10. Februar 2026/
Self-Service BI: maximale Freiheit oder kontrolliertes Chaos? Steffen Weiler – 10.02.2026 Zwei Unternehmen, ein Problem – nur mit umgekehrten Vorzeichen:...
Steffen Weiler – 10.02.2026
Die Extrempositionen sind schnell skizziert. Auf der einen Seite steht das mittelständische Unternehmen mit vollständig dezentralisierter BI-Landschaft: Jeder baut seine Reports selbst, niemand koordiniert, und im Board Meeting kursieren drei verschiedene Umsatzzahlen für denselben Monat. Auf der anderen Seite der Konzern mit zentralisierter IT-Abteilung: Vier Monate Wartezeit für einen CAPEX-Report, null Flexibilität, totaler Stillstand.
Beide Ansätze versagen – der eine an zu viel Freiheit, der andere an zu viel Kontrolle. Die eigentliche Frage lautet nicht „Self-Service oder Standard?“, sondern: Wie gelingt die Balance zwischen Agilität und Governance?
Wenn jeder seine eigenen Datenquellen anzapft und seine eigenen Berechnungslogiken verwendet, entsteht nicht eine Version der Wahrheit – sondern zehn oder zwanzig. Der Vertrieb rechnet Umsätze brutto, das Controlling netto. Beide Reports heißen „Umsatzübersicht“, die Abweichung beträgt 15 Prozent. Das Problem wird erst nach drei Monaten entdeckt.
Ohne Single Source of Truth sind datengetriebene Entscheidungen unmöglich. Diskussionen drehen sich nicht mehr um Strategien, sondern um die Frage, welche Zahl überhaupt stimmt. Die Grundlage für faktenbasiertes Management erodiert.
Für jede Ad-hoc-Anfrage wird ein neues Dashboard erstellt. Niemand räumt auf, niemand fühlt sich verantwortlich. Das Ergebnis: 300 Reports im Tenant, 80 Prozent davon seit Monaten ungenutzt. Ein neuer Controlling-Kollege sucht nach einem Kostenstellenbericht – und findet zwölf. Welcher ist aktuell? Wer hat ihn erstellt? Welche Logik steckt dahinter?
Die Antwort ist vorhersehbar: Er baut einen dreizehnten Report. Statt Effizienz entsteht Redundanz, statt Transparenz Verwirrung. Der technische Overhead – Speicher, Lizenzen, Refresh-Kapazitäten – ist dabei nur das kleinere Problem.
Zentrale BI-Teams arbeiten mit strukturierten Prozessen: Datenquellen werden validiert, Qualitätschecks durchgeführt, Berechnungslogiken geprüft. Im Self-Service verbindet sich der User einfach mit irgendeiner Datenquelle und hofft, dass die Daten stimmen.
Ein Vertriebsmitarbeiter baut ein Sales-Dashboard, zieht alle Opportunities aus dem CRM – übersieht aber die Spalte „isDeleted“. Sein Dashboard zeigt auch gelöschte Datensätze an, seine Zahlen sind 20 Prozent zu hoch. Drei Monate lang merkt es niemand.
Das Problem ist nicht mangelnde Intelligenz, sondern fehlendes Spezialwissen. Die Freiheit, Reports zu bauen, bedeutet nicht automatisch die Kompetenz, Datenqualität sicherzustellen.
Wer kein Power-BI-Profi ist, baut keine optimierten Datenmodelle. Ein Dashboard mit 15 Visuals, ineffiziente DAX-Measures ohne Variablen, DirectQuery auf eine Tabelle mit Millionen Zeilen – das Ergebnis: 45 Sekunden Ladezeit. Der Nutzer wendet sich frustriert an die IT. Die Antwort: „Wir können nichts machen, das liegt am Report. Das ist Self-Service.“
Performance entscheidet darüber, ob ein Report genutzt wird oder nicht. Langsame Reports werden nicht als schlecht gebaut wahrgenommen, sondern als Systemfehler interpretiert – und landen in der Schublade.
Wenn jeder seine eigenen Datenquellen anzapft, verlieren Sie die Kontrolle: Wer hat Zugriff auf welche Daten? Werden personenbezogene Daten DSGVO-konform verarbeitet? Sind Finanzdaten nur für Berechtigte zugänglich?
Ein Vertriebsmitarbeiter verbindet sich mit der HR-Datenbank, um Mitarbeiterstandorte für seine Gebietsplanung zu nutzen. Durch einen falschen Join landen plötzlich Gehaltsdaten im Report – den er mit drei Kollegen teilen wollte. In zentralen BI-Umgebungen gibt es Row-Level Security und dokumentierte Zugriffsrechte. Im unregulierten Self-Service herrscht Chaos.
Die Antwort ist kein Entweder-oder, sondern ein hybrides Modell. Managed Self-Service BI kombiniert Agilität mit Governance – durch drei zentrale Strategien:
Die IT stellt keine fertigen Reports bereit, sondern qualitätsgesicherte Datenmodelle. Diese Datamarts sind geprüft, performanceoptimiert, im Sternschema strukturiert, mit Row-Level Security versehen und dokumentiert. Die Fachabteilungen bauen darauf ihre eigenen Analysen – mit der Freiheit, spezifische Fragen zu beantworten, aber auf einer kontrollierten Basis.
Ein zentrales Sales-Datamart enthält alle Verkaufs-, Kunden- und Produktdaten. Der Vertrieb macht Regionsanalysen, das Marketing Kampagnen-Auswertungen, das Controlling Margin-Analysen. Alle nutzen dieselbe Datenbasis, alle haben dieselbe Umsatzdefinition – aber jeder beantwortet seine eigenen Fragen.
Self-Service bedeutet nicht Anarchie, sondern Freiheit innerhalb definierter Leitplanken. Das umfasst:
Ein Power BI Competence Center fungiert als Sparringspartner: Fachbereiche bauen Reports, aber mit professioneller Unterstützung bei Datenmodellen, Measures und Security. Es ist wie ein Führerschein – Sie dürfen selbst fahren, müssen aber vorher lernen, wie man sicher fährt.
Auch Self-Service-Reports brauchen Aufsicht:
Wenn der Owner das Unternehmen verlässt, wird der Report übergeben oder deaktiviert. Ohne klare Verantwortlichkeiten wuchert das System unkontrolliert.
Self-Service BI ist kein Freifahrtschein für Chaos – aber auch kein Grund für zentralistische Kontrolle. Die Lösung liegt in geführter Freiheit: qualitätsgesicherte Datenbasis, klare Governance, kontinuierliches Monitoring.
Unternehmen müssen entscheiden, wie stark das Pendel in Richtung Agilität oder Standardisierung ausschlagen soll. Beide Extreme scheitern. Managed Self-Service BI verbindet das Beste aus beiden Welten – und macht den Unterschied zwischen datengetriebenen Entscheidungen und endlosen Diskussionen über widersprüchliche Zahlen.
Dieser Artikel basiert auf über zehn Jahren Erfahrung in Business Intelligence und Data Analytics. Für weitere BI-Insights und praktische Tipps folge mir auf LinkedIn oder höre den Daten zu Taten Podcast auf Spotify.
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