BI UND BIG DATA
onen rund um Daten und Entschei-
dungsprozesse. Der große Unterschied
zu üblichen Collaboration-Tools ist,
dass Data Dialogs direkt in die Qlik-
View.Next-Plattform integriert sind.
Und genau hierin liegt auch der große
Vorteil: Diskussionen müssen nicht et-
wa vertagt werden, weil die in Frage
gestellten, zugrunde liegenden Daten
nicht vorliegen. Stattdessen können
Anwender direkt aus ihrer Präsenta-
tion heraus in tiefere Datenebenen
innerhalb der Anwendung eintau-
chen – und zwar ohne zwischen der
BI-App und dem Collaboration-Tool
wechseln zu müssen. Wir gehen da-
von aus, dass diese Funktion die Zu-
sammenarbeit rund um Datenana-
lysen extrem erleichtert, weil diese
Vorgehensweise schlicht praktischer
ist. Ein zusätzlicher Aufwand ent-
steht keinesfalls, da die Funktion ja
innerhalb der QlikView-Plattform zur
Verfügung gestellt wird. Das heißt na-
türlich nicht, dass andere bestehende
Collaboration-Tools dann überflüssig
sind – es dreht sich ja dann doch nicht
immer alles um Datenanalysen im
Unternehmen.
Für welche Zielgruppe eignet sich die-
se Funktionalität denn in erster Linie?
Sind in den Unternehmen genügend
Experten verfügbar, die hier auch wis-
sen, was sie tun? Oder gibt es auch An-
gebote von Qliktech bzw. Systemhäu-
sern, die den Anwenderunternehmen
da helfend unter die Arme greifen?
Jensen:
Data Dialogs sind für alle
QlikView-Nutzer gedacht – egal ober
Power User oder Anwender in den
Fachabteilungen. Denn diese Funkti-
onalität soll ja allen Nutzern den Aus-
tausch untereinander vereinfachen.
Außer einer allgemeinen Einführung
in die Features von QlikView braucht
es kein Spezialwissen.
Der Self-Service-Ansatz war immer
schon die Besonderheit von QlikView
. Welche Erleichterungen bringt Self-
Service-Business-Discovery für die An-
wender in den Fachabteilungen? Wie
viel Aufwand ist zu spendieren, damit
Mitarbeiter hier produktiv werden?
Jensen:
Die Fachabteilungen sind da-
mit unabhängiger von der IT, weil sie
nun auch ohne deren Hilfe viele Auf-
gaben selbstständig lösen können. Der
Schulungsaufwand hierfür hält sich
stark in Grenzen, sonst würde der gan-
ze Self-Service-Ansatz gar nicht funk-
tionieren. Wenn etwas nicht einfach
und einigermaßen intuitiv ist, wird es
nie von einer größeren Gruppe von
Menschen in Unternehmen genutzt
werden – dann wird Software klassi-
scherweise zur Shelfware. Mit unse-
rem Natural-Analytics-Ansatz gehen
wir jetzt einen Schritt weiter. Natural
Analytics unterstützt die menschliche
Neugier, mit der man Assoziationen
in Daten sucht, filtert und hinterfragt,
um deren Bedeutung zu erfassen. Im
Prinzip erklären IT- oder Power-User
den Fachanwendern in aller Kürze
die Grundfunktionalitäten: Wo findet
man was im Repository, wie legt man
ein neues Objekt oder ein Arbeitsblatt
an oder wie kopiert man es? Zudem
ist es nie verkehrt, wenn der Trainer
auf die vorhandenen Objekte und For-
meln eingeht und das Datenmodell
kurz vorstellt. So kann der Anwender
abschätzen, welche Felder und ferti-
gen Analysen zur Verfügung stehen.
Aber das war’s dann auch schon.
Rainer Huttenloher
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