Dank Business Intelligence (BI) können Unternehmensdaten in wertvolle Erkenntnisse umgewandelt werden. Diese allgemeine Definition unterstreicht die zentrale Rolle von BI im Bereich der Datenanalyse. Um BI jedoch erfolgreich für die Entscheidungsfindung zu nutzen, sind zahlreiche Schritte und eine interdisziplinäre Zusammenarbeit erforderlich:

1. Sammlung: Daten müssen aus verschiedenen Quellen gesammelt werden.

2. Speicherung: Daten werden zentral zusammengeführt oder mithilfe einer systematischen Abfrage von Datenquellen bereitgestellt.

3. Aufarbeitung: Durch Säuberung, Strukturierung und Anreicherung wird die Konsistenz und Richtigkeit der Daten sichergestellt.

4. Analyse: Statistische Methoden werden angewendet, um tiefere Erkenntnisse und Muster in den Daten zu entdecken.

5. Visualisierung: Komplexe Analysen müssen in verständliche Visualisierungen umgewandelt werden, die Entscheidungsträger leicht interpretieren können.

Um diese Schritte umzusetzen, ist die Zusammenarbeit von Data Engineers, Data Scientists und Data Analysts notwendig. Je nach Szenario kann eine dieser Rollen mehr Verantwortung übernehmen. Zusätzlich ist eine umfangreiche Tool-Landschaft erforderlich, um die Prozessschritte zu unterstützen. BI umfasst somit ein breites Aufgabengebiet, das interdisziplinäre Zusammenarbeit erfordert und nicht universell anwendbar ist.

Self-Service-BI: Selbstständige Datenanalyse für Unternehmen

Um BI zugänglicher zu machen, sind seit vielen Jahren sogenannte Self-Service Business Intelligence (SSBI)-Tools auf dem Markt. Diese sind heutzutage entscheidend für Unternehmen, die ihre Daten effizient analysieren und nutzen möchten. Dabei hängt die Wahl des richtigen SSBI-Tools stark von den spezifischen Anforderungen und den bereits bestehenden Technologien eines Unternehmens ab. Drei der führenden SSBI-Tools, die oft miteinander verglichen werden, sind Power BI, Tableau und Qlik.

Die 3 bekanntesten Self-Service-BI-Tools

• Power BI von Microsoft ist für seine nahtlose Integration mit anderen Microsoft-Produkten bekannt und bietet eine intuitive Benutzeroberfläche, die auch für Anfänger leicht zu bedienen sind. Somit eignet sich Power BI besonders gut für Unternehmen, die bereits Microsoft-Produkte nutzen und eine kostengünstige Lösung suchen.

• Tableau hat ebenfalls einen klaren Fokus auf einfache Bedienung und ideal für Unternehmen, die anspruchsvolle Visualisierungen benötigen und bereit sind, dafür höhere Kosten in Kauf zu nehmen.

• Die Datenmodellierungsplattform von Qlik, bekannt als Qlik Sense, bietet eine assoziative Datenmodellierung, die es Benutzern ermöglicht, Beziehungen in ihren Daten leicht zu erkennen und zu analysieren.

Die Wahl des richtigen SSBI-Tools hängt stark von den spezifischen Anforderungen und häufig den bestehenden Technologien eines Unternehmens ab. Im Folgenden werden wir tiefer in das Tool Power BI einsteigen und gehen auf das Potenzial, sowie Fragen zur Architektur und Datenmanagement, ein.

Unser Top-Tool Power BI: Effiziente Analysen ohne technische Vorkenntnisse

Mit einem starken Fokus auf Self-Service BI können Endbenutzer mit der Power BI Lösung von Microsoft selbstständig und ohne tiefgehende technische Kenntnisse Datenanalysen durchführen und Berichte erstellen. Dies führt zu einer erheblichen Effizienzsteigerung in Unternehmen. Power Query zählt in Power BI als starkes Werkzeug, um Daten aus verschiedener Datenquellen zu importieren, zu transformieren und zu modellieren. Dies ist besonders nützlich für Anwender, die bereits mit Microsoft Excel vertraut sind. Auch die Erstellung und Veröffentlichung sowie Freigabe der Berichte für Stakeholder könne über den Power BI Service erfolgen. Des Weiteren bietet der Power BI Service mit intelligenten ETL-Strecken eine kontinuierliche Datenaktualisierung und -integration an, um Daten in den Berichten auch ohne manuelle Eingriffe immer auf den neuesten Stand zu bringen.

Für die Berichterstellung gibt es im Power BI Tool eine große Auswahl an integrierten und benutzerdefinierten Visualisierungen, die über den Power BI Marketplace angeboten werden. So können häufig verwendete Berechnungen wie etwa „Laufende Summe“, „Kumulative Summe“, „Vergleich vorheriger/nächster Werte“, „Prozentuale Veränderungen“, „YTD“, etc. ganz einfach mit unterschiedlichen benutzerfreundlichen Möglichkeiten aus visuellen Berechnungen abgebildet werden.

Erweiterte Analysen mit DAX in Power BI

Wem die grundlegenden Funktionen von Power BI für die Analyse- und Berichtsvorhaben nicht ausreichen, bietet die Verwendung von Data Analysis Expressions (DAX) eine hervorragende Möglichkeit, komplexe Berechnungen durchzuführen und detaillierte Datenanalysen zu erstellen, die den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens entsprechen. DAX ist eine leistungsstarke Formelsprache, die speziell für die Arbeit mit Datenmodellen in Power BI, Power Pivot und Analysis Services entwickelt wurde.

DAX erweitert die Möglichkeiten der Power BI erheblich und bietet die Flexibilität, berechnete Spalten, Measures, benutzerdefinierte Filter und Kontexte zu erstellen. So können Unternehmen noch tiefere Einblicke gewinnen und wichtige Erkenntnisse aus ihren Daten ableiten, um die Performance im gesamten Betrieb zu verbessern.

Self-Service-BI bei CarByte

Wir haben Power BI bereits erfolgreich als Reporting Tool bei unseren Kunden integriert, welche von der Anbindung zu verschiedenen Datenquellen wie Jira und Microsoft Dynamics profitieren. Hierzu konnten wir einen eigens entwickelten Database Connector liefern, welcher die Zusammenführung in ein gemeinsames Datenmodell ermöglicht. So können ganz flexibel unterschiedlichste Fragestellungen beantwortet werden.

Gerne beraten wir Sie jederzeit und unverbindlich zu Ihren Self-Service-BI Use Cases!