Es ist nicht ungewöhnlich, Entscheidungen auf Basis von Wissen, Erfahrung, Intuition und Bauchgefühl zu treffen.
Diese Methoden können zwar zu guten Entscheidungen führen, sind aber auch sehr fehleranfällig, da sie nicht auf Daten basiert sind.
An dieser Stelle kommt Business Intelligence (BI) ins Spiel.
Business Intelligence ermöglicht Organisationen, riesige Datenmengen zu verwalten.
Diese Daten sind nützlich, denn es können wertvolle Erkenntnisse aus ihnen gewonnen werden.
Und diese Erkenntnisse wiederum können zu besseren strategische Entscheidungen führen.
Wenn auch Sie die Vorteile von Business Intelligence nutzen wollen, sind Sie hier richtig.
In diesem Ratgeber beleuchten wir nämlich alle BI-Facetten – von den Methoden bis hin zu den aktuellen Trends.
Shortcuts
Business Intelligence: Definition
Der Begriff Business Intelligence (BI) bezieht sich auf Technologien, Anwendungen und Praktiken für die Sammlung, Analyse und Präsentation von Daten.
Der Zweck von Business Intelligence sind datengesteuerte Entscheidungsfindung.
Bei Business Intelligence-Lösungen handelt es sich deshalb um sogenannte Decision Support Systems (DSS).
Business Intelligence vs. Business Analytics
Die Unterscheidung zwischen Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA) kann verwirrend sein.
Der wesentliche Unterschied ist jedoch schnell erklärt.
Business Intelligence verwendet deskriptive und diagnostische Analysemethoden, während Business Analytics prädiktive und präskriptive Analysemethoden verwendet.
Somit stellen BI-Lösungen ausschließlich vergangenheitsbasierte Auswertungen bereit, während BA-Lösungen sich hauptsächlich mit Zukunftsprognosen befassen.
Anbei auch nochmal eine Gegenüberstellung.
Business Intelligence: Methoden
Deskriptive Analysemethoden
Deskriptive Analysemethoden sind die einfachste Form von Business Intelligence.
Die angewandten Methoden verwenden verschiedene Techniken, um die Daten einer Organisation zu beschreiben oder zusammenzufassen.
Wichtig hierbei ist, dass bei deskriptiven Analysemethoden keine Schlüsse über die Aussagekraft der vorhanden Daten gezogen werden.
Vereinfacht gesagt handelt es sich somit rein um eine nüchterne Beschreibung der vorhandenen Daten.
Das ermöglicht Organisationen ein besseres Bild davon, was in der Vergangenheit geschehen ist oder gegenwärtig geschieht.
So können Stärken und Schwächen identifiziert und SWOT-Analysen durchgeführt werden.
Das Ergebnis aus deskriptiven Analysemethoden ist meistens ein mit visuellen / statistischen Hilfsmitteln gefüllter Bericht.
Diagnostische Analysemethoden
Deskriptive Analysemethoden beschreiben alle vorhandenen Daten einer Organisation.
Diagnostische Analysemethoden hingegen konzentriert sich nur auf Daten, die die Ereignisse und Entwicklungen in der Vergangenheit abbilden.
Ziel ist es nämlich festzustellen, welche Faktoren welche Trends beeinflussen.
Somit klären diagnostische Analysemethoden die Ursachen, Auswirkungen und Wechselwirkungen von Zuständen auf.
Diagnostische Analysemethoden sind jedoch nur begrenzt in der Lage, handlungsorientierte Erkenntnisse zu liefern.
Das liegt daran, dass sie Korrelationsergebnisse liefern – im Gegensatz zu einer bestätigten Kausalität.
Das Ergebnis aus diagnostischen Analysemethoden ist meistens ein sogenanntes „Business-Dashboard“.
Business Intelligence: Technologie-Arten
Ad-hoc-Analyse
Eines der grundlegenden Elemente moderner BI-Anwendungen ist das Ausführen von Ad-hoc-Analyse für spezifische Geschäftsprobleme.
Oftmals fließen die Analyse-Ergebnisse in (Live-) Dashboards und (Tages-) Berichte ein.
Online-Analytical-Procesing (OLAP)
Online-Analytical-Processing (OLAP) stellt Daten entlang mehrerer Dimensionen dar und ermöglicht Benutzern so, diese aus verschiedenen Blickwinkeln zu analysieren.
Eine multidimensionale Analyse von Geschäftsdaten bietet Organisationen die Möglichkeit, komplexe Berechnungen, Trend-Analysen und anspruchsvolle Datenmodellierung durchzuführen.
Mobile BI
Mobile BI macht Dashboards und Anwendungen auf mobilen Endgeräten wie Smartphones und Tablets verfügbar.
Da Mobile BI meistens zur Visualisierung eingesetzt wird, sind die Tools in der Regel so konzipiert, dass die Benutzerfreundlichkeit im Vordergrund steht.
Real-Time BI
Bei Real-Time BI werden Streaming-Daten analysiert, während sie erfasst und gesammelt werden.
Der Echtzeit-Analyseprozess ermöglicht Organisationen einen aktuellen Überblick über alle Bereiche von Interesse wie z. B. Kreditwürdigkeitsprüfungen, Aktienhandel und gezielte Werbeangebote.
Operational Intelligence (OI)
Ziel von Operational Intelligence (OI) ist es, relevante Informationen an Manager und Mitarbeiter im operativen Geschäft zu liefern.
OI-Anwendungen sind so konzipiert, dass sie die betriebliche Entscheidungsfindung unterstützen und ein schnelleres Handeln bei Problemen ermöglichen.
Open Source BI (OSBI)
Open Source Business Intelligence (OSBI) umfasst in der Regel zwei Versionen: Eine Community-Edition, die kostenlos genutzt werden kann, und eine kommerzielle Version mit technischem Support.
Wie bei Open Source üblich, können Entwickler für Entwicklungszwecke auch auf den Quellcode der OSBI-Software zugreifen.
Embedded BI
Der Vorteil von Embedded-BI-Lösungen ist, dass sie BI- und Visualisierungsfunktionen vereinen.
Dass ermöglicht Organisationen, nicht nur Daten zu analysieren, sondern diese auch gleichzeitig visuell aufzubereiten.
Da Mitarbeiter für beide Schritte das gleiche Look & Feel erhalten, reduzieren Embedded-BI-Lösungen den Arbeitsaufwand ungemein.
Collaborative BI
Hierbei handelt es sich eher um einen Prozess als um eine bestimmte Technologie.
Collaborative-BI-Lösungen kombiniert BI-Anwendungen und Collaboration-Tools, die es Benutzern ermöglichen, gemeinsam an der Datenanalyse zu arbeiten.
Location Intelligence
Location-Intelligence-Lösungen ermöglicht Organisationen, anhand kartenbasierten Datenvisualisierungen Standort- und Geodaten zu analysieren.
Einblicke in die geographischen Elemente von Geschäftsdaten und -abläufen sind beispielsweise hilfreich bei der Standortwahl, standortbasierten Marketing oder Logistikmanagement.
Business Intelligence: Software
Wenn Sie darüber nachdenken, ein Business-Intelligence-Lösung zu implementieren, stehen Ihnen eine Vielzahl an Optionen zur Verfügung.
Aber woher sollen Sie wissen, welches Business-Intelligence-Lösung Ihnen hilft, Ihre Ziele zu erreichen?
Damit Sie eine informierte Entscheidung treffen können, haben wir folgende Übersicht für Sie erstellt.
Business Intelligence: Vorteile
Relevante Erkenntnisse
BI-Lösungen ermöglicht Ihren Mitarbeitern, auf verschiedene Datenquellen zuzugreifen.
Das erlaubt ihnen, unterschiedliche Berichte zu erstellen und relevante KPIs zu überwachen.
Durch diese Berichte haben Sie stets einen holistischen Überblick und die Erkenntnisse die Sie benötigen, um Ihre Organisation erfolgreich zu führen.
Datengesteuerte Entscheidungen
BI-Lösungen liefern Berichte in oder nahezu in Echtzeit, wodurch Sie nicht auf veraltete Daten zurückgreifen müssen.
Das wiederum gibt Ihnen die Möglichkeit, belastbare Entscheidungen zu treffen.
BI-Lösungen helfen Ihnen dabei, Ihre Organisation datengesteuert zu lenken – in Echtzeit.
Organisatorische Effizienz
BI-Lösungen sind zentrale Informationsquellen.
Dadurch müssen Sie weniger Stunden mit der Analyse von Daten und der Erstellung von Berichten verbringen.
So haben Sie auch mehr Zeit, sich um die wirklich wichtigen Dinge zu kümmern.
Eine verbesserte organisatorische Effizienz – genau das schaffen Sie dank BI-Lösungen.
Kundenzufriedenheit
Business Intelligence kann sich direkt auf das Kundenerlebnis, und somit auf die Kundenzufriedenheit, auswirken.
BI-Lösungen können nämlich aufzeigen, wie Ihre Kunden mit Ihren Dienstleistungen oder Produkten interagieren.
Das kann Ihnen dabei helfen, Probleme zu erkennen und Änderungen einzuleiten.
Ein exzellenter Kundenservice und eine steigende Kundenzufriedenheit wird so möglich.
Wettbewerbsvorteile
Mit BI-Lösungen lassen sich Daten sammeln und analysieren.
Dadurch können Sie Veränderungen in Ihrer Branche erkennen, saisonale Trends im Markt überwachen und Kundenbedürfnisse vorhersehen.
Genau deshalb messen immer mehr Organisationen BI-Lösungen eine enorme wirtschaftliche Bedeutung zu und sehen in ihnen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.
Business Intelligence: Herausforderungen
Unsachgemäße Planung
Mit Hinblick auf den Preis und die Funktionalität entscheiden sich Organisationen oft für die falsche BI-Lösung.
Zudem verstehen viele Organisationen Business Intelligence als eine Reihe von Projekten, anstatt als einen fließenden Prozess, der ständig überprüft und verbessert werden muss.
Es ist auch oft der Fall, dass die KPIs in den Daten-Visualisierungen und Daten-Dashboards nicht sauber definiert und dokumentiert wurden.
Wenn mehrere Definitionen im Umlauf sind und keine ordnungsgemäße Dokumentation vorhanden ist, kommt es zu Inkonsistenzen und es geht wertvolle Zeit verloren.
Unstrukturierte Daten
Derzeit erfordern Business-Intelligence-Technologien, dass die zu bewertenden Daten angemessen strukturiert sind.
Viele Organisationen haben jedoch mit Problemen bei der Datenqualität zu kämpfen.
Liegen Daten in einer schlechten Qualität vor, hilft selbst eine makellosen BI-Architektur nicht weiter.
Wenn Ihre Mitarbeiter das Gefühl haben, dass sie den KPIs aus den Daten-Visualisierungen und Daten-Dashboards nicht trauen können, haben Sie ein echtes Problem.
Erschwerend kommt hinzu, dass eine schlechte Datenqualität auch dazu führen kann, dass falsche Entscheidungen getroffen werden – was verheerende Auswirkungen haben kann.
Mangelnde Kommunikation
BI-Projekte sind komplexe Unterfangen.
Trotzdem werden sie oft als Allheilmittel angepriesen, welches falsche Hoffnungen wecken kann.
Vor allem eine mangelnde Kommunikation zwischen Ihren Endanwendern und Ihrer IT-Abteilung kann den Projekterfolg beeinträchtigen.
So kann es sein, dass die BI-Lösung nicht den Erwartungen und Bedürfnissen Ihrer Endanwender entspricht.
Das führt zu Frustration bei allen Beteiligten und meistens auch zu einem gescheiterten Projekt.
Keine Akzeptanz
Business-Intelligence-Projekte haben eine unternehmensweite Tragkraft.
Genau deshalb können sie nur mit der expliziten Zustimmung aller relevanten Stakeholder erfolgreich durchgeführt werden.
Eine mangelnde Stakeholder-Zustimmung stellt jedoch oft ein großes Risiko bei der Einführung von Business Intelligence dar.
Denn ein begrenztes oder mangelndes Stakeholder-Engagement kann schnell das Aus für Ihr BI-Projekt bedeuten.
Haben Sie jedoch eine klare Zustimmung von allen Stakeholdern, können Sie diese Akzeptanz gewinnbringend für Ihr BI-Projekt einsetzen.
Schlechte Adoption
In vielen BI-Projekte wird versucht, alte Tools und Mechanismen vollständig zu ersetzen.
Das führt jedoch oft zu einer schlechten Benutzerakzeptanz, da Mitarbeiter immer zu den Tools und Prozessen zurückkehren, mit denen sie vertraut sind.
Ein weiterer Grund für eine niedrige Benutzerakzeptanz sind unzureichende Schulung.
Unzureichende Trainings können zu Frustration und Überforderung führen und Ihr BI-Projekt zum Scheitern bringen.
Business Intelligence: Trends & Ausblick
Data Governance
Daten sind das Lebenselixier für viele Organisation.
Die Aufgabe von Data Governance ist es, die Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit von Daten zu gewährleisten.
Ein effektives Data-Governance-Framework stellt somit sicher, dass Daten vertrauenswürdig sind und nicht missbraucht werden.
Um das zu erreichen müssen Datensilos aufgebrochen werden.
Zudem ist es sinnvoll, einheitliche Richtlinien für die Nutzung von Daten einzurichten.
Wichtig ist auch, dass die Einhaltung dieser Richtlinien überwacht wird.
Auch mit Hinblick auf die DSGVO bleibt Data Governance in 2022 ein zentrales Thema.
Data Quality Management (DQM)
Auch Data Quality Management (DQM) wird immer wichtiger.
Data Quality Management ist eine Kernkomponente des gesamten Datenmanagement-Prozesses, welcher wiederum oft eng mit Data-Governance-Programmen verbunden ist.
DQM stellt sicher, dass alle Daten aktuell, vollständig und einheitlich formatiert sind.
Ziel ist es, die Qualität der vorhandenen Daten zunehmend zu steigern.
Eine schlechte Datenqualität wird nämlich oft als Ursache für betriebliche Pannen, ungenaue Analysen und schlecht durchdachte Geschäftsstrategien ausgemacht.
Genau deshalb wird Data Quality Management auch in 2022 eine tragende Rolle spielen.
Data Security
Darüber hinaus besteht für jede Organisation auch die zunehmende Gefahr von Cyberangriffen.
Laut IBM beträgt die durchschnittliche Zeit bis zur Identifizierung eines Cyberangriffs 207 Tage.
Die gleiche Studie geht davon aus, dass der durchschnittliche Schaden eines erfolgreichen Cyberangriffs US$ 3,86 Millionen beträgt.
Cyberangriffe wirken sich aber nicht nur finanziell auf Organisationen aus, sondern auch auf ihre Reputation.
Um Vertrauen zu schaffen, müssen Sie auch in 2022 alle Maßnahmen ergreifen, um eine ausreichende Datensicherheit zu gewährleisten (hier entlang für mehr zum Thema Cyber Security).
Self Service
Self Service Business Intelligence ist ein Ansatz, der es Anwendern ermöglicht, auf Daten zuzugreifen und mit ihnen zu arbeiten.
Anwender können Daten so filtern, sortieren, analysieren und visualisieren, ohne BI- und IT-Teams einzubeziehen.
Ziel ist es, dass alle Mitarbeiter – von der Führungskraft bis zum Sachbearbeiter – stets Entscheidungen treffen können, die auf Daten basieren.
Damit 2022 ein erfolgreiches Jahr wird, sollten Organisationen definitiv Self Service BI-Lösungen wie die von Pyramid Analytics oder Entrinsik einsetzen.
Künstliche Intelligenz (KI)
Die Daten-Visualisierungen und Daten-Dashboards, die Business Intelligence liefert, sind nicht immer ausreichend.
Eine BI-Lösung, die künstliche Intelligenz (KI) verwendet, ist aber in der Lage, riesige Datenmengen granularer zu analysieren und zu visualisieren.
KI kann auch zur Entwicklung von intelligenten, anpassungsfähigen BI-Lösungen genutzt werden.
So können BI-Lösungen beispielsweise lernen, welche Art von Empfehlungen und Analysen am nützlichsten sind, und sich entsprechend selbst anpassen.
KI könnte letztlich Verbesserungen liefern, die BI-Lösungen auf die nächste Stufe heben.
Fazit
Es ist nicht ungewöhnlich, Entscheidungen auf Basis von Wissen, Erfahrung, Intuition und Bauchgefühl zu treffen.
Diese Methoden können zwar zu guten Entscheidungen führen, sind aber auch sehr fehleranfällig, da sie nicht auf Daten basiert sind.
An dieser Stelle kommt Business Intelligence (BI) ins Spiel.
Business Intelligence ermöglicht es Organisationen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Wenn Sie sich für eine BI-Lösung entscheiden, müssen Sie jedoch nach wie vor die Vorteile und Herausforderungen abwägen.
Ungeachtet dessen wird Business Intelligence zukünftig weiterhin eine wichtige Rolle spielen in unserer datengesteuerten Wirtschaft.
Ohne Daten sind Sie nur eine weitere Person mit einer Meinung.
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