Business Intelligence (BI) spielt im Geschäftsumfeld eine entscheidende Rolle bei der Analyse und Verarbeitung von Daten, um daraus wertvolle Informationen für fundierte Geschäftsentscheidungen zu gewinnen. Unternehmen können durch den Einsatz von BI-Tools und -Methoden interne und externe Daten sammeln, analysieren, abfragen und visuell aufbereiten. Dies ermöglicht es Führungskräften und Managern, bessere Einblicke in Geschäftsprozesse und Marktbedingungen zu gewinnen und schnell auf Veränderungen zu reagieren. In diesem Grundlagenartikel werden wir die wichtigsten Konzepte und Technologien im Bereich Business Intelligence näher betrachten.

Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence (kurz „BI“) bezeichnet einen technologiegestützten Prozess, bei dem Daten analysiert und verwertbare Informationen präsentiert werden. Damit wird Führungskräften, Managern und anderen Endanwendern bei fundierten Geschäftsentscheidungen geholfen. Unternehmen können dafür eine Vielzahl von Tools, Anwendungen und Methoden nutzen, um interne und externe Daten zu sammeln, analysieren, Abfragen durchzuführen sowie Berichte, Dashboards und Datenvisualisierungen zu erstellen.

Ursprünglich wurde der Begriff 1958 von Hans Peter Luhn eingeführt und später in den frühen 1990er Jahren von der Gartner Group geprägt. Business Intelligence hat sich seitdem stark weiterentwickelt und ist eng mit Data Warehousing, Enterprise Content Management und Knowledge Management verbunden. Heutzutage spielt es eine immer wichtigere Rolle im Informationsmanagement von Unternehmen.

Wie funktioniert Business Intelligence?

Business Intelligence ist ein Prozess, der aus verschiedenen Phasen besteht, um Daten in nützliche Informationen umzuwandeln, die wiederum von Unternehmen genutzt werden können. Die grundlegenden Schritte im BI-Prozess sind:

Datenerfassung und Datentransformation

Die Funktionsweise von BI beginnt mit der Datensammlung aus verschiedenen internen und externen Quellen wie Datenbanken, CRM-Systemen, Social-Media-Plattformen und IoT-Geräten. Diese Daten werden dann in einem Data Warehouse oder einem Data Mart gespeichert und mithilfe von ETL-Prozessen bereinigt, umgewandelt und integriert.

Datenanalyse

In der nächsten Phase erfolgt die Datenanalyse, die in der Regel OLAP (Online Analytical Processing) und Data Mining umfasst. OLAP ermöglicht es, die Daten aus verschiedenen Blickwinkeln und Dimensionen zu betrachten, während Data Mining-Techniken wie Cluster-, Entscheidungsbaum- und Assoziationsanalyse es ermöglichen, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu entdecken.

Datenvisualisierung

Die Ergebnisse der Datenanalyse werden dann in aussagekräftige Berichte und Dashboards umgewandelt, die den Benutzern Einblicke in die Leistung des Unternehmens geben. Diese Berichte können interaktiv sein und den Benutzern die Möglichkeit geben, Daten zu filtern, zu sortieren und zu drillen, um detaillierte Informationen zu erhalten.

Zur weiteren Visualisierung werden die Ergebnisse der Datenanalyse in übersichtliche Grafiken und Diagramme umgewandelt, die es den Benutzern erleichtern, Trends und Muster zu erkennen.

Was sind Bestandteile einer Business-Intelligence-Architekur?

Die Komponenten einer Business-Intelligence-Architektur können je nach den Bedürfnissen des Unternehmens variieren, aber alle sind darauf ausgerichtet, nützliche Informationen aus den verfügbaren Daten zu generieren, um bessere Entscheidungen zu treffen. Gängige Bestandteile einer BI-Architektur sind:

Datenquellen: BI-Plattformen sammeln Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich internen Datenbanken, externen Datenquellen und Cloud-Diensten.

ETL-Tools: ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) ist ein Prozess zur Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen, zur Umwandlung von Daten in ein einheitliches Format und zur Ladung der Daten in ein Data-Warehouse oder ein anderes Speichersystem.

Data Warehouse: Ein Data Warehouse ist eine Datenbank, die Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und speichert. Es bietet eine zentrale Datenquelle für die Analyse und Berichterstellung.

Datenanalyse: BI-Plattformen verwenden verschiedene Analysetools, um Daten zu untersuchen und Trends zu identifizieren. Dazu gehören OLAP (Online Analytical Processing), Data Mining, statistische Analyse und maschinelles Lernen.

Datenvisualisierung: BI-Plattformen präsentieren Daten in verschiedenen Formen, einschließlich Diagrammen, Grafiken und Berichten, um Entscheidungsträger zu unterstützen.

Aufgaben und Ziele von Business Intelligence

Die Aufgaben von Business Intelligence sind unter anderem:

1. Datenerfassung und -integration: BI-Systeme erfassen, integrieren und konsolidieren Daten aus verschiedenen Quellen, um eine zentrale Datenquelle für Analysen und Berichte zu schaffen.
2. Datenanalyse: BI-Systeme ermöglichen es Unternehmen, Daten zu analysieren und Trends, Muster und Beziehungen zu identifizieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
3. Geschäftsberichterstattung: BI-Systeme bieten Unternehmen eine einfache Möglichkeit, ihre Geschäftsdaten zu präsentieren und Berichte zu erstellen, die Informationen über die Leistung des Unternehmens enthalten.
4. Planung und Prognose: BI-Systeme helfen Unternehmen bei der Planung und Prognose, indem sie historische Daten analysieren und zukünftige Entwicklungen vorhersagen.
5. Überwachung und Steuerung: BI-Systeme bieten Echtzeitüberwachung und -steuerung von Geschäftsprozessen, um sicherzustellen, dass Unternehmensziele erreicht werden.

Die Ziele von Business Intelligence sind:

1. Geschäftsentscheidungen zu unterstützen: BI-Systeme sollen Unternehmen dabei helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, indem sie Einblicke in Geschäftsprozesse und -leistung liefern.
2. Effizienz und Produktivität zu steigern: BI-Systeme sollen Unternehmen dabei helfen, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und die Effizienz und Produktivität zu steigern.
3. Wettbewerbsvorteil zu erlangen: BI-Systeme sollen Unternehmen dabei helfen, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, indem sie schnelle und genaue Einblicke in Geschäftsprozesse und -leistung liefern.
4. Geschäftswachstum zu fördern: BI-Systeme sollen Unternehmen dabei helfen, ihr Geschäft zu skalieren und zu wachsen, indem sie wichtige Geschäftsdaten sammeln, analysieren und nutzen.

Warum ist Business Intelligence für Unternehmen bedeutend?

Business Intelligence ist für Unternehmen wichtig, da es ihnen ermöglicht, fundierte Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage von Daten und Fakten zu treffen. Durch den Einsatz von BI können Unternehmen ihre betriebliche Leistung verbessern, Risiken minimieren, Kosten senken, die Kundenzufriedenheit steigern und Wettbewerbsvorteile erlangen. BI bietet Unternehmen die Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu analysieren und zu visualisieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die ihnen helfen, ihre Geschäftsziele zu erreichen.

Business-Intelligence-Tools bieten eine Vielzahl von Vorteilen, darunter die Beschleunigung und Verbesserung von Entscheidungsprozessen, die Optimierung interner Geschäftsprozesse, die Steigerung der betrieblichen Effizienz, die Steigerung neuer Umsätze und der Gewinn von Wettbewerbsvorteilen gegenüber Mitbewerbern. BI-Systeme helfen Unternehmen auch dabei, Markttrends zu erkennen und Geschäftsprobleme zu identifizieren, die es zu lösen gilt.

Durch den Einsatz von Business Intelligence können Unternehmen zu datengesteuerten Organisationen werden, die ihre Leistung verbessern. Sie können eine Reihe von Vorteilen erzielen, wie z.B.:

• Besseres Verständnis des Unternehmens, was es ermöglicht, Ressourcen intelligent zuzuweisen und strategische Ziele zu erreichen, was wiederum den ROI (Return on Investment) verbessert.
• Erkenntnis von Kundenverhalten, Präferenzen und Trends, die verwendet werden können, um potenzielle Kunden besser anzusprechen oder Produkte an sich ändernde Marktanforderungen anzupassen.
• Überwachung von Betriebsabläufen und Durchführung fortlaufender Korrekturen oder Verbesserungen auf der Grundlage von Daten-Erkenntnissen.
• Verbesserung des Supply-Chain-Managements durch umfassende Überwachungsaktivitäten und Weitergabe der Ergebnisse an Partner und Lieferanten.

Einzelhändler können beispielsweise durch den Vergleich von Leistung und Benchmarks in Ladengeschäften, Kanälen und Regionen höhere Kosteneinsparungen erzielen. Versicherer hingegen können dank der Transparenz des Schadensregulierungsprozesses sehen, wo sie ihre Dienstleistungsziele verfehlen, und diese Informationen nutzen, um Ergebnisse zu verbessern.

Die wachsenden Datenmengen erfordern immer stärker IT-gestützte Business-Intelligence-Systeme in Unternehmen. Besonders im Zusammenhang mit Big Data wird die analytische Komponente immer wichtiger. Der Schwerpunkt hat sich vom automatischen System zur Verbreitung von Informationen an verschiedene Abteilungen hin zum Business Performance Measurement verschoben.

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Wenn Sie Interesse an der Implementierung von Business-Intelligence-Lösungen in Ihrem Unternehmen haben oder weitere Fragen haben, zögern Sie bitte nicht, uns zu kontaktieren. Wir stehen Ihnen jederzeit gerne zur Verfügung und bieten unverbindliche Beratung an.

Wie unterstützt BI bei der Entscheidungsfindung?

Business Intelligence unterstützt die Entscheidungsfindung, indem es den Benutzern die Möglichkeit bietet, aus einer Vielzahl von Datenquellen Daten abzurufen, zu analysieren und zu visualisieren. Es hilft Benutzern dabei, Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Die Berichte und Visualisierungen, die von BI-Tools bereitgestellt werden, können auch dabei helfen, Entscheidungen zu kommunizieren und zu dokumentieren. Damit wird sichergestellt, dass alle relevanten Stakeholder ein gemeinsames Verständnis der Situation haben. BI kann auch bei der Vorhersage von Trends und Ereignissen helfen, indem es historische Daten analysiert und Modelle erstellt, um zukünftige Ergebnisse zu prognostizieren. Durch die Nutzung von BI können Entscheidungsträger schneller und fundierter entscheiden und somit das Risiko von Fehlentscheidungen verringern und den Erfolg des Unternehmens verbessern.

Was sind die erfolgreichsten Business-Intelligence-Platformen?

Es gibt viele verschiedene Business-Intelligence-Plattformen auf dem Markt, und jede hat ihre eigenen Vor- und Nachteile. Einige der wichtigsten BI-Plattformen sind unter anderem:

Tableau

Tableau ist eine visuell ansprechende Business-Intelligence-Plattform, die es Benutzern ermöglicht, Daten schnell zu analysieren und zu visualisieren, um wichtige Einblicke zu gewinnen.

Vorteile:

• Einfache Bedienung und schnelle Implementierung.
• Umfangreiche Integration mit anderen Systemen wie Salesforce und SAP.
• Intuitive Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche.
• Vielseitige Visualisierungsmöglichkeiten.

Nachteile:

• Preislich teurer als einige andere Plattformen.
• Eingeschränkte Möglichkeiten zur Integration mit Hadoop-basierten Systemen.
• Einige Nutzer bemängeln, dass Tableau bei der Verarbeitung großer Datenmengen langsam ist.

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI ist eine benutzerfreundliche Business-Intelligence-Plattform, die eine breite Palette an Datenquellen unterstützt und leistungsstarke Visualisierungsfunktionen bietet.

Vorteile:

• Gute Integration mit anderen Microsoft-Produkten wie Excel und SharePoint.
• Sehr erschwinglich im Vergleich zu anderen BI-Plattformen.
• Einfache Bedienung und benutzerfreundliche Oberfläche.
• Breite Palette von Visualisierungs- und Analysefunktionen.

Nachteile:

• Weniger erweiterte Funktionalitäten als andere BI-Plattformen, z.B. im Bereich der Vorhersageanalyse.
• Eingeschränkte Unterstützung für Datenquellen, die nicht von Microsoft stammen.
• Einige Nutzer finden, dass die Dashboards manchmal langsam laden.

QlikView

QlikView ist eine Business-Discovery-Plattform, die Datenintegration, -analyse und -visualisierung in einer einzigen Anwendung kombiniert, um Benutzern ein intuitives und interaktives Datenanalyseerlebnis zu bieten.

Vorteile:

• Sehr schnelle und effiziente Verarbeitung großer Datenmengen.
• Benutzer können komplexe Datenmodelle erstellen.
• Gute Datenvisualisierungsfunktionen.

Nachteile:

• Hoher Preis im Vergleich zu einigen anderen BI-Plattformen.
• Benutzeroberfläche ist möglicherweise weniger intuitiv als bei einigen anderen Plattformen.
• Begrenzte Funktionen zur Zusammenarbeit und zum Teilen von Daten.

SAP BusinessObjects

SAP BusinessObjects ist eine umfassende BI-Plattform, die leistungsstarke Datenanalyse-, Berichts- und Dashboard-Funktionen bietet, um Geschäftsentscheidungen zu erleichtern.

Vorteile:

• Umfassende Suite von Analyse- und Reporting-Tools.
• Gute Integration mit anderen SAP-Produkten wie HANA und ERP-Systemen.
• Sehr robust und leistungsfähig.

Nachteile:

• Komplexe Installation und Konfiguration.
• Hoher Preis im Vergleich zu einigen anderen BI-Plattformen.
• Benutzeroberfläche ist möglicherweise weniger intuitiv als bei einigen anderen Plattformen.

IBM Cognos Analytics

IBM Cognos Analytics ist eine Enterprise-Reporting- und Analyseplattform, die Datenvisualisierung, Datenmodellierung und eine breite Palette von Analysefunktionen kombiniert, um Benutzern eine umfassende Datenanalyse zu bieten.

Vorteile:

• Gute Integration mit anderen IBM-Produkten wie SPSS und Watson Analytics.
• Sehr leistungsfähig und skalierbar.
• Benutzer können komplexe Datenmodelle erstellen.

Nachteile:

• Komplexe Installation und Konfiguration.
• Hoher Preis im Vergleich zu einigen anderen BI-Plattformen.
• Benutzeroberfläche ist möglicherweise weniger intuitiv als bei einigen anderen Plattformen.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Vor- und Nachteile von BI-Plattformen je nach den spezifischen Anforderungen und Bedürfnissen eines Unternehmens variieren können. Unternehmen sollten ihre Anforderungen genau kennen und die Plattformen sorgfältig auswählen, die am besten zu ihren Bedürfnissen passen.

Welche Rolle spielen Datenqualität und Datenintegration in BI?

Datenqualität und Datenintegration spielen eine entscheidende Rolle in Business Intelligence, da sie die Grundlage für verlässliche und aussagekräftige Analysen und Berichte bilden.

Die Datenqualität bezieht sich auf die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität der Daten. Daten, die inkonsistent, unvollständig oder veraltet sind, können zu falschen Ergebnissen und Entscheidungen führen. Es ist daher wichtig, sicherzustellen, dass die Datenqualität hoch ist und dass die Daten in regelmäßigen Abständen überprüft und aktualisiert werden.

Die Datenintegration bezieht sich auf den Prozess der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen, um eine umfassende und konsistente Sicht auf die Daten zu erhalten. Datenintegration kann eine komplexe Aufgabe sein, da Daten aus verschiedenen Quellen in verschiedenen Formaten und Strukturen vorliegen können. Es ist wichtig, dafür zu sorgen, dass die Daten effektiv integriert werden, um eine genaue Analyse und Berichterstattung zu gewährleisten.

Insgesamt sind Datenqualität und Datenintegration kritische Bestandteile einer erfolgreichen BI-Strategie, da sie sicherstellen, dass die Daten verlässlich, konsistent und aussagekräftig sind.

Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Business Analytics?

Business Intelligence und Business Analytics sind verwandte Konzepte, aber sie haben unterschiedliche Schwerpunkte und Ziele.

Business Intelligence konzentriert sich auf die Sammlung, Integration, Analyse und Präsentation von historischen Daten, um Einblicke in vergangene Leistungen zu gewinnen und Entscheidungen auf der Grundlage dieser Einblicke zu treffen. BI-Tools bieten in der Regel eine Vielzahl von Dashboards, Berichten und Visualisierungen, um Benutzern einen schnellen Überblick über wichtige Metriken zu geben und Trends über einen bestimmten Zeitraum hinweg zu erkennen.

Business Analytics hingegen konzentriert sich auf die Analyse von Daten, um spezifische Fragen zu beantworten oder Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Es kann dabei helfen, komplexe Geschäftsprobleme zu lösen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Im Gegensatz zu BI, das sich auf historische Daten konzentriert, kann Analytics sowohl historische als auch Echtzeitdaten umfassen, um Vorhersagen und Prognosen zu treffen.
Ein wichtiger Aspekt von Business Analytics ist die Verwendung von fortgeschrittenen Analysetechniken wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, um Erkenntnisse aus großen und komplexen Datensätzen zu gewinnen. In der Regel erfordert dies spezielle Tools und Fähigkeiten wie Datenmodellierung, Programmierung und Statistik.

Somit ist Business Intelligence ein wichtiger Teil von Business Analytics, aber Analytics geht über die reine Berichterstellung hinaus und nutzt fortschrittliche Technologien, um Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.