Entscheidungshilfen Selfservice BI vs. Custom Frontend

14.09.2020

Wenn Daten visualisiert werden sollen, stellt sich früher oder später die Frage, welches Tool dafür am besten geeignet ist. Dafür kann eines der bestehenden BI Tools genutzt werden, welches viele Funktionen bereits von Haus aus unterstützt oder es muss ein Custom Frontend entwickelt werden.

Der Vorteil von Custom Frontends: Sie bieten volle Flexibilität. Wie nun aber die richtige Entscheidung treffen und anhand welcher Kriterien?

Kriterien für die Entscheidung einer passenden Datenvisualisierung – BI Tool vs. Custom Frontend

Was ist Selfservice BI? Selfservice BI macht es Anwendern möglich, Berichte und Analysen selbst zu erstellen, ohne, dass eine Zusammenarbeit mit der IT-Abteilung des Unternehmens notwendig ist. Diese Tools und Anwendungen sind in der Bedienung intuitiv.

 

Folgende Kriterien sollen dabei helfen, ein besseres Gefühl dafür zu bekommen, ob ein Custom Frontend oder doch ein BI Tool besser für die Datenvisualisierung geeignet ist.

In der Entscheidungshilfe gibt es diverse K.o.-Kriterien, die bspw. ein Selfservice BI Tool oder ein Custom Frontend ausschließen.

Kriterien Beschreibung Wertung K.o.- Kriterium
Budget
  • Wie viel Budget steht zu Verfügung, um ein Tool für die Datenvisualisierung bereitzustellen?
  • Ist der Kunde bereit, ein Lizenzmodell zu nutzen?
BI Tools:

  • Sie sind bei der Einführung günstiger als ein Custom Frontend. Jedoch müssen hier die Lizenzkosten sowie mögliche Kosten pro User betrachtet werden.
  • Anforderungen, welche nicht mit Standard-Baukasten realisierbar sind, können sehr teuer werden. (Hierbei ist eine genaue Anforderungsanalyse wichtig. Selbst kleine Punkte können hier zu Herausforderung werden, z.B. Zoom Funktion)

Custom Frontend:

  • Bei Custom Frontends muss initial meist mehr Geld für die Entwicklung und Absicherung investiert werden. Jedoch werden dann die Kosten minimiert, wenn das System läuft. Falls das Custom Frontend weiterentwickelt werden sollte, muss dies auch in der Kostenbetrachtung berücksichtigt werden.
BI Tool:

  • Lizenzkosten
  • Kosten pro User
Zeit Wie ist die Timeline, um ein solches Tool einzuführen? BI Tool:

  • Sie sind in der Regel schneller einsetzbar. Der „Einkaufsprozess” für Tools sollte beim Kunden berücksichtigt werden, da diese sehr lange dauern können.

Custom Frontend:

  • Dieses muss erst konzipiert, entwickelt und abgesichert werden, bevor es eingesetzt werden kann.
Kundenvorgaben Gibt es beim Kunden bereits Vorgaben oder Richtlinien zur Datenvisualisierung? Bei manchen Kunden sind bereits bestimmte BI Tools vorgegeben. Kundenvorgaben können Auswahlmöglichkeiten stark einschränken oder überfällig machen. BI Tool:

  • Kundenvorgaben
Editor Muss sich der Anwender selbstständig Dashboards zusammenbauen können? BI Tool:

  • Hier ist ein Editor dabei. Jedoch sind hierfür ggfs. spezielle User nötig, welche wieder ein Kostenfaktor sein können.

Custom Frontend:

  • Wenn der Fachbereich / User selbst später Charts zusammenbauen soll, kann dies ein großer Aufwandstreiber sein, da hierfür ein Editor entwickelt werden muss.
Embedded Design
  • Sollen die Dashboards auf anderen Seiten eingebunden werden?
  • Sollen die Dashboards dem Unternehmens-Design angepasst werden?
BI Tool:

  • Es gibt bereits Embedded Selfservice BI Tools wie z.B. von Tableau. https://www.tableau.com/de-de/embedded-analytics. Wichtig: die erstellten Grafiken dürfen nicht zu groß sein, da die Skalierbarkeit limitiert ist.
  • Die Selfservice BI sind meist limitiert anpassbar im Design.

Customer Frontend:

  • Demgegenüber stehen die Customer Frontends, die nach Belieben angepasst werden können.
    Sie sind sehr flexibel einsetzbar, hier gibt es kaum Grenzen, außer ggf. das Budget.
Endgeräte / Responsive
  • PC
  • Smartphone
  • Tablets
  • ….
BI Tool:

  • Es fallen ggf. Tools heraus, wenn die Grafiken auf bestimmten Endgeräten funktionieren oder responsive sein müssen.
  • Responsiveness kann bei Selfservice BI auch ein Problem darstellen, jedoch gibt es Bemühungen bei den Herstellern, diese Lücke zu schließen. Bspw. für Tableau gibt es dazu hier mehr Informationen: https://help.tableau.com/current/pro/desktop/en-us/dashboards_dsd_create.htm

Custom Frontend:

  • Sie bieten die volle Flexibilität, jedoch mit erhöhtem Aufwand. Vor der Entwicklung sollte klar sein, welche Endgeräte unterstützt werden sollen.
BI Tool:

  • Keine Unterstützung für bestimmte Endgeräte
Datenquellen / Software Welche Datenquellen müssen genutzt / integriert werden? Azure / SAP / Excel / … BI Tool:

  • Selfservice BI Tools bieten im Normalfall zahlreiche Connectors, um auf die verschiedensten Datenquellen zugreifen zu können. Daher kann man ohne große Integrationsaufwände verschiedenste Datenquellen nutzen. Auch nachträglich können relativ einfach Datenquellen hinzugefügt werden.

Custom Frontend:

  • Bei Custom Frontend muss meist initial mehr Aufwand betrieben werden, um Datenquellen zu integrieren. Jedoch kann eine Custom Lösung Vorteile haben, bei Datenquellen, die nicht von einem Connector eines der BI Tools abgedeckt ist.
BI Tool:

  • Wenn es keine Connectors für die Datenquelle gibt
Mengenmodell
  • Wie viele User sollen das Tool später nutzen?
  • Welche Charts und wie viele Charts sollen angezeigt werden?
  • Datenmenge / Größe?
  • Streaming? Echtzeitdaten notwendig?
  • User Anzahl:
    • Eine hohe User Anzahl spricht eher für ein Custom Frontend, falls das BI Tool ein Lizenzmodell pro User hat.
    • Hier sollte man betrachten, welche User Typen man benötigt. Bspw. gibt es die typische “Viewer” Rolle, welche nur Reports / Dashboard sehen dürfen und die Editor Rolle, welche auch Reports / Dashboard erstellen oder bearbeiten können. Jedoch kann es noch weitere Rollen wie z.B. die Admin Rolle geben.
  • Charts:
    • Es sollte geprüft werden, ob alle Charts Typen mittels BI Tool abbildbar sind. Wenn nicht, empfiehlt sich wieder eher ein Custom Frontend.
  • Datenmengen:
    • Bei großen Datenmengen kommen viele BI Tool an die Grenzen (bspw. Map Darstellungen oder komplexe Kennzahlenberechnung). Bei einem Custom Frontend kann man auf große Datenmengen flexibler reagieren.
  • Streaming:
    • Wenn Echtzeitdaten notwendig sind, sollte geprüft werden, in welchem Umfang diese benötigt werden. Je nachdem, ob noch Berechnungen stattfinden müssen, sind Selfservice BI Tools limitiert oder fallen komplett weg. Bspw. ist Tableau aktuell nicht in der Lage, Echtzeitdaten zu bearbeiten.
Dateninhalte Welche Daten werden angezeigt?

  • Komplexe Daten? Müssen diese aufbereitet werden?
  • Vertrauliche? Berechtigungen?
BI Tool:

  • Ggf. gibt es Anforderungen, die nicht mit einem BI Tool abbildbar sind oder zu hohen Kosten führt. In der Regel sollten Berechtigungsstrukturen von einem BI Tool ausreichend sein.

Custom Frontend:

  • Berechtigungen sind flexibel konfigurierbar.
Nutzerverhalten
  • Gibt es bereits Erfahrungen in einem Tool?
  • Sind Schulungen notwendig?
  • Für beide Möglichkeiten (BI Tool und Custom Frontend) sind Schulungen notwendig.

BI Tool:

  • Die grundlegenden Funktionen in einem BI Tool sind gleich. Das bedeutet, dass man nicht bei Null beginnen muss, wenn dieses BI Tool bereits im Unternehmen / Projekt genutzt wurde. Zudem kann man bei BI Tool bereits Schulungsunterlagen von Hersteller zurückgreifen und diese anpassen.
Anzeigemöglichkeiten
  • Wie sollen die Daten visualisiert werden? Gibt es hier spezielle Pflicht-Anforderungen?
  • Welche Charts werden benötigt?
BI Tool:

  • Standard Software bietet zwar viele Möglichkeiten von Haus aus, ist jedoch limitiert in der Anzeigeoption, falls es zu sehr konkreten Vorstellungen kommt.
    • Daher können ggfs. bestimmte Optionen nicht umgesetzt werden. Dies hängt aber auch viel mit dem benutzten BI Tool zusammen. K.o.-Kriterium. Mit Tableau hat man aktuell sehr viele Möglichkeiten, wohingegen es manche Stolpersteine mit QlickSense oder PowerBI gibt. Generell bietet hier Custom Frontend die größere Flexibilität.

Custom Frontend:

  • Man kann genau auf die Wünsche der Anwender eingehen.
    • Hier gibt es an sich keine Grenzen, ist aber ein Aufwandstreiber, falls viele verschiedene Charts benötigt werden.
BI Tool:

  • Spezielle Anforderungen können nicht umgesetzt werden
Pflege
  • Wartung des Tools?
  • Support?
BI Tool:

  • BI Tools bieten professionellen Support für die Produkte an, auf die man zurückgreifen kann.

Custom Frontend:

  • Bei Custom Lösungen müsste hier erst ein Support Team / Struktur eingeführt und organisiert werden.
    • Jedoch kann bei Fehlverhalten der Lösung die Anpassung selbst vorgenommen werden –>  Unabhängigkeit vom Hersteller.
 

 

 

 

Custom Frontend:

  • Support-Team muss erst zusammengestellt werden
Weiterentwicklung
  • Neue Features notwendig?
BI Tool:

  • Die Weiterentwicklung / das Customizing kann teuer werden, wenn die neuen Anforderungen in der Standard Software noch nicht vorhanden sind.
  • Nachträgliche Anpassungen führen meist zu einem stark erhöhten Aufwand. Daher ist es wichtig, eine gründliche Analyse durchzuführen und auch bereits bekannte zukünftige Anforderungen zu berücksichtigen.

Custom Frontend:

  • Der Quellcode / Know-how (Entwickler) ist vorhanden und kann in der Regel flexibel erweitert werden.
 
Datenexport BI Tool:

  • verschiedene Möglichkeiten werden von Haus aus angeboten

Custom Frontend:

  • Bei Custom Frontend ist dies wiederum ein Kostentreiber.
 

 


Custom Frontend:

  • Export ist ein Kostentreiber

Welches BI Tool wann nutzen?

Was, wenn die Empfehlung auf ein Selfservice BI Tool hinausläuft – welches BI Tool soll hier verwendet werden? Der Teufel steckt im Detail: Das perfekte Selfservice BI Tool existiert leider nicht, daher muss man auch bei dieser Entscheidung die Anforderungen sowie die Rahmenbedingungen prüfen. So ist es wichtig, das Einsatzgebiet und die bestehende Software zu betrachten, um möglichst wenig Integrationsaufwand zu haben und die Kompatibilität zwischen den Softwaresystemen für sich zu nutzen. So lässt sich Power-BI am besten in Microsoft-Produkte wie bspw. Sharepoint oder im Azure Umfeld integrieren. SAP Lumira empfiehlt dagegen eine Verbindung zum SAP-Backend. QlikView / Qlik Sense und Tableau sind herstellerunabhängig und bieten daher ein größeres Einsatzgebiet.

Fazit:

Je nach Anwendungsfall sollten Sie die oben genannten Kriterien genau abwägen und dann entscheiden. Zudem lohnt sich in regelmäßigen Abständen ein Blick auf den Markt der Produktanbieter. Hintergrund dafür ist, dass sie die Produkte weiterentwickeln und es sich daher um eine Momentaufnahme handelt, welche in einem halben oder ganzen Jahr nicht mehr aktuell sein kann.

Von Datenintegration über Machine Learning bis zur Datenvisualisierung
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