Was ist Business Intelligence (BI)?
Wenn Unternehmen Technologien, Prozesse und Methoden strategisch einsetzen, um ihre Geschäftsentscheidungen durch Daten zu unterstützen, betreiben sie Business Intelligence. Diese Disziplin ist heute aufgrund der großen Datenmengen und der anspruchsvollen Analyse und Auswertung besonders bedeutsam. Was ist BI, wie hat sich die Business Intelligence Geschichte entwickelt und warum sind Business Intelligence Systeme heute für den Geschäftserfolg so wichtig?
Business Intelligence Definition
Bei Business Intelligence handelt es sich um einen Sammelbegriff für verschiedene Technologien, Prozesse und Methoden für den Umgang mit Unternehmensdaten. BI-Systeme sind darauf ausgelegt, große Datenmengen zu analysieren und darin Muster, Trends und Beziehungen aufzuzeigen. Es findet eine Informationsaufbereitung statt, um Führungskräfte bei ihrer Entscheidungsfindung bestmöglich unterstützen zu können.
Ein Kernaspekt der BI ist die Datenerfassung. Diese kann aus den verschiedensten Quellen erfolgen wie zum Beispiel aus dem ERP oder dem CRM. Doch auch externe Quellen wie etwa Marktdaten oder Social Media können als Quelle dienen. Die Daten werden so aufbereitet, dass eine konsistente Analyse möglich ist. Für diese stellen die BI-Systeme sogleich die passenden Werkzeuge zur Verfügung. Zur BI gehören auch eine Visualisierung der Ergebnisse in übersichtlicher Form und die Berichterstattung.
Ziele und Nutzen von Business Intelligence
Unternehmen stehen heute vor der Herausforderung, mit den großen Datenmengen umzugehen, die sie zum Beispiel in Bezug auf ihre Kunden oder Produkte generieren. Die Ursprünge der BI gehen bis in die 1960er Jahre zurück, als der Fokus in den klassischen Management-Informationssystemen (MIS) und frühen Datenbanken vor allem auf die Erfassung und Speicherung von Unternehmensdaten gerichtet war. Mit dem Aufstieg von Data Warehousing und OLAP in den 1990er-Jahren verlagerte sich die BI mehr auf die mehrdimensionale Analyse (OLAP) der in den Data Warehouses zentral gespeicherten Daten. Die frühen 2000er-Jahre waren geprägt von besseren Visualisierungsmöglichkeiten und dem Self-Service, sodass auch Fachabteilungen ohne IT-Hintergrund BI nutzen konnten. Cloud-Computing und Big-Data-Technologien haben seit den 2010er-Jahren Analysen in Echtzeit und die Verarbeitung von heterogenen und oft unstrukturierten Daten ermöglicht. Seitdem findet eine zunehmende Einbindung von Streaming-Daten statt und der Fokus liegt stärker auf der Unterstützung operativer Entscheidungen im Tagesgeschäft. Heute besteht der wesentliche Nutzen der BI insbesondere in den Predictive und Prescriptive Analytics. Dabei erfolgt eine Kombination der klassischen Analyse mit modernen KI-Ansätzen. Dank maschinellem Lernen beispielsweise sind Vorhersageanalysen möglich (Predictive Analytics) und es lassen sich im Rahmen der Prescriptive Analytics konkrete Handlungsempfehlungen generieren. Ziele und Nutzen der BI haben sich im Laufe der Zeit immer wieder gewandelt.
Methoden und Technologien von Business Intelligence
Die Business Intelligence stützt sich gleichermaßen auf analytische Methoden und technologische Plattformen, um die Erhebung, Analyse, Verarbeitung und Visualisierung von Daten zu ermöglichen. Am Ende des Prozesses steht immer die Schaffung einer belastbaren Informationsbasis aus den Rohdaten als Ausgangsmaterial. Das sind einige der wichtigsten Methoden und Technologien in diesem Zusammenhang:
Advanced Analytics | Von Advanced Analytics ist die Rede, wenn im Rahmen der BI eine Erweiterung der klassischen Analysemethoden stattfindet. Hier sind vor allem die Predictive Analytics (Vorhersage künftiger Entwicklungen) und die Prescriptive Analytics (konkrete Handlungsempfehlungen) zu nennen. In diesem Bereich spielt der Einsatz von KI eine wichtige Rolle. |
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Data Mining | Beim Data Mining kommen statistische Verfahren zum Einsatz, um in den Daten verborgene Abweichungen, Korrelationen und Muster aufzudecken. Maschinelle Lernalgorithmen und mathematische Modelle sind hier zum Beispiel relevant. Mithilfe dieser Methode sollen sich Erkenntnisse gewinnen lassen, die mit einer konventionellen Berichterstattung sonst verborgen bleiben. |
Data Visualization | Mittels Data Visualization findet eine visuelle Aufbereitung der Analyseergebnisse statt. Diese sind häufig zu komplex, um von allen Mitarbeitern sinnvoll nutzbar sein zu können. Das gilt gerade dann, wenn kein IT-Hintergrund vorliegt. Die Darstellung der Daten erfolgt zum Beispiel in Form von Diagrammen oder interaktiven Dashboards. Fachfremde Stakeholder können sich schnell einen Überblick verschaffen und zum Beispiel Muster oder Ausreißer oft sofort erkennen, ohne dass eine intensive Beschäftigung mit den Ergebnissen notwendig wäre. |
Data Warehousing | Aufgabe des Data Warehousings ist der Aufbau eines zentralen und strukturierten Datenspeichers. Die darin gespeicherten Informationen können aus den unterschiedlichsten Quellen stammen wie etwa aus dem ERP, dem CRM oder aus Produktionsdaten. Alle diese Informationen werden im Data Warehouse zusammengeführt und stehen hier für die weitere Verwertung im Rahmen der BI zur Verfügung. Es finden auch eine Harmonisierung und Historisierung der Daten statt. |
Echtzeitanalysen | Dank der Echtzeitanalyse kann mit Datenströmen direkt nach deren Generierung weitergearbeitet werden. Die Daten stammen zum Beispiel aus Live-Transaktionen, Social Media oder IoT-Sensoren. Aktuelle Entwicklungen fließen damit sofort in die Entscheidungen ein und die Reaktionszeit verkürzt sich, was in erheblichem Maße zum Unternehmenserfolg beitragen kann. |
ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) | Zuerst müssen die relevanten Daten aus den Quellsystemen extrahiert werden. Danach erfolgt die Umwandlung in ein einheitliches und analysierbares Format, bevor sich die Daten in das Data Warehouse laden lassen. Um eine hohe Datenqualität sicherstellen zu können, findet gleichzeitig eine Bereinigung eventuell fehlerhafter oder unvollständiger Datensätze statt. |
OLAP (Online Analytical Processing) | Hierbei handelt es sich um eine mehrdimensionale Analyse. Sie ermöglicht es, Daten aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu betrachten. Das kann z. B. nach der Zeit, der Region oder dem Produkt sein. Häufig erfolgt dabei eine logische Darstellung in einer Art mehrdimensionalem Würfel (auch Datenwürfel genannt). |
Self-Service BI | Fachanwender:innen können dank der Self-Service-BI-Tools auch ohne Unterstützung der IT-Abteilung von BI-Systemen profitieren. Sie können Berichte erstellen, Datenquellen verbinden und Visualisierungen vornehmen. Das soll die Agilität im Unternehmen verbessern, da die Analysezyklen kürzer ausfallen. |
Exkurs: Unterschied zwischen Business Intelligence und Business Analytics
In der Praxis findet häufig keine klare Abgrenzung zwischen den Begriffen Business Intelligence und Business Analytics (BA) statt. Manche Autoren fassen diese auch zu einem Dachbegriff zusammen wie etwa Analytics & Business Intelligence (ABI). Möglich ist je nach Quelle auch eine synonyme Verwendung der Begriffe. Ein Grund dafür ist in der technologischen Konvergenz zu finden. Häufig sind in den modernen BI-Plattformen viele Analysefunktionen integriert, die eigentlich zu den Business Analytics gehören. Hier sind etwa die Vorhersageanalyse oder auch das weite Feld des maschinellen Lernens zu nennen. Abhängig von der Marketingstrategie verwenden die Anbieter die Begriffe unterschiedlich, um bestimmte Aspekte ihrer Produkte zu betonen. Auch organisatorische Vermischungen sind möglich, wenn etwa eine Zusammenlegung von BI- und Data-Science-Teams stattfindet.
Grundsätzlich ist die BI zumindest traditionell stärker auf die Aufbereitung und Darstellung historischer Daten ausgerichtet. Die BA hingegen ist eher zukunftsorientiert. Typische Fragen der BI sind zum Beispiel „Was ist passiert?” oder „Sind wir als Unternehmen gut aufgestellt?”. Die BA hingegen dreht sich um Fragen wie „Was wird passieren?” oder „Was sollten wir tun?“. Während für die BI die Datenintegration im Vordergrund steht, dreht sich die BA vor allem um das Data Mining. Auch die Ziele lassen unterschiedliche Schwerpunkte erkennen. Die BI möchte vor allem Transparenz schaffen und Leistungen überwachen, damit sich Entscheidungen besser begründen lassen. Die BA hingegen analysiert Ursachen, simuliert Szenarien und leitet daraus Empfehlungen ab.
Anwendungsgebiete von Business Intelligence
Die BI spielt in nahezu allen Unternehmensbereichen eine Rolle. Denn datenbasierte Entscheidungen sind heute überall gefragt. Es folgt eine Übersicht der zentralen Einsatzfelder:
- Finanz- und Controlling-Analysen: BI-Systeme helfen zum Beispiel bei der Konsolidierung von Finanzdaten aus der Buchhaltung oder Kostenrechnung oder der transparenten Darstellung von Umsatz- und Gewinnentwicklungen.
- Kundenservice und Support: Mittels BI lassen sich Tickets, Lösungsquoten, Reaktionszeiten und die Kundenzufriedenheit überwachen. Die Systeme decken auf, an welcher Stelle sich die Prozesse optimieren lassen und ob zum Beispiel Mitarbeiterschulungen notwendig sind.
- Markt- und Wettbewerbsanalysen: Anhand externer Datenquellen wie Social Media, öffentlicher Statistiken oder Marktberichte lassen sich Veränderungen erkennen und Chancen identifizieren. Das hilft bei der strategischen Ausrichtung.
- Personal- und HR-Management: Daten wie Krankenstände, Mitarbeiterfluktuation oder Weiterbildungskosten lassen sich per BI analysieren, um zum Beispiel die Personaleinsatzplanung optimieren zu können.
- Produktions- und Qualitätsmanagement: Die BI-Anwendungen ermöglichen eine Auswertung der Daten bezüglich Maschinen, Produktionsmengen oder Ausschussquoten. Mittels Vorhersageanalysen lassen sich Qualitätsprobleme frühzeitig erkennen, Wartungsarbeiten vorausschauend planen und Stillstandszeiten minimieren.
- Risikomanagement und Compliance: BI bietet Unterstützung bei der Überwachung verschiedener Risiken. Dazu gehören Betrugsversuche und Zahlungsausfälle ebenso wie regulatorische Verstöße. Hier spielt die BI ihre Stärken aus, weil sich wegen der Zusammenführung relevanter Datenquellen verdächtige Muster zuverlässiger und schneller erkennen lassen. Das ermöglicht es, rechtzeitig Gegenmaßnahmen einzuleiten.
- Supply-Chain- und Logistiksteuerung: BI-Echtzeitanalysen sind für die Steuerung der Lieferketten und der Logistik besonders nützlich. Sie ermöglichen es, bedarfsgerechte Bestände sicherzustellen, Routen zu optimieren und Engpässe frühzeitig zu erkennen. Zu den Vorteilen gehören zum Beispiel eine höhere Liefertreue oder reduzierte Lagerkosten.
- Vertriebs- und Marketingoptimierung: BI hilft bei der Auswertung von Kampagnen, Kundendaten und Verkäufen. Dank der BI-Systeme lässt sich leichter einschätzen, ob Marketingmaßnahmen wirklich effizient sind, in welchen Regionen sich welche Produkte am besten verkaufen oder in welchen Kundensegmenten ein besonders hohes Potenzial für Upselling besteht. Es lassen sich Cross-Selling-Chancen identifizieren und der Erfolg der Preisstrategie kontrollieren.
Herausforderungen und Risiken von Business Intelligence
Der Nutzen von BI hängt stark davon ab, ob sich alle Unternehmensdaten in eine konsistente Struktur integrieren lassen. Das kann aber eine Herausforderung sein, wenn isolierte Datenquellen (sogenannte Daten-Silos) vorliegen. Häufig erweist sich eine Zusammenführung von Daten etwa aus dem ERP, dem CRM und den Produktionssystemen als technisch komplex, da Aktualisierungszyklen, Formate und Datenmodelle voneinander abweichen. Weiterhin können besonders große Datenmengen hohe Anforderungen an die Infrastruktur und die Datenmodellierung stellen. Wird Self-Service-BI stark genutzt, können schnell mehrere Versionen derselben Analyse vorliegen, was zu einem Verlust der Single Source of Truth führt.
Zu den Chancen der BI gehört die durchgängige Sicht auf die Geschäftsprozesse. Durch ein hohes Maß an Datenintegration lassen sich häufig neue Zusammenhänge erkennen. Unternehmen verbessern dank der Verwendung von BI-Dashboards und Alerts ihre Reaktionsfähigkeit und können sich an Marktveränderungen schneller anpassen. Zudem führen die Advanced Analytics über ein reines Monitoring von Prozessen hinaus und ermöglichen eine proaktive Steuerung. Dank BI steigt die allgemeine Daten- und Analysekompetenz im Unternehmen.
FAQ: Häufige Fragen zu Business Intelligence
Der BI-Consultant unterstützt Unternehmen bei der Einführung neuer Business-Intelligence-Lösungen. Er wählt zu den Anforderungen passende Technologien aus, baut geeignete Datenmodelle und steht auch nach der Einführung für die Optimierung zur Verfügung.
BI hilft den Unternehmen dabei, Entscheidungen konsequent datenbasiert zu treffen. Sie führt Daten aus verschiedenen Quellen zusammen und ermöglicht deren tiefgehende Analyse sowie verständliche Visualisierung. Die Anwender:innen sollen dank BI Chancen und Risiken schneller erkennen und ihre Geschäftsprozesse optimieren können.
Bei einem Business Intelligence System handelt es sich um eine integrierte Lösung aus Datenquellen sowie Speicher- und Analysekomponenten für die Sammlung, Aufbereitung und Auswertung von Unternehmensdaten. Dazu gehören typischerweise Data Warehouses, Data Lakes, ETL-Prozesse sowie Analyse- und Visualisierungswerkzeuge. Die Systeme dienen dazu, Entscheidungsträger mit den notwendigen Informationen zu versorgen.
Die BI-Strategie ist als übergeordneter Plan zu verstehen, wie BI im eigenen Unternehmen einzusetzen ist. Der Plan kann eine Definition der Datenquellen, der zu verwendenden Technologien und der Kennzahlen enthalten, anhand derer die Erreichung der geschäftlichen Ziele zu messen ist. Die BI-Strategie legt häufig auch Schulungs- und Change-Management-Maßnahmen fest, was für die Akzeptanz und effektive Nutzung der neuen Systeme entscheidend sein kann.