Manuelle Dateneingaben in Business Intelligence Systemen

Business Intelligence (BI) Plattformen sind in in erster Linie darauf ausgelegt, Daten auswertbar zu machen, die in irgendeiner Art gespeichert und auf technischem Weg abrufbar sind. Häufig kommt es jedoch vor, dass ein (kleiner) Teil der Daten nicht oder nicht effizient durch eine technische Lösung bereitgestellt werden kann und eine manuelle Dateneingabe die kostenoptimale Alternative ist.

Es gibt unterschiedliche Gründe, die die Verwendung eines manuellen Dateneingabeprozesses rechtfertigen.

• Flexibilität bei der Datenerfassung
  Manuelle Dateneingabe ermöglicht es, Daten aus unterschiedlichen Quellen und Formaten unmittelbar in das System einzugeben, ohne auf komplexe Integrationsprozesse angewiesen zu sein.
• Kontrolle über die Datenqualität
  Durch manuelle Eingabe können Benutzer die Qualität der eingegebenen Daten direkt überwachen und sicherstellen, dass nur relevante und korrekte Informationen in die Datenbank gelangen.
• Ad-hoc-Analysen
  Für Ad-hoc-Analysen oder Einzelfalluntersuchungen, bei denen eine automatisierte Integration nicht erforderlich ist, kann die manuelle Dateneingabe eine zeitsparende und effiziente Lösung sein.
• Kleine Datenvolumina
  Bei kleinen Datenvolumina kann die manuelle Dateneingabe schneller und kosteneffizienter sein als die Entwicklung und Implementierung automatisierter Lösungen.
• Fehlende Standardisierung
  In Umgebungen mit nicht-standardisierten Datenformaten oder unregelmäßigen Datenquellen kann die manuelle Eingabe eine praktikable Option sein, um Daten trotzdem zu integrieren und zu analysieren.

In diesen Fällen müssen Lösungen gefunden werden, die Daten manuell in die BI Systeme zu übertragen.

Eine Voraussetzung für den manuellen Eingabeprozess ist eine technische Schnittstelle zwischen den Anwendern und dem Business Intelligence System. Es gibt verschiedene technische Möglichkeiten, Daten manuell in BI-Systeme einzugeben.

• Benutzeroberflächen von BI-Tools
  Viele BI-Plattformen bieten benutzerfreundliche Oberflächen, die es Benutzern ermöglichen, Daten direkt einzugeben. Diese Oberflächen können Tabellenansichten oder Formulare umfassen, in die Benutzer Daten eingeben und anschließend speichern können. Diese Funktionen sind oft in die BI-Tools integriert und erfordern keine zusätzliche Konfiguration.
• Import von Excel-Dateien
  Eine gängige Methode zur manuellen Dateneingabe besteht darin, Daten in Excel-Tabellen zu erfassen und diese dann in das BI-System zu importieren. Die meisten BI-Tools unterstützen den Import von Excel-Dateien und ermöglichen es Benutzern, Daten aus Tabellenblättern auszuwählen und in die Datenbank zu übertragen.
• Schreibender API-Zugriff
  Einige BI-Plattformen bieten APIs (Application Programming Interfaces) an, die es Entwicklern ermöglichen, Daten über programmatische Schnittstellen manuell einzugeben. Dies erfordert zwar technische Kenntnisse und Programmierung, bietet aber eine flexible Möglichkeit, Daten aus externen Quellen in das BI-System zu integrieren.
• Webformulare
  Unternehmen können auch benutzerdefinierte Webformulare erstellen, über die Mitarbeiter oder externe Benutzer Daten manuell eingeben können. Diese Formulare können mit dem BI-System verbunden sein und die eingegebenen Daten automatisch in die Datenbank übertragen.

Diese technischen Möglichkeiten bieten Unternehmen verschiedene Optionen für die manuelle Dateneingabe in ihre BI-Systeme, abhängig von ihren spezifischen Anforderungen und technischen Fähigkeiten.

Die folgende Abbildung zeigt beispielhaft die Architektur eines BI-Systems mit manueller Eingabemöglichkeit anhand der Microsoft Power Platform:

Die manuelle Eingabe von Daten in BI Systeme leidet jedoch an einer Reihe von gravierenden Nachteilen. Es sollte daher in jedem Fall geprüft werden, ob eine Automatisierungslösung oder andere Optimierungen am Prozess ergriffen werden können, um Nachteile zu vermeiden oder wenigstens zu verringern.

• Fehleranfälligkeit
  Manuelle Dateneingaben sind anfällig für menschliche Fehler wie Tippfehler, falsche Interpretationen oder Inkonsistenzen. Dadurch können ungenaue oder verzerrte Daten entstehen, die die Qualität der Analyseergebnisse beeinträchtigen.
• Zeitaufwand
  Die manuelle Dateneingabe erfordert Zeit und Ressourcen, insbesondere bei großen Datenvolumina. Dies kann zu Verzögerungen bei der Datenaktualisierung und der Durchführung von Analysen führen, was die Reaktionsfähigkeit des Unternehmens beeinträchtigen kann.
• Kosten
  Manuelle Dateneingaben können mit höheren Kosten verbunden sein, da sie Arbeitszeit und menschliche Ressourcen erfordern. Diese Kosten können sich im Laufe der Zeit summieren und die Gesamtbetriebskosten erhöhen.
• Skalierbarkeit
  Manuelle Dateneingaben sind möglicherweise nicht skalierbar, insbesondere wenn Unternehmen mit wachsenden Datenmengen konfrontiert sind. Dies kann zu Engpässen und einer ineffizienten Datenverarbeitung führen, die das Wachstum des Unternehmens behindern können.
• Konsistenz und Standardisierung
  Manuelle Dateneingaben können zu Inkonsistenzen und mangelnder Standardisierung führen, da verschiedene Benutzer unterschiedliche Methoden und Formate verwenden können. Dadurch können Probleme bei der Datenanalyse und -interpretation entstehen.
• Abhängigkeit von Personen
  Manuelle Dateneingaben sind stark von menschlichen Ressourcen abhängig und können durch Urlaub, Krankheit oder Personalwechsel beeinträchtigt werden. Dadurch kann die Kontinuität und Zuverlässigkeit des Dateneingabeprozesses gefährdet sein.

Häufig können bereits kleinere Optimierungen helfen, den Prozess der manuelle Dateneingabe zu verbessern und zu beschleunigen.

• Implementierung von Validierungsregeln
  Definieren und implementieren Sie klare Validierungsregeln, um sicherzustellen, dass die eingegebenen Daten korrekt und konsistent sind. Dies kann die Verwendung von automatisierten Validierungsskripten, Plausibilitätsprüfungen und Datenintegritätsregeln umfassen.
• Benutzerfreundliche Oberflächen
  Entwickeln Sie benutzerfreundliche Oberflächen für die Dateneingabe, die intuitiv gestaltet sind und eine einfache Navigation ermöglichen. Vermeiden Sie überflüssige Felder und optimieren Sie die Benutzererfahrung, um Fehler zu minimieren.
• Schulung der Benutzer
  Bieten Sie Schulungen und Schulungsprogramme für Benutzer an, um sie in den besten Praktiken für die manuelle Dateneingabe zu schulen. Dies kann dazu beitragen, das Bewusstsein für die Bedeutung von Datenqualität zu schärfen und die Fehlerquote zu reduzieren.
• Einsatz von Automatisierung
  Automatisieren Sie wiederkehrende oder zeitaufwändige Teile des Dateneingabeprozesses, um den manuellen Aufwand zu reduzieren. Dies kann durch den Einsatz von Makros, Vorlagen oder Integrationen mit anderen Systemen erreicht werden.
• Vereinheitlichung von Definitionen
  Stellen Sie sicher, dass gleiche Berichtsobjekte von allen Anwendern gleich bezeichnet werden. Dies kann die Verwendung von Auswahllisten, KI-basierten Prüfungen, manuellen Überprüfungen und Freigabeprozessen umfassen.
• Feedback-Mechanismen einrichten
  Richten Sie Feedback-Mechanismen ein, die es Benutzern ermöglichen, Fehler oder Probleme bei der Dateneingabe zu melden und Rückmeldungen zu geben. Dies fördert eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und trägt dazu bei, die Datenqualität langfristig zu erhöhen.

Durch die Implementierung dieser Maßnahmen können Unternehmen den Prozess der manuellen Dateneingabe optimieren und die Qualität, Genauigkeit und Effizienz ihrer Datenanalyse verbessern.