Business Intelligence

• Business Intelligence (BI) ist ein technologiegestützter Prozess, der Rohdaten sammelt, analysiert und in verwertbare Erkenntnisse umwandelt. Unternehmen können auf dieser Basis fundierte Entscheidungen treffen.
• Business Analytics versucht, aus vergangenen Daten Prognosen für die Zukunft zu erstellen. Dagegen beschreibt Business Intelligence mithilfe von alten und aktuellen Daten den Ist-Zustand.
• Für die meisten Nutzer:innen ist das Dashboard der BI-Anwendung entscheidend. Hier können sie Daten abrufen oder visualisieren und Reportings erstellen.
• In Ihrem Unternehmen können Sie Business Intelligence nutzen, um Daten schneller zu finden, Reports einfacher zu erstellen und Schwachstellen durch Analysen aufzudecken.
• Richtig eingesetzt, steigert Business die Effizienz und trägt so zu Ihrem Unternehmenserfolg bei.

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.

• Business Intelligence konzentriert sich primär darauf, vergangene und aktuelle Daten zu analysieren und zu beschreiben. BI ist also deskriptiv. BI-Systeme helfen Ihnen zu verstehen, was vorgefallen ist und wie sich Ihr Unternehmen aktuell entwickelt. Sie gewinnen also einen klaren Überblick über den Status quo, indem sie beispielsweise zeigen, wie viele Produkte Sie im letzten Monat verkauft haben oder wie sich Ihr Umsatz im Vergleich zum Vorjahr entwickelt; oder indem Sie Informationen Ihrer IoT-Plattform auswerten. BI ist darauf ausgerichtet, Ihnen Momentaufnahmen zu liefern, die Sie für fundierte Entscheidungen nutzen können.
• Business Analytics (BA) hingegen ist zukunftsorientiert, also präskriptiv. Als Teilbereich der Datenanalyse geht BA tiefer und versucht, Fragen zu beantworten wie: Warum ist etwas passiert? Was wird wahrscheinlich als Nächstes geschehen? Und welche Maßnahmen sollten wir ergreifen, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen? BA also geht einen Schritt weiter als BI und versucht, aus den Ursachen vergangener Ereignisse zu lernen und vorherzusagen, wie sich etwas entwickeln wird. Ein wichtiger Teilbereich von Business Analytics ist die prädikative (vorausschauende) Analytik.

• BI-Tools etablieren sich, wie erwähnt, immer mehr als Self-Service-Lösung, die alle Beschäftigten verwenden können.
• BA hingegen erfordert häufig den Einsatz von Data Scientists, die komplexe Analysen durchführen und interpretieren.

• 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 frühzeitig Trends zu identifizieren. So können Sie gezielt neue Produkte oder Dienstleistungen entwickeln.
• Erhöht Zufriedenheit: Service-Mitarbeiter:innen können schneller und präziser auf Anfragen von Kund:innen reagieren, wenn ihnen die entsprechenden Daten zur Verfügung stehen. Intern können Sie Arbeitsabläufe optimieren und Schulungsbedarf erkennen.
• Identifiziert Risiken: Wenn Sie Ihr BI-System effizient nutzen, erkennen Sie Probleme, bevor ein Schaden entsteht.

Marketing

Personalwesen

Einzelhandel

Energieversorger und Smart Grids

• Ziele definieren: Bevor Sie sich für ein BI-Tool entscheiden, müssen Sie 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 Ihre Beschäftigten die Tools effektiv einsetzen und die gewonnenen Erkenntnisse richtig interpretieren.
• 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 die Berichtsformate und Vorgaben für das BI-Tool anpassen.
• Datenzugriff gewähren: Wertvoll sind Ihre Daten nur dann, wenn die Personen, die sie benötigen, Zugriff darauf haben. Sorgen Sie also dafür, dass Ihre BI-Architektur den zentralen Sachbearbeiter:innen und Entscheidungsträger:innen wichtige Informationen zur Verfügung stellt – etwa 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.