Wie führe ich eine Strategie für Self-Service BI erfolgreich in mein Unternehmen ein? Im 1. Teil meiner Blog-Serie habe ich mich mit den Grundlagen einer Self-Service-Strategie befasst. Nun möchte ich auf die konkrete Entwicklung einer Self-Service-Strategie sowie den Aufbau einer entsprechenden Data Governance eingehen.
Interviews mit Beteiligten
Wie üblich steht auch beim Thema Self-Service eine umfangreiche Bestandsaufnahme am Anfang jeder Strategieentwicklung. Ausgangspunkt bilden Interviews mit Vertretern der relevanten Interessensgruppen, wie Management, IT und Fachbereiche. Idealerweise werden diese Interviews von einem extern Beauftragten durchgeführt. Das fördert die Ehrlichkeit der Befragten und die Objektivität der Fragenden. Außerdem kann dieser Best Practices und Erfahrungen aus anderen Projekten einbringen.
Im Rahmen der Interviews gilt es zunächst zu klären, was Self-Service BI für die Beteiligten überhaupt bedeutet. Wie sich zeigt, ist das Verständnis des Begriffs nicht immer einheitlich. So liegt bei manch einem der Fokus auf mehr Rechten und Unabhängigkeit der Anwender. Andere sehen darin vor allem eine Entlastung der IT. Aber auch eine schnellere Markteinführung und höhere Agilität werden mit Self-Service in Verbindung gebracht. Daran anknüpfend werden die Ziele des Unternehmens beleuchtet – sprich: Warum ist überhaupt eine Self-Service-Initiative gewünscht? Auch hier können die Schwerpunkte variieren, angefangen bei schnelleren Antworten auf Geschäftsfragen über explorative Analysen großer Datenbestände bis hin zu einer erklärten Unzufriedenheit mit der IT.
Des Weiteren werden die konkreten Anforderungen der Nutzer an die geplante Self-Service-Lösung geklärt. Dabei betrachten die Interviewpartner die bislang vorhandenen Berichte, Dashboards und Tools. Auch die Qualität der bestehenden Daten wird bewertet. Diesen Informationen wird der künftig zu realisierende Business Value gegenübergestellt. Daraus resultieren dann die Fähigkeiten, die der Anwender benötigt. Abschließend müssen noch Fragen zur Finanzierung bzw. dem Sponsoring der Lösung innerhalb des Unternehmens beantwortet werden.
Erstellung eines Strategiepapiers
Die erhobenen Informationen geben detailliert Auskunft über den aktuellen Stand und die Motivationen des Unternehmens in Sachen Self-Service BI. Sie bilden die Basis für die Erstellung eines individuellen Strategiepapiers, das die Ziele präzisiert und daraus konkrete Handlungen ableitet (Abb.).
Zu diesem Zweck definieren die Verantwortlichen einzelne Anwendergruppen hinsichtlich ihres Informationsbedarfs, ihrer Anforderungen sowie der benötigten Kennzahlen. Gleichzeitig werden die unterschiedlichen Anforderungen priorisiert. Vorhandene Self-Service-Tools werden mit Blick auf das benötigte Leistungsspektrum geprüft und gegebenenfalls durch andere ersetzt bzw. ergänzt. Auch über die erforderliche Systemarchitektur sowie Maßnahmen zur Sicherung der Datenqualität gibt das Strategiepapier bereits Auskunft. Nicht zuletzt werden die zugrunde liegenden Prozesse sowie Verantwortungsbereiche festgelegt.
Das Strategie-Papier fungiert somit als Leitlinie für die Einführung und den Betrieb der Self-Service-Lösung. Es beinhaltet nicht nur Ziele und Anforderungen. Ebenso werden Vorgehensweisen, Verantwortlichkeiten und konkrete Maßnahmen zur Umsetzung und weiteren Steuerung der Self-Service-Organisation festgelegt. Das alles entfaltet aber erst seine Wirkung, wenn eine entsprechende Governance hinzukommt, die einen verbindlichen Handlungsrahmen für alle Beteiligten schafft.
Aufbau einer Governance
Bei der Governance handelt es sich um ein feststehendes Regelwerk, das sämtliche Aspekte rund um den Umgang mit Daten definiert. Durch standardisierte Prozesse und Methoden stellt die Governance sicher, dass die Vorgaben der Self-Service-Strategie umgesetzt und eingehalten werden. Gleichzeitig bietet sie eine wichtige Orientierung für die tägliche Arbeit. Damit ist das Regelwerk elementarer Bestandteil des im 1. Teil angesprochenen Kulturwandels hin zur datengetriebenen Organisation.
Dem entsprechend richtet sich die Governance nach den Zielen, die im Rahmen der Strategieentwicklung formuliert wurden. Die Inhalte sind also auch hier individuell zu erarbeiten. So werden die Verantwortlichkeiten für fachliche Aspekte wie auch den operativen, technischen Betrieb noch einmal eindeutig festgelegt. Dazu werden Rollen – wie der Data Owner, der Sicherheitsbeauftragte oder der Lizenzverantwortliche – mit konkreten Aufgaben definiert und einzelnen Personen zugeordnet. Ebenso wird der Anforderungsprozess zwischen Fachbereichen und IT klar geregelt.
Darüber hinaus sind die Datensicherheit und die Datenqualität fester Bestandteil der Governance. Es gilt zu klären, welche Personengruppen auf welche Daten Zugriff haben sollen. Sensible Daten, wie etwa aus dem HR-Bereich, sind von allgemeinen Datenbeständen zu trennen. Hinzu kommen Sicherheitsstandards, wie eine geeignete Verschlüsselung und Protokollierung sowie effektive Virenschutz- und Firewall-Lösungen. Hinsichtlich der Sicherung der Datenqualität in den analytischen Systemen enthält die Governance proaktive Maßnahmen, wie etwa ein geeignetes Master Data Management oder passende Tools für die Datenbereinigung und das Qualitätsmanagement. Abgerundet wird das Regelwerk durch Vorgaben für eine laufende Dokumentation des Informationsangebotes, die allen Beteiligten Überblick und Transparenz verschafft. Nicht zuletzt wird eine Kostenkontrolle sowohl für den Betrieb als auch die Weiterentwicklung der Analysesysteme integriert.
Entscheidend für den Erfolg der Governance ist letztlich die richtige Balance zwischen Analysefreiheit und -beschränkung. Jene hängt nicht unerheblich von der Unternehmensgröße und -struktur ab. So kann beispielsweise den Nutzern in kleineren Unternehmen durchaus mehr Selbstständigkeit und Flexibilität zugestanden werden, da die Datenlandschaft übersichtlicher und einfacher zu kontrollieren ist. Doch auch im größeren Rahmen darf sich der Anwender nicht in seiner Kreativität eingeschränkt fühlen. Vielmehr sollte die Governance mit konsistenten Daten und einheitliche Analyseergebnissen die Nutzerakzeptanz erhöhen und Lust auf die Arbeit mit Daten machen.
Im 3. Teil dieser Blog-Serie erfahren Sie dann, wie Sie den Rollout einer Self-Service-Strategie sowie der Data Governance erfolgreich gestalten.
Kommentare (0)