Social BI bietet einen pragmatischen Ansatz um Big Data sinnvoll im Unternehmen einzusetzen
Soziale Netzwerke decken fast jeden Aspekt des modernen Lebens ab, sowohl privat als auch geschäftlich. Es beinhaltet das Teilen und die soziale Interaktion, ob man nun Informationen über ein kürzlich stattgefundenes Familienereignis sendet, ein Bild veröffentlicht, Meinungen bei der Arbeit einholt oder für ein neues Produkt wirbt. Die Vorteile eines sozialen Netzwerks, sind die laufend aktuellen und meist relevanten Informationen, die einem Nutzer präsentiert werden.
Früher tauschten sich Teammitglieder und Mitarbeiter in der Cafeteria oder in unendlichen Meetings aus. Content-Management-Systeme (CMS) und Online-Meeting-Software förderten die Zusammenarbeit und den Austausch und halfen Geschäftsanwendern, Dokumente zu prüfen und zu editieren und gemeinsam an Projekten zu arbeiten. Und so ist es nicht verwunderlich, dass die heutigen Geschäftsanwender, die gleiche Kapazität für die gemeinsame Nutzung und Zusammenarbeit in einem Social-Business-Intelligence-Tool erwarten.
Warum Social BI vor allem den Endanwendern und nicht nur der IT-Abteilung hilft
Trockene Berichte und restriktive Dashboards, dienen in den meisten Fällen nicht mehr dem Zweck, des Unternehmens oder seiner Benutzer. Getrieben von der steigenden Nachfrage nach Self-Service-BI-Tools und gemeinsam genutzten Ressourcen wie z.B. Wissen muss Business Intelligence, die Funktion eines Social Networks unterstützen, um relevant zu bleiben und weiterhin einen nachhaltigen Wert für Nutzer und das Unternehmen zu schaffen.
Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Ihre Benutzer soziale Interaktion und Zusammenarbeit in ihrem Unternehmen betreiben und Daten und Analysen in Berichten oder in Key-Performance-Indicators (KPIs) Dashboards diskutieren, bewerten und kommentieren können – eine Art „Facebook für Datenanalysen“- Ansatz für Business Intelligence.
Cloud Analytics kann Unternehmen helfen schnell zu analysieren
Die Einführung von Self-Service-Analytics, Plug-and-Play-Predictive-Analytics und intelligenter Datenvisualisierung in der Cloud unterstützen Geschäftsanwender dabei, anspruchsvolle Tools und Algorithmen in einer benutzerfreundlichen Umgebung einzusetzen und dabei die Datenflexibilität und -aktualität laufend zu verbessern. Fachanwender können ihr eigenes Domänen- und rollenspezifisches Wissen in die Datenanalyse mit einbringen. Die Verfügbarkeit und der Zugriff auf solide Daten und die kreative, prägnante Berichterstattung mit flexiblen Datenfreigaben, führen zu einer verbesserten Benutzerakzeptanz und dem Entstehen der „populären“ Citizen Data Scientist Mentalität, für leicht umsetzbare Berichtstechniken und einfach verständlichen Datenpräsentation.
Benutzer können eine bestimmte Datenquelle, einen bestimmten Bericht oder ein bestimmtes Dashboard annotieren und im Team diskutieren. Datenagilität und -zugänglichkeit sind dabei nicht dasselbe wie 100% qualitativ hochwertige Daten, die von Analysten oder IT-Ressourcen erzeugt werden. Für viele Geschäftsanwendungen ist die gemeinsame Datenaufbereitung genau das Richtige, um aktuelle, solide Informationen zu erhalten und Analysen durchzuführen, damit gute Entscheidungen getroffen werden können.
100% Datengenauigkeit zu welchem Preis?
Wo und wann eine 100-prozentige Genauigkeit erforderlich ist, können weitere Recherchen und Berichte mit Hilfe qualifizierter Ressourcen und ETL- oder Data-Warehouse-Techniken beauftragt werden. Für alles andere ist die Self-Service-Datenaufbereitung eine großartige Möglichkeit, Datenanalyse- und Business-Intelligence-Tools gemeinsam zu nutzen, zu bewerten und zu popularisieren. Mit Social BI kann ein unmittelbarer Return-on-Investment (ROI) für das Unternehmen erzielt werden.
Geschäftsanwender können die „Selbstbedienungsdatenaufbereitung“ in einer „Social-Networking“-Umgebung nutzen und bewerten. Die gemeinsame Verwendung von kommentierten Kennzahlen ermöglicht den nahtlosen Austausch von Informationen. Die Verantwortlichkeit und die entscheidende Interaktion zwischen den Team-Mitgliedern verbessert sich. Ihre Benutzer sehen sich keine trockenen, statischen Berichte in einer isolierten Umgebung an. Stattdessen können sie zusammenarbeiten und auf der Arbeit anderer Mitarbeiter aufbauen, um damit das beste Ergebnis zu erzielen.
Die gemeinsame Nutzung und Bewertung von Kennzahlen veranschaulicht die Art von Daten und Berichten, die am einfachsten zu verstehen sind, siehe Smart Data. Also die Auswertungen, die Mitarbeiter am nützlichsten finden um einen unmittelbaren Mehrwert für das Unternehmen zu liefern.
Social BI fördert die Zusammenarbeit über mehrere Abteilungen
Das durch Social BI verbesserte Verständnis in der Datenanalyse und der Datenpopularität kann auch IT-Mitarbeitern und Führungskräften dabei helfen, einen tieferen Einblick in die Prozesse der Endanwender zu gewinnen um zu erfahren, welche zusätzlichen Ressourcen die beste Unterstützung bieten können. Dieses Feedback hilft der Organisation bei der Planung zusätzlicher Analyseverfahren, Berichterstellung, Datenintegration, Datenzertifizierung sowie ETL- und DWH-Konfiguration, Bereinigung und im Ressourcenmanagement.
Dieser Ansatz ermöglicht der Organisation, Ressourcen auszubalancieren und die Datenqualität gegenüber der Datenpopularität zu messen und zu verwalten, so dass der soziale Aspekt der Datenanalyse Hand in Hand arbeiten kann, um Datenagilität und Datenqualität sicherzustellen.
