Business Intelligence (BI) ist ein Sammelbegriff für Methoden, Prozesse und Werkzeuge, die es ermöglichen, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu analysieren, zu visualisieren und zu nutzen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. BI kann sowohl für strategische als auch für operative Zwecke eingesetzt werden, z.B. um Trends zu erkennen, Chancen zu identifizieren, Risiken zu minimieren, die Leistung zu verbessern oder die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

Warum ist Business Intelligence wichtig?

In der heutigen Welt, in der die Datenmenge und -vielfalt stetig zunimmt, ist es für Unternehmen unerlässlich, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, indem sie aus ihren Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen. BI hilft dabei, die Daten in verständliche und handlungsrelevante Informationen umzuwandeln, die die Grundlage für eine datengetriebene Kultur bilden. Mit BI können Unternehmen:

• Die Effizienz und Produktivität steigern, indem sie Geschäftsprozesse optimieren, Ressourcen besser zuweisen und Engpässe beseitigen.
• Die Rentabilität und den Umsatz erhöhen, indem sie neue Märkte erschließen, die Kundenbindung fördern, die Preise anpassen und die Kosten senken.
• Die Innovation und die Wettbewerbsfähigkeit fördern, indem sie neue Produkte oder Dienstleistungen entwickeln, die Kundenbedürfnisse erfüllen, die Qualität verbessern und die Marktposition stärken.
• Die Compliance und die Sicherheit gewährleisten, indem sie gesetzliche Vorschriften einhalten, Risiken managen, Betrug vermeiden und Datenschutz gewährleisten.

Wie funktioniert Business Intelligence?

BI basiert auf einem Zyklus von vier Schritten, die kontinuierlich wiederholt werden, um die Daten in nutzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Diese Schritte sind:

• Datenintegration: Dieser Schritt umfasst die Sammlung, Bereinigung, Transformation und Speicherung von Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen, wie z.B. Datenbanken, Dateien, Webseiten, sozialen Medien, Sensoren oder anderen Systemen. Die Daten werden in einem zentralen Repository gespeichert, das als Data Warehouse oder Data Lake bezeichnet wird.
• Datenanalyse: Dieser Schritt umfasst die Anwendung von statistischen, mathematischen oder maschinellen Lernmethoden, um Muster, Zusammenhänge, Anomalien oder Vorhersagen aus den Daten abzuleiten. Die Analyse kann entweder deskriptiv, diagnostisch, präskriptiv oder prädiktiv sein, je nach dem Ziel und dem Grad der Komplexität.
• Datendarstellung: Dieser Schritt umfasst die Erstellung und Verteilung von Berichten, Dashboards, Grafiken oder anderen visuellen Elementen, die die Ergebnisse der Analyse in einer leicht verständlichen und ansprechenden Weise präsentieren. Die Darstellung soll die wichtigsten Erkenntnisse hervorheben, die Aufmerksamkeit auf die relevanten Aspekte lenken und die Handlungsempfehlungen unterstützen.
• Datenverwendung: Dieser Schritt umfasst die Anwendung der Erkenntnisse, um die Geschäftsziele zu erreichen, die Probleme zu lösen, die Chancen zu nutzen oder die Verbesserungen zu messen. Die Verwendung kann sowohl von Menschen als auch von automatisierten Systemen durchgeführt werden, je nach dem Grad der Interaktion und der Autonomie.

Welche Arten von Business Intelligence gibt es?

Es gibt verschiedene Arten von BI, die sich je nach dem Zweck, dem Umfang, dem Zeitrahmen oder dem Benutzer unterscheiden. Einige der gängigsten Arten sind:

• Self-Service-BI: Dies ist eine Form von BI, die es den Endbenutzern ermöglicht, ihre eigenen Abfragen, Analysen und Berichte zu erstellen, ohne auf die IT-Abteilung oder andere Experten angewiesen zu sein. Self-Service-BI bietet mehr Flexibilität, Geschwindigkeit und Anpassungsfähigkeit, erfordert aber auch mehr Verantwortung und Kompetenz von den Benutzern.
• Echtzeit-BI: Dies ist eine Form von BI, die es ermöglicht, die Daten in Echtzeit oder nahezu Echtzeit zu erfassen, zu analysieren und zu nutzen, um schnelle und fundierte Entscheidungen zu treffen. Echtzeit-BI erfordert eine hohe Leistung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit der Systeme, bietet aber auch mehr Reaktionsfähigkeit, Aktualität und Wirkung.
• Mobile BI: Dies ist eine Form von BI, die es ermöglicht, die Daten über mobile Geräte wie Smartphones oder Tablets zu erfassen, zu analysieren und zu nutzen, um jederzeit und überall auf die Informationen zuzugreifen. Mobile BI erfordert eine hohe Sicherheit, Benutzerfreundlichkeit und Kompatibilität der Anwendungen, bietet aber auch mehr Mobilität, Konnektivität und Produktivität.
• Kollaborative BI: Dies ist eine Form von BI, die es ermöglicht, die Daten gemeinsam mit anderen Benutzern oder Gruppen zu erfassen, zu analysieren und zu nutzen, um die Kommunikation, die Koordination und die Konsensbildung zu fördern. Kollaborative BI erfordert eine hohe Integration, Interoperabilität und Interaktivität der Plattformen, bietet aber auch mehr Transparenz, Partizipation und Synergie.

Welche Herausforderungen gibt es bei Business Intelligence?

Obwohl BI viele Vorteile bietet, gibt es auch einige Herausforderungen, die berücksichtigt werden müssen, um eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung zu gewährleisten. Einige der häufigsten Herausforderungen sind:

• Datenqualität: Dies bezieht sich auf die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität der Daten, die für die BI verwendet werden. Eine schlechte Datenqualität kann zu falschen oder irreführenden Erkenntnissen führen, die die Entscheidungen beeinträchtigen oder die Glaubwürdigkeit untergraben können. Daher ist es wichtig, die Daten regelmäßig zu überprüfen, zu validieren und zu bereinigen, um Fehler oder Inkonsistenzen zu vermeiden oder zu korrigieren.
• Datensicherheit: Dies bezieht sich auf den Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff, Verlust, Diebstahl oder Missbrauch, der zu finanziellen, rechtlichen oder reputativen Schäden führen kann. Daher ist es wichtig, die Daten zu verschlüsseln, zu authentifizieren, zu autorisieren und zu überwachen, um die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit zu gewährleisten.
• Datenethik: Dies bezieht sich auf die moralischen und sozialen Auswirkungen der Daten, die für die BI verwendet werden. Eine unethische oder unverantwortliche Verwendung der Daten kann zu Verletzungen der Privatsphäre, der Menschenrechte oder der Gesetze führen, die zu Konflikten, Diskriminierung oder Ungerechtigkeit führen können. Daher ist es wichtig, die Daten mit Respekt, Transparenz und Zustimmung zu behandeln, um die Werte, die Normen und die Erwartungen der Stakeholder zu respektieren.