Drei Paradigmenwechsel in der mobilen Business Intelligence


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Der unmittelbare Zugriff auf Daten hat unser Leben verändert. Denken Sie nur daran, wie viele Informationen wir konsumieren, während wir in der Warteschlange für Kaffee stehen. Es ist einfach, Sportergebnisse, E-Mails und Hunderte von neuen Quellen zu prüfen. Aber selten konsumieren wir nur, wir interagieren auch. Wir posten etwas auf Twitter oder Tumblr in Sekunden. Wir beantworten E-Mail und SMS unterwegs. Wir haben die Informations-Einbahnstraße des Fernsehens und der gedruckten Presse weit hinter uns gelassen. Mobile Kommunikation ist keine Einbahnstraße.

Business Intelligence ist da keine Ausnahme. Die Benutzer brauchen die Schnelligkeit und Bequemlichkeit umsetzbarer Geschäftsdaten, ganz gleich, wo sie sind. Aber trotz der inhärenten Vorteile der BI und einem etablierten Mobile-Systemumfeld für Verbraucher befinden wir uns dennoch in einem frühen Stadium der Mobile-BI. Gemäß „Wisdom of Crowds: Mobile Computing/Mobile Business Intelligence Market Study“ von Dresner Advisory Services bleibt die Penetration der Mobile Business Intelligence bescheiden: 20 Prozent der Befragten geben an, dass sie überhaupt keine Mobile-Funktionen nutzen, und mehr als 60 % der Organisationen melden maximal 10 % Benutzer mit Mobile-BI-Zugriff. In diesem Whitepaper werden Missverständnisse geklärt und drei Paradigmenwechsel präsentiert, die zeigen, wie man am besten von der Mobile BI profitieren kann.

In diesem Whitepaper lernen Sie Folgendes:

  • Wichtige Mobile-BI-Fallbeispiele
  • So können Benutzer unterwegs Daten suchen und mit ihnen interagieren
  • Best Practices beim Dashboard-Design

Hier können Sie die ersten Seiten des Whitepapers lesen. Auf der rechten Seite können Sie das vollständige Whitepaper als PDF herunterladen.


Die Gelegenheit

Der unmittelbare Zugriff auf Daten hat unser Leben verändert. Denken Sie nur daran, wie viele Informationen wir konsumieren, während wir in der Warteschlange für Kaffee stehen. Es ist einfach, Sportergebnisse, E-Mails und Hunderte von neuen Quellen zu prüfen. Aber selten konsumieren wir nur, wir interagieren auch. Nachrichten werden auf Facebook weitergegeben, wo wir kurz Witze machen oder Freunde unterstützen. Wir posten etwas auf Twitter oder Tumblr in Sekunden. Wir beantworten E-Mail und SMS unterwegs. Wir haben die Informations-Einbahnstraße des Fernsehens und der gedruckten Presse weit hinter uns gelassen. Mobile Kommunikation ist keine Einbahnstraße.

Business Intelligence ist da keine Ausnahme. Die Benutzer brauchen die Schnelligkeit und Bequemlichkeit umsetzbarer Geschäftsdaten, ganz gleich, wo sie sind. Aber trotz der inhärenten Vorteile der BI und einem etablierten Mobile-Systemumfeld für Verbraucher befinden wir uns dennoch in einem frühen Stadium der Mobile-BI. Gemäß „Wisdom of Crowds: Mobile Computing/Mobile Business Intelligence Market Study“ von Dresner Advisory Services bleibt die Penetration der Mobile Business Intelligence bescheiden: 20 Prozent der Befragten geben an, dass sie überhaupt keine Mobile-Funktionen nutzen, und mehr als 60 % der Organisationen melden maximal 10 % Benutzer mit Mobile-BI-Zugriff. Es gibt zwar innovative Unternehmen, die Mobile-BI vollständig integriert haben, aber viele beginnen gerade erst oder haben noch nicht begonnen.

Warum variieren die Umstellungsquoten bei Mobile-BI also so drastisch? Einige sehen die unternehmensweite Implementierung von Mobile-BI als teure Angelegenheit, die kaum erfolgversprechend ist. Andere Unternehmen, insbesondere solche, die noch an ältere BI-Methoden gebunden sind, stehen mehreren Analyse-Herausforderungen gegenüber und das Hinzufügen von Mobile ist nicht die oberste Priorität.

Glücklicherweise können eine saubere Planung und eine klare Zielsetzung die Umstellung auf Mobile vereinfachen. Aber bevor Unternehmen eine Mobile-BI-Strategie implementieren können, müssen sie ihre Denkweise umstellen. Es folgen drei Paradigmenwechsel, die Unternehmen geholfen haben, bei der Umstellung auf Mobile-BI voranzukommen.

Paradigmenwechsel 1: Kontext verstehen

Unsere Smartphones haben uns gelehrt, Schnelligkeit und Bequemlichkeit zu erwarten. Wir möchten keinen Laptop oder Tablet herumtragen, wenn es nicht notwendig ist. Und wir möchten nicht an ein Büro gebunden sein. Ob wir nun in einem Café, einem Restaurant, einer Hotel-Lobby oder in einem Flugzeug sitzen, wir möchten auf die erforderlichen Daten zugreifen, und zwar sofort. Und mehr und mehr Menschen verbringen den Großteil ihrer Arbeitszeit zu Hause oder unterwegs. Für sie ist ein schneller, zuverlässiger Zugriff auf Daten eine Erfordernis, kein Luxus.

Die erweiterten Funktionen von Smartphones und Lösungen für Self-Service-Analysen haben all dies möglich gemacht. Bei Coca-Cola Bottling Company Consolidated ist das Vertriebsteam beispielsweise mit Mobilgeräten ausgestattet, mit denen sie auf Daten zugreifen können, die sie im Vertrieb benötigen.

Noch vor wenigen Jahren hätten Hardware und Software es nicht gestattet, dass ein Vertriebsmitarbeiter während einer Besprechung mit einem Kunden außerhalb des Büros direkten Zugriff auf Umsatzdaten erhält. Diese kurze Zeitspanne bis zur Antwort ist jetzt zur Norm geworden.

Führungskräfte sind eine weitere Benutzergruppe für mobile Analytik. Gemäß der Marktstudie über Mobile-Business Intelligence (Mobile Business Intelligence Market Study) von Dresner sind Führungskräfte die wichtigste Zielgruppe für Mobile-BI-Bereitstellungen. Ebenso wie Vertriebsmitarbeiter auf Vertriebsdaten zugreifen können müssen, wenn sie unterwegs sind, müssen Führungskräfte den Status des Unternehmens kennen, ganz gleich wo sie sind. Aber dieser Zugriff auf Daten darf nicht auf das Vertriebsteam oder die Führungsetage beschränkt sein. All jene, die Flexibilität und Überblick benötigen, möchten früher oder später mehr Mobile-Funktionen.

Da Self-Service-Analytics jeden zum Datenanalytiker befähigen, erwarten immer mehr Menschen, dass ihre BI-Lösung den mobilen Raum mit jedem beliebigen Gerät einbezieht. Der Mobile-Aspekt muss in jede BI-Lösung integriert sein, sodass sie einfach funktioniert, ohne ein paralleles Mobile-BI-System implementieren oder Mobile-Entwickler einstellen zu müssen, die einen eigenen Arbeitsablauf entwickeln.

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