Business Intelligence (BI)

Was ist Business Intelligence (BI)?

Business Intelligence (BI) ist ein technologiegestützter Datenanalyseprozess, der Führungskräften, Managern und Mitarbeitern eines Unternehmens dabei hilft, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Im Rahmen des BI-Prozesses werden relevante Daten gesammelt und für die Analyse aufbereitet. Die Daten werden abgefragt und die Analyseergebnisse zur Unterstützung der operativen Entscheidungsfindung und strategischen Planung herangezogen.

Das ultimative Ziel von BI-Initiativen ist es, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, die es Unternehmen ermöglichen, ihren Umsatz zu steigern, ihre betriebliche Effizienz zu verbessern und Wettbewerbsvorteile gegenüber ihren Konkurrenten zu erzielen. Um dieses Ziel zu erreichen, kombiniert Business Intelligence Analyse-, Datenvisualisierungs- und Berichterstellungs-Tools mit verschiedenen Methoden zur Verwaltung und Analyse von Daten.

BI-Software kam Anfang der 1990er Jahre auf und wird heute in Unternehmen jeder Größe eingesetzt. In vielen Fällen hat sich jedoch die Art und Weise ihrer Nutzung im Laufe der Jahre verändert. Die Entwicklung von Self-Service-BI-Tools und in jüngerer Zeit von Augmented-Analytics-Funktionen auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine-Learning-Technologien hat es Geschäftsanwendern ermöglicht, Daten selbst zu analysieren, anstatt sich auf BI-Experten zu verlassen, die Abfragen für sie ausführen.

BI-, Datenmanagement- und IT-Teams stehen jedoch nach wie vor vor einer Vielzahl von Herausforderungen bei der Bereitstellung, Verwaltung und Unterstützung von BI-Systemen. Die Herausforderungen beginnen bereits bei der Genehmigung und Finanzierung von BI-Programmen. Hinzu kommen die Integration von Datensätzen für die Analyse, die Auswahl der BI-Software, die Schulung der Benutzer und die Vermeidung, dass Self-Service-BI-Implementierungen zu chaotischen Umgebungen mit inkonsistenten Analyseergebnissen führen. In vielen Unternehmen, darunter auch solche, die ein Self-Service-BI-Modell eingeführt haben, analysieren BI-Teams weiterhin Daten und erstellen Datenvisualisierungen, Berichte und BI-Dashboards für Geschäftsanwender.

Dieser Leitfaden zum Thema Business Intelligence bietet Einblicke und Ratschläge für die erfolgreiche Verwaltung von BI-Initiativen. Sie erfahren mehr darüber, was BI ist, wie es funktioniert, warum es für Unternehmen wichtig ist und welche geschäftlichen Vorteile es bietet. Außerdem werden gängige BI-Anwendungen und Anwendungsfälle, wichtige Funktionen von BI-Plattformen, Best Practices für die BI-Bereitstellung und aktuelle BI-Trends behandelt. Im gesamten Leitfaden verweisen Hyperlinks auf verwandte Artikel, in denen diese und andere Themen ausführlicher behandelt werden.

Wie funktioniert der Business-Intelligence-Prozess?

Business-Intelligence-Initiativen liefern umsetzbare Informationen für Führungskräfte, Geschäftsleiter und operative Mitarbeiter in verschiedenen Anwendungsfällen. Beispielsweise generieren BI-Anwendungen Erkenntnisse über die Geschäftsleistung, Prozesse und Trends, sodass Managementteams Probleme und neue Chancen erkennen und Maßnahmen zu deren Behebung ergreifen können.

Business-Intelligence-Daten werden in der Regel in einem für das gesamte Unternehmen eingerichteten Data Warehouse oder in kleineren Data Marts gespeichert, die Teilmengen der Geschäftsinformationen für einzelne Abteilungen und Geschäftsbereiche enthalten. Darüber hinaus werden heute häufig Data Lakes auf Basis von Big-Data-Systemen als Repositorys oder Landing Pads für BI-Daten verwendet, insbesondere für unstrukturierte und semistrukturierte Datentypen. Mittlerweile sind auch Data-Lakehouse-Plattformen verfügbar, die Elemente von Data Lakes und Data Warehouses kombinieren.

BI-Daten können sowohl historische als auch Echtzeitdaten umfassen, die aus einer Kombination von internen IT-Systemen und externen Quellen gesammelt werden. Bevor sie in BI-Anwendungen verwendet werden können, müssen Rohdaten aus verschiedenen Quellsystemen in der Regel integriert, konsolidiert und bereinigt werden, um ihre Genauigkeit und Konsistenz sicherzustellen.

Anschließend umfasst der BI-Prozess die folgenden Schritte:

• Datenaufbereitung, bei der Datensätze für die Analyse organisiert, transformiert und modelliert werden.
• Analytische Abfragen der aufbereiteten Daten.
• Entwicklung von Datenvisualisierungen, Berichten und Dashboards mit Informationen zu Leistungskennzahlen (KPIs) und anderen Erkenntnissen.
• Verteilung der Analyseergebnisse an Entscheidungsträger, entweder durch das BI-Team oder durch Self-Service-BI-Benutzer, die die Informationen mit Geschäftskollegen teilen.
• Nutzung der Leistungskennzahlen und gewonnenen Erkenntnisse zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen.

BI-Programme umfassen manchmal auch Formen der erweiterten Analytik, wie Data Mining, Predictive Analytics, Text Mining und statistische Analysen. Ein Beispiel hierfür ist die prädiktive Modellierung, die Was-wäre-wenn-Analysen verschiedener Geschäftsszenarien ermöglicht. In der Regel werden fortgeschrittene Analyseprojekte jedoch von separaten Data-Science-Teams durchgeführt, während BI-Teams die einfachere Abfrage und Analyse von Geschäftsdaten übernehmen.

Warum Business Intelligence wichtig ist

Der Hauptzweck von Business Intelligence ist die Verbesserung der Geschäftsabläufe eines Unternehmens. Unternehmen, die BI-Tools und -Techniken zur Datenanalyse effektiv einsetzen, gewinnen wertvolle Erkenntnisse über ihre Geschäftsprozesse und Strategien. Diese Erkenntnisse können dann zur Optimierung strategischer und taktischer Entscheidungen genutzt werden, um das Geschäftswachstum zu beschleunigen und den Gewinn zu steigern.

Ohne BI können Unternehmen ihre Daten nicht ohne Weiteres nutzen, um Entscheidungen zu beeinflussen. Stattdessen müssen Führungskräfte und Mitarbeiter wichtige Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage von gesammeltem Wissen, früheren Erfahrungen und Intuition treffen. Diese Methoden können zwar zu guten Entscheidungen führen, bergen jedoch aufgrund der fehlenden Datenbasis auch ein hohes Risiko für Fehler. BI ersetzt Management nach Bauchgefühl durch datengestützte Entscheidungen.

Vorteile von Business Intelligence

Ein erfolgreiches BI-Programm bringt einer Organisation eine Vielzahl von geschäftlichen Vorteilen. Beispielsweise ermöglicht Business Intelligence Führungskräften und Abteilungsleitern die kontinuierliche Überwachung der Geschäftsleistung, sodass sie bei Problemen oder Chancen schnell reagieren können. Die Analyse von Kundendaten trägt dazu bei, Marketing-, Vertriebs- und Kundendienstmaßnahmen effektiver zu gestalten. Engpässe in der Lieferkette, der Fertigung und im Vertrieb können erkannt werden, bevor sie finanziellen Schaden verursachen. Personalverantwortliche können die Produktivität der Mitarbeiter, die Arbeitskosten und andere Personaldaten besser überwachen.

Insgesamt bieten BI-Anwendungen Unternehmen vor allem folgende Vorteile:

• Beschleunigung und Verbesserung der Entscheidungsfindung
• Optimierung interner Geschäftsprozesse
• Steigerung der betrieblichen Effizienz und Produktivität
• Erkennung von geschäftlichen Problemen, die angegangen werden müssen
• Identifizierung neuer Geschäfts- und Markttrends
• Entwicklung stärkerer Geschäftsstrategien
• Steigerung des Umsatzes und Erschließung neuer Einnahmequellen
• Erlangung eines Wettbewerbsvorteils gegenüber konkurrierenden Unternehmen

BI-Initiativen bieten auch engere geschäftliche Vorteile, darunter die Erleichterung der Statusverfolgung von Geschäftsprojekten für Projektmanager und die Erfassung von Wettbewerbsinformationen über Konkurrenten. Darüber hinaus profitieren BI-, Datenmanagement- und IT-Teams selbst von Business Intelligence, indem sie damit verschiedene Aspekte der Technologie und der Analysevorgänge analysieren.

Was ist eine BI-Plattform und was sind ihre Kernfunktionen?

BI-Tools sind aus früheren Entscheidungsunterstützungssystemen hervorgegangen, mit deren Entwicklung Anbieter in den 1960er Jahren begannen. Diese Systeme waren in erster Linie dafür konzipiert, Informationen an Führungskräfte weiterzuleiten. Tatsächlich waren Führungsinformationssysteme eine Produktkategorie, die der Business Intelligence vorausging. Im Gegensatz dazu verfügen moderne BI-Plattformen über breitere Funktionen und eine größere Nutzerbasis.

Gartner listet neben Abfrage- und Analysefunktionen eine Reihe weiterer Kernfunktionen von Business Intelligence auf, darunter Datenaufbereitung, Datenvisualisierung, Berichterstellung und Governance. Zu den weiteren häufig genannten Funktionen gehören Collaboration, automatisierte Generierung von Erkenntnissen und Data Storytelling, bei dem Visualisierungen und Textbeschreibungen in Präsentationen für Geschäftsanwender kombiniert werden. Die meisten BI-Anbieter bieten mittlerweile auch dialogorientierte Schnittstellen auf Basis von generativer KI (GenAI) und natürlicher Sprachabfrage (Natural Language Query, NLQ) an, um Datenanalyseaufgaben zu vereinfachen.

Neben GenAI und NLQ umfasst die wachsende Liste der Augmented-Analytics-Funktionen in BI-Plattformen auch KI-gestützte Technologien, die Anwender unterstützen, relevante Daten zu finden, für die Analyse aufzubereiten und zu visualisieren. Beispielsweise können maschinelle Lernmodelle die Datenbereinigung und -transformation automatisieren. KI kann geeignete Diagramme und andere Grafiken zur Visualisierung von Daten empfehlen. Maschinelles Lernen kann auch verwendet werden, um Trends, Muster und Ausreißer in Datensätzen zu identifizieren, die dann von den Benutzern analysiert werden können.

Im Folgenden sind die wichtigsten Business-Intelligence-Funktionen aufgeführt, die von BI-Plattformen unterstützt werden.

Geschäftsüberwachung und -messung. BI-Systeme werden häufig zur Verfolgung von KPIs und anderen Geschäftsmetriken eingesetzt, damit Führungskräfte die Leistung eines Unternehmens kontinuierlich überwachen können. Auf diese Weise können sie geschäftliche Probleme proaktiver erkennen und angehen als in der Vergangenheit, als Leistungsberichte weniger zeitnah verfügbar waren. Ein BI-Tool kann beispielsweise anzeigen, dass die Produktverkäufe in einer Region hinter den Planungen zurückliegen, sodass Manager rechtzeitig Maßnahmen ergreifen können, um das Quartalsziel zu erreichen.

Datenanalyse. Über die reine Verfolgung von Kennzahlen hinaus unterstützen BI-Tools auch komplexere Analyseanwendungen. Wie bereits erwähnt, führen Geschäftsanwender und BI-Experten Abfragen durch, um Daten zu analysieren und Erkenntnisse über Geschäftsabläufe, Strategien und Trends zu gewinnen. Diese Funktion ist der Dreh- und Angelpunkt datengesteuerter Entscheidungsprozesse in Unternehmen.

Berichterstellung und Informationsbereitstellung. BI-Ergebnisse müssen den Geschäftsanwendern zur Verfügung gestellt werden, damit sie die Informationen nutzen können. Ursprünglich geschah dies hauptsächlich über statische Berichte, die oft in gedruckter Form versandt wurden. Berichte sind nach wie vor weit verbreitet, aber BI-Dashboards werden immer beliebter. Sie bieten eine visuellere und interaktivere Oberfläche mit integrierten Datenvisualisierungen und der Möglichkeit, für weitere Analysen in die zugrunde liegenden Daten einzudringen. Online-Portale sind eine weitere Option für die Bereitstellung von BI-Informationen.

Prädiktive Analyse. Herkömmliche BI ist eine Form der deskriptiven Analyse. Durch die Analyse historischer Daten oder Echtzeit-Datenströme untersucht sie Dinge, die bereits geschehen sind oder gerade geschehen, damit ein Unternehmen entsprechend reagieren kann. Predictive Analytics hingegen prognostiziert zukünftige Szenarien, beispielsweise wie Kunden auf Marketingangebote reagieren werden. Durch die Ausführung von Predictive-Modellen und Was-wäre-wenn-Abfragen wird der BI-Prozess um ein prädiktives Element erweitert.

Arten von Business-Intelligence-Tools und -Anwendungen

Business Intelligence kombiniert eine breite Palette von Datenanalyseanwendungen, die auf unterschiedliche Informationsanforderungen zugeschnitten sind. Die meisten werden sowohl von Self-Service-BI- als auch von traditionellen BI-Plattformen unterstützt. Die folgende Liste umfasst die wichtigsten BI-Technologien, die Unternehmen zur Verfügung stehen.

Ad-hoc-Analyse. Die Ad-hoc-Analyse, auch als Ad-hoc-Abfrage bezeichnet, ist eines der grundlegenden Elemente moderner BI-Anwendungen und ein wesentliches Merkmal von Self-Service-BI-Tools. Dabei werden Abfragen geschrieben und ausgeführt, um bestimmte geschäftliche Probleme zu analysieren. Ad-hoc-Abfragen werden in der Regel spontan erstellt. Sie werden jedoch häufig regelmäßig ausgeführt, wobei die Analyseergebnisse in Dashboards und Berichte integriert werden.

Online Analytical Processing (OLAP). OLAP-Tools gehören zu den ersten BI-Technologien und ermöglichen es Benutzern, Daten in mehreren Dimensionen zu analysieren, was sich besonders für komplexe Abfragen und Berechnungen eignet. In der Vergangenheit mussten die Daten aus einem Data Warehouse extrahiert und in multidimensionalen OLAP-Würfel gespeichert werden, aber zunehmend ist es möglich, OLAP-Analysen direkt in spaltenorientierten Datenbanken durchzuführen.

Mobile BI. Mobile Business Intelligence macht BI-Anwendungen und Dashboards auf Smartphones und Tablets verfügbar. Mobile BI-Tools werden häufig eher zur Anzeige als zur Analyse von Daten verwendet und sind in der Regel auf Benutzerfreundlichkeit ausgelegt. Mobile Dashboards zeigen beispielsweise nur zwei oder drei Datenvisualisierungen und KPIs an, damit sie auf dem Bildschirm eines Geräts leicht zu sehen sind.

Echtzeit-BI. In Echtzeit-BI-Anwendungen werden Daten analysiert, sobald sie erstellt, erfasst und verarbeitet werden. Auf diese Weise erhalten Benutzer einen aktuellen Überblick über Geschäftsabläufe, Kundenverhalten, Finanzmärkte und andere Bereiche von Interesse. Der Echtzeit-Analyseprozess umfasst häufig das Streaming von Daten und unterstützt Aktivitäten wie Bonitätsbewertung, Aktienhandel und gezielte Werbeangebote.

Operational Intelligence. Operational Intelligence (OI), auch als Operational BI bezeichnet, ist eine Form der Echtzeitanalyse, die Informationen an Manager und Mitarbeiter mit direktem Kundenkontakt in Geschäftsabläufen liefert. OI-Anwendungen sollen die operative Entscheidungsfindung unterstützen und ein schnelleres Handeln bei Problemen ermöglichen, beispielsweise indem sie Callcenter-Mitarbeiter unterstützen, Probleme für Kunden zu lösen, oder Logistikmanagern dabei helfen, Engpässe in der Distribution zu beseitigen.

Embedded Analytics. Embedded Analytics, auch als eingebettete BI bezeichnet, integriert BI- und Datenvisualisierungsfunktionen direkt in Geschäftsanwendungen wie ERP- und CRM-Systeme. Dadurch können Geschäftsanwender Daten innerhalb der Anwendungen analysieren, die sie für ihre Arbeit verwenden, anstatt zu einem separaten BI-Tool wechseln zu müssen. Embedded-Analytics-Funktionen werden am häufigsten von Softwareanbietern integriert, aber Unternehmen können sie auch in selbst entwickelte Anwendungen einbinden.

Open-Source-BI. Open-Source-Business-Intelligence-Software umfasst in der Regel zwei Versionen: eine Community-Edition, die kostenlos genutzt werden kann, und eine kommerzielle Version auf Abonnementbasis mit technischem Support durch den Anbieter. Darüber hinaus bieten einige Anbieter proprietärer BI-Tools kostenlose Editionen an, die in erster Linie für Einzelanwender gedacht sind.

Kollaborative BI. Hierbei handelt es sich eher um einen Prozess als um eine bestimmte Technologie. Dabei werden BI-Anwendungen und Collaboration-Tools kombiniert, damit verschiedene Benutzer gemeinsam an Datenanalyseaufgaben arbeiten und Informationen austauschen können. Beispielsweise können Benutzer BI-Daten und Analyseergebnisse mithilfe von Online-Chat-Tools mit Kommentaren, Fragen und Hervorhebungen versehen.

Location Intelligence. Location Intelligence ist eine spezielle Form der BI, mit der Benutzer Standort- und Geodaten analysieren können, wobei Funktionen zur Visualisierung der Daten auf Karten integriert sind. Sie bietet Einblicke in geografische Elemente in Geschäftsdaten und -abläufen. Zu den potenziellen Anwendungsbereichen gehören die Standortauswahl für Einzelhandelsgeschäfte und Unternehmensstandorte, standortbasiertes Marketing und Logistikmanagement.

Kundenintelligenz. Ein weiterer spezialisierter Prozess, die Customer Intelligence (CI), analysiert Kundendaten, um Einblicke in das Verhalten und die Präferenzen von Kunden zu gewinnen. Unternehmen nutzen sie, um die Interaktion mit Kunden zu verbessern, personalisierte Kundenerlebnisse zu bieten und Marketingkampagnen durch Segmentierungstechniken zu optimieren.

Corporate Performance Management. Das Corporate Performance Management (CPM) ist ebenfalls ein Teilbereich der BI und umfasst die Überwachung und Analyse der finanziellen Leistung auf der Grundlage von KPIs wie Umsatz, Gewinn und Betriebskosten. Führungskräfte sind die Hauptnutzer von CPM-Anwendungen zur Unterstützung der Finanzplanung, Budgetierung, des Risikomanagements und anderer Unternehmensfunktionen.

Wie verschiedene Branchen BI-Tools einsetzen

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für den Einsatz von Business Intelligence in verschiedenen Branchen:

• Banken nutzen BI, um finanzielle Risiken bei der Entscheidung über die Genehmigung von Hypotheken- und Kreditanträgen zu bewerten. Sie und andere Finanzdienstleistungsunternehmen analysieren auch Kundenportfolios, um Cross-Selling-Maßnahmen zu planen, mit denen Kunden zum Kauf zusätzlicher Produkte animiert werden sollen.
• Versicherer verlassen sich auf BI-Tools, um Risiken bei der Prüfung von Anträgen für Lebens-, Kfz- und Hausratversicherungen zu analysieren. Darüber hinaus nutzen sie BI zur Analyse der Preisgestaltung für Policen.
• Produzierende Unternehmen verwenden BI-Software zur Unterstützung der Produktionsplanung, des Einkaufs von Materialien und Vorräten, des Lieferkettenmanagements und der Überwachung der Fertigungsabläufe.
• Einzelhändler planen Marketingkampagnen und Produktwerbung mit Unterstützung von BI- und Analyse-Tools und setzen diese auch für die Bestandsverwaltung und die Produktnachschubplanung ein.
• Hotelketten nutzen BI-Tools, um die Zimmerauslastung zu verfolgen, die Preise an die Buchungsnachfrage anzupassen und ihre Kundenbindungsprogramme zu verwalten.
• Fluggesellschaften setzen BI ebenfalls ein, um den Ticketverkauf und die Flugauslastung zu verfolgen sowie um Flugpläne, die Besetzung der Flugzeuge und die Bestellung von Speisen und Getränken zu verwalten.
• Transportunternehmen planen mit Hilfe von BI- und Analyse-Tools ihre Lieferpläne und Routen. Außerdem nutzen sie BI zur Überwachung des Kraftstoffverbrauchs und anderer Aspekte des Flottenbetriebs.
• Krankenhäuser verwenden BI-Systeme zur Analyse von Patientenergebnissen und Wiederaufnahmeraten, um die Patientenversorgung zu verbessern. Darüber hinaus nutzen Ärzte die Tools zur Analyse klinischer Daten und zur Unterstützung der Diagnose von Erkrankungen.

Welche weiteren Technologien umfasst eine BI-Umgebung?

Business-Intelligence-Umgebungen umfassen mehr als nur die BI-Software selbst. Eine typische BI-Architektur umfasst beispielsweise auch interne Quellsysteme und externe Datenquellen, Data Warehouses und andere Datenverzeichnisse sowie eine Vielzahl von Datenverarbeitungs- und Datenmanagement-Tools.

Im Folgenden finden Sie weitere Details zu diesen zentralen BI-Komponenten.

Datenquellen. Dazu gehören in erster Linie die Transaktionsverarbeitungs- und Betriebssysteme eines Unternehmens, wie ERP-, CRM-, Finanz-, HR- und Supply-Chain-Management-Anwendungen. Marktdaten, externe Kundenlisten und andere externe Datensätze können ebenfalls in BI-Systemen zur Analyse erfasst werden.

Datenspeicher. Wie bereits erwähnt, werden Daten aus Quellsystemen in der Regel zur Analyse in einem Data Warehouse konsolidiert, obwohl auch Data Marts, Data Lakes und Data Lakehouses als Repositorys verwendet werden. Darüber hinaus kann eine BI-Architektur einen operativen Datenspeicher als Zwischenbereich für Daten enthalten, bevor diese in ein Data Warehouse gelangen. Metadaten-Repositorys, Geschäftsglossare und Datenkataloge sind verwandte Technologien, die Benutzern helfen können, relevante Datensätze für BI-Anwendungen zu finden. Zwei neuere Technologien sind Analysekataloge, in denen Dashboards, Berichte und kuratierte Datensätze gespeichert werden, und Metrikspeicher, bei denen es sich um zentralisierte Repositorys für Geschäftsmetriken handelt, um deren Konsistenz innerhalb eines Unternehmens sicherzustellen.

Software für Datenintegration und Datenqualität. ETL-Tools (Extract, Transform, Load) sind die wichtigsten Mittel zur Integration von Daten für BI-Zwecke. ETL sammelt Datensätze aus Quellsystemen in regelmäßigen Abständen in Batch-Prozessen, transformiert die Daten und lädt sie in ein Data Warehouse. Andere Integrationsmethoden sind die Echtzeit-Datenintegration und die Datenvirtualisierung, bei der gemischte Ansichten von Datensätzen erstellt werden, ohne diese physisch in ein Data Warehouse zu laden. Die Datenprofilerstellung und -bereinigung erfolgt in der Regel in Verbindung mit der Integration, wobei separate Datenqualitäts-Tools zum Identifizieren und Beheben von Datenfehlern eingesetzt werden.

Tools für die Datenaufbereitung und -kuratierung. BI- und Datenmanagement-Teams setzen häufig auch spezielle Datenaufbereitungssoftware ein, um diese Aufgabe und den Prozess der Kuratierung von Datensätzen für BI-Anwender zu automatisieren. Die Datenkuratierung rationalisiert und fokussiert die Analysearbeit, indem sie Datensätze bereitstellt, die für bestimmte BI-Anwendungen sofort verwendet werden können.

Organisatorische Herausforderungen von BI

Eine der Gefahren von BI-Anwendungen besteht darin, dass die damit ermöglichte beschleunigte Entscheidungsfindung Unternehmen in die Irre führen kann, wenn sie auf fehlerhaften oder unvollständigen Daten und ungenauen Analyseergebnissen basiert. Um dies zu verhindern, müssen die wichtigsten Herausforderungen von BI-Initiativen angegangen werden, darunter eine Kombination aus Datenmanagement- und BI-Projektmanagement-Problemen.

Im Folgenden sind einige dieser Herausforderungen aufgeführt:

• Integration von Daten aus verschiedenen Quellsystemen. Viele Unternehmen müssen Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, darunter auch aus einer Mischung aus Cloud- und lokalen Systemen. Dies ist oft ein komplizierter Prozess.
• Identifizierung und Behebung von Datenqualitätsproblemen. BI-Anwendungen erfordern hochwertige Daten, aber Rohdaten weisen oft Qualitätsprobleme auf. Prozesse zur Behebung von Datenfehlern und zur Verhinderung ihres Auftretens sind ein wesentlicher Bestandteil von BI-Initiativen.
• Aufbrechen von Datensilos. Siloartige Systeme hindern BI-Anwender am Zugriff auf relevante Daten und führen zu inkonsistenten Analyseergebnissen. Die Beseitigung dieser Silos und die Einführung interner Datenstandards zur Gewährleistung der Konsistenz müssen für BI-Teams oberste Priorität haben.
• Verwaltung von Self-Service-BI-Implementierungen. Die unkontrollierte Nutzung von Self-Service-BI-Tools kann ebenfalls zu widersprüchlichen Analyseergebnissen führen, die eine effektive Entscheidungsfindung behindern.
• Vermeidung schlechter Datenvisualisierung und Dashboard-Designpraktiken. Schlecht gestaltete Datenvisualisierungen und Dashboards verringern ebenfalls die Effektivität von BI. Geschäftsanwender sollten in der Erstellung leicht verständlicher Visualisierungen und Best Practices für das Dashboard-Design geschult werden.
• Verbindung von BI-generierten Erkenntnissen mit Geschäftsmaßnahmen. Die Präsentation von Informationen für Führungskräfte und operative Mitarbeiter in einer nützlichen Form kann schwierig zu handhaben sein. Dabei muss berücksichtigt werden, wie und wo die Informationen präsentiert werden, um Entscheidungen und andere Maßnahmen zu unterstützen.
• Bereitstellung der richtigen Daten für Entscheidungsträger im Unternehmen. Ebenso ist die Anpassung von Erkenntnissen und Informationen für verschiedene Geschäftsanwender eine notwendige, aber oft zeitaufwendige Aufgabe. Die Bereitstellung überflüssiger Daten kann die Anwender mit Informationen überlasten.
• Rechtfertigung von Investitionen in neue BI-Projekte. Die Messung des ROI von BI-Programmen kann in einigen Unternehmen eine Herausforderung sein. Daher ist es möglicherweise nicht einfach, zusätzliche Investitionen für den Ausbau von BI-Initiativen zu rechtfertigen.

Probleme bei der Benutzerakzeptanz sind ein weiteres potenzielles Hindernis für erfolgreiche BI-Initiativen. Sie können dadurch entstehen, dass Geschäftsanwender zögern, vertraute Tools, insbesondere Tabellenkalkulationen, aufzugeben und auf BI-Software umzusteigen. Darüber hinaus bleibt die Schaffung einer datengesteuerten Kultur in einigen Unternehmen eine ständige Herausforderung.

So implementieren Sie ein BI-Programm

Die Einrichtung eines Business-Intelligence-Programms beginnt mit der Entwicklung einer BI-Strategie. Eine gut geplante Strategie bildet die Grundlage für effektive BI-Initiativen, die die erwarteten geschäftlichen Vorteile in einem Unternehmen erzielen. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Schritte zum Aufbau einer BI-Strategie aufgeführt:

1. Richten Sie die Strategie an den Geschäftszielen und den entsprechenden Kennzahlen aus. BI-Initiativen müssen mit den Zielen und strategischen Vorgaben eines Unternehmens sowie mit den KPIs und anderen Kennzahlen, die zur Verfolgung der Fortschritte bei der Zielerreichung verwendet werden, in Einklang stehen.
2. Identifizieren und priorisieren Sie geplante BI-Anwendungsfälle. In einem typischen Unternehmen gibt es zahlreiche potenzielle BI-Anwendungen. Da nicht alle gleichzeitig finanziert und implementiert werden können, ist eine Priorisierung anhand der Geschäftsanforderungen und des erwarteten ROI unerlässlich.
3. Entwickeln Sie robuste Datenmanagementprozesse. Eine erfolgreiche BI-Strategie erfordert eine solide Datenverwaltung, damit relevante, hochwertige Daten für BI-Anwendungen verfügbar sind. Neben Datenintegrations-, Aufbereitungs- und Qualitätsmanagementprozessen ist auch Data Governance erforderlich, um sicherzustellen, dass BI-Daten vertrauenswürdig sind und im gesamten Unternehmen ordnungsgemäß verwendet werden.
4. Wählen Sie die richtigen BI-Tools aus. Gut verwaltete Daten reichen nicht aus. BI-Anwender benötigen auch Software, die ihren Anforderungen entspricht und die gewünschten Analyseergebnisse liefert. In einigen Fällen kann dies bedeuten, dass mehrere BI-Tools zur Unterstützung verschiedener Anwendungen und Benutzergruppen eingesetzt werden müssen.
5. Bilden Sie ein BI-Team. Insbesondere in großen Unternehmen umfassen Business-Intelligence-Teams in der Regel verschiedene BI-Rollen und -Verantwortlichkeiten. Es gibt einen BI-Manager, manchmal auf der Ebene der Geschäftsleitung, sowie Positionen wie BI-Architekt, BI-Projektmanager, BI-Entwickler und BI-Analyst. In kleineren Unternehmen müssen einige dieser Rollen möglicherweise in einer Position zusammengefasst werden.

Mit der BI-Strategie und dem BI-Team kann ein Unternehmen mit der Implementierung von BI-Anwendungen beginnen. Dies umfasst ebenfalls eine Reihe von Schritten: Erstellung eines Projektplans, Erfassung detaillierter Benutzeranforderungen, Aufbau der zugrunde liegenden BI-Architektur, Bewertung der organisatorischen Bereitschaft für das Projekt, Schließen identifizierter Lücken und schließlich Entwurf und Bereitstellung des BI-Systems.

Trends im Bereich Business Intelligence

Der auffälligste Trend im Bereich Business Intelligence ist der zunehmende Einsatz von KI-Tools in BI-Initiativen. Die Verbreitung von Augmented-Analytics-Funktionen in BI-Systemen umfasst nun auch GenAI-Copilot-Tools, die als KI-Assistenten für die Datenexploration und -analyse fungieren, sowie Funktionen, die GenAI zur Erklärung von Analyseergebnissen nutzen. Darüber hinaus können KI- und Machine-Learning-Algorithmen in BI-Anwendungen helfen, die Aktivitäten wie die Optimierung der Lieferkette, Kundenanalysen und die Erkennung von Anomalien zum Management von Geschäftsrisiken unterstützen.

Weitere aktuelle Trends im Bereich Business Intelligence, die es zu beobachten gilt, sind unter anderem die folgenden:

• Verstärkter Fokus auf die Steuerung der BI-Nutzung. Neue regulatorische Anforderungen und die ständige Bedrohung durch Cyberangriffe machen Data Governance, Sicherheit und Datenschutz zu noch wichtigeren Themen in BI-Initiativen als in der Vergangenheit. Dadurch sind die Anforderungen an die gesamte Governance von BI-Umgebungen gestiegen. Die von BI-Anbietern mittlerweile unterstützten Analysekataloge basieren auf Technologien, die dazu beitragen können, dass Benutzer nur auf Informationen zugreifen, die für ihre Rollen relevant und angemessen sind.
• Entstehung neuer Analyseansätze. Im Zusammenhang mit dem BI-Prozess entstehen weiterhin neue Formen der Analyse. Beispielsweise unterstützt Composable Analytics die modulare Entwicklung von BI-Anwendungen unter Verwendung von Bausteinen aus verschiedenen Tools. Decision Intelligence ist ein aufstrebender Bereich, der Elemente aus Datenwissenschaft, KI und BI kombiniert, um die Entscheidungsfindung und die Verfolgung von Leistungskennzahlen zu beschleunigen. Ein weiterer neuer Ansatz ist Continuous Intelligence, der darauf abzielt, kontinuierlich Echtzeitanalysen und Datenerkenntnisse zu liefern.
• Low-Code- und No-Code-Entwicklung. Viele BI-Anbieter ergänzen ihre Angebote um grafische Tools, mit denen BI-Anwendungen mit wenig oder gar keinem Programmieraufwand entwickelt werden können. Da solche Tools keine hohen Entwicklungskenntnisse erfordern, können Geschäftsanwender zumindest einen Teil der Entwicklungsarbeit selbst übernehmen.
• Bemühungen zur Verbesserung der Datenkompetenz. Da Self-Service-BI den Einsatz von Business-Intelligence-Tools in Unternehmen erweitert, ist es von entscheidender Bedeutung, dass neue Benutzer Daten verstehen und mit ihnen arbeiten können. Dies veranlasst BI-Teams dazu, Datenkompetenz in ihre Schulungsprogramme für Benutzer aufzunehmen. BI-Anbieter haben ebenfalls Initiativen ins Leben gerufen.
• Umstellung auf die Cloud. BI-Systeme wurden zunächst nur langsam in die Cloud verlagert, was zum Teil daran lag, dass Data Warehouses hauptsächlich in lokalen Rechenzentren eingesetzt wurden. Inzwischen hat die Cloud-Bereitstellung sowohl von Data Warehouses als auch von BI-Tools jedoch erheblich zugenommen. Cloud-BI-Plattformen, die früher eine separate Produktkategorie bildeten, sind heute für viele Unternehmen die erste Wahl.

Business-Intelligence-Anbieter und Markt

Self-Service-BI- und Datenvisualisierungs-Tools sind zum Standard für moderne BI-Software geworden. Alle wichtigen BI-Tools verfügen mittlerweile über Self-Service-Funktionen wie visuelle Datenermittlung, Ad-hoc-Abfragen und erweiterte Analysefunktionen sowie Datenvisualisierung und Dashboard-Designfunktionen.

Während voll ausgestattete Plattformen die am weitesten verbreitete Business-Intelligence-Technologie sind, umfasst der BI-Markt auch andere Produktkategorien. Einige Anbieter bieten Tools speziell für eingebettete Analysen an. Einige konzentrieren sich auf das Design von Dashboards und Datenvisualisierungen, während andere sich auf Tools spezialisiert haben, die das Data Storytelling unterstützen.

Insgesamt gibt es Dutzende von Anbietern. Die folgende alphabetische Liste enthält 20 bekannte BI-Tools. Die Liste wurde auf der Grundlage der Breite und Tiefe des Produktangebots sowie der Marktakzeptanz, einschließlich der Anbieter-Rankings von Gartner und Forrester Research, zusammengestellt. Anbieter sind in den Fällen aufgeführt, in denen sie nicht im Produktnamen enthalten sind:

• Alibaba Cloud Quick BI
• Amazon QuickSight (AWS)
• Domo
• GoodData
• IBM Cognos Analytics
• Incorta
• Looker (Google)
• Microsoft Power BI
• MicroStrategy
• Oracle Analytics Cloud
• Pyramid Decision Intelligence Platform
• Qlik Sense
• SAP Analytics Cloud
• SAS Visual Analytics
• Sisense
• Spotfire
• Tableau (Salesforce)
• Tellius
• ThoughtSpot
• Yellowfin (Idera Inc.)

BI versus Big-Data-Analytik

Big-Data-Analytik ist ein weiterer weit verbreiteter Datenanalyseprozess. BI und Big-Data-Analytik ergänzen sich gegenseitig, und Big-Data-Sätze können in BI-Prozesse integriert werden. Beispielsweise können einige Datentypen, die ursprünglich in einem Data Lake gespeichert sind, strukturiert und zur Verwendung in BI-Anwendungen in ein Data Warehouse verschoben werden. Dies kann innerhalb derselben Plattform in einem Data Lakehouse erfolgen.

Insgesamt zielen die beiden Verfahren jedoch auf unterschiedliche Arten der Analytik ab. BI konzentriert sich in erster Linie auf deskriptive und diagnostische Analytik; sie untersucht, was zuvor geschehen ist oder gerade geschieht und warum. Big-Data-Analytik hingegen umfasst in der Regel prädiktive und präskriptive Analytik, die Anleitungen zur Erreichung der gewünschten Geschäftsergebnisse liefert. BI kann auch als strukturierter Ansatz zur Datenanalyse betrachtet werden, während Big-Data-Analytik eher explorativer Natur ist. Sie wird in der Regel von Datenwissenschaftlern und anderen Datenanalysten mit fortgeschrittenen Analysefähigkeiten durchgeführt.