Wir tragen Hochtechnologie am Armgelenk, und Suchmaschinen und soziale Medien wissen mehr über uns, als wir uns vorstellen können. Mithilfe von Business Intelligence nutzen viele Unternehmen diese personenbezogenen Daten, um unsere Kaufentscheidungen zu beeinflussen – ob für Supermarktbesuche, Kleidung oder Reisen. Somit ist Business Intelligence längst kein futuristisches Schlagwort mehr, sondern alltägliche Realität.
Was ist Business Intelligence?
Business Intelligence (BI) ist ein technologischer Ansatz, der Datenanalyse und -interpretation zur Entscheidungsfindung nutzt. Mit BI-Tools können Unternehmen komplexe Datensätze effizient analysieren, Muster erkennen und strategische Geschäftsentscheidungen treffen. Es ist das Herzstück datengesteuerten Managements.
Business Intelligence: Herkunft des Begriffs
Die Business-Intelligence-Geschichte hat ihren Ursprung in den 1960er Jahren. Der Begriff Business Intelligence beschrieb die gemeinsame Nutzung von Informationen in einem Unternehmensnetzwerk. Auch heute noch bedeutet Business Intelligence laut Definition das Auswerten großer Mengen an Daten, aus denen sich nützliche Informationen ziehen lassen. Seit den 1980er Jahren erfolgt das Business-Intelligence-Verfahren zunehmend IT- und computergestützt.
Ein bestimmtes Verfahren könnte beispielsweise bei der Datenauswertung aus einem Onlineshop die Generierung von drei Kundschaftstypen vornehmen, um später das Marketing auf genau diese Zielgruppen auszurichten. Ein anderes BI-Verfahren könnte aus den gleichen Daten etwa die durchschnittliche Verweildauer von Kunden und Kundinnen auf bestimmten Produktseiten herausfiltern.
Business Intelligence vs. Business Analytics vs. Big Data: Ein Vergleich
Business Intelligence (BI), Business Analytics (BA) und Big Data sind alle entscheidend für datengesteuerte Entscheidungen, unterscheiden sich jedoch in ihrer Anwendung. Während ein Business-Intelligence-System in der Regel strukturierte Daten verarbeitet, um Muster zu erkennen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, handelt es sich bei Big Data um die Sammlung und Analyse von unstrukturierten oder grob vorstrukturierten Daten in riesigen Mengen.
Hier ergänzen sich BI und Big Data, indem BI die Strukturen aus den Daten zieht, die Big Data liefert.Business Analytics nutzt diese Daten dann, um zukunftsorientierte Analysen durchzuführen und Geschäftsprozesse zu optimieren.
Was ist das Hauptziel von Business Intelligence?
Durch den Einsatz von Business-Intelligence-Software profitieren Unternehmen von der regelmäßigen Analyse aktueller Daten und den daraus gewonnenen Erkenntnissen. Die Software kann langwierige manuelle Analysen automatisieren, deutlich beschleunigen und weitere Aufgaben im täglichen Betrieb übernehmen.
Dadurch können Manager und Managerinnen mittel- und langfristige Geschäftsprozesse besser abstimmen. Allerdings benötigt der richtige Umgang mit dieser Business-Intelligence-Software ein gewisses Know-how, am besten durch Vorkenntnisse in Informatik und Statistik.
Wie funktioniert Business Intelligence? Die 3 Phasen
Business-Intelligence-Prozesse beinhalten drei Phasen:
1. Relevante Daten
Die erste Phase der Business Intelligence umfasst die Bestimmung und Sammlung relevanter Daten für die Analyse, wobei OLTP-Systeme für die Datenerfassung eingesetzt werden. Diese Systeme, oft Teil des Tagesgeschäfts, erfassen einzelne Daten, z.B. User-Klicks auf Webseiten. Die sorgfältige Auswahl der Datenquellen ist grundlegend für das BI-Verfahren, und sie müssen zugänglich sein. Unternehmen, die bereits CRM- oder ERP-Software nutzen, haben hier einen Vorteil, da diese oft große Datensammlungen haben oder BI-Analysen durchführen.
2. Data Mining
Die zweite Phase besteht aus intensivem Data Mining, um Beziehungen (wie positive oder negative Korrelationen) zwischen verschiedenen Datensätzen zu finden. Beispielsweise könnten Sie feststellen, dass Kunden und Kundinnen aus einer bestimmten Altersgruppe ein Produkt außergewöhnlich oft kaufen.
3. Lösungen und Erkenntnisse
In der dritten Phase des Business-Intelligence-Prozesses findet die Interpretation der Daten statt. Wer sich mit Data Mining auskennt, weiß, dass dabei durchaus kuriose und schwer zu interpretierende Zusammenhänge auftreten. Hier lohnt sich vor allem ein Blick auf die Daten, die Sie vorher noch gar nicht beachtet hatten. Dabei können überraschende Effekte zutage treten, die Sie durch die richtigen Managemententscheidungen nutzen können.
Business Intelligence: Methoden zur Datenanalyse
Damit auch Sie Business Intelligence in Ihrem Unternehmen einsetzen können, stellen wir Ihnen zwei der bekanntesten BI-Methoden vor – OLAP und ETL:
Online Analytical Processing (OLAP)
OLAP eignet sich zur Analyse und Auswertung von Daten und bereitet sie so auf, dass sie von der Unternehmensleitung interpretiert werden kann. OLAP speichert Daten subjektbezogen und komprimiert diese unter Berücksichtigung anderer Faktoren. So vermeidet es das Speichern von unwichtigen Daten, sodass die Datensammlung übersichtlicher wird, ohne an Aussagekraft einzubüßen. Datenaktualisierungen finden nur in bestimmten zeitlichen Abständen statt.
ETL (Extract, Transform, Load)
Als ETL bezeichnet man Methoden, die nach einem bestimmten Schema agieren. Zunächst zieht eine ETL-Methode die Daten aus den verfügbaren, operierenden Datenbanken eines Unternehmens (extract).
Anschließend nimmt die Methode Anpassungen am Datenset, wie etwa die Umrechnung von Einheiten oder das Entfernen von Ausreißern, vor (transform). Zum Abschluss speichert ETL die so aufbereiteten Daten in einem sogenannten „Data Warehouse“, also der Datensammlung des Unternehmens (load).
Dashboards und IT-Systeme für die BI-Analyse
OLAP und ETL sind folglich Methoden, die eine Vorauswahl und Aufarbeitung der Rohdaten anbieten, um sie auswertungsfreundlicher zu gestalten. Natürlich können Sie auch auf manuelles Data Mining setzen, um möglichst wenige Informationen zu verlieren. Dies ist jedoch mit einem großen Arbeitsaufwand verbunden.
Die aus der Datenanalyse gewonnenen Zusammenhänge müssen Sie noch in eine Form bringen, die sich von anderen nachvollziehen lässt. Dafür eignen sich je nach den verfügbaren Daten verschiedene Darstellungsformen, meist jedoch Diagramme oder Graphen. Gute Software in Form von Dashboards erstellt zudem einen schriftlichen Report, der die wichtigsten Ergebnisse der Analyse zusammenfasst und grafisch übersichtlich aufbereitet.
Business Intelligence: Beispiele
Business Intelligence eröffnet zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten in unterschiedlichen Geschäftsbereichen:
- BI im Marketing: Mit BI-Tools analysieren Marketingspezialisten Kundschaftsverhalten, identifizieren Markttrends und passen Marketing-Strategien an. Sie sammeln und analysieren Daten wie Kunden- und Kundinneninteraktionen, Kaufhistorie und soziale Medien-Interaktionen. Der Einsatz von BI ermöglicht die Erstellung personalisierter Kampagnen und steigert die Effektivität der Marketingstrategien.
- BI im Finanzwesen: Finanzexperten und -expertinnen verwenden BI zur Analyse von Finanzdaten wie Umsätzen, Kosten, Gewinnen und Investitionen. Durch BI behalten Unternehmen ihre Finanzperformance im Blick, erkennen Finanztrends und treffen fundierte Entscheidungen zur Verbesserung ihrer finanziellen Gesundheit.
- BI im Bereich HR: HR-Manager und -Managerinnen setzen BI-Anwendungen ein, um Leistungen zu bewerten, Personalanforderungen zu planen und die Zufriedenheit im Team zu erhöhen. Sie analysieren Aspekte wie Leistungsniveaus, Bindungsraten und Fluktuationen im Personalbestand. Aus diesen Erkenntnissen entwickeln sie Strategien, die sowohl die Effizienz steigern als auch die Bindung des Personals an das Unternehmen verbessern.
Business-Intelligence-Tools
Zur weiteren Orientierung stellen wir Ihnen einige wichtige BI-Tools vor:
- Als Teil des Marketing-Analytics-Pakets bietet Ihnen auch HubSpot einige BI-Funktionen.
- Tableau hilft seinen Nutzenden dabei, ihre Daten sichtbar und verständlich zu machen. Tableau bietet Software für verschiedene Ausstattungen an – vom Tablet bis zum Server.
- Looker ist ein speziell für Skalierung entwickeltes BI-Tool und bietet Funktionen zur Vertriebsanalytik, Webanalytik und zum digitalen Marketing.
- Clear Analytics arbeitet auf der Grundlage von Excel. Daher können sich neue Nutzerinnen und Nutzer besonders schnell mit diesem Tool zurechtfinden. Es kann aber auch Daten aus vielen weiteren Datenspeichern aufnehmen.
Business-Intelligence-Tools für Data Analytics:
- SAP verfügt ebenso über einige Werkzeuge, die BI-Methoden unterstützen. So können Nutzende durch die Cloud-Lösung SAP Analytics Cloud von überall auf ihre Daten zugreifen und diese analysieren.
- Domo eignet sich für die Cloud-Datenspeicherung und ist in der Lage, unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen. Es bietet eine hohe Geschwindigkeit bei großen Datenmengen und nutzt KI, um akkurate Voraussagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen.
- MicroStrategy ist eine BI-Software mit Funktionen für Data Discovery, Datenvisualisierung, Daten-Wrangling und erweiterte Data Analytics. Es eignet sich zudem für Anwender und Anwenderinnen mit geringen technischen Vorkenntnissen.
- Laut eines Reports von Gartner zählt das BI-Tool von MicroStrategy neben der Business-Intelligence-Lösung von Oracle zu den besten BI-Plattformen auf dem Markt.
Fazit: Business-Intelligence-Systeme können wichtige Erkenntnisse aufzeigen
BI-Lösungen sind hilfreiche Tools für findige Datenanalysten und -analystinnen, die sich detailliert in Geschäftsprozesse einarbeiten wollen. Die Auswertung und Interpretation solcher Daten sind nicht in jedem Fall einfach. Richtig angewendet führen BI-Systeme aber zu wichtigen Erkenntnissen, die sich positiv auf den Alltag Ihres Unternehmens auswirken können.
Gerade im Zeitalter von Big Data, künstlicher Intelligenz, Self Service, Industrie 4.0, Augmented Reality und Smart Technologies stellt sich jedoch die Frage, ob herkömmliche Business-Intelligence-Umgebungen wie Data Warehouses den Anforderungen größerer, schnellerer und smarter Datenmengen noch gerecht werden können.
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