Social Business Intelligence Tools – Die nächste große Sache?

Soziale Netzwerke und Social Media sind allgegenwärtig! Jeder Aspekt des modernen Lebens, privat sowie geschäftlich, 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 oder eine neue Veranstaltung wirbt.

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 bearbeiten und 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.

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 und Wissen muss Business Intelligence nun die Funktion eines Social Networking und Social Media 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, Dashboards oder Key Performance Indicators (KPIs) diskutieren, bewerten und kommentieren können – eine Art “Facebook für Data Analytics”- Ansatz für Business Intelligence.

bi tools verändern den modernen workplace

Die Einführung von Self-Service-Analytics, Plug-and-Play-Predictive-Analyse und intelligente Datenvisualisierung 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 und Können in die Datenanalyse einbringen. Die Verfügbarkeit und der Zugriff auf solide Daten und die kreative, prägnante Berichterstattung und flexiblen Datenfreigabe führen zu einer verbesserten Benutzerakzeptanz und dem Entstehen von “populären” Citizen Data Scientists für leicht umsetzbare Berichtstechniken und einfach verständliche Datenpräsentation.

Benutzer können eine bestimmte Datenquelle, einen bestimmten Bericht oder ein bestimmtes Dashboard annotieren und im Team besprechen. Datenagilität und -zugänglichkeit sind dabei nicht dasselbe wie 100% qualitativ hochwertige Daten, die von Analysten oder IT-Ressourcen erzeugt werden. Aber 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.

Wo und wann eine 100-prozentige Genauigkeit erforderlich ist, können weitere Recherchen und Berichte mit Hilfe qualifizierter Ressourcen und ETL- oder DWH-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 und zeitnah Nutzen um einen unmittelbaren Return-on-Investment für das Unternehmens zu erzielen.

Geschäftsanwender können die Selbstbedienungsdatenaufbereitung in einer “Social-Networking”-Umgebung nutzen, die die Bewertung, gemeinsame Verwendung und Kommentierung von Daten ermöglicht und das Empowerment, die Verantwortlichkeit und die entscheidende Interaktion zwischen den Teammitgliedern verbessert. Ihre Benutzer sehen sich keine trockenen, statischen Berichte mehr in einer isolierten Umgebung an. Stattdessen können sie zusammenarbeiten und auf der Arbeit anderer aufbauen, um damit das beste Ergebnis zu erzielen.

Die gemeinsame Nutzung und Bewertung von Daten veranschaulicht die Art von Daten und Berichten, die am beliebtesten sind. Also die Daten, die die meisten Mitarbeiter am nützlichsten finden und einen Mehrwert für ihr Unternehmen bieten. Das Verständnis des sozialen Aspekts der Datenanalyse und der Datenpopularität kann IT-Mitarbeitern und Führungskräften helfen, einen Einblick in den Wert ihrer Geschäftsanwender zu gewinnen und zu erfahren, welche Tools dem Unternehmen die beste Unterstützung bieten. Dieses Feedback hilft der Organisation bei der Planung zusätzlicher Provisionierung, Berichterstellung, Dashboards, Tools, Datenintegration, Datenzertifizierung sowie ETL- und DWH-Konfiguration, Bereinigung und im Ressourcenmanagement.

Dieser Ansatz ermöglicht es 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 mit dem Qualitätsdatenansatz arbeiten kann, um Datenagilität UND Datenqualität sicherzustellen.

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