
Self-Service BI & Analytics
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Content
- Cover
- Über den Autor
- Titel
- Impressum
- Geleitwort
- Inhaltsübersicht
- Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- Acht Thesen zur Einordnung von Self-Service BI & Analytics
- These Nr. 1 - Ohne Datenzugang kein Self-Service
- These Nr. 2 - Self-Service ist keine Frage von Tools
- These Nr. 3 - Self-Service benötigt Datenkompetenz
- These Nr. 4 - Self-Service ist ein strategischer Prozess, kein geschlossenes Konstrukt
- These Nr. 5 - Self-Service folgt als Teil der Datenstrategie immer der Unternehmensstrategie
- These Nr. 6 - Self-Service ist nicht möglich ohne eine Kultur der Transparenz und offenen Kommunikation
- These Nr. 7 - Ohne Regeln (Governance) kein effektives Self-Service
- These Nr. 8 - Self-Service ist immer vorhanden
- Teil I Grundlagen
- 2 Self-Service im Kontext von Datenmanagement
- 2.1 Self-Service?!
- 2.2 Data-Management-Quadranten als Positionierungshilfe
- 2.2.1 Push-Pull-Achse
- 2.2.2 Opportunistische vs. systematische Entwicklung
- 2.2.3 Die vier Quadranten
- 2.2.4 Wie sich Self-Service positionieren lässt
- 2.3 Grad der BI-Anwender-Interaktivität
- 2.3.1 Dimensionen der BI-Anwender-Interaktivität
- 2.3.2 Beispiele verschiedener Abstufungen der BI-Anwender-Interaktivität
- 2.3.3 Data-Management-Quadranten und der Grad der BI-Anwender-Interaktivität
- 2.4 Ein Definitionsversuch
- Teil II Planung von Self-Service
- 3 Erwartungsmanagement im Self-Service
- 3.1 Inhaltliche Leitplanke im Self-Service
- 3.2 Stabilität und Robustheit von Self-Service-Lösungen
- 3.2.1 Verantwortlichkeiten
- 3.2.2 Change Management in der Datenmodellierung
- 3.3 Einbettung in eine unternehmensweite Datenkultur
- 3.4 Fazit
- 4 Agilität und Self-Service: Warum das eine zum anderen führt
- 4.1 Agilität
- 4.1.1 Grundgedanken eines prägenden Konzepts
- 4.1.2 Agile Vorgehensweisen in der Softwareentwicklung
- 4.2 Agilität in der Business Intelligence
- 4.3 Das agile Unternehmen
- 4.3.1 Agile Leadership
- 4.3.2 Agile Transformation
- 4.4 Durchgängig agil: Skalierungsansätze
- 4.5 Agile Organisationsentwicklung
- 4.6 Self-Service als notwendige Voraussetzung
- 4.7 Fazit
- 5 Organisation und Rollen im Self-Service
- 5.1 Funktionen von BI-Organisationen
- 5.1.1 BICC als zentrales Element
- 5.1.2 Einordnung eines BICC
- 5.2 Fachanwender im Self-Service
- 5.2.1 Rollenunterscheidung nach Datenversorger und Datennutzer
- 5.2.2 Datenkompetenz und Informationsbedarf als wichtige Kriterien
- 5.2.3 Modelle zur Unterscheidung von Rollen
- 5.3 Praktischer Exkurs am Beispiel Tableau
- 5.4 Aspekte bei der Einführung neuer Rollen
- 5.5 Fazit
- 6 Business und Self-Service: die Anforderungen der Fachbereiche
- 6.1 Fachbereiche als Schlüssel für gute Self-Service-Planung
- 6.1.1 Hürden zwischen Fach- und Analytics-Bereiche
- 6.1.2 Aufgaben und Arbeitsweise der Analytics-Abteilungen
- 6.1.3 Aufgaben und Arbeitsweise der Fachbereiche
- 6.1.4 Wertschöpfung der Fachbereiche aus Self-Service
- 6.2 Anforderungen für erfolgreiche Implementierung von Self-Service aus Sicht der Fachbereiche
- 6.2.1 Anforderungen
- 6.2.2 Die richtigen Fragen stellen: Ziele und Verwendungszweck
- 6.2.3 Datenqualität
- 6.2.4 Zugang zu Self-Service-Anwendungen
- 6.2.5 Operationalisierung
- 6.3 Fazit
- 7 Self-Service Governance
- 7.1 Planung von Self-Service Governance
- 7.2 Organisation
- 7.3 Prozesse
- 7.4 Qualität
- Teil III Implementierung von Self-Service
- 8 Data Governance ermöglicht Self-Service Analytics
- 8.1 Was ist Data Governance eigentlich?
- 8.2 Data Governance als »Enabler« für Self-Service-Analytics
- 8.2.1 Data-Governance-Rollen und -Verantwortlichkeiten
- 8.2.2 Data Governance in Geschäftsprozessen
- 8.2.3 Datenmodelle
- 8.2.4 Technologien in Data Governance
- 8.2.5 Datenkatalog im Self-Service Analytics
- 8.2.6 Datenzugangsmanagement für Self-Service-Analytics
- 8.2.7 Datenqualitätsmanagement und Self-Service-Analytics
- 8.3 Data-Governance-Verantwortlichkeit von Self-Service-Analytics-Nutzern
- 8.4 Fazit
- 9 Toolauswahl im Self-Service
- 9.1 Wie relevant sind Tools im Self-Service?
- 9.1.1 Es ist nicht alles wichtig
- 9.1.2 Sollten wir über Tools sprechen?
- 9.1.3 Ohne Tools geht es nicht
- 9.1.4 Tools allein lösen keine Probleme
- 9.2 Was braucht Self-Service?
- 9.2.1 Erfolgsfaktoren und Entstehung
- 9.2.2 Warum reicht Excel nicht aus?
- 9.2.3 Toolauswahlprozesse passen nicht zu Self-Service
- 9.3 Tools und Self-Service in der Praxis
- 9.3.1 Einsatz von Tools im Self-Service
- 9.3.2 Self-Service-Architektur
- 9.3.3 Macht die Cloud einen Unterschied?
- 9.3.4 Stufenweiser Ansatz
- 9.3.5 Proof of Concept statt Softwareauswahl
- 9.4 Fazit: Softwareauswahl anders denken
- 10 Implementierung von Self-Service-Lösungen
- 10.1 Warum ist die Entwicklung im Self-Service anders?
- 10.1.1 Self-Service-Entwicklung erfordert Denken in MVPs
- 10.1.2 Experten im Self-Service: Abgrenzung und Begriffsklärung
- 10.1.3 Wenn unfertige Lösungen zum Standard werden
- 10.1.4 Probleme von BI-Verantwortlichen im Self-Service
- 10.2 Entwicklungsorganisation im Self-Service-Umfeld
- 10.2.1 Was wir von agilen Projekten lernen können: Nutzen-Dimensionen
- 10.2.2 Unterschiedliche Entwicklungsstufen von Datenprodukten
- 10.2.3 Der Lebenszyklus einer Self-Service-Analytics-Lösung während ihrer Entwicklung
- 10.2.4 Analytics-Lösungen sind Produkte und keine Projekte
- 10.3 Erfahrungen aus einem Self-Service-Projekt im Mittelstand
- 10.3.1 Überblick und Projektziele
- 10.3.2 Besonderheiten von Self-Service Analytics in der HoGa-Branche
- 10.3.3 Agiler Ansatz im BI-Projekt
- 10.3.4 Projektstart und Priorisierung
- 10.3.5 Architektur und Software
- 10.3.6 Von der Idee bis zur Umsetzung
- 10.3.7 Iterative Vorgehensweise und Skalierung
- 10.3.8 Erfolgsfaktoren und Gelerntes aus dem Projekt
- 10.4 Funktioniert die Theorie in der Praxis?
- 10.4.1 Regelbetrieb im dynamischen Umfeld
- 10.4.2 Aktive Kommunikation der verschiedenen Aufgaben
- 10.4.3 Transparente Verteilung der Aufgaben und Ressourcen
- 10.4.4 Organisationsweite Priorisierung
- 10.5 Was können wir für die Priorisierung der Entwicklung im Self-Service lernen?
- Teil IV Organisation von Self-Service
- 11 Technische Schulden bei Self-Service-Datenlösungen
- 11.1 Überblick über technische Schulden
- 11.1.1 Was sind technische Schulden?
- 11.1.2 Arten technischer Schulden
- 11.1.3 Auswirkungen technischer Schulden
- 11.1.4 Entstehung technischer Schulden
- 11.1.5 Ausprägung technischer Schulden
- 11.1.6 Technische Schulden und Self-Service
- 11.2 Notwendigkeit und Probleme
- 11.2.1 Wann lohnt sich die Aufnahme technischer Schulden?
- 11.2.2 Folgen technischer Schulden
- 11.2.3 Unvermeidbarkeit und Notwendigkeit der Behandlung
- 11.3 Strategien gegen technische Schulden
- 11.3.1 Reduzieren der technischen Schulden
- 11.3.2 Umgang mit unbewussten technischen Schulden
- 11.3.3 Nachträgliche Behebung der technischen Schulden
- 11.3.4 Mehrstufige Lösungen als Strategie
- 11.4 Erkennen, Messen und Priorisieren
- 11.4.1 Präventive Folgeabschätzung
- 11.4.2 Möglichkeiten und Grenzen der laufenden Messung
- 11.5 Beispiele: Möglicher Lebenszyklus von Datenlösungen
- 11.5.1 Von der Excel-Lösung zum Managed Self-Service
- 11.5.2 Fehler bei der Ablösung eines veralteten BI-Werkzeugs
- 11.6 Fazit: Was bei technischen Schulden zu beachten ist
- 12 Communitys als Treiber von Self-Service-Organisationen
- 12.1 Einleitung
- 12.2 Einführung in BI-Communitys
- 12.2.1 BI-Communitys in der Praxis
- 12.2.2 Ziele und Aufgaben
- 12.2.3 Erfolgsfaktoren
- 12.3 Umsetzung einer BI-Community im Unternehmen
- 12.3.1 Community Leads
- 12.3.2 Teilnehmer
- 12.3.3 Organisation
- 12.3.4 Inhalte
- 12.3.5 Werkzeuge zur Unterstützung
- 12.3.6 Praxisbeispiel
- 12.4 Fazit
- 13 Mitarbeiterausbildung und Datenkompetenz
- 13.1 Bedeutung der Mitarbeiterausbildung im Self-Service
- 13.2 Abgrenzung von Data Literacy und Toolkompetenz
- 13.3 Zielgruppen der Mitarbeiterausbildung
- 13.4 Identifikation von Zielgruppen in einer Organisation
- 13.5 Zielsetzung und Vorgehen bei der Mitarbeiterausbildung
- 13.6 Rollentypen und deren Strukturierung
- 13.7 Aufgabenverteilung der Rollen
- 13.8 Entwicklungspfade der Rollentypen
- 13.9 Praktische Umsetzung
- 14 Etablieren einer Self-Service-Kultur
- 14.1 Was ist eigentlich eine Self-Service-BI-Kultur?
- 14.2 Die Relevanz einer Self-Service-Kultur und wie sie zur datengetriebenen Entscheidungsfindung beiträgt?
- 14.2.1 Rolle der Mitarbeiter
- 14.2.2 Bedeutung der Führungskräfte
- 14.2.3 Revision von Prozessen und Technologien
- 14.2.4 Kontinuierliche Überwachung und Anpassung
- 14.3 Resilienz durch Self-Service Business Intelligence
- 14.4 Herausforderungen bei der Etablierung einer Self-Service-BI-Kultur
- 14.4.1 Kulturelle und organisatorische Herausforderungen zeigen sich in der Kommunikation
- 14.4.2 Die unendliche Welt der technischen Herausforderungen
- 14.4.3 Bildungsherausforderungen: Förderung der Datenkompetenz
- 14.5 Mittel und Wege zur Etablierung einer Self-Service-BI-Kultur
- 14.5.1 Eine datengesteuerte Kultur beginnt an der (ganz) oberen Spitze
- 14.5.2 Arbeiten Sie mit Leuchtturmprojekten und sprechen Sie darüber
- 14.5.3 Daten als Teil des Teams denken
- 14.5.4 Quantifizieren Sie die Unsicherheit!
- 14.5.5 Lassen Sie Daten für sich arbeiten
- 14.5.6 Seien Sie bereit, Flexibilität gegen Konsistenz einzutauschen - zumindest auf kurze Sicht
- 14.6 Fazit: Egal was sie tun, tun Sie es auch!
- 15 Epilog
- Anhang
- A Autoren
- B Literatur
- Fußnoten
- Index
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