Business Intelligence: Effektive Strategien für den Unternehmenserfolg

Was ist Business Intelligence? - Definition

Business Intelligence (BI) ist ein durch Technologie unterstützter Prozess, der sich mit der Analyse und Präsentation von Daten beschäftigt. Ziel ist es, Geschäftsführern und Führungskräften fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. BI beinhaltet die Sammlung, Integration und Auswertung von Daten aus vielfältigen Quellen, beispielsweise Datenbanken, Tabellenkalkulationen und spezifischen Anwendungsprogrammen. Der Zweck liegt darin, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen.

Unterschied zwischen Business Intelligence und Business Analytics

Business Intelligence umfasst die Sammlung, Analyse und visuelle Darstellung vergangener und aktueller Daten. Der Fokus liegt darauf, das „Was“ und „Wie“ vergangener Ereignisse zu verstehen, um Unternehmen dabei zu unterstützen, aus historischen Daten Erkenntnisse zu gewinnen und die aktuelle Situation besser einzuordnen.

Im Gegensatz dazu konzentriert sich Business Analytics darauf, tiefergehende Analysen durchzuführen, um die Ursachen von Ereignissen zu identifizieren und Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. Diese Disziplin ist sowohl prädiktiv als auch preskriptiv, da sie nicht nur Prognosen liefert, sondern auch datenbasierte Empfehlungen für zukünftige Maßnahmen gibt.

Obwohl Business Intelligence und Business Analytics oft synonym verwendet werden, ergänzen sie sich idealerweise: BI liefert die Grundlage mit präzisen Informationen, auf die Analytics aufbaut, um fundierte Prognosen und Handlungsstrategien zu entwickeln.

Wie funktioniert Business Intelligence?

Der Prozess der Business Intelligence lässt sich grob in drei Hauptphasen gliedern:

1. Datensammlung

Der erste Schritt im Business Intelligence-Prozess ist die Identifikation und Sammlung relevanter Daten für die nachfolgende Analyse. Diese Daten stammen üblicherweise aus operativen Systemen, sogenannten Online Transaction Processing (OLTP)-Systemen, die spezifische Informationen wie Benutzerinteraktionen auf Websites erfassen. Die Auswahl der richtigen Datenquellen ist dabei entscheidend. Unternehmen, die bereits über Customer-Relationship-Management- (CRM) oder Enterprise-Resource-Planning- (ERP) Systeme verfügen, sind im Vorteil, da sie auf umfangreiche Datenbestände für BI-Analysen zurückgreifen können..

2. Datenanalyse

Die Analysephase konzentriert sich darauf, Beziehungen und Muster innerhalb der Daten zu erkennen. Hierbei kann es um das Aufdecken von Korrelationen gehen, etwa wenn bestimmte Kundengruppen erhöhte Kaufquoten zeigen. Diese Phase ist entscheidend, um Verständnisse über die Daten zu entwickeln, die für das Unternehmen von Nutzen sein können.

3. Erkenntnisgewinnung und Lösungsentwicklung

Die abschließende Phase des Business Intelligence-Prozesses widmet sich der Interpretation der analysierten Daten. Experten im Bereich Data Mining sind mit der Herausforderung vertraut, ungewöhnliche und komplexe Muster zu erkennen. Oftmals ist es wertvoll, auch solche Daten zu untersuchen, die man vielleicht zuvor nicht berücksichtigt hat. Auf diese Weise können überraschende Einsichten gewonnen werden, die fundierte Entscheidungen im Management ermöglichen und dem Unternehmen einen messbaren Vorteil verschaffen können.

BI-Lösungen: Methoden der Datenanalyse

Business Intelligence Lösungen sind integrierte Softwareplattformen, die darauf ausgerichtet sind, Unternehmen bei der Sammlung, Integration, Analyse und Darstellung von Geschäftsdaten zu unterstützen. Diese Lösungen bieten Werkzeuge für das Reporting, Online Analytical Processing (OLAP), Statistiken, Textmining, Datenmining und Predictive Analytics, um nur einige zu nennen. Sie ermöglichen es den Anwendern, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu verstehen und daraus strategische Geschäftserkenntnisse abzuleiten.

Für den effektiven Einsatz von Business Intelligence (BI) in Ihrem Unternehmen sind insbesondere zwei Methoden von Bedeutung: OLAP und ETL.

Online Analytical Processing (OLAP)

OLAP ist ein zentrales Werkzeug für die mehrdimensionale Analyse von Unternehmensdaten. Es strukturiert und organisiert Daten anhand von Dimensionen und Hierarchien, was eine schnelle, konsistente Datenauswertung und -interpretation ermöglicht. Diese Methode optimiert die Datenspeicherung, indem nur relevante Dimensionen berücksichtigt werden. Dies reduziert den Speicherbedarf und erhält gleichzeitig den Informationsgehalt der Daten. Die Aktualisierung der Daten erfolgt in regelmäßigen Abständen, um die Konsistenz und Relevanz der Analysen zu gewährleisten.

ETL-Prozess

ETL steht für "Extrahieren, Transformieren, Laden" und bezeichnet einen dreistufigen Prozess. Zuerst werden Daten aus verschiedenen operativen Datenquellen extrahiert. Danach erfolgt die Transformation, bei der Daten bereinigt, angepasst und in ein konsistentes Format gebracht werden. Beispiele für Transformationen sind Einheitenumrechnungen oder das Bereinigen von Daten durch das Entfernen von Ausreißern. Abschließend werden die veredelten Daten in ein Data Warehouse, den zentralen Datenspeicher Ihres Unternehmens, geladen. Dies bildet die Grundlage für weiterführende Analysen und die Erstellung von Berichten.

Vorteile von Business Intelligence für Unternehmen

Unternehmen, die Business Intelligence (BI) einsetzen, genießen zahlreiche Vorteile, die wesentlich zur Verbesserung ihrer Betriebsabläufe und zur Verfeinerung der Entscheidungsfindung beitragen. Hier sind einige Schlüsselvorteile, die BI für Unternehmen mit sich bringt:

✅Beschleunigung informierter Entscheidungen

Hochwertige, relevante Daten sind das Fundament für fundierte Entscheidungsprozesse. Moderne BI-Instrumente ermöglichen die Überwachung aktueller Datenströme aus Geschäftsprozessen und Marktgeschehnissen in Echtzeit. Dies erleichtert schnelle Reaktionen auf Veränderungen und die kontinuierliche Anpassung von Prognosen. Solche agilen Vorgehensweisen erlauben es Unternehmen, zeitnahe Maßnahmen zu ergreifen und entscheidende Beschlüsse schneller zu fassen.

✅Optimierung von Prozessen

BI identifiziert Verbesserungsmöglichkeiten in den Abläufen eines Unternehmens. Zusammengeführte Daten aus verschiedenen Geschäftsbereichen offenbaren Schwachstellen und Engpässe in der Produktion, im Marketing, in der Logistik, im Personalwesen und anderen Bereichen. Diese tiefgehenden Einblicke helfen zu erkennen, wo Effizienzsteigerungen möglich sind.

✅Antizipation von Markttrends

BI bündelt externe Marktdaten und interne Informationen wie Verkaufszahlen, Marketinganalysen und Kundenrückmeldungen. Entscheidungsträger können somit umgehend auf sich abzeichnende Markttrends reagieren, was zu einem bedeutenden Wettbewerbsvorteil führen kann.

✅Erhöhung der Kundenzufriedenheit

Kennzahlen wie Transaktionsdaten und Beschwerderaten ermöglichen ein tieferes Verständnis für Kundenverhalten und -bedürfnisse. Durch die Segmentierung von Kunden mit ähnlichen Verhaltensweisen können Angebote zielgerichtet auf spezifische Bedürfnisse abgestimmt werden. Dieser Ansatz, der im Bereich der BI als Customer Intelligence bekannt ist, kann die Kundenzufriedenheit signifikant steigern.

Herausforderungen bei der Einführung von BI-Software

Die Einführung von Business Intelligence (BI) Software kann für Unternehmen transformative Vorteile bringen, jedoch sind damit auch Herausforderungen verbunden:

Kosten für Fachpersonal

Die Implementierung einer BI-Lösung erfordert häufig ein Team aus Spezialisten, die über fundiertes Wissen in Wirtschaftsinformatik verfügen. Insbesondere kleinere Unternehmen sind oft darauf angewiesen, externe Expertise einzuholen, was zusätzliche Kosten verursacht.

Akzeptanz und Benutzerfreundlichkeit

BI-Tools werden oft von Mitarbeitern genutzt, die keine IT-Experten sind. Daher ist eine hohe Benutzerfreundlichkeit dieser Tools entscheidend. Es ist wichtig, dass der Zugang zu wertvollen Daten nicht durch eine komplizierte Bedienbarkeit erschwert wird. Schulungen können dazu beitragen, die Akzeptanz und effektive Nutzung der Software zu erhöhen.

Datenqualität und -management

Ein häufiges Problem bei der Einführung von BI ist die Bewältigung und Verwaltung großer Datenmengen. Die Herausforderung besteht darin, die Daten herauszufiltern, die den größten Nutzen bringen, und diese in einen aussagekräftigen Kontext zu setzen. Für eine effektive Handhabung der Datenflut und um eine aussagekräftige Analyse zu gewährleisten, ist es essenziell, relevante Key Performance Indicators (KPIs) zu definieren.

Schritte zur Implementierung von BI

Die Implementierung von Business Intelligence (BI) in einem Unternehmen durchläuft mehrere Schritte:

• Bedarfsanalyse und Zieldefinition: Identifizieren Sie den spezifischen BI-Bedarf Ihres Unternehmens. Bestimmen Sie, welche Fragen beantwortet werden sollen und welche Leistungsindikatoren (KPIs) den Erfolg messen werden.

• Teamzusammenstellung: Bilden Sie ein interdisziplinäres Team, bestehend aus IT-Experten, Datenanalysten, Abteilungsleitern und Geschäftsführern. Bei größeren Unternehmen kann auch ein Business Intelligence Competence Center (BICC) sinnvoll sein.

• Anforderungen definieren: Definieren Sie genau, welche Funktionen das BI-System bieten soll, und legen Sie fest, welche Datenquellen und Schnittstellen benötigt werden.

• Auswahl der passenden Lösung: Wählen Sie ein BI-Tool aus, das den Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht und in die bestehende IT-Infrastruktur integriert werden kann. Passen Sie das System bei Bedarf an.

• Benutzerschulung: Sorgen Sie dafür, dass die Endbenutzer in der Lage sind, das BI-Tool effizient für ihre tägliche Arbeit zu nutzen, indem Sie entsprechende Schulungen anbieten.

• Kontinuierliche Verbesserung: Entwickeln Sie das BI-System stetig weiter. Integrieren Sie neue Datenquellen, aktualisieren Sie Berichtsformate und berücksichtigen Sie das Feedback der Nutzer.

Die erfolgreiche Implementierung von BI verlangt strategische Planung, Teamarbeit und die Bereitschaft zur Anpassung und fortlaufenden Optimierung des Systems.