Self-Service BI: Mehr Autonomie bei Business Intelligence und für Ihr Reporting

Definition: Was ist Self-Service BI?

Self-Service Business Intelligence ist eine Daten-Management-Strategie mit der Fachbereiche Reporting und Analytics-Aufgaben selbst übernehmen. Schnellere Entscheidungen sowie genaue Analysen werden für Unternehmen zunehmend wichtiger. 

Im Vergleich zu einem klassischen Business-Intelligence-Modell, sind Daten bei einem Self-Service-BI-System für alle Mitarbeiter mit entsprechender Berechtigung zugängig und nicht nur von der IT einsehbar. IT-Abteilungen sind oftmals der Reporting-Flaschenhals. Das kann Prozesse im Unternehmen verlangsamen. Mit einer Self-Service-BI-Lösung analysieren Fachbereiche ihre Daten selbstständig.

Welche Vorteile bietet Self-Service BI für den HR-Bereich?

Self-Service Analytics können die Personalabteilung eines Unternehmens nachhaltig entlasten. Hier ein Überblick über wichtige Punkte, die für die Integration von Software in Ihre Systemlandschaft sprechen:

• Schnellere Entscheidungen: Fachbereiche sind bei der Umsetzung manueller Reportings nicht auf andere Bereiche angewiesen. Sie erfassen Daten selbstständig und bearbeiten diese intern. Das spart Zeit und sorgt dafür, dass Daten aktuell sind.
• Entlastung der IT: Auch Standartauswertungen lassen sich dezentral erstellen und es braucht kein Entwicklerteam mehr, um verschiedene Systeme miteinander zu verbinden. Somit fallen weniger repetitive Routine-Aufgaben in der IT-Abteilung an und ihr bleibt mehr Kapazität für andere Aufgaben.
• Höhere Datenkompetenz: Fachbereiche arbeiten stärker datengetrieben. Das schult sie im Umgang mit Daten und gibt ihnen tiefergehende Einblicke in relevante Informationen. Somit treffen sie selbstständig fundierte Entscheidungen, was zu einer produktiven Unternehmenskultur beiträgt.
• Mehr Transparenz: All das sorgt langfristig für mehr Transparenz im Unternehmen. Sind Kennzahlen für die einzelnen Fachbereiche unmittelbar sichtbar, können sie direkt damit arbeiten. Die Wartezeit auf ein aktualisiertes Reporting mit IT-Unterstützung entfällt, sodass effizienteres und schnelleres Arbeiten möglich wird.
• Bessere Zusammenarbeit: Mit einer Self-Service-BI-Lösung können verschiedene Abteilungen auf gemeinsame Daten zugreifen und zusammen an Projekten arbeiten. Unteranderem arbeitet zum Beispiel die Personalabteilung, das Business Development und das Management mit einer gemeinsamen Datengrundlage.

Typische Anwendungsfälle im HR-Bereich

Zu den Haupteinsatzbereichen von Self-Service Reporting im HR-Bereich zählen:

• Zeiterfassung: Mitarbeiter übernehmen administrative Aufgaben – wie das Erfassen von Arbeitszeiten – über entsprechende Plattformen eigenständig. Auch ihre Überstunden, Fehlzeiten und Arbeitszeitmodelle können sie dort einsehen und auswerten.
• Personaleinsatzplanung: Personalplaner haben einen genauen Überblick über Besetzungsgrade, die Schichtabdeckung und Auslastung. Auf dieser Basis können sie Berichte erstellen und die Personaleinsatzplanung nach Bedarf optimieren.
• HR-Controlling: Personalverantwortliche haben Einsicht in Abwesenheitsquoten, Krankheitsraten und Personalbedarf. Sie können Veränderungen schnell erkennen und frühzeitig Aussagen zu möglichen Entwicklungen in der Belegschaft treffen.

Aktuelle Herausforderungen durch fehlende Integrationen

Aufgrund fehlender unternehmensübergreifender Integration kommt es noch immer zu Herausforderungen im Umgang mit Self-Service BI. Hier die häufigsten Herausforderungen im Überblick:

• Datensilos: Daten sind zwar in einem Tool einsehbar, aber nicht übergreifend verfügbar. Das erschwert den Informationsaustausch und macht Prozesse für die verschiedenen Bereiche weniger transparent.
• Manuelle Exporte: Um Daten in anderen Tools weiter nutzen zu können, müssen diese manuell exportiert werden. Das nimmt viel Zeit in Anspruch und erschwert flexibles Arbeiten.
• Excel-basierte Prozesse: Viele Unternehmen arbeiten noch immer zu großen Teilen mit Excel oder anderen Tabellenprogrammen. Diese Arbeitsweise ist zeitaufwändig, zudem ist die Fehlerquote in manuell erstellten Listen hoch.
• Unterschiedliche Datenstände: Oft stammen Daten nicht aus dem gleichen Zeitraum und lassen sich nicht vergleichen. Das erschwert es Prognosen aufzustellen und genaue Analysen durchzuführen.
• Fehlendes Wissen: Self-Service sollte nicht mit uneingeschränkter Eigenverantwortung geleichgesetzt werden, wie unter anderem eine Studie aus dem Journal of Decision System (2025) zeigt: Komplexität und Relevanz eines Anwendungsfalls bestimmen, ob HR-Anwender selbstständig arbeiten können oder Unterstützung durch BI- und Analytics-Spezialisten benötigen.

Warum sich eine direkte Integration und die Nutzung von Self-Service BI lohnt

Daten müssen ohne Medienbrüche bereitgestellt werden: Die Nutzung von OData-Feeds – zum Beispiel direkt in der GFOS-Plattform – ermöglicht eine standardisierte Bereitstellung von Informationen und stellt Workforce-Management-Daten zentral zur Verfügung. So lassen sich Werte aus Zeiterfassung, Planung und Abwesenheitsmanagement flexibel mit den gewünschten Business-Intelligence-Tools analysieren und dort weiterverarbeiten. Stamm- und Bewegungsdaten stehen für die Auswertung direkt bereit. Auf diese Weise durchlaufen sie weniger manuelle Export-Umwege, was sowohl die Fehlerquote als auch den Zeitaufwand verringert. 

Interessante Einblicke zu Reporting-Standards in Unternehmen

Laut einer Forrester-Studie brauchen Fachkräfte Einblicke in Unternehmensprozesse schnell und griffbereit. Die Studie zeigt, dass der Trend immer stärker zur Implementierung von BI-Self-Service-Tools geht: Die Bedeutung standardisierter Datenquellen steigt. Erstellen alle Fachbereiche ihre Berichte sowie Analysen ohne die Zusammenarbeit mit der IT sind diese stets aktuell und ohne Zeitverzögerung abrufbar. Das schafft schnellere Dashboards und eine höhere Datenqualität.

Die IBM beschäftigt sich in einer Studie mit dem Wandel von HR-Analytics durch generative Business-Intelligence-Lösungen und kommt zu dem Entschluss, dass Self-Service People Analytics vor allem dann skalierbar wird, wenn HR-Daten in einer zentralen Datenplattform konsolidiert werden, Dashboards für berechtigte Nutzer bereitgestellt und durch eine verbindliche semantische Daten- und Governance-Schicht ergänzt werden.

Use Case: Auswertungen im Klinik-Umfeld

In einer Akutklinik mit über 300 Betten und verschiedenen Abteilungen sind Personalplaner lange mit dem Erstellen von Schichtplänen beschäftigt. Kurzfristige Ausfälle aufgrund von Krankheit oder die individuellen Verfügbarkeiten des Pflegepersonals lassen sich oft schwer in die Planung einkalkulieren. 

Mithilfe einer Self-Service-BI-Lösung können HR-Mitarbeiter die genaue Schichtabdeckung pro Bereich einsehen. Dadurch, dass die Mitarbeiter ihre Verfügbarkeiten sowie Wunschschichten transparent im System vermerken, lassen sich offene Schichten und damit verbundene Engpässe ausgleichen, bevor sie entstehen. So lassen sich Leistungen systematisch planen, steuern und weiterentwickeln.

Use Case: Reporting in der Produktion

Eine Produktionsstätte mit verschiedenen Standorten erfordert eine genaue Planung sowie Steuerung des Personals. Oft ist es für HR-Verantwortliche schwer, die Überstunden nach Unternehmensstandort zu erfassen. Häufig auftretende Frage: Hat das Personal am Standort A mehr Überstunden angesammelt als das am Standort B? Wie ist die Produktivität im Vergleich? 

Digitale HR-Lösungen können die Analyse von Überstunden nach Unternehmensstandort vereinfachen: Mitarbeiter führen ihre Zeiterfassung selbst aus. Die Daten liegen für Personalverantwortliche zentral vor, sodass sie Anhäufungen von Überstunden frühzeitig erkennen. HR-Mitarbeiter können somit rechtzeitig eingreifen und sicherstellen, dass genug Personal zur Verfügung steht, um die Produktion an allen Standorten aufrechtzuerhalten.