, ohne viel Hin und Her, und IT-Abteilungen können sich auf die Verwaltung von Sicherheit, Governance und anderen kritischen Aufgaben konzentrieren. 

Ob traditionelles oder Self-Service-BI, beide haben ein einheitliches Ziel: Unternehmen zu ermöglichen, große Datenmengen zu visualisieren und zu analysieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Analyseplattformen mit Self-Service-Funktionen generieren auch rechtzeitig qualitativ hochwertige Daten für Analysezwecke.

Die Art und Weise, wie Benutzer Self-Service-BI nutzen, kann je nach Anforderungen variieren. Beispielsweise könnte ein Benutzer es verwenden, um Daten zu filtern und anzuordnen, während andere Benutzer Daten aus mehreren Quellen in derselben Umgebung integrieren könnten. Self-Service-BI kann auf die verschiedenen Bedürfnisse der Benutzer eingehen, je nach Art der benötigten Daten und der Analyse, die sie durchführen möchten.

Warum ist Self-Service-BI wichtig?

Die Datenanforderungen moderner Unternehmen sind proportional zum erfassten Datenvolumen gestiegen. Fachleute müssen diese Daten schnell analysieren, um auf sich entwickelnde Markttrends zu reagieren. Die Analyse aktueller Daten hilft ihnen, Erkenntnisse zu gewinnen, die ihnen helfen, ihre Geschäftsabläufe zu ändern.

Traditionell basierte Business Intelligence auf einer zentralen Data-Warehouse-Software oder einem Data Mart. Obwohl diese Systeme in einigen Fällen immer noch gut funktionieren, hat die steigende Nachfrage nach Daten Organisationen dazu ermutigt, zu einem agileren und effizienteren Datenanalyseansatz überzugehen: Self-Service-BI. 

Self-Service-BI bietet die Flexibilität, jederzeit und überall auf Daten zuzugreifen, ohne auf eine IT-Abteilung angewiesen zu sein. Es bietet eine schnelle und benutzerfreundliche Oberfläche, auf der Benutzer Berichte erstellen, Datenvisualisierungen erstellen und ihr Dashboard anpassen können, um bestimmte Datentypen zu verstehen. 

„Alle BI-Plattformen müssen eine Self-Service-Oberfläche aufbauen, um in der heutigen Welt relevant zu bleiben. Geschäftsanwender wollen nicht darauf warten, dass das IT-Team Dashboards für sie erstellt und dann endlos darauf warten, dass das IT-Team bei Bedarf Änderungen vornimmt."

Neerav Parekh
Gründer und CEO, vPhrase Analytics Solutions

Neerav fügte hinzu: „Organisationen wollen, dass ihre Mitarbeiter datengetriebene Entscheidungen treffen, und das ist schwer zu erreichen, es sei denn, Sie geben ihnen die Möglichkeit, Daten direkt zu erkunden. Neue Generationen von BI-Tools nutzen die Kraft der natürlichen Sprachverarbeitung, um Self-Service zu erleichtern. Sie ermöglichen es Benutzern, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und dann auch Antworten in Sprache zu geben, ergänzt durch Diagramme. Diese Benutzerfreundlichkeit hilft, die Zurückhaltung der Geschäftsanwender zu überwinden, sich mit Daten auseinanderzusetzen.“ 

Die Einführung von Self-Service-BI reduziert die Kontrolle der IT über Daten. Dennoch erleichtert es Geschäftsanwendern wie Vertrieb, HR und Marketing die schnelle Nutzung von Daten und die Entscheidungsfindung. IT-Teams haben ihren Fokus von der Erfüllung von Datenanforderungen auf die Aufrechterhaltung von Datensicherheit und Governance verlagert, um die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Daten sicherzustellen.

Huy Nguyen, CTO und Gründer von Holistics Data, sagt: "Eine moderne Datenabteilung sollte wie eine Produktorganisation arbeiten, nicht wie ein Outsourcing-Team. Sie sollten proaktiv daran arbeiten, Geschäftswert hinzuzufügen, anstatt reaktiv zu sein. Sie sollten mit ihren Geschäftspartnern als gleichwertige Denker zusammenarbeiten, anstatt nur als Englisch-zu-SQL-Übersetzer."

"Self-Service-BI-Tools helfen Analysten und Ingenieuren, sich auf wichtigere Aufgaben zu konzentrieren, anstatt Diagramme für nicht-technische Benutzer zu erstellen. Jeder kann seine eigenen Diagramme erstellen, ohne SQL zu schreiben."

Huy Nguyen
Gründer und CTO, Holistics Data

Traditionelle vs. Self-Service-BI

Geschäftsanwender sind bei traditioneller BI auf IT- oder BI-Teams angewiesen. Die BI-Teams führen Abfragen für Geschäftsanwender aus und stellen ihnen Analysen, Berichte und Dashboards basierend auf den Anforderungen der Benutzer zur Verfügung. IT-Teams führen einen Anforderungsprozess durch, um zu verstehen, welche Analysen gefragt sind und welche Dashboards Benutzer benötigen, um fundierte Entscheidungen in ihren Projekten zu treffen.

Andererseits ermöglicht Self-Service-BI Geschäftsanwendern und Analysten, Daten unabhängig zu analysieren und Datenvisualisierungen und Dashboards mit minimaler Beteiligung von IT- oder BI-Teams zu erstellen. Self-Service-BI-Lösungen sind intuitiv und bieten eine benutzerfreundliche Oberfläche, die sowohl für nicht-technische als auch für Power-User geeignet ist.

Für Unternehmen, die gerade erst mit Business Intelligence beginnen oder Berichte auf Abruf benötigen, ist Self-Service-BI eine großartige Option, die einige der oben genannten zusätzlichen Schichten entfernt.

Vorteile von Self-Service-BI

Der größte Vorteil der Verwendung eines Self-Service-Tools ist die relativ niedrige Eintrittsbarriere. Organisationen halten Daten als Grundlage jeder Entscheidung. Self-Service-BI erleichtert es Geschäftsanwendern, auf diese Daten zuzugreifen und sie zu analysieren, um aussagekräftige Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen, ohne dass IT- oder BI-Kenntnisse erforderlich sind. 

Self-Service-BI-Tools bieten umfassenden Datenzugriff und Analysen für Geschäfts- und technische Benutzer. Nachfolgend sind verschiedene weitere Vorteile von Self-Service-BI aufgeführt, die Unternehmen für eine bessere Effizienz, Zusammenarbeit und effektive Entscheidungsfindung nutzen.

Erhöhte Produktivität

Die Daten einer Organisation sind oft über mehrere Abteilungen wie Vertrieb, Marketing, Personalwesen und Finanzen verteilt. Geschäftsanwender benötigen eine integrierte Ansicht dieser Daten, um die gesamten Geschäftsabläufe zu berücksichtigen und entsprechend Entscheidungen zu treffen. 

Self-Service-BI-Tools aggregieren Daten aus verschiedenen Systemen und ermöglichen es Benutzern, darauf zuzugreifen und sie zu analysieren, ohne auf die IT-Abteilung angewiesen zu sein. Benutzer können unabhängig benutzerdefinierte Berichte und Dashboards erstellen, wodurch die IT sich auf wichtigere Operationen konzentrieren kann, um Sicherheit und Daten-Governance zu gewährleisten. Es reduziert die Abhängigkeiten und ermöglicht es sowohl IT-Teams als auch Geschäftsanwendern, sich auf für das Unternehmen wichtige Aufgaben zu konzentrieren, was die Produktivität beider Teams verbessert.

Einzige Quelle der Wahrheit

Self-Service-BI sorgt für Datenkonsistenz über verschiedene Systeme hinweg. Sie erhalten eine einzige Quelle der Wahrheit, um Ihren Entscheidungsprozess zu informieren. Für kleine Unternehmen dienen Tabellenkalkulationen auch diesem Zweck. Aber wenn Sie wachsen, nimmt das Datenvolumen zu, und damit auch die Silos. 

Wenn Sie immer noch Tabellenkalkulationen verwenden, kann dies zu Komplexitäten und Problemen bei der Datenumwandlung auf verschiedenen Maschinen führen. Sie müssten dann die Daten manuell zusammenführen und verstehen. 

Entscheidungsträger verbringen erhebliche Zeit und Mühe damit, Daten manuell aus verschiedenen Systemen zu ziehen, um aussagekräftige Informationen zu erhalten. Self-Service-BI-Systeme arbeiten anders. Sie ermöglichen es Ihnen, Daten zuerst zu kombinieren und benutzerdefinierte Berichte basierend auf Ihren Anforderungen zu erstellen. Entscheidungsträger können ihre Zeit und Mühe darauf verwenden, die aus benutzerdefinierten Berichten gewonnenen Erkenntnisse zu nutzen, anstatt Daten manuell aus Systemen zu ziehen.

Schnelle Datenanalyse 

Self-Service-BI-Software ermöglicht es Benutzern, schnell auf Daten zuzugreifen und sie zu analysieren und notwendige Änderungen in Geschäftsprozessen vorzunehmen. Es hilft ihnen, in einem sich ständig verändernden Markt einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Self-Service Business Intelligence macht Datenanalyse und Entscheidungsfindung mühelos. Benutzer können sich dann mehr auf die Datenanalyse konzentrieren, anstatt ihre wertvolle Zeit damit zu verbringen, mehrere Tabellenkalkulationen zu durchsuchen, um minderwertige Erkenntnisse zu gewinnen.

Fördert die Zusammenarbeit

Self-Service-BI-Software ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierte Dashboards über mehrere Teams hinweg zu teilen, sodass jeder auf dieselben Daten zugreifen kann. Es hilft verschiedenen Interessengruppen, den aktuellen Stand des Geschäfts zu verstehen und die Abläufe zu optimieren.

Entscheidungsträger sind stärker in Projekte investiert, wenn Self-Service-BI sie auf dem gleichen Stand hält, sodass sie ihre Gedanken, Ideen und Vorschläge teilen können. Darüber hinaus führt eine stärkere Zusammenarbeit zu einer schnellen Problemlösung, bei der Benutzer ihre Sichtweise ausdrücken und Probleme als Team angehen können.

Herausforderungen von Self-Service-BI

Die größte Herausforderung von Self-Service-BI besteht darin, dass Visualisierungen und Dashboards aus diesen Tools nur so genau sind wie die des Benutzers, der die Daten abgefragt hat. Deshalb ist es wichtig, diejenigen, die diese Tools regelmäßig verwenden, angemessen zu schulen. Das Beheben ungenauer Berichte bedeutet, Zeit und Ressourcen zu investieren, die das Unternehmen anderswo einsetzen könnte.

Abgesehen davon gibt es einige bemerkenswerte Herausforderungen von Self-Service-BI. 

Sicherheit

Self-Service-BI könnte ein falsches Sicherheitsgefühl erzeugen. Ursprünglich wurde die Einführung von Self-Service-BI von IT-Abteilungen vorangetrieben, um sich von der Durchführung redundanter Aufgaben für andere Teams zu befreien und sich mehr auf kritische IT-Projekte zu konzentrieren. Dies reduziert die Kontrolle der IT-Teams über BI-Daten, die aufgrund des breiteren Datenzugriffs gefährdet sein könnten. 

Datengenauigkeit

Zuverlässige Business Intelligence erfordert qualifizierte und erfahrene Dateningenieure, um Daten zu interpretieren und zu analysieren. Geschäftsanwender können sich im Erstellen von Datenvisualisierungen und Berichten schulen, aber ihr Endergebnis wird nur so gut sein wie ihr Wissen im Bereich. Die Schulung von Geschäftsanwendern zur Nutzung von Self-Service-BI kann schwierig sein, wenn es nicht zu ihren primären Aufgaben gehört.

Manchmal besteht das Risiko inkonsistenter Informationen, wenn mehrere Benutzer an verschiedenen Versionen derselben Daten arbeiten. Solche Risiken können zu oberflächlichen Entscheidungen führen.

Bereitstellung

Die Bereitstellung von Self-Service-BI kann chaotisch sein, wenn BI-Analysten sie nicht überwachen. Es muss eine zentrale Verwaltung geben, die Geschäftseinheiten dabei unterstützt, BI-Lösungen unabhängig bereitzustellen. Ohne Überwachung führt eine unkontrollierte Bereitstellung zu Datensilos, unterschiedlichen BI-Tools und höheren Kosten, was es schwierig macht, richtig zu skalieren.

Unternehmen begegnen diesen Herausforderungen, indem sie ein vertrauenswürdiges Self-Service-BI-Tool einführen, das eine robuste BI-Architektur implementiert und Governance- und Technologiestandards etabliert. Sie können G2-Bewertungen für die besten Analyseplattformen referenzieren, um zu erfahren, was tatsächliche Benutzer an der Software mögen und nicht mögen, und eine fundierte Kaufentscheidung treffen.

Wie man Self-Service-BI-Software auswählt

Bei der Auswahl einer Self-Service-BI-Software für Ihr Unternehmen benötigen Sie klare Erwartungen an die gewünschten Fähigkeiten und Funktionen. Jede Organisation arbeitet anders mit BI, daher ist ihre BI-Strategie auf ihre einzigartigen Bedürfnisse zugeschnitten.

Nachfolgend sind einige Standardparameter aufgeführt, die Ihnen helfen, eine kluge Kaufentscheidung für Ihre Organisation zu treffen.

Implementierung

Suchen Sie nach Software, die Ihr Team einfach implementieren und warten kann. Stellen Sie sicher, dass alle Ihre Datenquellen, wie Data Lakes, Data Warehouses und andere Datenbanken, über direkte Verbindungen mit der BI-Software verbunden werden können. In Abwesenheit einer direkten Verbindung sollte sich Ihre IT- und BI-Abteilung einbringen, um eine benutzerdefinierte Verbindung herzustellen. 

Berücksichtigen Sie die Zeit, die für die Implementierung der Software benötigt wird. Sie können Bewertungen und Dokumentationen durchsuchen, um eine Vorstellung von der Zeit zu bekommen, die benötigt wird, um ein Dashboard nach dem Kauf der Softwarelizenz zu erstellen.

Benutzerfreundlichkeit

Self-Service-BI-Tools sollten eine intuitive Benutzeroberfläche bieten und nicht-technischen Benutzern helfen, Daten zu verstehen. Überprüfen Sie, wie einfach es ist, Verbindungen zu neuen Datenquellen herzustellen und Geschäftsanwender unabhängig zu verwalten. 

Stellen Sie sicher, dass Benutzer ohne Vorkenntnisse in strukturierter Abfragesprache (SQL) Daten abfragen und Datenvisualisierungen oder Dashboards erstellen können. Bestätigen Sie, dass diese Dashboards einfach zu teilen sind und die Zusammenarbeit erleichtern.

Kosten

Sie sollten nach dem Kauf von Self-Service-BI-Tools eine erhebliche Kapitalrendite (ROI) erzielen. Stellen Sie sicher, dass die Softwarelösung flexible Preisgestaltung bietet, die Teams unterschiedlicher Größe entspricht. Vermeiden Sie es, langfristige Verträge mit dem Anbieter zu unterzeichnen. Wenn Ihr Unternehmen wächst, können sich Ihre Bedürfnisse und Erwartungen an die BI-Plattform ändern. 

Skalierbarkeit

Ihre Self-Service-BI-Software sollte mit Ihrem wachsenden Unternehmen skalieren. Überprüfen Sie, ob die Software benutzerdefinierte Tabellen und Schemata erstellen kann, um sich an Ihre Geschäftsanforderungen anzupassen. Schema  Stellen Sie sicher, dass Sie die Kontrolle darüber haben, wer Zugriff auf bestimmte Datentypen erhält. Wenn Sie skalieren, ist es wichtig, die Kontrolle und Governance aufrechtzuerhalten, um die Datensicherheit zu unterstützen. 

Basierend auf den oben genannten Parametern treffen Sie Ihre Entscheidung, eine Self-Service-BI-Software zu kaufen, die am besten zu den Bedürfnissen Ihres Unternehmens passt.

Top 5 Analyseplattformen mit Self-Service-Funktionen

Analyseplattformen, auch bekannt als Business-Intelligence-Plattformen, helfen Unternehmen, mit umsetzbaren Erkenntnissen zu strategisieren, die aus der Aufnahme, Organisation und Analyse von Daten gewonnen werden. Analysten, Datenwissenschaftler und andere Geschäftsinteressierte verwenden diese Software, um die Geschäftsleistung zu verstehen und optimale Entscheidungen zu treffen.

Um in die Liste der Self-Service-Analyseplattformen aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

• Datenaufnahme-, Integrations- und Vorbereitungsfunktionen bieten
• Daten aus verschiedenen Quellen wie Datei-Uploads, Datenbankabfragen und App-Konnektoren beziehen
• Self-Service-Funktionen zum Erstellen von Berichten und Datenvisualisierungen bereitstellen
• Interne Analyseanwendungen erstellen und bereitstellen

*Diese Liste basiert auf G2-Daten, die am 20. Dezember 2021 gesammelt wurden. Einige Bewertungen wurden möglicherweise zur Klarheit bearbeitet.

1. Tableau Desktop

Tableau Desktop ermöglicht es Benutzern, sich mit Daten vor Ort oder in der Cloud zu verbinden – sei es Big Data, eine SQL-Datenbank, eine Tabellenkalkulation oder Cloud-Apps wie Google Analytics und Salesforce. Es ermöglicht einen einheitlichen Zugriff auf unterschiedliche Daten, die über ein Unternehmen verteilt sind.

Was Benutzer mögen:

„Tableau ist eines der besten Tools, die uns zur Verfügung stehen. Die Menge und Komplexität der Daten, die ich über Tableau sammeln kann, ist unübertroffen. Ich benutze Tableau fast jeden Tag, um Daten über meine Konten zu sammeln, und es ermöglicht mir, den Zeitraum für die Daten auszuwählen.“

- Tableau Desktop Review, Connor S.

Was Benutzer nicht mögen:

„Es hat eine steile Lernkurve, bei der die richtigen Fähigkeiten wirklich wichtig sind. Ich würde es nicht für Ungeübte empfehlen. Es erfordert ein vollständiges Datenbriefing, damit man sich nicht in all den verfügbaren Optionen verliert. Wenn man in der Online-Version arbeitet, kann es auch ziemlich langsam sein – etwas, woran wir arbeiten.“

- Tableau Desktop Review, Abe B.

2. Qlik Sense

Qlik Sense bietet moderne Analysen, die Benutzer auf allen Fähigkeitsstufen befähigen, Erkenntnisse zu gewinnen und Maßnahmen zu ergreifen, wenn es darauf ankommt. Es ermöglicht Benutzern, flexible und interaktive Visualisierungen zu erstellen, die zu sinnvollen Entscheidungen führen.

Was Benutzer mögen:

„Dieses Produkt hat viele Funktionen und der Self-Service macht es einfach, die Informationen schnell zu erhalten. Interaktive Dashboards sind ein weiterer Vorteil, den Unternehmen nutzen können, um Entscheidungen zu treffen. Suchbasierte visuelle Analysetypen ermöglichen es Benutzern, Erkenntnisse mit dem Insight Advisor zu generieren, der automatisch Visualisierungen generiert, um Korrelationen und Clusterdiagramme zu steuern.“

- Qlik Sense Review, David M. 

Was Benutzer nicht mögen:

„Qlik hat kein öffentliches Portal, auf dem jeder seine Projekte veröffentlichen kann, sodass ich meine Dashboards nicht teilen und auf andere Projekte zugreifen kann. Ich denke, es wäre der beste Weg, um die Techniken zu verbessern, um Daten besser zu lösen und zu nutzen.“

- Qlik Sense Review, Pedro B.

3. Looker

Looker ist eine Business-Intelligence-Software und Big-Data-Analyseplattform, die Benutzern hilft, Echtzeit-Geschäftsanalysen zu erkunden, zu analysieren und zu teilen. Es hilft Teams, Dashboards in Echtzeit für eine tiefgehende und konsistente Analyse zu erstellen, was die Berichterstattung verbessert.

Was Benutzer mögen:

„Looker ist so konzipiert, dass es nahtlos mit Standard-Software-Engineering-Praktiken funktioniert. Es findet ein gutes Gleichgewicht, da man seine Dashboards vollständig aus der Quelle erstellen kann, aber man kann auch Dashboards interaktiv erstellen und bearbeiten. Looker ist hochgradig konfigurierbar und anpassbar, sodass man, was auch immer man tun muss, es wahrscheinlich tun kann.“

- Looker Review, Paul T.

Was Benutzer nicht mögen:

„Einige benutzerdefinierte Abfragen, die in SQL einfach zu erstellen sind, sind in Looker kompliziert. Wir lösen dieses Problem, indem wir Ansichten und Tabellen in unserer Datenbank erstellen; jedoch, wenn man viele komplexe und benutzerdefinierte Abfragen hat, kann es eine Weile dauern, sie alle zu bewältigen.

Es gibt einige ausstehende kosmetische Probleme und erweiterte Funktionen, die uns fehlen, aber das letzte Mal, als wir nachgesehen haben, war das Entwicklungsteam darüber informiert und arbeitete daran.“

- Looker Review, Francisco V.

4. Microsoft Power BI Desktop

Microsoft Power BI Desktop hilft Benutzern, Zeit zu sparen und die Datenvorbereitung mit Modellierungswerkzeugen zu erleichtern. Es ermöglicht Teams, tiefer in Daten einzutauchen und Muster zu finden, die sie sonst möglicherweise übersehen hätten, was zu umsetzbaren Erkenntnissen führt.

Was Benutzer mögen:

„Ich habe viele Visualisierungs- und Analysetools verwendet, aber Microsoft Power BI Desktop sticht hervor. Es bietet fast die gleichen oder mehr Funktionen wie andere Tools, aber mit einer viel einfacheren Benutzeroberfläche. Da ich in einem Telekommunikationsunternehmen arbeite, umfasst meine tägliche Arbeit die Arbeit mit statistischen Daten, Analysen und Visualisierungen – und Microsoft Power BI Desktop bietet diese Funktionalität.“

- Microsoft Power BI Desktop Review, Adnan A.

Was Benutzer nicht mögen:

„Die Software entwickelt ständig ihre Funktionen weiter und Schulungsorientierung würde aktive Benutzer wie uns bereichern. Schulungen wären für alle Arten von Geschäftsanwendern von Vorteil, um mit neuen Funktionen und Features immer wieder auf dem Laufenden zu bleiben.“

- Microsoft Power BI Desktop Review, Shrinkhala S.

5. Domo

Domo ermöglicht es Benutzern, sich mit jeder Datenquelle zu verbinden und alle Daten in einer einheitlichen Ansicht zusammenzuführen. Es bietet Analysen, die zu handlungsbasierten Maßnahmen führen – und dabei Sicherheit und Kontrolle aufrechterhalten.

Was Benutzer mögen:

„Domo hilft uns, Daten aus anderen Tools zu sammeln und sie in derselben Umgebung zu verwalten. Wir verwenden es, um unser CRM, Datenbanken zu speisen und fundierte Entscheidungen basierend auf den Berichten zu treffen, die es bietet. Die Benutzeroberfläche ist ziemlich intuitiv und der Kundenservice war reaktionsschnell, wenn wir ihn brauchten.“

- Domo Review, Brad M.

Was Benutzer nicht mögen:

„Es ist in einigen Bereichen extrem kompliziert und die Schritt-für-Schritt-Anleitungen zeigen nicht alles. Ich wünschte, es gäbe eine Chat-Option, um mit einem Spezialisten zu sprechen, wenn wir jemanden brauchen, der uns bei der Erstellung unserer Arbeit hilft.“

- Domo Review, Nicole W. 

Bewegen Sie sich in Richtung besserer Zugänglichkeit

Adoptieren Sie Self-Service-BI-Software und befähigen Sie Geschäftsanwender, Daten zu verstehen. Dies wird die Reibung reduzieren, die nicht-technische Benutzer beim Zugriff auf und der Analyse von Daten erleben, und ihre Abhängigkeit von IT- und BI-Teams minimieren. 

Dies ermöglicht es IT-Abteilungen, sich auf kritische IT- und Sicherheitsaufgaben zu konzentrieren, was für alle eine Win-Win-Situation darstellt. Der Datenanalyseprozess beschleunigt sich mit Self-Service-BI, sodass Sie aktuelle Erkenntnisse nutzen und einen Wettbewerbsvorteil erlangen können. 

Erfahren Sie mehr über Datenvisualisierungssoftware, um Geschäftsmetriken zu verfolgen und die Unternehmensleistung besser zu verstehen.