Business Intelligence (BI) erklärt: Wie du aus Daten Geschäftserfolge machst

Willkommen in der Welt der Zahlen, Fakten und cleveren Entscheidungen! Business Intelligence – kurz BI – klingt erstmal nach viel Technik und komplizierten Dashboards. Doch dahinter steckt vor allem eins: die Kunst, aus einer Flut von Daten genau die Informationen herauszufiltern, die dein Unternehmen wirklich nach vorne bringen.

Egal, ob du den nächsten großen Trend aufspüren oder einfach schneller auf Veränderungen reagieren willst – mit BI hast du das passende Werkzeug an der Hand. Lass uns gemeinsam entdecken, wie du Daten in echte Wettbewerbsvorteile verwandelst!

Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) ist der Prozess, mit dem Unternehmen aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse gewinnen. BI nutzt Technologien wie Datenanalyse und Dashboards, um aus rohen Daten klare, handlungsrelevante Informationen zu machen.

Grundlagen von Business Intelligence

Business Intelligence (BI) ist der Prozess, mit dem Unternehmen aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Ziel ist es, fundierte Entscheidungen zu treffen, die das Geschäft voranbringen. BI nutzt Technologien wie Datenanalyse und Dashboards, um aus rohen Daten klare, handlungsrelevante Informationen zu machen.

Unterschiede zwischen BI und Business Analytics

Während sich Business Intelligence primär auf die Vergangenheit und Gegenwart konzentriert, fokussiert sich Business Analytics auf zukünftige Entwicklungen. Dabei werden Fragen wie

• "Warum ist etwas passiert?" (diagnostische Analyse),
• "Was wird wahrscheinlich als Nächstes passieren?" (vorausschauende Analyse) und
• "Welche Maßnahmen sollten ergriffen werden, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen?" (präskriptive Analyse)

beantwortet. BI und Business Analytics ergänzen sich und liefern zusammen ein umfassendes Bild der Entscheidungsfindung auf Basis von Datenanalysen.

Die Komponenten von BI-Systemen

Ein Business Intelligence (BI)-System besteht aus mehreren Komponenten, die zusammenarbeiten, um Daten zu sammeln, zu analysieren und in handlungsrelevante Informationen umzuwandeln.

Die wichtigsten Komponenten eines BI-Systems sind:

1. Datenquelle: Dies sind die verschiedenen internen und externen Datenquellen, aus denen Informationen stammen, z. B. Datenbanken, ERP-Systeme, CRM-Systeme, Social Media oder externe Marktforschungsdaten.
2. Datenintegration (ETL-Prozess): Der ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) sorgt dafür, dass Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in ein geeignetes Format transformiert und in ein zentrales Data Warehouse oder eine Datenbank geladen werden.
3. Datenlager (Data Warehouse): Ein Data Warehouse ist eine zentrale Sammlung von Daten, die für die Analyse und Berichterstattung optimiert ist. Hier werden die transformierten Daten gespeichert und aufbereitet, um schnell darauf zugreifen zu können.
4. Datenanalyse: Hier kommen Methoden wie OLAP (Online Analytical Processing) und Data Mining zum Einsatz, um Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. Dies hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen.
5. Reporting und Dashboards: BI-Systeme bieten verschiedene Tools zur Darstellung der Analyseergebnisse, meist in Form von Dashboards, Berichten oder interaktiven Visualisierungen. So kannst du schnell wichtige Kennzahlen (KPIs) einsehen und Entscheidungen treffen.
6. Datenvisualisierung: Tools wie Diagramme, Graphen und interaktive Dashboards helfen, komplexe Daten übersichtlich darzustellen, sodass Entscheidungsträger schnell und einfach die benötigten Insights erhalten.
7. Benutzerschnittstelle: Eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es den Anwendern ermöglicht, auf die BI-Tools zuzugreifen, Analysen durchzuführen und Berichte zu erstellen, ohne tiefgehende technische Kenntnisse zu benötigen.
8. Datenqualität und Governance: Diese Komponente stellt sicher, dass die Daten korrekt, konsistent und sicher sind. Sie umfasst Prozesse zur Datenvalidierung, -überwachung und -sicherung.

Wichtige BI-Technologien und -Tools

Es gibt viele BI-Technologien und -Tools, die Unternehmen dabei unterstützen, Daten zu sammeln, zu analysieren und in wertvolle Insights umzuwandeln. Hier sind einige der wichtigsten:

1. Datenvisualisierungstools

• Tableau: Sehr beliebt für seine benutzerfreundliche Oberfläche und leistungsstarken Visualisierungen. Es hilft, komplexe Daten in verständliche, interaktive Dashboards zu verwandeln.
• Power BI: Ein Microsoft-Tool, das eng in die Microsoft-Umgebung integriert ist. Es bietet einfache Drag-and-Drop-Visualisierungen und eignet sich hervorragend für die Integration mit Excel und anderen Microsoft-Produkten.

2. Datenbanken und Data Warehousing

• Microsoft SQL Server: Eine weit verbreitete relationale Datenbank, die auch BI-Funktionen bietet, z. B. mit SQL Server Reporting Services (SSRS) und SQL Server Analysis Services (SSAS).
• Amazon Redshift: Ein Cloud-basierter Data Warehouse-Service von Amazon Web Services (AWS), der auf schnelle Datenabfragen und -analysen optimiert ist.
• Google BigQuery: Ein vollständig verwalteter Data-Warehouse-Service von Google, der schnelle und skalierbare Abfragen ermöglicht.
• Snowflake: Ein Cloud-basiertes Data Warehouse, das für die Integration und Analyse von großen Datenmengen entwickelt wurde.

3. Datenintegration und ETL-Tools

• Talend: Ein Open-Source-Tool für Datenintegration, das Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, transformiert und in Zielsysteme lädt.
• Informatica: Ein ETL-Tool, das eine robuste und skalierbare Plattform für die Datenintegration bietet.
• Apache Nifi: Ein Open-Source-Tool, das Datenströme automatisiert und in verschiedenen Datenquellen integriert.

4. Datenanalyse und Reporting-Tools

• SAS Business Intelligence: Ein leistungsstarkes Analytics-Tool, das auf komplexe Datenanalysen spezialisiert ist und vielfältige Reporting-Möglichkeiten bietet.
• Google Analytics: Ein weit verbreitetes Tool für die Analyse von Webdaten, das hilft, Website-Traffic und Benutzerverhalten zu verstehen.

5. Predictive Analytics und Machine Learning

• IBM Watson: Eine Plattform für künstliche Intelligenz und Machine Learning, die es Unternehmen ermöglicht, prädiktive Analysen und KI-basierte Insights zu erstellen.
• Azure Machine Learning: Microsofts Cloud-Service für Machine Learning und prädiktive Modellierung, der in Microsofts Power BI und andere Tools integriert werden kann.

6. Self-Service BI-Tools

• Looker: Ein weiteres Self-Service-Tool, das interaktive Datenanalysen und Dashboards bietet, mit einem starken Fokus auf die Erstellung von benutzerdefinierten Datenmodellen.
• Domo: Eine Cloud-basierte BI-Plattform, die es Nutzern ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und benutzerfreundliche Dashboards zu erstellen.

7. Data Mining und Text Mining Tools

• RapidMiner: Eine Open-Source-Plattform für Data Mining und Machine Learning, die zur Erstellung von prädiktiven Modellen und tiefgehender Datenanalyse verwendet wird.
• KNIME: Ein weiteres Open-Source-Tool für Datenanalyse und -modellierung, das auch für Data Mining und maschinelles Lernen verwendet wird.

8. Cloud-basierte BI-Lösungen

• Google Data Studio: Ein kostenloses, cloud-basiertes BI-Tool von Google, das einfach zu bedienen ist und starke Integrationen mit anderen Google-Diensten bietet.
• SAP BusinessObjects: Eine umfassende BI-Plattform, die auf Datenvisualisierung, Reporting und Analytics ausgerichtet ist und oft in größeren Unternehmen verwendet wird.

9. BI-Plattformen für Unternehmen

• SAP BW (Business Warehouse): Eine Enterprise-BI-Plattform von SAP, die Data Warehousing und Analysefunktionen bietet und in SAP-basierte Unternehmenslösungen integriert ist.
• Oracle BI: Eine umfassende BI-Lösung, die umfangreiche Reporting-, Analyse- und Dashboard-Funktionen bietet und stark in Oracle-Datenbanken integriert ist.

Diese Tools und Technologien spielen eine entscheidende Rolle dabei, die Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu integrieren, zu analysieren und zu visualisieren, um fundierte und strategische Entscheidungen zu treffen.

Geschäftserfolg durch Datenanalyse

Täglich sammeln Unternehmen eine Fülle von Geschäftsdaten aus unterschiedlichen Quellen wie ERP-Software, E-Commerce-Plattformen und Lieferketten. Die sorgfältige Analyse dieser Daten ermöglicht fundierte Geschäftsentscheidungen und trägt maßgeblich zur Steigerung des Geschäftserfolgs bei.

Die Rolle von Datenqualität und -integration

Um wertvolle Erkenntnisse aus den gesammelten Geschäftsdaten zu gewinnen, sind Datenqualität und -integration von entscheidender Bedeutung. Business-Intelligence-(BI)-Programme erleichtern das Sichten, Bereinigen und Zusammenführen dieser Daten, um eine konsistente und aussagekräftige Analyse sicherzustellen. Dabei ist es wichtig, die Daten auf Vollständigkeit, Genauigkeit und Relevanz zu prüfen, um die Qualität zu gewährleisten.

Gewinnung von Geschäftseinblicken aus Daten

Mithilfe der Datenanalyse können Unternehmen wichtige Geschäftseinblicke gewinnen, die es ihnen ermöglichen, informiertere Entscheidungen zu treffen und schnell auf Veränderungen zu reagieren. Die Nutzung von BI-Programmen bietet dabei vielfältige Vorteile:

• Wettbewerbsvorteile sichern
• Leistung überwachen und verfolgen
• Benchmarks festlegen
• Probleme erkennen und beheben
• Betriebseffizienz steigern
• Daten und Berichte zugänglich machen
• Kundenerfahrungen und Mitarbeiterzufriedenheit verbessern
• Umsatz und Rentabilität erhöhen

Entscheidungsfindung auf Basis von BI

BI-Programme unterstützen Unternehmen, Entscheidungen anhand der gewonnenen Analysen und Erkenntnisse zu treffen. So können sie zum Beispiel:

1. Neue Geschäftsmöglichkeiten identifizieren
2. Produkt- und Serviceangebote optimieren
3. Ressourcen effektiv einsetzen
4. Risiken managen
5. Absatz und Vertriebsstrategien entwickeln

Indem Unternehmen BI zur Entscheidungsfindung nutzen, profitieren sie nicht nur von einer erhöhten Entscheidungsqualität, sondern sparen auch Zeit und Ressourcen, die ansonsten für manuelle Analysen und unstrukturierte Entscheidungsprozesse aufgewendet werden müssten.

BI-Anwendungen in verschiedenen Branchen

Business Intelligence (BI) gewinnt in der modernen Wirtschaft in unterschiedlichen Branchen immer mehr an Bedeutung. In Verbindung mit Business Analytics ermöglicht es Unternehmen, umfassende Einblicke in ihre Daten und Prozesse zu erlangen. Dabei spielen BI-Lösungen in diversen Geschäftsbereichen eine wichtige Rolle und können wesentlich zum Erfolg der jeweiligen Sektoren beitragen.

Wachsende Bedeutung von BI in der Verwaltung

Die öffentliche Verwaltung hat in den letzten Jahren zunehmend erkannt, welche Vorteile BI für ihre Prozessoptimierung bietet. Durch die Analyse von Daten gelingt es, Ressourcen effizienter einzusetzen, die Produktivität zu erhöhen und somit Kosten zu reduzieren. Hier sind einige beispielhafte Anwendungsfälle:

• Verbesserte Budgetierung und Finanzanalyse
• Wertvolle Erkenntnisse zur Anpassung politischer Strategien und Initiativen
• Optimierung der städtischen Infrastruktur und Verkehrsplanung

BI im Einzelhandel und E-Commerce

Auch im Einzelhandel sowie E-Commerce-Bereich bieten BI-Systeme wertvolle Einblicke in Kundenbedürfnisse und Marktzustände. Dabei können Unternehmen von folgenden Aspekten profitieren:

1. Optimierung von Lagerbeständen und Lieferketten
2. Informierte Entscheidungen über Produktlinien und Verkaufsstrategien
3. Erfassung von Kennzahlen über Kundenverhalten und -präferenzen für gezieltes Marketing

BI im Finanz- und Versicherungssektor

Banken, Finanzdienstleister und Versicherungsunternehmen setzen schon seit Jahren auf BI-Technologien, um mit den umfangreichen Datenmengen effizient umzugehen. Dabei generieren sie wertvolle Informationen für datenbasierte Entscheidungen, wie zum Beispiel:

• Risikoanalyse und -management
• Aufdeckung und Prävention von Betrugsversuchen (Fraud Detection)
• Portfoliooptimierung und Investmentstrategien

Unabhängig von der Branche eröffnen BI-Lösungen Unternehmen die Möglichkeit, ihren Datenschatz zu heben und fundierte Entscheidungen zu treffen. In einer Zeit, in der Daten immer mehr an Bedeutung gewinnen, bildet die effektive Nutzung von BI entscheidende Wettbewerbsvorteile für die Zukunft dieser Unternehmen.

Hürden auf dem Weg zur datengetriebenen Organisation

Ungeachtet der vielen Vorteile, die BI und Analytics mit sich bringen, gibt es für Unternehmen auch herausfordernde Aspekte im Transformationsprozess zur datengetriebenen Organisation. Dazu zählen unter anderem:

1. Datenqualität und -integration: Die Sicherstellung einer hohen Datenqualität und die Integration unterschiedlicher Datenquellen sind essenziell, um Business Insights präzise zu analysieren und daraus wertvolle Schlussfolgerungen zu ziehen.
2. Mangel an internen Kompetenzen: Da nicht alle Mitarbeiter im Umgang mit BI-Tools und -Techniken geschult sind, kann es zu einem Fähigkeitsdefizit kommen, das die erfolgreiche Implementierung von BI-Systemen behindert.
3. Widerstand gegen Veränderungen: In einigen Organisationen herrscht Trägheit gegenüber der Einführung neuer Technologien wie BI, sei es aufgrund von traditionellen Denkmustern oder Angst vor Veränderungen.
4. Datenschutz und Sicherheit: Unternehmen müssen die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen gewährleisten und für die Sicherheit der von ihnen verwalteten Daten sorgen.

Um BI und Analytics erfolgreich einzuführen, bedarf es sorgfältiger Planung, intensivem internen Engagement und einer kontinuierlichen Überprüfung der Prozesse, um bestehende und zukünftige Herausforderungen zu erkennen und proaktiv anzugehen.

BI-Softwareauswahl und Implementierung

Eine passende BI-Software kann die Verwaltung von Unternehmensdaten revolutionieren und Entscheidungsprozesse optimieren. Um diesen Prozess erfolgreich zu gestalten, sollten folgende Aspekte berücksichtigt werden:

Wie man die passende BI-Lösung findet

Fachanwenderfreundlichkeit: Moderne BI-Lösungen erlauben es Fachanwendern, selbständig Daten abzufragen, Dashboards zu erstellen und Berichte zu generieren. Achte darauf, ein Tool auszuwählen, das für deine Mitarbeiter einfach und intuitiv zu bedienen ist, um eine effektive Nutzung sicherzustellen.

Datenvisualisierung: Ansprechende und leicht verständliche Darstellungen sind entscheidend. Prüfe, ob das in Frage kommende Tool umfassende Funktionen für die Datenvisualisierung bietet, um aussagekräftige und ansprechende Darstellungen deiner Daten zu ermöglichen.

Skalierbarkeit: Dein Unternehmen wird sich voraussichtlich weiterentwickeln und wachsen. Daher ist es wichtig, eine BI-Lösung zu wählen, die problemlos skaliert und mit den Anforderungen deines Unternehmens Schritt halten kann.

Integration: Eine nahtlose Integration des ausgewählten BI-Tools in bestehende Systeme und Datenquellen ist essenziell, um den Datenzugriff und die Zusammenarbeit zu vereinfachen.

Support: Bei technischen Fragen oder Problemen sollte schnelle Hilfe gewährleistet sein. Evaluiere den angebotenen Kundensupport des Anbieters, bevor du dich für eine BI-Lösung entscheidest.

Tipps für eine erfolgreiche BI-Implementierung

1. Ziele festlegen: Identifiziere die Geschäftsziele, die du mit der BI-Software erreichen möchtest. Dies ermöglicht es, den Erfolg der Implementierung messbar zu machen.
2. Projektteam aufbauen: Stelle ein multidisziplinäres Team zusammen, das die Einführung, Nutzung und Weiterentwicklung der BI-Lösung überwacht. Dies gewährleistet, dass alle notwendigen Kompetenzen an Bord sind.
3. Datenqualität sicherstellen: Die Qualität einer BI-Lösung hängt von der Güte der zugrunde liegenden Daten ab. Stelle daher sicher, dass die Daten sauber, konsistent und korrekt sind, bevor sie in das BI-System eingefügt werden.
4. Starke Kommunikation und Schulung: Vermittle die Vorteile der BI-Lösung transparent innerhalb des Unternehmens und sorge dafür, dass alle Mitarbeiter, die das Tool nutzen, geschult sind und das System verstehen.
5. Iterative Umsetzung: Implementiere die BI-Lösung schrittweise und baue auf den Erfahrungen und Rückmeldungen aus den ersten Iterationen auf. So können Fehler frühzeitig erkannt und das Tool kontinuierlich optimiert werden.

FAQ

Nachfolgend sind die wichtigsten Fragen und Antworten zusammengefasst.

Welche Vorteile bietet Business Intelligence?

Business Intelligence bietet Vorteile wie fundierte Entscheidungsfindung, bessere Leistung, gesteigerte Effizienz und Wettbewerbsvorteile. Durch Datenauswertung erkennst du Trends und Muster, die zur Lösungsfindung genutzt werden. Damit optimierst du Geschäftsprozesse und steigerst Rentabilität.

Welche Softwarelösungen existieren für Business Intelligence?

Softwarelösungen für Business Intelligence umfassen u. a. Power BI, Tableau und QlikView. Sie ermöglichen es, Daten zu analysieren, visualisieren und somit hilfreiche geschäftliche Entscheidungen zu treffen. Nutze kostenlose Testversionen, um die beste BI-Software für dein Unternehmen zu finden.

Wie unterstützt Business Intelligence die Entscheidungsfindung?

Business Intelligence unterstützt Entscheidungsfindung, indem es Datenanalyse und -visualisierung ermöglicht. Dadurch erkennst du Trends, Muster und Zusammenhänge, um informierte Entscheidungen zu treffen. BI hilft, Geschäftsprozesse zu optimieren, Kosten zu reduzieren und das Unternehmen besser zu steuern.

Welche Rolle spielen Datenanalyse und Data Mining in der Business Intelligence?

Datenanalyse und Data Mining haben eine zentrale Rolle in der Business Intelligence: Sie ermöglichen Unternehmen, verborgene Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen. Durch diese Erkenntnisse können fundierte Entscheidungen getroffen und Geschäftsprozesse optimiert werden.

Was sind die wichtigsten KPIs und Metriken in der Business Intelligence?

Die wichtigsten KPIs und Metriken in Business Intelligence sind Umsatzwachstum, Kundenakquise, Kosten, Rentabilität und Kundenzufriedenheit. Durch KPI-Überwachung steigerst du Effizienz und Performance. Nutze diese Daten, um schnell strategische Entscheidungen treffen zu können.

Wie wird künstliche Intelligenz (KI) in der Business Intelligence eingesetzt?

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert Business Intelligence, indem sie automatisierte Analysen und Prognosen ermöglicht. Mithilfe von Algorithmen und maschinellem Lernen werden enorme Mengen an Unternehmensdaten ausgewertet, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungsprozesse zu optimieren.

Thomas Sesli

Thomas Sesli ist Teil des acquisa-Teams. Seine umfassende Erfahrung aus vier Jahrzehnten in verschiedenen Management-Positionen und sein einschlägiges Fachwissen in den Bereichen Unternehmensberatung und Firmenkundenbetreuung lässt Thomas in unsere Artikel aus dem Themenbereich Business einfließen.