Data Products & Self-Service
Fachbereiche bedienen sich selbst mit Daten, statt auf die IT-Warteschlange zu warten.
Wenn jede neue Auswertung ein IT-Ticket erfordert, entstehen Wartezeiten und Frust auf beiden Seiten. Mit klar definierten Datenprodukten und Self-Service-Zugängen über Power BI oder ähnliche Tools können Fachbereiche eigenständig analysieren, ohne die Datenqualität zu gefährden. Die IT bleibt Hüterin von Standards statt Flaschenhals im Tagesgeschäft.
- Deutlich kürzere Wartezeit auf neue Auswertungen.
- Weniger Routineanfragen bei der IT.
- Höhere Datenkompetenz in den Fachbereichen.
Wartezeit auf neue Auswertungen
mehr Self-Service-Nutzer
bis erste Datenprodukte live
IT-Tickets für Standardauswertungen
Berechnet aus der Anzahl und Bearbeitungszeit bisheriger IT-Tickets für Standardauswertungen.
- 01
Bedarfsanalyse
Wir identifizieren wiederkehrende Analysebedarfe der Fachbereiche.
- 02
Datenprodukte definieren
Wir schneiden Daten in klar abgegrenzte, wiederverwendbare Produkte.
- 03
Self-Service-Zugang einrichten
Wir stellen sichere, einfach nutzbare Zugänge bereit.
- 04
Enablement der Fachbereiche
Wir schulen Mitarbeitende im eigenständigen Umgang mit den Daten.
- 05
Betrieb & Weiterentwicklung
Wir pflegen Datenprodukte laufend anhand von Nutzungsfeedback.
Schritte
Datenquellen
Stakeholder
Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.
Semantische Modelle
Vordefinierte Kennzahlen und Dimensionen aus dem Semantic Layer.
Nutzungsdaten
Bisherige Zugriffe auf Reports und Auswertungen.
Fachbereichsanforderungen
Dokumentierte Anfragen und wiederkehrende Reportwünsche.
Governance-Regeln
Zugriffs- und Klassifizierungsregeln aus der Data Governance.
Qualitätskennzahlen
Freigabestatus und Qualitätsbewertung je Datenprodukt.
Feedback der Nutzer
Rückmeldungen zu Nutzung und fehlenden Inhalten.
Fachbereiche
Direkter, eigenständiger Zugriff auf relevante Daten.
IT / BI-Team
Weniger Routineanfragen, mehr Zeit für Weiterentwicklung.
Data Governance
Kontrollierter Self-Service statt unkontrollierter Datenkopien.
Geschäftsführung
Schnellere, datengetriebene Entscheidungen im gesamten Unternehmen.
Deutlich kürzere Wartezeit auf neue Auswertungen.
Weniger Routineanfragen bei der IT.
Höhere Datenkompetenz in den Fachbereichen.
Konsistente Nutzung geprüfter Datenprodukte statt Excel-Wildwuchs.
Schnellere Entscheidungsfindung im Tagesgeschäft.
Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.
Ein vorhandener Semantic Layer ist die Grundlage jedes Datenprodukts.
Etablierte Governance sichert Self-Service ohne Kontrollverlust ab.
Zentrale Datenqualität schafft Vertrauen in die Selbstbedienung.
Bestehende BI-Infrastruktur beschleunigt die Bereitstellung neuer Produkte.
Data Modeling & Semantic Layer
Der Semantic Layer liefert die Bausteine für jedes Datenprodukt.
Data Governance & Berechtigungen
Governance sorgt für sicheren Self-Service statt Datenwildwuchs.
Business Intelligence
Datenprodukte werden direkt in Dashboards und Reports genutzt.
Lakehouse-Architektur
Ein zentrales Lakehouse ersetzt den Wildwuchs aus Data Warehouse, Data Lake und Excel-Exporten.
Datenintegration aus ERP & MES
ERP- und MES-Daten automatisiert zusammenführen statt manuell zu exportieren und abzugleichen.
Streaming & Echtzeitdaten
Statt täglicher Batch-Läufe stehen relevante Kennzahlen in Sekunden zur Verfügung.