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Was unterscheidet Self-Service und das traditionelle BI im produzierenden Gewerbe?

2. Dezember 2021 13:09:59 MEZ / von Matthias Menges

IIoT Selfservice

Die Industrie 4.0 bringt nicht nur völlig neue Möglichkeiten im Bereich des Industrial IoT mit sich, sondern verändert auch die Rolle der IT in den produzierenden Unternehmen. Während im traditionellen Verständnis die IT die durch die entsprechenden Fachbereiche definierten Anforderungen - beispielsweise Datenaggregationen oder Datenvisualisierungen - umsetzt, setzt sich im Bereich der Business Intelligence aktuell immer mehr der Self Service-Ansatz durch. Beim Self-Service stellt die IT-Abteilung einem Fachbereich notwendige Tools zur Verfügung, so dass befähigte Mitarbeiter die Anforderungen selbstständig umsetzen können. In diesem Beitrag erfahren Sie, was Self-Service im Bereich der Business Intelligence bedeutet, welche Vorteile der Ansatz im produzierenden Gewerbe bietet und wie eine endanwenderfreundliche Plattform den Self-Service-Ansatz unterstützen kann.

Erfahren Sie hier:

  • Was Business Intelligence bedeutet
  • Was Self Service ist
  • Wie sich Self Service von traditioneller Business Intelligence unterscheidet
  • Wo die Vorteile liegen
  • Und welche Herausforderungen bei der Einführung zu meistern sind

 

Was bedeutet Business Intelligence?

Der Begriff Business Intelligence, kurz BI, bezeichnet Prozesse oder Verfahrensabläufe, die eine systematische Analyse des eigenen Unternehmens ermöglichen. BI, oder deutsch Geschäftsanalytik, unterstützt Managemententscheidungen durch Sammeln, Auswerten und Visualisieren von Daten. Für die Analyse werden unterschiedliche IT-Systeme und spezialisierte Software eingesetzt. BI soll vor allem Geschäftsprozesse optimieren und die Beziehungen des Unternehmens zu Kunden und Lieferanten verbessern. Vorteile der Geschäftsanalytik liegen in einer deutlich spürbaren Kostenreduzierung, einem geringeren Risiko und erhöhter Wertschöpfung.

 

Was ist der Self-Service Ansatz?

Der Self-Service Ansatz im Bereich der Geschäftsanalytik holt die Datenverarbeitung und -analyse aus den IT-Abteilungen heraus. Durch flexible, intuitiv und einfach zu bedienende IoT-Plattformen sollen Datenanalysen oder Datenvisualisierungen direkt in den Fachabteilungen durchgeführt werden können – und das ohne spezielles IT-Fachwissen.

Der Self Service Ansatz erlaubt allen Mitarbeitern – vom Management bis hin zu den Arbeitern an den Maschinen – die jeweils benötigten, relevanten Prozess- und Geschäftsdaten selbstständig zu generieren. Der Umweg über die IT-Abteilung wird in diesem Bereich überflüssig, Geschäftsentscheidungen sollen schneller getroffen und die Effizienz des gesamten Unternehmens erhöht werden.

 

Die traditionelle Geschäftsanalytik

In der traditionellen BI übernimmt ein spezialisiertes BI-Team oder die IT-Abteilung die Datenverarbeitung und -analyse für die Endanwender in den Fachabteilungen. Hierfür stellen die Fachabteilungen Anfragen für durchzuführende Analysen, die sodann von den Spezialisten in der IT ausgeführt werden. Auch agiert die IT als Dashboard-Editor, stellt also den Fachbereichen „ihre“ Dashboards nach den Vorgaben zusammen.

Sobald ein BI-Projekt durch die IT angenommen wird, was je nach Arbeitsauslastung auch mal mehrere Wochen in Anspruch nehmen kann, bereitet die IT die benötigten Daten vor, extrahiert sie aus den Quellsystemen, transformiert die Daten, bereinigt die Datensätze anschließend und stellt sie in einem Data Warehouse oder ähnlichen Datenspeichern bereit. Erst dann beginnt die eigentliche Analyse und das Design des Dashboards beziehungsweise die Erstellung eines Berichtes, um die Informationen für die Fachabteilungen nutzbar darzustellen.

 

Die traditionelle Geschäftsanalytik

 

Self-Service als Alternative

Der Self-Service Ansatz in der Geschäftsanalytik ermöglicht es prinzipiell allen Mitarbeitern eines Unternehmens, Datenvisualisierungen, Dashboards oder Berichte eigenständig zu generieren. Der Umweg der Datenaufbereitung oder Datenvisualisierung über die IT oder BI-Teams entfällt beim Self Service. Vielmehr ermöglichen intuitiv bedienbare User Interfaces den Umgang mit flexiblen, anwenderfreundlichen IoT-Plattformen – unabhängig von IT-Fachwissen oder einem tieferen Verständnis von Business Intelligence.

Die IT stellt die Infrastruktur bereit, kümmert sich um die Verwaltung der gesammelten Daten und sorgt dafür, dass diese zu den Plattformen transferiert werden. Die eigentliche Nutzung der Daten obliegt dann den Anwendern – also den Mitarbeitern in den Fachabteilungen. Dabei sind moderne IoT-Plattformen so konzipiert, dass sie sowohl den Bedarf von Casual Usern (Anwender, die kein explizites IT-Fachwissen besitzen und die Plattform nur in begrenztem Umfang für kleinere Aufgaben nutzen) als auch die höheren Anforderungen von Power Usern (Anwender, die spezielles Kenntnisse im Umgang mit der Plattform haben) abdecken können.

Self-Service als Alternative

Natürlich setzt auch Self Service ein Training der Anwender voraus – vor allem im Umgang mit den verfügbaren Daten, deren Aufbereitung und Anwendung mit der Plattform. Allerdings genügt hier ein „rudimentäres“ Training! Im Rahmen von Schulungen werden den Anwendern die Bedienung der Plattformen, Besonderheiten in der Bedienung und sonstige Feinheiten näher gebracht. Es werden weder tieferer Kenntnisse in der Datenanalyse noch Fachwissen im Bereich der Datenvisualisierung benötigt noch ist dies Teil der Trainings beziehungsweise Schulungen.

Den Self-Service Ansatz einfach umsetzen: Mit der IIoT-Software da³vid Änderungen im Dashboard per Drag and Drop direkt selbst anpassen. 

 

Welche Vorteile bietet der Self-Service Ansatz einem Unternehmen?

Der deutlich erweiterte Zugang zu verfügbaren Unternehmensdaten und die für alle Fachabteilungen verfügbaren Möglichkeiten der Datenanalyse bringen gleich mehrere Vorteile für Unternehmen mit:

  • Schnellere Datenanalyse: Self-Service verschiebt die Analysearbeiten von den BI-Experten hin zu den Endanwendern. Dies beschleunigt unternehmensinterne Prozesse – denn wenn die Endanwender Daten eigenständig analysieren, können Entscheidungen schneller getroffen und auf Ereignisse aller Art zeitnaher reagiert werden.

  • Optimierte Nutzung der IT-Ressourcen: Der Self-Service-Ansatz entlastet IT-Abteilungen oder BI-Spezialisten von Routinearbeiten rund um die Aufbereitung und Visualisierung von Daten. Dadurch bleibt den Profis mehr Zeit für die Bearbeitung komplexer Aufgaben.

  • Wettbewerbsvorteile: Je mehr Daten unternehmensintern analysiert werden, desto schneller können Entscheidungen getroffen werden. Und dies nicht nur streng hierarchisch, sondern extrem agil und flexibel. Gerade in den noch weitestgehend klassisch denkenden, produzierenden Unternehmen stellt die erhöhte Agilität einen echten Wettbewerbsvorteil dar!

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Welche Herausforderungen gilt es zu meistern, wenn Self-Service-Plattformen in einem Unternehmen implementiert werden sollen?

Natürlich bringt auch der Self-Service-Ansatz einige Hürden und Stolpersteine mit, die einem Erfolg bei der Einführung und Umsetzung im Wege stehen können. Bevor eine IoT-Plattform in ein Unternehmen implementiert wird, sollten folgende Herausforderungen bekannt sein – und entsprechende Maßnahmen getroffen werden, um mögliche Nachteile bereits im Vorfeld aus dem Weg zu schaffen:

  • Mangelnde Akzeptanz in der Entscheidungsebene: Der Self-Service-Ansatz ermöglicht schnelle Entscheidungen – und benötigt hierfür nicht mehr unbedingt das Ok der Managementebene. Dies kann zu Widerstand in den leitenden Abteilungen sorgen, wenn diese lieber weiterhin Geschäftsentscheidungen treffen möchten, die auf ihrem eigenen Fachwissen, der gesammelten Erfahrung und Intuition beruhen.

    Auch Endanwender in den Fachabteilungen können den Self-Service-Plattformen schnell den Rücken zudrehen – nämlich genau dann, wenn die Plattformen nicht intuitiv, einfach und anwenderfreundlich bedienbar sind.

  • Datensicherheit: Self-Service bedeutet auch immer einen deutlich ausgeweiteten Zugriff auf Unternehmensdaten. In Unternehmen ohne strenge Sicherheitsmaßnahmen und effizienten Richtlinien für den Umgang mit sensiblen Daten kann IoT-Plattform schnell zu einer Schwachstelle in der IT Security werden.

  • Ungenaue Analyseergebnisse: Der Self-Service ist nicht zentralisiert aufgebaut und nicht rund um die Uhr durch die IT-Abteilung oder BI-Experten betreut. Dadurch besteht die Möglichkeit, dass unvollständige Datensätze von den Anwendern verarbeitet werden, Fehler in den Daten nicht entdeckt und korrigiert werden oder unterschiedliche Anwender mit unterschiedlichen Versionen der gleichen Datensätze arbeiten. Dies kann zu falschen Ergebnissen in der Analyse und somit auch zu falschen Entscheidungen führen.

 

Fazit

Mit dem Self-Service Ansatz werden Daten unternehmensweit nutzbar – und das ohne Vorbereitung durch die IT. Moderne Plattformen erlauben es auch technisch unerfahrenen Mitarbeitern, schnell, einfach und „auf Knopfdruck“ Berichte, Visualisierungen oder Analysen zu erstellen. Ebenso mühelos können befähigte Mitarbeiter aller Fachabteilungen zum Dashboard-Editor werden und so alle Daten, die für eine Entscheidungsfindung notwendig sind, in Eigenregie generieren und den Kollegen zur Verfügung stellen. Durch den Self-Service Ansatz entfällt der teils langwierige Umweg über die IT-Abteilungen oder BI-Spezialisten, was zu schnelleren Entscheidungen und somit dem entscheidenden Wettbewerbsvorteil führen kann.

Das Industrial IoT im Rahmen der Industrie 4.0 ist durch die enorme Masse an Daten, die täglich durch vernetzte Maschinen und Anlagen produziert wird, optimal geeignet für den Self-Service. Es kommt jedoch stark auf eine möglichst anwenderfreundliche, intuitiv bedienbare und flexibel auf den Bedarf der einzelnen Abteilungen hin anpassbare IoT-Plattform an, ob Self-Service im Unternehmen angenommen wird. Die Vorteile liegen klar auf der Hand, während die Hürden, die bei einer Implementation in ein Unternehmen auftreten können, mit ausreichend Planung im Vorfeld recht einfach aus dem Weg geräumt werden können.

 

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Tags: Orientierung Industrie 4.0

Matthias Menges

Verfasst von Matthias Menges