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Self-Service-Analyselösungen - Analysen aus dem Automaten
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Gastartikel - Robert Schmitz, Qlik

5 Funktionalitäten von Self-Service-Analysen

Erfüllt Ihre BI-Lösung sowohl die IT-Anforderungen als auch die des Fachbereichs?

Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, in dem alle Mitarbeiter auf Daten zugreifen können, wenn sie diese für ihre Arbeit benötigen. Niemand muss den Umweg über die IT-Abteilung nehmen. Jeder kann im Augenblick der Entscheidungsfindung zu neuen Einsichten gelangen und relevante Daten genauer prüfen. So sieht ein datenbasiertes Unternehmen aus und in dessen Mittelpunkt steht eine Lösung für Self-Service-Analysen! Diese ermöglicht das Zusammenspiel zwischen Anwendern, Prozessen und Technologien zur Gewinnung von Einblicken in Daten.

Da der Markt für Self-Service-Analyselösungen wächst, sollten Sie auf einige der wichtigsten Funktionalitäten achten, um sicherzugehen, dass die Lösung sowohl die Anforderungen der IT als auch die des Fachbereichs erfüllt.

Doch wie wählen Sie die passende Lösung für Ihr Unternehmen aus? Lesen Sie weiter und erfahren Sie, wie die richtige Lösung für Self-Service-Analysen alle Anforderungen Ihres Unternehmens erfüllen und zu besseren Geschäftsentscheidungen führen kann.

Fünf entscheidende Funktionalitäten von Lösungen für Self-Service-Analysen:

1. Ein Gleichgewicht zwischen Governance und pünktlicher und präziser Entscheidungsfindung schaffen

IT-Anforderungen: Datenqualität steuern 

Anforderungen des Fachbereichs: Konzentration auf Datenerkenntnisse ohne Bedenken in puncto Datenzuverlässigkeit

Das IT-Team ist für die Governance verantwortlich, die einen entscheidenden Teil bei der Schaffung einer vertrauenswürdigen Datenbasis für die Analyse bildet. Governance kann die Anwender jedoch frustrieren, wenn diese sie daran hindert, die für Entscheidungen benötigten Antworten zu erhalten.

Suchen Sie nach einer Lösung, die der IT die Einhaltung der Qualitätskontrolle erlaubt, ohne Fachanwender an der Nutzung und Analyse von Daten zu hindern. Regulierte Daten und Ausdrucksbibliotheken ermöglichen es jedem, auf derselben vertrauenswürdigen Grundlage zu arbeiten.

2. Mehrere Datenquellen mühelos integrieren

IT-Anforderungen: Überprüfte, genehmigte Datenquellen schnell einbringen

Anforderungen des Fachbereichs: Verbindungen in Daten verstehen

Tatsache ist, dass Daten in ganz unterschiedlichen Systemen existieren. Eine Lösung für Self-Service-Analysen sollte über eine umfassende, standardmäßig enthaltene Datenintegrationsebene verfügen. Sie sollte es der IT ermöglichen, überprüfte und genehmigte Datenquellen schnell einzubringen, um einen Backlog bei Datenanfragen zu beseitigen.

Suchen Sie nach einer Lösung mit einer Engine für assoziative In-Memory-Datenindizierung , die den Anwendern ermöglicht, Beziehungen in den Daten zu sehen – ganz gleich, wie komplex diese sind.

3. Datenerkenntnisse schnell mit Beteiligten teilen

IT-Anforderungen: Daten organisieren und verwalten

Fachanwender-Anforderungen: Ihre detaillierten Erkenntnisse für Geschäftsentscheidungen einbringen

Jede Lösung für Self-Service-Analysen sollte die IT Daten verwalten lassen, während Fachanwender auf organisierte Weise Ideen teilen können. Ein Modell gemeinsam genutzter Bibliotheken ermöglicht es Business-Analysten und Fachanwendern beispielsweise, vorgefertigte und regulierte Datenmodelle, Visualisierungen und Arbeitsblätter für Analysen zu nutzen.

Suchen Sie nach einer Lösung, die es den Anwendern erlaubt, ihre eigenen Inhalte zu Apps hinzuzufügen und diese mit anderen zu teilen.

4. Auf Anforderung Apps und Berichte erstellen

IT-Anforderungen: Reduzierter Zeitaufwand für die Erstellung benutzerdefinierter Apps und Berichte

Fachanwender-Anforderungen: Erstellung eigener Apps und Berichte ohne IT-Engpässe

Eine Lösung für Self-Service-Analysen sollte Anwender Apps entwickeln lassen, die eine tiefere Erkundung des "Warum” hinter den Daten ohne IT-Fachkenntnisse erlauben.

Suchen Sie nach der Möglichkeit des Erstellens, Veröffentlichens und Teilens von Apps und Berichten mit vordefinierten Berechnungen und Metriken. Die Lösung sollte mobil-responsives Design und offene APIs unterstützen, um die Integration von Analysen in Anwendungen und Websites zu unterstützen.

5. Ein Team in der mobilen Nutzung unterstützen

IT-Anforderungen: Bei der Förderung der Akzeptanz der Lösung helfen

Fachanwender-Anforderungen: Zugriff auf Analysen, wo immer sie sich im Moment der Entscheidung befinden

Das Arbeiten auf Mobilgeräten ist heutzutage selbstverständlich. Daher muss eine Lösung für Self-Service-Analysen eine Mobil-App bieten, die über eine Touch-Funktion verfügt, intuitiv und konsistent ist – und so ein nahtloses Benutzererlebnis auf allen Geräten bietet.

Moderne Lösungen zur Datenanalyse konzentrieren sich immer mehr auf Fachanwender. Das heißt jedoch nicht, dass die IT ignoriert werden kann oder sollte. Die ideale Lösung für Self-Service-Analysen ist agil und skalierbar und erfüllt so die Anforderungen von IT und Fachbereich.

Möchten Sie mehr erfahren? Lesen Sie das Whitepaper, das die Anforderungen, die Sie in einer Lösung für Self-Service-Analysen benötigen, näher beleuchtet. Oder besuchen Sie Qlik auf dem diesjährigen Visualize YOUR World Event in Mainz, Deutschland, am 18. Oktober 2017.

Robert Schmitz verantwortet als General Manager Central & Eastern Europe den Vertrieb in DACH, Eastern Europe und Russia/CIS bei Qlik.

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