Business Intelligence

Business Intelligence – Auf einem Blick

Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence ist die Disziplin und der Technologie-Satz, der Rohdaten aus verschiedenen Datenquellen in umsetzbare Erkenntnisse für Business User verwandelt. Durch die Kombination von Datensammlung, Datenintegration, Datenanalyse und Datenvisualisierung hilft Business Intelligence Organisationen zu verstehen, wie ihre Geschäftsprozesse funktionieren und wo Verbesserungsmöglichkeiten bestehen.

Moderne Business Intelligence bringt historische und aktuelle Daten zusammen, sodass Entscheidungsträger Key Performance Indicators überwachen und datengetriebene Entscheidungen treffen können, die das übergeordnete strategische Management unterstützen.

Definition

Einfach ausgedrückt bezeichnet Business Intelligence den Prozess, Rohdaten in Informationen zu transformieren, die Manager und Mitarbeitende in alltäglichen Entscheidungen nutzen können. Sie basiert typischerweise auf Data Warehouses oder ähnlichen Plattformen, die Geschäftsdaten aus mehreren Systemen in einer einzigen, vertrauenswürdigen Umgebung konsolidieren. Auf dieser Datenbasis bieten BI Tools und Business Intelligence Tools Reporting Software, Dashboards und weitere Analytics Tools, die es Nutzern ermöglichen, Daten zu erkunden, Trends zu analysieren und Daten verständlich zu visualisieren.

Business Intelligence (BI) Lösungen nutzen Techniken wie Data Mining, Online Analytical Processing und interaktive Dashboards, um Muster in historischen Daten und aktuellen Transaktionen aufzudecken. Self-Service BI und Self-Service-Funktionen moderner BI-Plattformen ermöglichen es nicht-technischen Nutzern, Daten zu erkunden, ohne für jede Frage auf Data Experts angewiesen zu sein. In diesem Sinne hilft Business Intelligence, Rohdaten in BI Insights zu verwandeln, die Geschäftsstrategien über Abteilungen hinweg unterstützen.

Unterschied zwischen Business Intelligence und Business Analytics

Die Begriffe „Business Intelligence“ und „Business Analytics“ sind eng miteinander verbunden und werden manchmal synonym verwendet, betonen jedoch unterschiedliche Aspekte der Arbeit mit Unternehmensdaten. Traditionelle Business Intelligence konzentriert sich darauf, zu beschreiben, was passiert ist und was aktuell passiert, indem historische und aktuelle Daten genutzt werden, um Standardberichte, Dashboards und Key Performance Indicators zu erstellen. Business Analytics hingegen orientiert sich stärker an Data Analytics, Predictive Analytics und Data Science Methoden, die schätzen, was künftig passieren könnte oder untersuchen, warum bestimmte Ergebnisse eintreten.

In der Praxis liefert Business Intelligence eine konsistente Sicht auf Organisationsdaten, sodass Data Analysts, Data Scientists und Business User den Zahlen vertrauen können, mit denen sie arbeiten. Business Analytics baut anschließend auf dieser Grundlage auf, indem fortgeschrittene statistische Modelle, Machine Learning und explorative Datenanalyse auf spezifische Fragestellungen angewendet werden. Viele moderne BI Lösungen und Plattformen kombinieren heute sowohl Business Intelligence als auch Business Analytics Funktionen, wodurch Organisationen nahtlos von der Analyse vergangener Performance zu Szenariomanagement und der Modellierung zukünftiger Ergebnisse übergehen können.

Herkunft von Business Intelligence

Das Konzept von Business Intelligence hat seine Wurzeln in der Mitte des 20. Jahrhunderts, als erste Vordenker beschrieben, wie Organisationen Informationen systematisch nutzen könnten, um Managemententscheidungen zu unterstützen. Mit zunehmenden Datenmengen und dem Aufkommen von Data Warehouse Technologien entwickelte sich Business Intelligence zu einer formalen Disziplin mit eigenen BI Tools und Business Intelligence Lösungen. Traditionelle Business Intelligence konzentrierte sich zunächst auf statische Berichte, die von Data Engineers und Data Analysts erstellt wurden, typischerweise basierend auf sorgfältig aufbereiteten historischen Daten in zentralen Systemen.

Mit dem Aufstieg moderner Business Intelligence hat sich der Fokus hin zu agileren, Self-Service-Ansätzen verschoben. Self-Service BI, Data Discovery und intuitive Data Visualization Tools ermöglichen heute einer breiteren Gruppe von Mitarbeitenden den Zugriff auf relevante Daten und das Gewinnen von Data Insights ohne tiefgehende technische Fähigkeiten. Diese Entwicklung spiegelt eine breitere Bewegung hin zu einer Data-Driven Culture wider, in der Business Intelligence (BI) nicht nur die Domäne von Spezialisten ist, sondern eine zentrale Fähigkeit der gesamten Organisation.

Wie funktioniert Business Intelligence?

Business Intelligence funktioniert, indem Rohdaten aus verschiedenen operativen Systemen gesammelt, in ein konsistentes Format transformiert und über spezielle BI Tools für die Datenanalyse bereitgestellt werden. Typischerweise werden Daten aus CRM-, ERP-, Finanz- und anderen Anwendungen in ein Data Warehouse oder einen ähnlichen Speicher geladen, wo sie zu konsolidierten Daten werden, die die Geschäftsprozesse der Organisation im Zeitverlauf widerspiegeln.

Auf dieser Grundlage bieten Business Intelligence Tools und BI Plattformen Reporting Software, Dashboards und andere Analytics Tools, sodass Nutzer Geschäftsdaten erkunden und umsetzbare Erkenntnisse ableiten können, die Unternehmensziele unterstützen. In ausgereiften Setups bieten moderne BI Lösungen auch Self-Service-Funktionen, die Teams erlauben, eigene Abfragen auszuführen und Visualisierungen zu erstellen, ohne ständig Unterstützung von IT zu benötigen.

Hier sind fünf typische Schritte bei der Arbeit mit Business Intelligence:

• Ziele definieren: Klären, was verstanden oder verbessert werden soll, zum Beispiel Umsatztrends, Kundenverhalten oder Prozesseffizienz. Dies stellt sicher, dass die BI-Initiative konkrete Entscheidungen unterstützt statt generische Berichte zu produzieren.

• Datenquellen identifizieren: Feststellen, wo relevante Informationen heute liegen (CRM, ERP, Finanzsysteme, Tabellen, externe Daten). Grundlegende Datenqualität, Zugänglichkeit und Verantwortlichkeiten prüfen, um zu wissen, welche Quellen zuverlässig genutzt werden können.

• Datenintegration: Daten aus Quellsystemen extrahieren, bereinigen, Formate standardisieren und sie in ein zentrales Modell oder eine Plattform überführen. Dies schafft eine konsistente Grundlage für spätere Analysen und verhindert widersprüchliche Zahlen.

• Reports und Dashboards designen: Ansichten erstellen, die die ursprünglichen Geschäftsfragen mit klaren Kennzahlen, Visuals und Filtern beantworten. Endnutzer früh einbeziehen, damit Layouts, Drill-Downs und Detailgrad deren tatsächlicher Arbeitsweise entsprechen.

• Rollout und Iteration: Nutzern Zugriff geben, kurze Schulungen anbieten und die neuen Erkenntnisse in Meetings und Entscheidungen verankern. Feedback sammeln, Dashboards verfeinern und den Umfang im Laufe der Zeit erweitern, wenn Bedürfnisse und Daten reifen.

Beispiel für Business Intelligence Tools

Beispiele für Business Intelligence Tools umfassen umfassende BI Plattformen, die Datenkonnektivität, Modellierung und Datenvisualisierung in einer Umgebung kombinieren. Diese Tools bieten interaktive Dashboards, Standardberichte und Ad-hoc-Analysefunktionen, sodass Nutzer historische Daten untersuchen, Ansichten filtern und Leistung über Regionen, Produkte oder Kundensegmente hinweg vergleichen können. Viele BI Tools integrieren auch Data Mining Funktionen, wodurch sich Muster in Verkaufsdaten oder anderen komplexen Datensätzen leichter erkennen lassen, ohne separate Data Science Pipelines aufzubauen.

Anwendung von Business Intelligence in Organisationen

In der Praxis wird Business Intelligence in vielen Funktionen eingesetzt, um Unternehmensdaten in bessere Entscheidungen zu verwandeln. Vertriebsteams nutzen BI Lösungen, um Verkaufsdaten, Pipeline-Gesundheit und Kundenprofitabilität zu verfolgen, während Operationsteams Prozesseffizienz und Lagerbestände überwachen. HR und Management analysieren möglicherweise Mitarbeiterzufriedenheit, Personaltrends und Trainingsaktivitäten, und Finance stützt sich auf Business Intelligence (BI), um Key Performance Indicators zu überwachen, Planungszyklen zu unterstützen und sicherzustellen, dass Berichte über Abteilungen hinweg auf denselben Geschäftsdaten basieren.

Wann man BI nutzt

Business Intelligence ist besonders wertvoll, wenn Organisationen eine konsistente, vertrauenswürdige Sicht auf ihre Daten für wiederkehrende Fragestellungen benötigen, wie das Monitoring von KPIs, den Vergleich von Ergebnissen zwischen Einheiten oder das Verfolgen von Fortschritten gegenüber Zielen. Sie ist besonders nützlich, wenn Informationen über viele Systeme verteilt sind und manuelles Reporting nicht mehr mit dem Volumen an Rohdaten oder historischen Daten Schritt halten kann, das für fundierte Analysen erforderlich ist. In solchen Situationen unterstützt Business Intelligence datengetriebene Entscheidungen, indem sie eine stabile Grundlage schafft, auf der fortgeschrittenere Data Analytics oder Data Science Arbeit aufbauen kann.

Tipp: Mit dem Foresight Strategy Cockpit (FSC) können Organisationen Trends, Risiken, Szenarien und Weak Signals in einer sicheren Umgebung zentralisieren.

Vorteile von Business Intelligence

Business Intelligence hilft Organisationen, von fragmentiertem Reporting zu einer zuverlässigen, geteilten Sicht darauf überzugehen, wie das Geschäft performt. Wenn Unternehmensdaten konsolidiert, strukturiert und zugänglich sind, wird es deutlich einfacher, Probleme frühzeitig zu erkennen, Optionen zu vergleichen und im Einklang mit der übergeordneten Geschäftsstrategie zu handeln.

Bessere Entscheidungen mit Business Data

Ein zentraler Vorteil von Business Intelligence ist fundiertere und schnellere Entscheidungsfindung. Manager können Key Performance Indicators nahezu in Echtzeit überwachen, statt auf manuelle Berichte zu warten, und sie können von der Übersicht bis ins Detail hineinzoomen, wenn etwas ungewöhnlich erscheint. Diese Fähigkeit, historische Daten und aktuelle Zahlen an einem Ort zu betrachten, reduziert die Abhängigkeit von Intuition und unterstützt konsistentere, datengetriebene Entscheidungen auf allen Ebenen der Organisation.

Data Visualization für verständliche Insights

Viele Organisationen erzeugen große Mengen komplexer Daten aus Finance, Sales, Operations und digitalen Kanälen, haben jedoch Schwierigkeiten, diese zu interpretieren. Business Intelligence Lösungen und interaktive Dashboards übersetzen diese Komplexität in klare Diagramme, Tabellen und Alerts, die auch nicht-technische Nutzer verstehen können. Durch die Arbeit mit konsolidierten Daten statt isolierten Tabellenblättern gewinnen Teams schneller umsetzbare Erkenntnisse und reduzieren das Risiko widersprüchlicher Zahlen in Meetings und Berichten.

Effizienz, Alignment und Datenintegration

Wenn Reporting durch BI Tools automatisiert wird, verbringen Mitarbeitende weniger Zeit mit manuellen Tabellen und mehr Zeit mit der Analyse von Ergebnissen und der Diskussion von Verbesserungen. Geteilte Dashboards und Berichte helfen verschiedenen Abteilungen, sich auf eine „Single Source of Truth“ auszurichten, was Zusammenarbeit verbessert und interne Reibungen reduziert. Im Laufe der Zeit können Organisationen, die Business Intelligence systematisch einsetzen, um Prozesse zu verfeinern, Ressourcen zuzuweisen und auf Marktveränderungen zu reagieren, einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil aufbauen.