Was ist Business Intelligence (BI)?

Entscheider müssen heute wichtige Geschäftsentscheidungen schneller und sorgfältiger denn je treffen. Glücklicherweise können die richtigen Strategien und Tools dabei helfen, schnell und fehlerfrei datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Was ist Business Intelligence (BI)?

Unter Business Intelligence (BI) versteht man die Prozesse, Technologien, Kenntnisse und Anwendungen, die eingesetzt werden, um fundierte, datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen. BI umfasst die Datenerfassung, Datenaggregierung, Analyse und aussagekräftige Präsentation für eine effektive Entscheidungsfindung.

Datengetriebene Organisationen nutzen viele unterschiedliche BI-Tools für den Zugriff auf historische Daten und Echtzeitinformationen in einem Datenrepository, um Abfragen durchzuführen, individuelle Berichte zu erstellen und künftige Entwicklungen vorherzusagen. Diese Tools umfassen erweiterte Analysen, die von ausgebildeten Data Scientists durchgeführt werden, sowie Erkenntnisse, die von Algorithmen des maschinellen Lernens selbständig generiert werden.

Datenrepositories für BI-Anwendungen umfassen: Data Warehouses (zentralisiert oder dezentralisiert), Produktionsdatenbanken, operative Datenspeicher und Data Marts.

Weitere Ressourcen:

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Business Intelligence vs. Analyse

BI wird häufig mit Geschäftsanalysen verwechselt. Business Analytics (BA) bezieht sich auf statistische Methoden, um die Performance zu messen und Geschäftsprozesse zu optimieren.

Bei der Datenanalyse werden Datensätze analysiert, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Es gibt zwei Arten von Datenanalysen:

  1. Prädiktive Analyse — Dabei werden historische Daten analysiert, um das wahrscheinlichste Ergebnis zu ermitteln.
  2. Präskriptive Analyse — Dabei werden hypothetische Szenarien durchgespielt, um das wahrscheinlichste Ergebnis einer bestimmten Aktion zu ermitteln.

Die Datenanalyse ist ein wesentlicher Bestandteil von BI und BA, aber nur ein Teil des gesamten Systems.

BA ist ein ähnlicher, aber separater Prozess mit einer anderen Funktion. BA erfasst historische Daten für Trends und Erkenntnisse, um geschäftliche Veränderungen voranzutreiben. BI dagegen verwendet historische Daten und Echtzeitinformationen, um die gegenwärtige Entscheidungsfindung zu unterstützen: D. h. um zu evaluieren, was funktioniert und was nicht und anschließend über die beste Vorgehensweise zu entscheiden. Während BI in erster Linie aktuelle Geschäftsentscheidungen unterstützt, wird BA vor allem für Zukunftsprognosen eingesetzt.

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Warum ist Business Intelligence so wichtig?

Aufgrund der zunehmenden Zugänglichkeit von Big Data spielen moderne Geschäftsentscheidungen eine immer wichtigere Rolle, sind aber auch immer schwieriger herbeizuführen. Ein Enterprise-Data Warehouse enthält häufig ein Terabyte an Rohdaten oder mehr, die verarbeitet und für die Analyse vorbereitet werden müssen. BI-Systeme ermöglichen umfassende Datenanalysen – häufig innerhalb weniger Minuten —, um auf bestimmte Geschäftsanforderungen zu reagieren.

Das globale Fertigungsunternehmen SKF zum Beispiel musste in der Lage sein, die Größe des Markts für seine Produkte sowie die Nachfrage nach spezifischen Produkttypen präzise vorauszusagen.

„Welche Produkte sollen wir herstellen und in welchen Mengen? In welchen Bereichen sollten wir investieren bzw. nicht mehr investieren und wie sollen wir auf neue Trends reagieren? Genau bei solchen Fragen hilft uns Talend.“ — Fritz Ulrich Dettmer, Manager of Business Intelligence, SKF

F+W ist ein Content- und eCommerce-Unternehmen mit Fokus auf Innovation und Kreativität. Das gesamte Team muss also auf die Daten zugreifen können, die erforderlich sind, um Erfolge zu evaluieren und Fortschritt voranzutreiben.

„Mit Talend können unsere Cloud-basierten und lokalen Systeme jetzt miteinander kommunizieren. Das hat der Organisation insgesamt neue Möglichkeiten eröffnet. Wir müssen uns nicht mehr auf unser Bauchgefühl verlassen, sondern können auf konsistente Daten aufbauen.“ –Greg Sitzman, VP of Business Intelligence, F+W

Weitere wichtige Vorteile von BI:

  • Schnellere Reaktionszeit — In-Memory-Analysen mit Cloud-basierten Data Warehouse-Lösungen können Daten in Echtzeit analysieren und so faktenbasierte Informationen in Minutenschnelle bereitstellen.
  • Bessere Geschäftsentscheidungen — BI extrahiert Fakten und transformiert Daten in aussagekräftige Informationen, auf die man sich verlassen kann.
  • Verbesserte operative Effizienz — BI macht die Wechselbeziehungen zwischen unterschiedlichen Komponenten des Geschäfts transparenter, sodass Probleme und Ineffizienzen schneller erkannt und in Angriff genommen werden können.
  • Höherer ROI — hilft dabei, die Ressourcen zu identifizieren, die nötig sind, um gesetzte Ziele zu erreichen, erhöht die Produktivität durch beschleunigte Datenanalysen und trägt dazu bei, neue Einnahmequellen zu erschließen.
  • Schnelleres Reporting — BI ermöglicht Echtzeit-Berichte mit topaktuellen, präzisen Datensätzen, die bei der Lösung komplexer Geschäftsprobleme einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen.
  • Präzise Strategien — BI hilft dabei, wichtige Datentrends und -muster zu erkennen. Auf diese Weise lassen sich Prioritäten setzen und Ressourcen zuweisen, um die erwünschten Ergebnisse zu erzielen.
  • Zufriedene Kunden — BI liefert Daten zu KPIs, die zentrale Geschäftsfunktionen verbessern (Produkt- oder Service-Optimierung, schnellere Markteinführung), was zu einer höheren Bewertung der Kundenzufriedenheit (CSAT) führt.

Business Intelligence-Tools

BI lässt sich in zwei wesentliche Kategorien unterteilen: Traditionelle BI und Selfservice-BI. Für die traditionelle BI sind IT-Teams oder Datenspezialisten verantwortlich, die Abfragen durchführen, betreute Analysen bereitstellen und Berichte generieren. Der Nachteil bei diesem Ansatz besteht darin, dass es Wochen oder länger dauern kann, einen Bericht vorzubereiten.

Heute ist vor allem „Selfservice Business Intelligence (SSBI)“ gefragt. Von Selfservice BI spricht man, wenn Business-Anwender ohne entsprechende Schulung im Bereich der statistischen Analysen Abfragen durchführen und Berichte — ad hoc-Analysen — generieren, meist mit interaktiven, auf einem PC installierten Dashboards. Diese Tools sind intuitiv, benutzerfreundlich und bieten einen Echtzeit-Zugriff auf die benötigten Daten.

Weitere Informationen erhalten Sie unter „Was ist Datenaufbereitung?“ →

Business Intelligence-Tools: 7 wichtige Features und Funktionen

Effiziente Business Intelligence braucht die richtigen Tools. Es gibt mehrere Arten von BI-Tools, die für unterschiedliche Teile des gesamten BI-Prozesses konzipiert sind und auf verschiedenen Standards basieren. Diese Tools können eigenständig oder als Teil einer integrierten Produktsuite eingesetzt werden.

  1. Online Analytical Processing (OLAP) — BI-Tools, die zur Analyse großer Mengen historischer Daten mit Drill-down-Funktion eingesetzt werden. Die gewonnenen Informationen werden in OLAP-Würfeln mit einer multidimensionalen Sicht auf die Daten gespeichert.
  2. Ad-hoc-Analysen — BI-Tools, die jeder beliebige User nutzen kann, um Abfragen durchzuführen und Berichte zu erstellen. Häufig kommen dabei OLAP-Point-and-click-Dashboards zum Einsatz.
  3. Reporting — BI-Tools, die in einer Abfrage extrahierte Daten wie Diagramme, Karten und Graphen visuell darstellen. Zu den Vorteilen von BI-Reportingtools zählen die höhere Geschwindigkeit, Effizienz und Genauigkeit von Berichten, die zu Analysezwecken erstellt werden.
  4. Erweiterte Analysen — BI-Tools, die von Data Scientists bei der Erstellung prädiktiver und präskriptiver Analysemodelle eingesetzt werden. Diese autonomen oder semi-autonomen Tools verfügen über leistungsstarke Funktionen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und Empfehlungen abzugeben.
  5. Operative BI — BI-Tools, die eingehende Dateien in Echtzeit verarbeiten und auf diese Weise für ein hohe Visibilität und Transparenz und einen schnelleren Zugriff auf Informationen zur Entscheidungsfindung sorgen. Mit Echtzeit-Daten und -Erkenntnissen kann ein Unternehmen schnell auf Markttrends und -ereignisse reagieren.
  6. Open Source-BI — BI-Tools, die mit Open Source-Code entwickelt wurden, lassen sich je nach Bedarf anpassen. Diese Tools kommen normalerweise als Produktsuite mit integrierten Reporting- und Analyse-Funktionen.
  7. Selfservice-BI — BI-Tools, für die keine Schulung im Bereich der statistischen Analysen oder Data Mining erforderlich ist. Selfservice-Systeme sind so konfiguriert, dass Benutzer mithilfe interaktiver Dashboards Abfragen durchführen, Berichte erstellen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen können.

So finden Sie die besten BI-Tools

Bei der Auswahl eines geeigneten BI-Tools muss zunächst geklärt werden, welche Art von Datenquelle (Schema und Definitionen) die Organisation nutzt und wie diese analysiert werden müssen. Mit einem BI-Tool können Sie auf die meisten Datenquellen einfach zugreifen, aber es kann auch bestimmte Datentypen geben, auf die kein Zugriff möglich ist. Cloud-native Tools sollten in der Lage sein, unterschiedliche Datenrepositories oder Data Warehouses zu unterstützen.

Der nächste Schritt besteht darin, die Geschäftsziele und das erwünschte Ergebnis festzulegen:

  • Identifizieren Sie die KPIs, die das BI-System messen soll.
  • Schätzen Sie die Kosten ein und evaluieren Sie technischen Kenntnisse, die für den Umgang mit dem Tool nötig sind.
  • Entscheiden Sie, ob Sie ein eigenständiges BI-Tool, ein Open Source-BI-Tool oder eine BI-Toolsuite benötigen.

Mit dem richtigen BI-Tool — bzw. den richtigen BI-Tools — sollten Sie Informationen bis ins kleinste Detail einsehen können und präzise Antworten erhalten. Diese lassen sich nach Quelle, Zeit und beliebige weitere zur Beantwortung einer Anfrage benötigten Faktoren filtern. Zudem sollte das Tool „suggestive Intelligenz“-Funktionen (automatisiert mit maschinellem Lernen) bieten, die relevante Datenmuster erkennen und Lösungen vorschlagen.

Weitere wichtige Features, die ein modernes, robustes BI-Tool bieten sollte:

  • Möglichkeit, visuelle Berichte zu erstellen
  • Fortschrittskontrolle und Verfolgung individueller KPIs
  • Möglichkeit, präsentationsreife Grafiken zu erstellen
  • Benutzerfreundliche, intuitive Oberfläche
  • Robuste Sicherheit
  • Mobile Anwendungen
  • Automatische Priorisierung von Arbeitsaufgaben
  • Frühzeitige Erkennung von Problemen
  • Natürlichsprachliche Schnittstelle

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Weitere Informationen

Business Intelligence — Beispiele

Wenn eine BI-Lösung richtig implementiert ist, kann sie Organisationen transformieren – nicht nur in der Theorie. Hier ein paar Beispiele:

1. Lenovo: Die Power von Echtzeit-BI

Lenovo ist ein Anbieter von Consumer-Technologien und mit einem Umsatz von 46 Milliarden USD der weltweit führende PC-Händler. Das Unternehmen hat eine elastische Hybrid Cloud-Plattform aufgebaut, die Echtzeit-BI unterstützt. Dabei werden jährlich über 11 Milliarden Transaktionen strukturierter und unstrukturierter Daten analysiert.

Die neue Plattform sorgte für folgende Ergebnisse: 18 % höhere Attach-Rate für die ThinkPad-Laptop-Reihe, 11 % höherer Umsatz pro Verkaufseinheit mithilfe der Conjoint-Analyse und 1 Mio. USD weniger Betriebskosten innerhalb von 6 Monaten.

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2. McDonald’s: Datengestützte BI für einen besseren Kundenservice

McDonald’s setzte datengestützte BI ein, um seinen Kundenservice mit einem neuen Konzept für ETL, Big Data und Datenqualität zu verbessern.

Die Ergebnisse: Geringerer Bedarf an neuer Hardware und die Möglichkeit, geschäftskritische Berichte zeitnah zu erstellen, um Umsätze zu prognostizieren, die richtige Personalstärke zu bestimmen und neue Mitarbeiter zu rekrutieren.

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3. MoneySuperMarket: Datenaggregierung zu BI-Optimierung

MoneySuperMarket (MSM) ist die führende Preisvergleichs-Website Großbritanniens. MSM setzte Amazon Web Services mit Talend Data Management ein, um Daten von mehreren Webservices in Data Warehouses zu überführen und auf diese Weise Marketing-BI bereitzustellen.

Die Ergebnisse: Verbessertes Kauferlebnis für Verbraucher, Vorhersagen zur Channel-Performance auf Basis täglicher Kennzahlen und Data-Science-Prozesse, die auf 11 TB an Daten zugreifen, um Ad-hoc-Datenanalysen durchzuführen.

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Die Zukunft von Business Intelligence: AI und die Cloud

Die Zukunft von Big Data-BI ist die Cloud und Artificial Intelligence. Daten zur BI-Berichterstattung aus einer Produktionsdatenbank zu nehmen und in eine Tabelle zu übertragen ist nicht mehr ganz zeitgemäß. Der Trend geht heute in Richtung Cloud: BI-Systeme werden zunehmend mit Cloud-nativen BI-Anwendungen automatisiert, die Erkenntnisse extrahieren, Vorschläge machen und Daten visuell darstellen.

Die meisten Unternehmen gehen in die Cloud, weil sie die Vorteile eines datengetriebenen Geschäftsmodells erkannt haben, ihre Datentechnologien modernisieren und die IT-Komplexität reduzieren wollen. Die drei wichtigsten Gründe für die Einführung von Cloud Computing-Informationstechnologien sind laut CIO-Angaben:

  1. Verbesserte Agilität und Reaktionsfähigkeit.
  2. Schnellere Produktentwicklung und Innovation.
  3. Finanzielle Einsparungen.

Cloud Computing bietet neue Lösungen für BI und das Big Data-Management – mit automatisierten, Cloud-nativen BI-Tools. Schätzungen zufolge werden bis 2020 40 % der Aufgaben, die bislang von Data Scientists erledigt werden, automatisiert ablaufen.

Erste Schritte mit Business Intelligence

Geschäftsanalysten brauchen faktenbasierte, zuverlässige Informationen aus den massiven Datenspeichern, um geschäftliche Anforderungen zu erfüllen. BI nutzt unterschiedliche Prozesse und Technologien, um auf die riesigen Datencaches in Data Warehouses oder Data Marts zuzugreifen und daraus aussagekräftige Informationen zu generieren.

Immer mehr Organisationen setzen auf Talend, um Big Data für Ihre Geschäftsentscheidungen zu nutzen, weil sie mit unseren einheitlichen Tools Datenintegrationsaufträge zehnmal schneller als mit der Handcondierung entwickeln und implementieren können – und das bei nur einem Fünftel der Kosten vergleichbarer Konkurrenzsysteme.

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| Zuletzt aktualisiert: March 21st, 2019