Die nächste Generation datengetriebener Unternehmensentscheidungen: : KI als Treiber von Self-Service Business Intelligence und Analytics

Basierend auf dem Beitrag von Sebastian Moll und Gabriel Alain Fechir-Oertel:Die Evolution hin zur nächsten Generation datengetriebener Unternehmensentscheidungen revolutioniert die klassische Aufgabenverteilung zwischen IT und Fachbereich durch die konsequente Befähigung von Anwendern zu Self-Service Business Intelligence (SSBI) und Analytics, um Engpässe zu überwinden und evidenzbasierte Entscheidungen zu beschleunigen.Diese Erkenntnisse machen die Operationalisierung der Demokratisierung von Daten effektiver und nachhaltiger, indem sie verdeutlichen, dass der Erfolg maßgeblich von Faktoren wie einer klaren Rollendefinition, der Förderung von „Data Literacy“ und etablierten Quality Gates durch Power User abhängt. Angesichts der Herausforderungen wie Datenschutzrisiken und der Entstehung von „Technical Debt“ fokussieren sich Unternehmen auf inkrementelle Einführungsstrategien und Governance-Konzepte, um die Akzeptanz zu sichern und die Validität dezentraler Analysen langfristig zu gewährleisten.Dieses Kapitel skizziert die theoretischen Grundlagen und Reifegrade von SSBI, analysiert die Erweiterung zum KI-getriebenen „Self-Service BI und Analytics“ (SSBIA) und erörtert zentrale Erfolgsfaktoren sowie Risiken bei der organisatorischen Implementierung. Zudem wird am Praxisbeispiel von Microsoft Fabric aufgezeigt, wie generative KI-Assistenten (Copilot) die Lücke zwischen technischer Komplexität und fachlicher Anwendung schließen.