Der Umstieg in die Cloud sollte alles verändern: schnellerer Datenzugriff, geringerer Aufwand, unbegrenzte Skalierbarkeit. Doch für viele Unternehmen hat die Cloud-Migration nicht automatisch zu besseren Geschäftsergebnissen geführt. Warum? Weil Daten in der Cloud nicht dasselbe sind wie nutzbare, vertrauenswürdige und handlungsrelevante Daten.
Laut TDWI-Studie 2025 hat Self-Service Analytics weiterhin die oberste Priorität für Analyse-Führungskräfte, auch wenn immer mehr Unternehmen Cloud-Datenplattformen einführen. Dennoch bleiben Herausforderungen bestehen: isolierte Systeme, geringe Datenkompetenz, schlechte Governance und eine Diskrepanz zwischen Tools und Benutzer:innen.
Was bremst Self-Service Analytics aus?
Bei Self-Service Analytics geht es nicht nur darum, Beschäftigten Tools in die Hand zu geben. Es geht darum, jeder Person die Daten, Fähigkeiten und den Kontext zu geben, die sie benötigt, um effektive Maßnahmen zu ergreifen. Doch nur 20 % der Unternehmen geben an, dass BI wirklich abteilungsübergreifend demokratisiert ist.
- Viele Geschäftsanwender:innen haben noch immer keinen Zugriff auf die benötigten Daten.
- Die Datenkompetenz ist gering und Trainings sind ungleich verteilt oder nach dem Gießkannenprinzip gestaltet.
- Probleme mit Datenqualität und mangelndem Vertrauen schrecken von einer tiefergehenden Nutzung ab.
- Metadaten sind unvollständig oder fehlen, was die Interpretation der Daten erschwert.
- Unstrukturierte und semistrukturierte Daten bleiben weitgehend unzugänglich.
Wie schaffen Sie eine Grundlage für geregelte Self-Service-Analysen?
Beginnen Sie damit, Ihre Architektur zu überdenken. Entscheidend ist, die Flexibilität für Geschäftsbenutzer:innen mit den Anforderungen der IT-Abteilung in Einklang zu bringen. Eine solide Datengrundlage für Self-Service Analytics sollte Folgendes umfassen:
Zentralisierte Governance mit dezentralem Zugriff. Tools wie Unity Catalog von Databricks bieten zentralisierte Governance, Metadaten-Management und Datenherkunfts-Nachverfolgung über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg.
Föderierter Zugriff auf alle Datenquellen. Anstatt all Ihre Daten zu verschieben, ermöglichen Plattformen wie Databricks eine föderierte Governance und das Abfragen von Daten, wo auch immer sie sich befinden.
Low-Code-Zugriff über vertrauenswürdige Schnittstellen. Alteryx stellt eine Verbindung zu verwalteten Datenebenen wie Unity Catalog her und überträgt die Analyselogik auf die Datenplattform, sodass die Daten an Ort und Stelle bleiben und Benutzer:innen gleichzeitig die Möglichkeit erhalten, sie zu erkunden.
Mit diesem Stack können Geschäftsanwender:innen über ein vertrautes Tool auf Daten zugreifen und diese analysieren, während die IT-Abteilung die Kontrolle über Datenzugriff, Prüfbarkeit und Leistung behält.
Praxisbeispiele aus Einzelhandel und Finanzen
Betrachten wir eine globale Einzelhandelsmarke, die täglich Tausende von Kundenbewertungen in verschiedenen Sprachen erhält. Mithilfe von Alteryx und Databricks erstellte das Unternehmen einen geregelten Workflow, der ...
- Bewertungen ins Englische übersetzt
- Sentiment-Analyse und Themenmodellierung anwendet
- Erkenntnisse für jedes Produkt und jede Region zusammenfasst
- Umsätze basierend auf der Kundenstimmung prognostiziert
Da die gesamte Datenvorbereitung, Analyse und Modellbewertung innerhalb der Databricks-Umgebung mit Unity Catalog Governance erfolgt, können sowohl IT- als auch Geschäftsteams den Ergebnissen vertrauen. Dashboards lassen sich in Databricks oder externen Tools wie Tableau und Power BI erstellen.
In der Finanzabteilung erforderte der Monatsabschluss traditionell tagelange manuelle Tabellenkalkulation. Durch die Konsolidierung der Tabellen in einem gesteuerten Lakehouse und den Einsatz von Alteryx zur Erstellung wiederholbarer Workflows dauert ein Prozess, der zuvor Wochen in Anspruch nahm, heute nur noch wenige Stunden. Das Beste daran? Geschäftsbenutzer:innen steuern die Workflows, aber die Daten bleiben verwaltet und überprüfbar.
Dieser Ansatz schafft zudem die Voraussetzungen für KI im Unternehmensmaßstab. Mit Plattformen wie Alteryx und Databricks können Unternehmen ...
- GenAI-Modelle mit gesteuerten, angereicherten Daten aus dem Data Lakehouse speisen
- Marketing-Teams die Arbeit mit natürlichen Spracheingaben ermöglichen, während der Zugriff der Modelle kontrolliert bleibt
- Prüfpfade und Datenherkunft für jede KI-gestützte Erkenntnis erstellen
Wie geht es weiter?
Die Cloud war nur der erste Schritt. Wenn Sie möchten, dass Ihre Daten für Ihr Unternehmen arbeiten, ist es an der Zeit:
- Verbinden Sie Ihre Cloud-Datenplattformen mit geregelten Zugriffsebenen.
- Statten Sie Geschäftsanwender:innen mit Low-Code-Tools aus, die Governance respektieren.
- Passen Sie Ihre Bemühungen zur Datenkompetenz je nach Rolle und Verantwortung an.
- Stimmen Sie Analytics Governance und Data Governance aufeinander ab (dieser Punkt sollte nicht unterschätzt werden).
Self-Service ohne Richtlinien schafft Chaos. Governance ohne Zugang hemmt Innovation. Die gute Nachricht ist, dass Unternehmen beides haben können.
Anmerkung der Redaktion: Der Inhalt dieses Blogbeitrags basiert auf Informationen aus einem Webinar , das von Alteryx, TDWI, Databricks und Capitalize Analytics präsentiert wurde.