Unter dem Begriff Business Intelligence (BI) versteht man Methoden, Techniken und Anwendungen, mit deren Hilfe Daten ausgewertet und in unmittelbar verwertbare Informationen verwandelt werden. Business Intelligence unterstützt beim Sammeln, Strukturieren und Analysieren verschiedenster Unternehmensdaten. Durch entsprechend designte Dashboards haben Mitarbeitende so jederzeit Zugriff auf alle relevanten Informationen und tiefreichenden Auswertungen in Form von Diagrammen, Listen, Tabellen usw. Absprachen zwischen Abteilungen und unterschiedlichen Hierarchieebenen werden effizient und zielgerichtet.
Business Intelligence liefert Unternehmen durch deskriptive Analysen Erkenntnisse darüber, was in der Vergangenheit gut funktioniert hat. Der Einsatz von BI hilft, Prozesse und Geschäftsentscheidungen systematisch zu optimieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA) werden fälschlicherweise oft synonym verwendet. In der Praxis findet man unterschiedliche Definitionen und Abgrenzungen der beiden Begriffe. Häufig wird diskutiert, ob Business Intelligence eine Teilmenge von Business Analytics ist oder umgekehrt.
Grundsätzlich verfolgen beide Ansätze vergleichbare Ziele: Mittels BA und BI sollen datenbasiert Entscheidungen optimiert werden. Business Intelligence basiert auf deskriptiven Analysen und legt einen Schwerpunkt auf das tägliche Betriebsmanagement, Geschäftsanalytik sowie verschiedene Datenanalyse-Prozesse. Business Analytics wendet statistische Methoden an, um aus historischen Daten neue Erkenntnisse und Prognosen abzuleiten, auf deren Grundlage die Entscheidungsfindung optimiert wird. Es handelt sich um prädiktive und präskriptive Analysen. Business Analytics grenzt somit an den Bereich Advanced Analytics an – es stehen zukünftige Entwicklungen im Fokus und es werden Methoden bzw. Technologien aus dem Bereich Machine Learning und Künstlicher Intelligenz genutzt.
Unternehmen verfügen über sehr große Mengen an Daten, die durch fehlende Analysierbarkeit keinerlei Nutzen haben. Durch die Optimierung der Datennutzung kann BI klare Wettbewerbsvorteile schaffen. Business Intelligence-Anwendungen ermöglichen eine effiziente Datenaufbereitung, Auswertung und Darstellung/Visualisierung von Big Data. Sie helfen Unternehmen zu analysieren, was in der Vergangenheit passiert ist (deskriptive Analyse) und wie es dazu gekommen ist (diagnostische Analyse).
Wichtige Anwendungsfälle sind zum Beispiel die Verbesserung der Serviceleistungen durch die Auswertung von Präferenzen, Bedürfnissen und Gewohnheiten der Zielgruppe eines Unternehmens. Basierend auf gesammelten Daten kann dadurch das Kundenerlebnis optimiert werden.
Mithilfe von BI werden Führungskräfte bei der Entwicklung von langfristigen Strategien (zum Beispiel im Marketing- oder IT-Bereich) unterstützt. Das übergeordnete Ziel des Managements ist es, mittels BI-Analysen den Umsatz zu steigern, Kosteneinsparungen zu identifizieren und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Ein weiteres Anwendungsbeispiel von BI ist die Identifizierung von Stärken und Schwächen eines Unternehmens sowie der Geschäftsprozesse.
BI-Projekte erfordern ein gut durchdachtes Konzept sowie eine klare Festlegung der Aufgaben und Prozesse. Dabei müssen relevante Datenquellen identifiziert und passende Analysesysteme definiert werden, um Einblicke in verschiedene Aspekte des Geschäftsbetriebs zu gewinnen.
Im Workshop erkunden wir:
Bei Business Intelligence-Tools und -Plattformen handelt es sich um eine Kombination von zentralem Speicher (Data Warehouse) und analytischen Systemen. Die Anwendungen ermöglichen es, selbst große Datenmengen in kurzer Zeit aus internen (z. B. CRM- oder ERP-Systemen) und externen Quellen zu integrieren sowie zu analysieren. Dabei werden OLAP-Technologien (Online Analytical Processing) eingesetzt. BI-Software identifiziert Muster und Trends, die einen Einblick in vergangene Leistungen und zukünftige Entwicklungen bieten.
Ziel ist, alle relevanten Informationen innerhalb eines Unternehmens in einem zentralen System zu bündeln, sie zu vernetzen sowie in Form von anforderungsspezifischen Berichten und Abfragen nutzbar zu machen – also Wissen zu generieren. Zu diesem Zweck müssen die einzelnen Komponenten der BI-Anwendungen die Daten aus den vorhandenen Systemen extrahieren, transformieren und im Weiteren entsprechend den spezifischen Anforderungen des Unternehmens integrieren und analysieren (ETL-Prozess). Analysten und Benutzer:innen werden dabei unterstützt, komplexe Daten zu verstehen und relevante Erkenntnisse zu extrahieren.
BI-Werkzeuge wie Microsoft Power BI sind in der Lage, Datenkorrelationen zu identifizieren und so darzustellen, dass die Zusammenhänge transparent werden. Damit Reportings und Datenvisualisierungen entsprechend den Anforderungen ausgegeben werden können, sollte die Business Intelligence-Software passgenau auf die Bedürfnisse eines Unternehmens zugeschnitten sein. Daher lohnt es sich, im Vorfeld eine konkrete Bestandsaufnahme vorhandener Anbieter vorzunehmen sowie die Anforderungen an BI-Systeme (Funktionen, Kosten, …) genau zu definieren. Für die Implementierung der ausgewählten BI-Lösung kann die Unterstützung erfahrener Dienstleister hilfreich sein.
Vorteilhaft können auch Self-Service BI Tools bzw. Funktionen sein, für die Mitarbeitende keine Weiterbildung im Bereich Data Mining oder statistische Analysen benötigen.
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Dürsin Kurt CEO Cloud Analytics
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