Business Intelligence: Treffen Sie klügere Geschäftsentscheidungen

  • Verfasst von: Diana Tran
  • Letzte Aktualisierung: 14 April 2024
Business Intelligence: Treffen Sie klügere Geschäftsentscheidungen - Shiftbase
11:53
business intelligence business intelligence, Business-Intelligence-Algorithmen in Arbeit

In der heutigen dynamischen Geschäftswelt ist Business Intelligence (BI) entscheidend für fundierte Entscheidungen. Ursprünglich nur von IT-Spezialisten genutzt, ermöglichen heute benutzerfreundliche BI-Tools auch Laien, komplexe Daten zu analysieren. Dieser Artikel beleuchtet, wie BI operative Prozesse, Kundenmanagement und Personalwesen optimiert und seine Relevanz in der modernen Wirtschaft.

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.

Ursprung von Business Intelligence

Die Anfänge von Business Intelligence reichen bis in die 1960er Jahre zurück. Damals bezog sich der Begriff auf den Informationsaustausch innerhalb von Unternehmensnetzwerken. Auch wenn sich die Methoden weiterentwickelt haben, bleibt das Grundkonzept von BI gleich: Es geht darum, aus großen Datenmengen relevante Informationen zu extrahieren. Seit den 1980er Jahren wird Business Intelligence verstärkt durch IT-Systeme und Computertechnologie unterstützt.

Ein praktisches Beispiel für BI könnte die Datenanalyse eines Online-Shops sein, um Kundensegmente zu identifizieren und dadurch gezieltere Marketingstrategien zu entwickeln. Eine andere Anwendung von BI-Methoden könnte die Nutzung derselben Datensätze sein, um die durchschnittliche Verweilzeit der Kunden auf bestimmten Produktseiten zu analysieren, was wiederum zur Optimierung des Online-Auftritts beitragen kann.

Unterschied zwischen Business Intelligence und Business Analytics

Business Intelligence befasst sich mit der Aggregation, Auswertung und deskriptiven Darstellung von vergangenen und aktuellen Daten. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Verstehen des „Was“ und „Wie“ vergangener Ereignisse. BI hilft Unternehmen, aus historischen Daten zu lernen und die Gegenwart zu verstehen.

Im Kontrast dazu fokussiert sich Business Analytics darauf, tiefergehende Einblicke zu gewinnen, um die Ursachen von Ereignissen zu analysieren und Zukunftsprognosen aufzustellen. Diese Disziplin ist prädiktiv und preskriptiv, das heißt, sie geht über die Vorhersage hinaus, indem sie Empfehlungen für zukünftige Aktionen gibt, basierend auf datengetriebenen Prognosen.

Obwohl Business Intelligence und Business Analytics aufgrund ihrer ergänzenden Funktionen oft synonym verwendet werden, ist es wichtig zu verstehen, dass sie in einem idealen Szenario Hand in Hand arbeiten: BI stellt die fundierten Informationen bereit, auf denen Analytics aufbaut, um Vorhersagen zu treffen und Empfehlungen abzuleiten.

Wie funktioniert Business Intelligence?

Analyse-Team diskutiert Business-Intelligence-Daten

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.

Business Intelligence Lösungen: Methoden der Datenanalyse

Business-Intelligence-Diagramme auf einem Tablet

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 für Unternehmen, die Business Intelligence nutzen

Führungskraft prüft Berichte durch Business-Intelligence-Tool

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 Business Intelligence Software

Moderne Business-Intelligence-Plattform für Analysen, business intelligence verfahren bi system

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 Business Intelligence

Entwicklung einer Business-Intelligence-Strategie, business intelligence tools, business intelligence system

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.

 

Management
Diana Tran

Verfasst von:

Diana Tran

Diana ist nicht nur eine leidenschaftliche Expertin im Bereich Personalwesen, sondern auch eine talentierte Content Writerin. Ihr tiefes Verständnis für die Bedürfnisse von Unternehmen und Mitarbeitern befähigt sie dazu, Inhalte zu erstellen, die nicht nur informativ, sondern auch inspirierend sind. Mit ihrer einzigartigen Fähigkeit, hochwertige HR-Inhalte zu produzieren, ist Diana ein wahrer Schatz für alle, die ihr Wissen über das Personalwesen erweitern möchten.

Disclaimer

Bitte beachte, dass die Informationen auf unserer Website für allgemeine Informationszwecke gedacht sind und keine verbindliche Beratung darstellen. Die Informationen auf unserer Website können nicht als Ersatz für eine rechtliche und verbindliche Beratung in einer bestimmten Situation angesehen werden. Trotz unserer Recherchen übernehmen wir keine Garantie für die Richtigkeit, Vollständigkeit und Aktualität der Informationen auf unserer Website. Wir haften nicht für Schäden oder Verluste, die durch die Nutzung der Informationen auf unserer Website entstehen.