Business Intelligence ist Ihr Daten-Turbo für fundierte Entscheidungen

Wichtige Komponenten von Business Intelligence

• Datenspeicher: Ein Data Warehouse speichert aggregierte und strukturierte Daten, die für die Analyse vorbereitet wurden. Ein Data Lake kann ergänzend dazu als Speicher für Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format dienen.
• Datenaufbereitung: Prozesse wie Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) sammeln Rohdaten, bereinigen sie und laden sie in das Data Warehouse. Dies stellt sicher, dass die Daten konsistent und zuverlässig sind.
• OLAP (Online Analytical Processing): Diese Technologie ermöglicht eine schnelle Analyse großer Datenmengen.
• Dashboards und Datenvisualisierung: Sie sind die Endphase des Berichtswesens und stellen die Daten in leicht verständlichen Diagrammen, Grafiken und Karten dar. Dashboards bieten einen Echtzeitüberblick über vordefinierte Kennzahlen (KPIs).
• Reporting und Abfragen: Diese Tools generieren Berichte und ermöglichen es Ihnen, spezifische Geschäftsfragen zu beantworten.

• Steigert Effizienz: Mit guten BI-Tools benötigen Ihre Beschäftigten weniger Zeit, um an die gesuchten Informationen und Reports zu kommen.
• Verbessert Entscheidungsprozesse: BI-Tools liefern Erkenntnisse auf Basis von Fakten. Ihre Manager:innen können so schneller und präziser Entscheidungen treffen.
• Optimiert Geschäftsprozesse: Eine der Kernaufgaben von BI ist es, Sie dabei zu unterstützen, Engpässe und ineffiziente Abläufe zu identifizieren und zu optimieren.
• Zeigt Markttrends: BI hilft Unternehmen, das Kundenverhalten besser zu verstehen und so frühzeitig Trends zu identifizieren. So können Sie gezielt neue Produkte oder Dienstleistungen entwickeln.
• Erhöht Zufriedenheit: Service-Mitarbeiter:innen können, wenn ihnen die entsprechenden Daten zur Verfügung stehen, schneller und präziser auf Anfragen von Kund:innen reagieren. Intern können Sie Arbeitsabläufe optimieren und Schulungsbedarf erkennen.
• Identifiziert Risiken: Mit der richtigen Nutzung Ihres BI-Systems können Sie Probleme erkennen, bevor ein Schaden entstanden ist.

Marketing

Personalwesen

Einzelhandel

Energieversorger und Smart Grids

• Ziele definieren: Bevor Sie sich für ein BI-Tool entscheiden, müssen Sie genau festlegen, welche Fragen Sie mit der Technik beantworten möchten und welche Erkenntnisse Sie benötigen. Dies hilft bei der Auswahl des passenden BI-Systems und der benötigten Daten.
• Benutzer:innen schulen: Der Erfolg einer BI-Initiative hängt maßgeblich von der Akzeptanz und Kompetenz der Nutzer:innen ab. Regelmäßige und zielgerichtete Schulungen sind unerlässlich, damit alle Mitarbeiter:innen die Tools effektiv nutzen und die gewonnenen Erkenntnisse richtig interpretieren können.
• Datenqualität sicherstellen: Wie nützlich Ihre Analysen sind, hängt maßgeblich von der Qualität der Daten ab, die Sie dem System zur Verfügung stellen. Es ist unerlässlich, dass Sie die Datenkonsistenz, -genauigkeit und -relevanz kontinuierlich überwachen. Sobald sich die Marktbedingungen ändern oder es wichtige Neuerung im Unternehmen gibt, müssen Sie auch die Berichtsformate und Vorgaben für das BI-Tool anpassen.
• Datenzugriff gewähren: Wertvoll sind Ihr Daten nur dann, wenn die Menschen, die sie benötigen, auch Zugriff darauf haben. Sorgen Sie also dafür, dass Ihre BI-Architektur die wichtigen Informationen den zentralen Sachbearbeiter:innen und Entscheidungsträger:innen zur Verfügung stellt – auch über die erwähnten Self-Service-Lösungen.
• Datengesteuerte Kultur leben: Häufig treffen Manager:innen Entscheidungen, die eher auf einem Bauchgefühl als auf klaren Fakten beruhen. Wenn Sie BI-Software effizient nutzen wollen, muss im Unternehmen allerdings eine Datenkultur herrschen. Das bedeutet auch, dass Sie subjektive Einflüsse bei der Analyse minimieren müssen – und sich eine offene Haltung gegenüber den gewonnenen Erkenntnissen bewahren.
• Skalierbarkeit und Integration ermöglichen: Eine gute BI-Lösung sollte in der Lage sein, mit wachsenden Datenmengen umzugehen und sich nahtlos in bestehende Systeme wie CRM, ERP oder Cloud-Plattformen integrieren zu lassen.
• Expertenwissen einsetzen: Zwar sind viele Systeme intuitiv nutzbar; doch selbst bei Self-Service-BI sind BI-Analyst:innen oder Data Scientists wichtig, um die Systeme zu verwalten, die Datenqualität sicherzustellen, Berichtsstandards zu etablieren und Sie bei komplexen Analysen zu unterstützen.