Was ist Business Intelligence? Ihr Leitfaden für BI und warum sie eine wichtige Rolle spielt

Business Intelligence (BI) ist der Oberbegriff für eine Kombination von Business Analytics, Data-Mining, Datenvisualisierung, Datentools und -infrastruktur sowie Best Practices mit dem Ziel, mehr datengesteuerte Entscheidungen im Unternehmen zu treffen. Eine moderne Business Intelligence zeichnet sich in der Praxis dadurch aus, dass Sie Ihnen eine vollständige Sicht auf Ihre Unternehmensdaten ermöglicht und Sie diese Daten zur Förderung von Wandel, zur Beseitigung von Ineffizienzen sowie zur schnellen Reaktion auf Markt- und Lieferänderungen verwenden können.

Allerdings ist dies eine sehr moderne Definition von BI. Business Intelligence als Schlagwort hat eine wechselvolle Geschichte hinter sich. Die herkömmliche Business Intelligence entstand ursprünglich in den 1960-Jahren als ein System der gemeinsamen Nutzung von Informationen im gesamten Unternehmen. Sie entwickelte sich in den 1980-Jahren mit Computermodellen zur Entscheidungsfindung und mit der Verwandlung von Daten in Erkenntnisse weiter bis sie schließlich zum Begriff für ein spezielles Serviceangebot von BI-Teams mit IT-gestützten Servicelösungen wurde. Moderne BI-Lösungen stellen flexible Selfservice-Analysen, kontrollierte Daten auf vertrauenswürdigen Plattformen, unterstützte Geschäftsanwender und schnelle Erkenntnisse in den Vordergrund.

Dieser Artikel bietet eine Einführung in BI, wobei die Informationen aber nur die Spitze des Eisbergs darstellen. Weitere Materialien:

Beispiele für Business Intelligence


Das Feature Erklär die Daten (Explain Data) von Tableau hilft Ihnen bei der schnellen Ermittlung möglicher Erklärungen für Ausreißer und Trends in Daten.

Bei Business Intelligence handelt es sich nicht um eine konkrete „Sache“, sondern vielmehr um einen Sammelbegriff, der die Prozesse und Methoden zur Erfassung, Speicherung und Analyse geschäftlicher Daten mit dem Ziel der Leistungsoptimierung einschließt. Aus der Kombination all dieser Faktoren ergibt sich ein Gesamtbild eines Unternehmens, das Menschen in die Lage versetzen soll, bessere, direkt umsetzbare Entscheidungen zu treffen.

Im Laufe der vergangenen Jahre wurden in die Business Intelligence weitere Features und Aktivitäten integriert, die deren Leistung verbessern. Zu diesen Features gehören:

  • Data-Mining: Verwendung von Datenbanken, Statistiken und Machine Learning zur Ermittlung von Trends in großen Datenbeständen.
  • Berichtswesen: Bereitstellung von Datenanalysen für Verantwortliche, damit diese die richtigen Schlussfolgerungen ziehen und datengesteuerte Entscheidungen treffen können.
  • Leistungskennzahlen und Benchmarks: Vergleich der aktuellen Leistungsdaten mit historischen Daten zur Nachverfolgung der Leistung vor dem Hintergrund der Ziele, in der Regel über angepasste Dashboards.
  • Deskriptive Analytics: Verwendung von vorläufigen Datenanalysen zur Ermittlung der aktuellen Situation.
  • Datenbankabfragen: Eingabe datenspezifischer Fragestellungen, wobei die BI dann die Antworten aus den Datenbeständen ermittelt.
  • Statistische Analyse: Verwendung der Ergebnisse deskriptiver Analytics und weitere Erkundung der Daten mithilfe von Statistiken, z. B. zur Analyse, wie dieser Trend entstanden ist und warum.
  • Datenvisualisierung: Übertragung der Datenanalyse in visuelle Darstellungen wie Diagramme, Grafiken und Histogramme zur vereinfachten Nutzung von Daten.
  • Visuelle Analyse: Erkundung von Daten über visuelles Storytelling zur Kommunikation von Erkenntnissen im Handumdrehen, ohne den Analysefluss unterbrechen zu müssen.
  • Datenvorbereitung: Zusammenstellung mehrerer Datenquellen, Ermittlung der Dimensionen und Messwerte für deren Vorbereitung zur Datenanalyse.

Warum ist Business Intelligence wichtig?


Eine leistungsstarke BI bietet Unternehmen die Möglichkeit, Fragen an ihre Daten zu stellen und die Antworten dazu geliefert zu bekommen.

Mit Business Intelligence können Unternehmen ihre Entscheidungsfindung durch lückenlosen Einblick in die aktuellen und historischen Daten in ihrem Geschäftsfeld verbessern. Analysten haben mit BI die Möglichkeit, Leistungs- und Wettbewerbs-Benchmarks bereitzustellen, mit denen das reibungslose und effiziente Funktionieren des Unternehmens sichergestellt werden kann. Analysten können mit BI auch einfacher die Markttrends erkennen und so Umsatz wie Einnahmen steigern. Bei effektiver Anwendung können die richtigen Daten in allen Bereichen, von Compliance bis zur Personaleinstellung eine wichtige Unterstützung sein.
Business Intelligence bietet Unternehmen u. a. in den folgenden Bereichen eine Unterstützung für intelligentere, datengesteuerte Entscheidungen:

  • Ermittlung von Methoden der Gewinnsteigerung
  • Analyse des Kundenverhaltens
  • Vergleich von Daten mit Wettbewerbern
  • Nachverfolgung der Leistung
  • Optimierung von Vorgängen
  • Prognose des Geschäftserfolgs
  • Erkennung von Markttrends
  • Ermittlung von Problemen

Wie funktioniert Business Intelligence?

Unternehmen haben Fragen und Ziele. Um diese Fragen beantworten und die Erreichung dieser Ziele nachverfolgen zu können, tragen sie entsprechende Daten zusammen, analysieren diese und entscheiden dann, welche Aktionen für die Erreichung ihrer Ziele erforderlich sind.

Technisch betrachtet werden Rohdaten aus der Geschäftstätigkeit des Unternehmens erfasst, verarbeitet und anschließend in Data Warehouses gespeichert. Auf diese gespeicherten Daten können Benutzer dann zugreifen, um sie zu analysieren und geschäftlich relevante Fragen zu beantworten.

Wie BI, Data Analytics und Business Analytics zusammenwirken

Zur Business Intelligence gehören Data Analytics wie Business Analytics. Diese werden im Rahmen eines kompletten Prozesses genutzt. BI bietet Benutzern die Möglichkeit, Schlussfolgerungen aus der Datenanalyse zu ziehen. Data Scientists beschäftigen sich intensiv mit den Details von Daten. Sie verwenden dazu erweiterte Statistiken sowie prädiktive Analytics zur Ermittlung aktueller Muster sowie zur Prognose künftiger Muster. Data Analytics fragt, warum etwas passiert ist und was als Nächstes geschehen kann. Business Intelligence übersetzt die Ergebnisse dieser Modelle und Algorithmen in eine praktisch umsetzbare Sprache.

Im IT-Glossar von Gartner ist dieser Begriff wie folgt definiert: „Business Analytics umfassen Data-Mining, Predictive Analytics, angewandte Analytics und Statistik.“ Kurz gesagt, Organisationen nutzen Business Analytics im Rahmen ihrer übergeordneten Business-Intelligence-Strategie. BI ist zur Beantwortung konkreter Abfragen konzipiert und bietet übersichtliche Analysen für Entscheidungen sowie für die Planung. Dabei können Unternehmen Analytics auch zur fortwährenden Optimierung von Folgefragen und zur Iteration nutzen.

Business Analytics sollten jedoch kein linearer Prozess sein, da die Beantwortung einer Frage wahrscheinlich weitere Fragen aufwerfen und damit neuerliche Prozesse in Gang setzen wird. Business-Analytics-Vorgänge gleichen also eher einem Zyklus, bestehend aus Datenzugriff, Data Discovery, Datenuntersuchung und Informationsweitergabe. Dies wird als „Cycle of Analytics“ bezeichnet – ein moderner Ausdruck, der beschreibt, wie Unternehmen mithilfe von Analytics auf sich ständig verändernde Fragestellungen und Erwartungshaltungen reagieren.

Unterschied zwischen herkömmlicher und moderner BI


Die moderne BI stellt flexible Selfservice-Analytics und schnelle Erkenntnisse in den Vordergrund.

Früher basierten Business-Intelligence-Tools auf einem herkömmlichen Business-Intelligence-Modell, d. h. auf einem Top-down-Ansatz, demzufolge Business Intelligence in erster Linie eine Aufgabe der IT-Abteilung war und die meisten, wenn nicht alle Analytics-Fragen mit statischen Berichten beantwortet wurden. Hatte jemand eine weitergehende Frage zu einem solchen Bericht, musste diese Frage erst wieder den gesamten Berichtserstellungsprozess durchlaufen. Die Folge waren frustrierend langsame Berichtszyklen und ein Mangel an aktuellen Daten als jederzeit verfügbare Entscheidungsgrundlage. Herkömmliche Business Intelligence ist weiterhin ein gängiger Ansatz für das reguläre Berichtswesen und für die Beantwortung statischer Abfragen.

Dagegen ist moderne Business Intelligence interaktiv und einer breiten Zielgruppe zugänglich. IT-Abteilungen sind darin immer noch ein wichtiger Faktor für die Verwaltung des Zugriffs auf Daten. Allerdings können Benutzer unterschiedlicher Art damit selbst Dashboards anpassen und Berichte ohne großen Aufwand erstellen. Mit der richtigen Software sind Benutzer auch in der Lage, Daten zu visualisieren und Antworten auf ihre Fragen zu generieren.

Wie die wichtigen Branchen Business Intelligence nutzen

Beispiel für ein Dashboard mit ökonomischen Indikatoren, das die langfristigen Triebkräfte der US-amerikanischen Wirtschaft wiedergibt

Beispiel für ein Dashboard mit ökonomischen Indikatoren, das die langfristigen Triebkräfte der US-amerikanischen Wirtschaft wiedergibt

Viele sehr unterschiedliche Branchen haben schon BI eingesetzt, bevor diese zu einem größeren Thema wurde. Dazu gehören das Gesundheitswesen, die Informationstechnologie sowie der Aus-/Weiterbildungssektor. Im Prinzip können alle Unternehmen Daten zur Transformation ihrer operativen Vorgänge nutzen.

Der Finanzdienstleister Charles Schwab verwendet Business Intelligence, um sich einen umfassenden Überblick über seine Filialen in den USA zu verschaffen, Leistungskennzahlen nachzuvollziehen und Chancenbereiche ausfindig zu machen. Mithilfe einer zentralen Business-Intelligence-Plattform konnte Charles Schwab sämtliche Filialdaten in einer einzigen Ansicht zusammenfassen.

Nun haben Filialleiter die Möglichkeit, zu ermitteln, welche Kunden möglicherweise neue oder veränderte Investitionsanforderungen haben. Außerdem können Führungskräfte überprüfen, ob eine bestimmte Region über- oder unterdurchschnittlich abschneidet, und per Mausklick Details zu den leistungsstärksten Filialen in dieser Region abrufen. Dies setzt zusätzliche Optimierungspotenziale frei und verbessert zugleich den Kundendienst.

Business Intelligence-Tools und -Plattformen

Viele Selfservice-Business-Intelligence-Tools und -Plattformen optimieren den Analyseprozess. Sie machen es Mitarbeitern einfacher, ihre Daten sichtbar und verständlich zu machen. Diese müssen dabei nicht über das technische Know-how verfügen, um selbst in die Daten einzutauchen. Für Ad-hoc-Berichte, die Datenvisualisierung und die Erstellung benutzerdefinierter Dashboards ist für Anwender aller Qualifikationsstufen eine Vielzahl von BI-Plattformen verfügbar.

Wir haben unsere Empfehlungen zur Evaluierung moderner BI-Plattformen zusammengestellt, um Ihnen bei der Auswahl der richtigen Plattform für Ihr Unternehmen zu helfen. Eine häufige Präsentationsmethode für Business Intelligence sind Datenvisualisierungen.

Nutzen von Visual Analytics und Datenvisualisierung


Visual Analytics sorgt für einen unterbrechungsfreien Analyseablauf.

Eine häufige Präsentationsmethode für Business Intelligence sind Datenvisualisierungen. Wir Menschen verlassen uns in der Wahrnehmung vor allem auf unsere Augen, die dementsprechend stark auf die Erkennung von Mustern und Farbnuancen geschult sind. Datenvisualisierungen machen sich genau diesen Umstand zunutze, indem sie Daten auf übersichtliche, leicht nachvollziehbare Art und Weise grafisch darstellen.

Werden solche Visualisierungen dann in Form von Dashboards präsentiert, lassen sich auf schnelle Weise Datenstorys, Trends und Muster ablesen, die bei der manuellen Analyse von Rohdaten möglicherweise nicht sofort erkannt werden. Dieses erhöhte Maß an Zugänglichkeit ermöglicht eine intensivere Auseinandersetzung mit Daten, was wiederum handfeste geschäftliche Vorteile haben kann.

Verwendung von Selfservice-Business-Intelligence (SSBI) für Ihr Unternehmen

Heute stellen viele Unternehmen ihre Prozesse auf ein modernes Business-Intelligence-Modell auf Selfservice-Basis um. Die IT-Abteilung kümmert sich dann nur noch um Sicherheit, Genauigkeit und Bereitstellung der Daten, während die Benutzer direkt mit ihren Daten interagieren können.

Moderne Analytics-Plattformen wie Tableau unterstützen Unternehmen in jeder einzelnen Etappe des Cycle of Analytics: Datenvorbereitung in Tableau Prep, Analyse und Data Discovery in Tableau Desktop sowie Freigabe und Governance in Tableau Server oder in Tableau Online. In der Folge kann sich das IT-Team voll und ganz auf die Verwaltung des Datenzugriffs konzentrieren, während Geschäftsanwender eigenständig Daten untersuchen und Erkenntnisse weiterreichen können.

Die künftige Rolle der Business Intelligence

Business Intelligence entwickelt sich kontinuierlich weiter, je nach geschäftlichen Anforderungen und verfügbarer Technologie. Jedes Jahr versuchen wir unseren Benutzern gemäß der derzeitigen Trends die aktuellsten Innovationen zur Verfügung zu stellen. Denken Sie daran: Künstliche Intelligenz und Machine Learning werden weiter an Bedeutung gewinnen. Für Unternehmen macht es deshalb Sinn, die Erkenntnisse der künstlichen Intelligenz in eine breitere BI-Strategie einzubinden. In dem Maße, in dem Unternehmen die Datenorientierung ausbauen, werden die Bemühungen zur gemeinsamen Nutzung von Daten und zur Förderung der Zusammenarbeit zunehmen. Die Datenvisualisierung wird dabei immer mehr zur unverzichtbaren Grundlage für die team- und abteilungsübergreifende Zusammenarbeit.

Dieser Artikel ist eine erste Einführung in die Welt der Business Intelligence. BI bietet Möglichkeiten für eine Umsatznachverfolgung in beinahe Echtzeit und ermöglicht Benutzern die Gewinnung von Erkenntnissen zu Kundenverhalten, Gewinnprognosen und mehr. Ganz unterschiedliche Branchen wie Einzelhandel, Versicherungswesen und die Ölindustrie nutzen bereits BI und weitere werden Jahr für Jahr dazukommen. BI-Plattformen sind in der Lage, sich neuer Technologie und der Innovation ihrer Benutzer anzupassen. Bleiben Sie auf dem neuesten Stand und informieren Sie sich über die Trends und Änderungen in der Business Intelligence, wie sie in unter den aktuellen Top-10-Trends in BI aufgeführt sind.