Was ist Business Intelligence (BI)?
Business Intelligence (BI) ermöglicht es Unternehmen, alle ihre Daten zu analysieren und zu visualisieren, um Trends zu erkennen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Business Intelligence (BI) ermöglicht es Unternehmen, alle ihre Daten zu analysieren und zu visualisieren, um Trends zu erkennen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Es dreht sich alles um Daten. Führungskräfte hören dies täglich – jedoch reicht es nicht aus, Daten lediglich zu sammeln und zu speichern. Business Intelligence setzt Ihre Daten tatsächlich ein und wandelt sie von Nullen und Einsen in aussagekräftige Informationen um. Mit BI können Benutzer Fragen stellen und erhalten klare und sofortige Antworten, um fundierte Entscheidungen in Ihrem gesamten Unternehmen zu treffen.
BI, oder Business Intelligence, ist eine Reihe von Technologien und Verfahren, die zum Sammeln, Analysieren und Präsentieren von Geschäftsdaten verwendet werden, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. BI-Systeme verwenden Datenvisualisierungstools, um Ergebnisse in Berichten, interaktiven Dashboards und anderen Formaten darzustellen, die die Informationen leicht verständlich und teilbar machen – ohne dass technische Kompetenzen erforderlich sind.
Gemeinsam liefern Business Intelligence und Analysen aufschlussreiche Informationen, die die Entscheidungsfindung verbessern können. Obwohl sie eng miteinander verbunden sind, sind sie nicht identisch.
Business Intelligence ist beschreibender und diagnostischer Natur; es geht darum, herauszufinden, was wann und warum passiert ist, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Business Analytics befasst sich eher mit dem, was passieren wird, und deckt Muster auf, um zukünftige Trends vorherzusagen – sie ist also präskriptiv und prädiktiv. Sie kann Maßnahmen empfehlen, um gewünschte Ergebnisse zu erzielen, beispielsweise zur Prognose der Nachfrage nach saisonalen Einzelhandelsprodukten oder zur Modellierung verschiedener Arten von Finanzrisiken.
Auch die verwendeten Tools unterscheiden sich. Zusätzlich zu Datenvisualisierungstools nutzt BI Technologien wie OLAP-Verarbeitung, SQL und ETL, um Daten zu analysieren. Im Gegensatz dazu werden in der Datenanalyse fortgeschrittenere Technologien wie prädiktive Modellierung, maschinelles Lernen und Data Mining eingesetzt, um Muster zu erkennen und zukunftsorientierte Vorhersagen zu treffen. Diese Tools erfordern in der Regel Mitarbeiter mit technischen Kenntnissen, wie beispielsweise Datenwissenschaftler, Analysten oder IT-Teams.
BI und Datenanalyse sind beide unverzichtbare Technologien, um ein umfassendes Bild Ihrer gesamten Daten zu erhalten. Aus diesem Grund entscheiden sich viele Unternehmen für Business Intelligence-Plattformen, die beide Arten der Analyse unterstützen.
Business Intelligence ermöglicht Unternehmen einen schnellen Zugriff auf wichtige Kennzahlen und zuverlässige Informationen, was eine Reihe weiterer Vorteile mit sich bringt.
Auf der Grundlage aktueller Erkenntnisse, Kennzahlen und anderer Informationen über Geschäftsprozesse und -abläufe können Teams fundiertere Entscheidungen treffen.
Mit BI-Tools, interaktiven Dashboards und visuellen Berichten können Teams ihre Daten schnell analysieren und verstehen, ohne auf deren Zusammenstellung warten zu müssen.
Mit BI können Sie alles überprüfen, vom Bestand bis zur Lieferantenleistung. Es unterstützt Sie dabei, Verbesserungspotenziale zu identifizieren und die Ursachen von Problemen zu verstehen, damit Sie diese angehen können.
Business Intelligence-Systeme machen Daten für alle zugänglich, nicht nur für Ihre Datenanalysten oder Techniker.
Durch die Verknüpfung von BI-fähigen Daten über Abteilungen und Systeme hinweg können alle Teams auf der Grundlage einer einzigen zuverlässigen Informationsquelle arbeiten.
Da BI Ihnen dabei helfen kann, Bereiche mit übermäßiger Verschwendung, zu großen Beständen und anderen Kostenfaktoren schnell zu identifizieren, können Sie Maßnahmen ergreifen, um diese zu reduzieren.
Mit Informationen zu Faktoren wie Reaktionszeiten der Kunden, Lösungsquoten und Zufriedenheitswerte können Sie positive Prozessänderungen vornehmen, um Kunden zu binden.
Bevor Business Intelligence umsetzbare Informationen in Grafiken, Diagramme und andere übersichtliche Visualisierungen umwandeln kann, müssen zunächst Rohdaten in aussagekräftige Informationen umgewandelt werden. Dies wird mit mehreren Tools zur Integration und Speicherung von Daten, zur Modellierung, Abfrage und visuellen Analyse erreicht, die alle in einem strukturierten Prozess zusammenarbeiten.
Daten werden aus einer Vielzahl von Quellen gesammelt – Datenbanken, Anwendungen, Unternehmenssystemen und mehr. Je nach verwendeter BI-Lösung umfasst dies die Verwendung von Konnektoren für ERP, CRM, MySQL und andere Plattformen oder APIs.
Mithilfe von ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load) oder anderen Verfahren werden die relevanten Daten anschließend bereinigt, auf Qualitätsprobleme überprüft und in ein standardisiertes Format gebracht, das von BI- und Analysesystemen gelesen werden kann. Schließlich werden sie zur schnellen Analyse in einem Data Warehouse, Data Mart oder Data Lake gespeichert.
BI-Systeme analysieren Daten mithilfe von Techniken wie Abfragen, OLAP-Verarbeitung und Data Mining. Durch Datenmodellierung werden Informationen so organisiert, dass sie einfacher zu bearbeiten und zu untersuchen sind, während Abfrage-Tools es ermöglichen, Fragen zu stellen und Antworten zu erhalten, manchmal sogar in natürlicher Sprache. Mit diesen Analyse-Tools können Sie Daten gruppieren und filtern, Statistiken vergleichen und vieles mehr.
Die endgültigen Informationen werden in interaktiven Dashboards, Diagrammen, Grafiken und Berichten visualisiert, die komplexe Informationen in leicht verständliche Einheiten aufschlüsseln. Mit Self-Service-BI-Tools können Geschäftsanwender ihre Daten selbstständig auswerten, ohne die IT-Abteilung hinzuziehen oder auf die Aktualisierung neuer Felder warten zu müssen.
Schließlich können Unternehmen alle ihre Daten auswerten und wertvolle Informationen in Echtzeit umsetzen, um alle Vorteile der Business Intelligence zu nutzen.
Business Intelligence-Informationen können durch Berichte, Visualisierungen und Dashboards bereitgestellt werden. Diese Methoden können separat oder zusammen eingesetzt werden und sind jeweils darauf ausgelegt, Entscheidungen auf unterschiedliche Weise zu unterstützen. BI erleichtert es Ihnen, Ihre Daten zu verstehen und darauf zu reagieren, unabhängig davon, ob Sie allgemeine Kennzahlen oder detaillierte Informationen benötigen.
BI-Berichte organisieren Daten in übersichtlichen, gemeinsam nutzbaren Formaten und unterstützen sowohl Ad-hoc- als auch geplante Berichte. Auf diese Weise können Benutzer einmalige Berichte erstellen, um Fragen zu beantworten oder Ergebnisse über Teams, Produkte oder Zeiträume hinweg zu vergleichen.
Diagramme, Grafiken und Visualisierungen unterstützen Sie dabei, Trends und Muster zu erkennen. Sie machen komplexe Daten verständlich und heben das Wesentliche hervor. Die besten BI-Plattformen bieten benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Tools, mit denen sich Visualisierungen schnell erstellen und aktualisieren lassen.
Dashboards kombinieren Berichte und Grafiken in einer interaktiven Ansicht. Sie können KPIs verfolgen, Trends erkennen und die Leistung überwachen. Durch die Anpassung der Dashboards an bestimmte Rollen oder Abteilungen wird sichergestellt, dass die richtigen Teams stets über die richtigen Informationen verfügen.
BI findet in allen Branchen breite Anwendung und bietet neben branchenübergreifenden Informationen auch gezielte Informationen. Nachfolgend sind einige branchenspezifische Beispiele aufgeführt:
Integrierte Informationen aus betrieblichen, finanziellen und klinischen Systemen unterstützen Pflegekräfte, Ärzte und Verwaltungsangestellte dabei, sich ein umfassendes Bild von der Patientenversorgung zu machen. Diese ganzheitliche Sichtweise trägt zu Verbesserungen in allen Bereichen bei, von Patientenfluss und Ressourcenzuteilung bis hin zu Personalstrategien und Behandlungsmustern.
Hersteller können wertvolle Erkenntnisse aus ihren Produktionsprozessen, der Maschinenleistung und den Betriebsdaten gewinnen – beispielsweise zum Zustand der Anlagen und zu Ausfallzeiten. Die Überwachung von KPIs für die Gesamtanlageneffektivität (OEE), Fehlerquoten, Produktlinienfinanzen und anderen wichtigen Kennzahlen trägt dazu bei, Verschwendung zu reduzieren, Wartungspläne zu optimieren und die Produktqualität zu verbessern.
Automobilhersteller erhalten wichtige Einblicke in die Produktionseffizienz, den Zustand der Supply Chain und die Qualitätskontrolle. Durch die Verfolgung von Kennzahlen wie Fehlerquoten, Produktionszykluszeiten und Lieferantenzuverlässigkeit können Unternehmen Engpässe frühzeitig erkennen, Produktionspläne optimieren und die Fahrzeugqualität verbessern.
Produzenten und Großhändler können datengesteuerte Informationen über Kundenpräferenzen, Lagerumschlag und Leistung der Supply Chain nutzen. Die Überwachung von Faktoren wie saisonalen Nachfrageschwankungen, Rohstoffkosten und Verderberaten trägt zur Optimierung der Bestandsverwaltung, zur Reduzierung von Verschwendung und zur Gewährleistung einer gleichbleibenden Produktqualität bei.
Business Intelligence hat sich über die einfache Berichterstattung hinaus weiterentwickelt. Sie wird zunehmend direkt in Workflows, Anwendungen und Geräte integriert, um relevante Erkenntnisse in die täglichen Entscheidungen einzubringen. Mit sprachgesteuerten Abfragen und der Suche in natürlicher Sprache können Geschäftsanwender mit Daten interagieren, indem sie einfach eine Frage stellen.
Wir werden auch beobachten, dass BI-Systeme eine aktivere Rolle übernehmen werden. In Kombination mit Technologien wie maschinellem Lernen und Robotic Process Automation (RPA) werden sie nicht nur Informationen liefern, sondern Ihnen auch dabei helfen, diese umzusetzen. Wenn das System beispielsweise einen niedrigen Lagerbestand feststellt, kann es automatisch einen Workflow für die Nachbestellung auslösen und in Gang setzen.
Analyse-Tools werden mit der Weiterentwicklung der prädiktiven Analyse ebenfalls immer intelligenter. Dies bedeutet, dass Systeme nicht nur historische Zusammenhänge liefern, sondern auch Echtzeitempfehlungen geben können. Wie bei jeder leistungsstarken Technologie ist jedoch Vorsicht geboten. Mit zunehmender Komplexität der Datenpipelines müssen Sie auch die Daten-Governance stärken, um Transparenz zu gewährleisten, Vertrauen in KI-generierte Erkenntnisse aufzubauen und die sich ständig weiterentwickelnden Vorschriften einzuhalten.
BI-Plattformen bieten Funktionen in drei Kategorien: Analyse, Informationsbereitstellung und Plattformintegration. Moderne Plattformen vereinen all diese Funktionen und noch mehr.
Im Bereich der Analyse sollten Sie nach OLAP- oder OLAP-ähnlichen Funktionen Ausschau halten, mit denen Sie Daten über mehrere Dimensionen hinweg untersuchen können, beispielsweise nach Region oder Zeit. Außerdem sollten Sie in der Lage sein, Daten mühelos zu durchsuchen, zusammenzufassen, zu drehen und zu filtern. Moderne Plattformen erreichen dies mithilfe einer virtuellen In-Memory-Analyse-Engine, die keine manuelle Erstellung und Pflege physischer OLAP-Cubes erfordert – dies ermöglicht eine größere Flexibilität und reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand für IT-Abteilungen. Diese Art von Plattform ermöglicht es Geschäftsanwendern außerdem, Ad-hoc-Berichte zu erstellen und benutzerdefinierte Abfragen und Dashboards spontan zu erstellen. Eine gemeinsame semantische Ebene ermöglicht eine konsistente und genaue Datenanalyse durch die Standardisierung von Geschäftsbegriffen über Abteilungen hinweg.
Selbstverständlich wäre heutzutage keine Plattform vollständig ohne fortschrittliche Analysefunktionen und erweiterte Analysen zur Untersuchung von Trends, zur Erstellung von Prognosen, zur Durchführung von Was-wäre-wenn-Szenarien und zur Erstellung KI-basierter Vorhersagen.
Um den größtmöglichen Nutzen aus BI zu ziehen, sollten Sie nach einer Vielzahl von Ausgabemöglichkeiten Ausschau halten. Interaktive Dashboards, Diagramme, KPIs und Unternehmensberichte sind weit verbreitet, jedoch gibt es auch Plattformen, die andere Arten der visuellen Data Discovery, Geokarten, Tabellen und eingebettete Analysen unterstützen.
Auch die Plattformintegration ist von entscheidender Bedeutung. Eine cloudbasierte Datenarchitektur sollte in der Lage sein, Live-Daten aus beliebigen Quellen zu verbinden, Big Data zu vereinheitlichen, Data Lakes und APIs zu integrieren und die Daten-Governance zu zentralisieren. Achten Sie auf integrierte KI-Technologien, um Ihren Business Intelligence-Systemen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
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