Definition von Business Intelligence (BI)
Unter Business Intelligence wird die Arbeit mit Daten vereint. Dazu zählen Verfahren und Technologien, aber auch die Sammlung, Aufbereitung und Analyse. Hinter BI steckt ein Ziel: Verwertbare Informationen gewinnen, die als Basis für fundierte Entscheidungen im Betrieb dienen. BI erstreckt sich über den Gesamtprozess der Datengewinnung über die Speicherung bis zur Auswertung und Visualisierung. Ähnliche Konzepte sind Data Analytics und Big Data. Der Fokus bei Business Intelligence liegt jedoch auf die Entscheidungsunterstützung im Unternehmenskontext. Damit gewinnt BI in den modernen datengestützten Geschäftsfeldern mehr an Bedeutung.
| Fun Fact: Die ersten BI-Konzepte stammen aus den 1950er Jahren |
Einsatzbereiche und Nutzen
Business Intelligence Methoden werden sowohl im Vertrieb als auch im Marketing genutzt. Geschäftsbereiche wie Finanzen, Logistik und HR stützen ebenfalls ihre Entscheidungen auf gewonnen Daten. Damit steigt die Effizienz im Unternehmen und Prognosen lassen sich genauer erstellen.
Herausforderungen und Grenzen
Die Qualität der Business Intelligence Prozesse hängt von der Datenqualität und deren Integration ab. Herausforderungen und Grenzen werden durch Datenschutz und Compliance ins Spiel gebracht, während die Datenkomplexität Schulungsbedarf erfordern kann.
Zeitstrahl – Entwicklung von Business Intelligence
| 1958: Begriff ‚Business Intelligence‘ erstmals verwendet |
| 1990er: Aufkommen von Data Warehouses |
| 2000er: Verbreitung von BI-Tools in Unternehmen |
| 2010er: Self-Service BI und mobile Lösungen |
| 2020er: KI-Integration und Echtzeit-Analysen |
Anforderungen an BI-Tools und Software
Datenintegration und -kompatibilität
BI-Software sollte in der Lage sein, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen zu integrieren.
Datenquellen-Beispiele:
| SQL – Structured Query Language wird verwendet, um strukturierte Daten in relationalen Datenbanken abzufragen und zu bearbeiten. |
| NoSQL – Eine Datenbanktechnologie, die für unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten geeignet ist und hohe Flexibilität bei der Speicherung bietet. |
| Cloud – Cloud-Dienste ermöglichen die Speicherung und Verarbeitung von Daten über das Internet, ohne lokale Server oder Infrastruktur. |
| APIs – Schnittstellen (Application Programming Interfaces), über die verschiedene Systeme und Anwendungen Daten austauschen und miteinander kommunizieren können. |
| Excel – Ein weit verbreitetes Tabellenkalkulationsprogramm, das häufig für einfache Datenanalysen, Visualisierungen und Reporting genutzt wird. |
Ein weiteres Feature der Business Intelligence Software ist die Echtzeit-Datenverarbeitung und Streaming-Fähigkeit. Zudem müssen Daten sowohl bereinigt als auch konvertiert bzw. transformiert werden können – z. B. mit ETL/ELT-Prozessen. Eine fähige BI-Software lässt sich in bestehende IT-Systeme und Datenarchitekturen integrieren.
Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit
Ob Software für PCs, Tools, Apps und Co: Benutzerfreundlichkeit und eine intuitive Bedienung sind maßgeblich für eine gute BI-Software. Technische und nichttechnische User sollten das Programm einfach bedienen können. Mittels Drag-and-Drop-Funktionen können einige BI-Tools Daten visualisieren (bspw. Diagramme, Charts etc.) und analysieren (bspw. Summen verschiedener Zeitperioden, wie rollierendes Jahr, auflaufendes Jahr, Quartale, Tertiale, Geschäftssegmente usw.)
Mit rollenbasierenden Zugriffskontrollen und einem Berechtigungsmanagement wird sichergestellt, dass Nutzer nur auf die für sie relevanten Daten und Funktionen zugreifen können und sensible Informationen geschützt bleiben. Mobile Verfügbarkeit mit responsive Design sind inzwischen zum Standard geworden.
Visualisierung und Reporting
Gehen wir noch etwas genauer auf Visualisierung und Reporting ein. Business Intelligence dient dazu auf Datenbasis fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Durch die Visualisierung wird komplexe Information in verständliche, grafisch aufbereitete Darstellungen übersetzt, wodurch Muster, Trends und Ausreißer schneller erkannt und kommuniziert werden können.
Interaktive Dashboards mit Filter- und Drilldown-Funktionen ermöglichen es Anwendern, Daten flexibel zu analysieren, individuelle Fragestellungen zu beantworten und von der Übersichtsebene bis hin zu Detailinformationen zu navigieren – alles in Echtzeit und ohne technische Vorkenntnisse.
Anpassbare Berichte und Exportmöglichkeiten (nach PDF, Excel, Web) vereinfachen den Datenaustausch und die Integration von Daten, Analysen und Visualisierungen in Software zur Weiterverarbeitung. So könnten beispielsweise Daten in verschiedenen Diagrammtypen dargestellt werden (Kreis, Säulen, Linien etc.) und nach PowerPoint für das Reporting oder Charting exportiert werden. Mit Standardvorlagen wird dieser Prozess beschleunigt bzw. automatisiert.
Analysefunktionen und KI-Integration
Analysemöglichkeiten:
| Deskriptiv | Diagnostisch | Prädiktiv | Präskriptiv |
| Beschreibt, was passiert ist, indem historische Daten zusammengefasst und visualisiert werden. | Analysiert, warum etwas passiert ist, durch Ursachenforschung und Zusammenhänge. | Prognostiziert, was wahrscheinlich passieren wird, basierend auf Mustern und Modellen. | Gibt Empfehlungen, was getan werden sollte, um bestimmte Ziele zu erreichen oder Probleme zu vermeiden. |
Künstliche Intelligenz ließe sich bei BI-Software in den Bereichen Prognose, Machine-Learning und Mustererkennung einsetzen. Mit NLQ (Natural Language Query) wird die Analyse deutlich vereinfacht, da Nutzer Abfragen in natürlicher Sprache formulieren können, ohne komplexe SQL-Kenntnisse zu benötigen.
Automatisierte Insights und Anomalie-Erkennung sind Spezialfunktionen, die die versteckten Muster, Auffälligkeiten oder potenziellen Probleme in den Daten selbstständig identifizieren und so proaktiv Hinweise für Entscheidungen oder Maßnahmen liefern.
Skalierbarkeit und Performance
Unternehmen wachsen. Die Business Intelligence Software wächst mit, gerade wenn die Datenmengen immer größer werden und die Zahl der Anwender in den Unternehmensfeldern steigt. Schnelle Ladezeiten sind genauso wie performante Abfragen entscheidend für die Nutzerakzeptanz von BI-Software, da sie eine reibungslose, effiziente und frustfreie Analyse großer Datenmengen ermöglichen. User profitieren von hybriden Bereitstellungsoptionen.
Sicherheit und Datenschutz
Gespeicherte (ruhende) Daten werden durch eine Verschlüsselung sicher gehalten. Die Datenverschlüsselung spielt zudem bei der Übertragung eine gewichtige Rolle. Obligatorisch ist die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien (z. B. DSGVO, HIPAA).
Audit-Trails und Protokollierung von Benutzeraktivitäten sorgen für Transparenz und Nachvollziehbarkeit innerhalb der BI-Software, indem sie dokumentieren, wer wann welche Daten eingesehen, verändert oder exportiert hat.
Standard bei der Authentifizierung sind Methoden, wie Single Sign-On (SSO) und Multi-Faktor-Authentifizierung.
Kollaboration und Integration
Damit eine Zusammenarbeit unter verschiedenen Geschäftsbereichen möglich wird, werden Dashboards und Berichte geteilt. Damit entsteht eine gemeinsame Datenbasis, die Transparenz fördert, Silodenken reduziert und eine abgestimmte Entscheidungsfindung unterstützt. Mit der Integration von Collaboration-Tools, wie Microsoft-Teams, Slack usw., wird die teamübergreifende Kommunikation direkt innerhalb der BI-Plattform ermöglicht, wodurch Erkenntnisse schneller geteilt, Diskussionen kontextbezogen geführt und Entscheidungen effizienter getroffen werden können.
Kommentarfunktionen und Versionskontrolle ermöglichen eine transparente Zusammenarbeit innerhalb der BI-Plattform, indem sie Diskussionen direkt am Datenobjekt dokumentieren und Änderungen nachvollziehbar machen.
API-Zugriff für individuelle Erweiterungen und Automatisierungen sind essenziell, um BI-Systeme flexibel an spezifische Geschäftsanforderungen anzupassen, externe Anwendungen zu integrieren und wiederkehrende Prozesse effizient zu automatisieren.
Zukunft von Business Intelligence
Business Intelligence wird sich weiterentwickeln und mehr und mehr Künstliche Intelligenz integrieren. Machine Learning ist dabei ein zentraler Bestandteil, da es ermöglicht, Muster in großen Datenmengen automatisch zu erkennen, Prognosen zu erstellen und Entscheidungsprozesse datengetrieben zu optimieren. Weitere Automatisierungen im Bereich Analyse sind möglich und werden zunehmend dazu beitragen, manuelle Prozesse zu ersetzen, die Effizienz zu steigern und tiefere Einblicke in Echtzeit zu ermöglichen. Personalisierte Dashboards und Echtzeit-Analysen ermöglichen es Unternehmen, schneller auf Veränderungen zu reagieren, relevante Kennzahlen gezielt zu überwachen und datenbasierte Entscheidungen direkt im operativen Geschäft zu treffen.
FAQ – Häufige Fragen zu Business Intelligence
Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Business Analytics?
Bei BI liegt der Fokus auf die Auswertung historischen Daten, die zur Entscheidungsfindung im Unternehmen beitragen. Business Analytics dagegen stellt Prognosen und Optimierungen in den Mittelpunkt. KI-gestützte Methoden und Statistik kommen hier ins Spiel.
Welche Voraussetzungen braucht ein Unternehmen für BI?
Unternehmen müssen bereit sein, ihre Entscheidungen auf Daten zu stützen. Dazu jedoch muss im Unternehmen eine klare Datenstrategie vorhanden sein. Strukturierte Datenquelle und eine technische Infrastruktur sind weitere Voraussetzungen für BI im Unternehmen.
Wie lange dauert die Einführung eines BI-Systems?
Die Implementation von BI-Systemen ist stark abhängig von der Unternehmensgröße und der Komplexität der Anforderungen. So ergeben sich Implementationsphase zwischen wenigen Wochen und mehreren Monaten.
Welche Rolle spielt KI in modernen BI-Lösungen?
KI wird dann nützlich sein, wenn automatisierte Analysen mit Prognosen und Entscheidungen in Echtzeit verknüpft werden sollen.
Fazit
- BI ist der Schlüssel zur datengetriebenen Unternehmensführung.
- Wichtige Erfolgsfaktoren sind: Datenqualität, Nutzerfreundlichkeit, strategische Einbindung.
- Ausblick: BI wird zunehmend automatisiert und KI-gestützt.
(Bildquelle: Pixabay.com – CC0 Public Domain)