Einführung

Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) ist ein Sammelbegriff für die Technologie, die die Datenaufbereitung, das Data-Mining, das Datenmanagement und die Datenvisualisierung ermöglicht. Tools und Prozesse der Business Intelligence ermöglichen es Endbenutzern, umsetzbare Informationen aus Rohdaten zu ermitteln und so die datengesteuerte Entscheidungsfindung innerhalb von Organisationen über verschiedene Branchen zu unterstützen.

Es gibt eine Anzahl von BI-Tools auf dem Markt, die Geschäftsanwendern bei der Analyse von Leistungsmetriken und der Gewinnung von Erkenntnissen in Echtzeit helfen. Diese Tools konzentrieren sich auf Self-Service-Funktionen, reduzieren IT-Abhängigkeiten und ermöglichen es Entscheidungsträgern Lücken in Leistungen, Markttrends oder neue Umsatzmöglichkeiten schneller zu erkennen. BI-Anwendungen werden häufig verwendet, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen und die Position eines Unternehmens auf dem Markt zu verbessern.Die Akzeptanz von BI-Software bei den Anwendern nimmt weiterhin rasant zu, insbesondere da die Kunden ihre Arbeitslasten in die Cloud verlagern. Die Anbieter unterstützen zunehmend verschiedene Anbieter von Cloudplattformen, was zu mehr SaaS-basierten BI-Lösungen und subskriptions-basierten Preismodellen führt.

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BI versus Geschäftsanalyse

Business Intelligence versus Geschäftsanalyse

Der Begriff Business Intelligence wird häufig in Verbindung mit Geschäftsanalyse verwendet, und obwohl es erhebliche Überschneidungen zwischen den beiden Bereichen gibt, konzentriert sich Business Intelligence eher darauf, was in Ihrem Unternehmen passiert und warum, während Geschäftsanalyse im weiteren Sinne Lösungen umfasst, die Ihnen helfen, diese Erkenntnisse für die Zukunftsplanung zu nutzen. Business Intelligence verwendet beschreibende Analysen, um Rückschlüsse auf die historische und aktuelle Leistung zu formulieren, und damit den Kontext rund um Änderungen in wichtigen Leistungsindikatoren (KPIs) zu liefern. Geschäftsanalyse und Business Intelligence umfassen präskriptive und prädiktive Analyseverfahren, die die Entscheidungsträger über mögliche zukünftige Ergebnisse informieren. Sowohl BI- als auch Geschäftsanalyse-Lösungen ermöglichen es den Beteiligten, bessere Entscheidungen zu treffen, und diese sollten als ergänzend zueinander betrachtet werden. Geschäftsanalysen und Datenanalysen werden häufig austauschbar verwendet. Geschäftsanalyse ist jedoch lediglich eine Teilmenge der Datenanalyse, da der Gültigkeitsbereich der Datenanalyse sich auf jede Art von Analyse der Daten beziehen kann. Die Geschäftsanalyse konzentriert sich auf die Entdeckung von Informationen, die die Entscheidungsfindung in Unternehmen verbessern können.

Schlüsselkomponenten von BI-Software

Es wird erwartet, dass BI-Plattformen Dashboarding, Ad-hoc-Berichterstellungs- und Datenvisualisierungsfunktionen bereitstellen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, integrieren Business-Intelligence-Systeme maschinelles Lernen und KI. Im Kern verlassen sie sich auf Data-Warehouses, ETL-Prozesse und OLAP.

Data-Warehouses und Datamarts

Nachdem die Daten vorverarbeitet und aggregiert wurden, werden sie in ein zentrales Repository eingespeist, z. B. ein Data-Warehouse oder Datamart, das Tools zur Geschäftsanalyse und Berichterstellung unterstützt. Für größere Datenmengen verwenden Unternehmen in der Regel ein Open-Source-Datenspeicher-Framework, genannt Apache Hadoop.

ETL

BI-Lösungen basieren auf einem Datenintegrationsprozess, der Daten aus mehreren Datenquellen zu einem einzelnen, konsistenten Datenspeicher kombiniert, der in ein Data-Warehouse oder ein anderes Zielsystem geladen wird. ETL ist die Abkürzung für drei Schritte in diesem Prozess, bei denen es sich um Extraktion, Transformation und Laden handelt.

OLAP

Diese Technologie extrahiert Big Data aus relationalen Tabellen und reorganisiert sie in ein mehrdimensionales Format, um eine schnelle Verarbeitung und aufschlussreiche Datenanalyse zu ermöglichen. OLAP ist ein Akronym, das für Online Analytical Processing (Online-Analyseverarbeitung) steht.

Neu entstehende BI-Funktionalität

Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) bezieht sich auf den Zweig der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, Text und gesprochene Wörter in ähnlicher Weise zu verstehen wie Menschen. BI-Anbieter haben damit begonnen, diese Technologie in ihre Produkte zu integrieren, sodass Geschäftsbenutzer auf neue Weise auf Geschäftsinformationen zugreifen können. Stellen Sie sich vor, die Frage: "Welches Produkt hat in diesem Monat die meisten Einnahmen erzielt?" in Ihr Self-Service-BI einzugeben oder direkt zu fragen, anstatt selbst die Daten nach dieser Antwort zu durchsuchen.

KI-Unterstützung der Datenaufbereitung

Es ist sehr wertvoll für BI-Lösungen, eine zentrale Anlaufstelle über die gesamte Analysereise zu bieten — und das beginnt mit Daten. Datenprobleme automatisch zu erkennen und die Angabe von Möglichkeiten, unterschiedliche Datenquellen zu kombinieren, ermöglicht es Benutzern, die Datenmengen und Dashboards nach Bedarf anzupassen und zu verändern. Der Prozess macht es für einen Geschäftsbenutzer schneller und einfacher, Datenmodule zu bereinigen, zu verfeinern und zu kombinieren, sodass sie genau die Daten haben, die sie benötigen, um leistungsstarke Visualisierungen zu steuern und neue Erkenntnisse aufzudecken.

Intelligente Berichterstellung

Die Berichterstellung und das Dashboarding stehen im Mittelpunkt eines modernen Analysekonzepts. Unternehmen verlassen sich auf regelmäßige, strukturierte Berichterstellung, um ihre Geschäfte zu betreiben. Diese formellen Berichte sammeln und verbreiten die entscheidenden Details, die eine gute Entscheidungsfindung unterstützen, und bieten Anknüpfungspunkte für die weitere Erforschung von Trends, Bedrohungen und Chancen. KI-Funktionalitäten, die in moderne BI-Lösungen eingebettet sind, lernen von den Benutzern, um die Identifizierung von Visualisierungen zu erleichtern, die die größte Wirkung auf die Entdeckung und Vermittlung von Erkenntnissen haben.

Anwendungsfälle

Anwendungsfälle für Business Intelligence

Vertrieb

BI-Software wird verwendet, um Verkaufsdaten in Echtzeit anzuzeigen und schnell umzuschwenken, um sich an Veränderungen anzupassen. Spezialisierte Datenvisualisierungen und Dashboards können über das gesamte Unternehmen hinweg gemeinsam genutzt und standardisiert werden.BI-Software ist auch nützlich für die Überwachung der Pipeline-Qualität, die Verwaltung von Kompensation, die Rentabilitätsanalyse und die Gebietszuweisung.

Lieferkette

BI-Systeme können eingesetzt werden, um Geschäftsoperationen zu verbessern, Microsoft Excel zu ersetzen und es Unternehmen ermöglichen, Verzögerungen und Problembereiche im Versandprozess zu identifizieren. Die Anwendungsfälle in der Lieferkette erstrecken sich auch auf die Materialbeschaffung, die Einhaltung von Vorschriften und die Meldung von Verletzungen.

Marketing

BI-Tools werden häufig verwendet, um die Wirkung von Inhalten und Kampagnen in verschiedenen Zielgruppensegmenten zu verfolgen. Unternehmen verwenden diese Daten, um die Auswirkungen von Marketing auf die betriebliche Leistung zu verstehen. Marketingspezialisten profitieren auch von der Fähigkeit der BI-Tools, die Kundenpräferenzen, den lebenslangen Kundenwert und die Rentabilität zu überwachen.

BI und IBM

Business Intelligence und IBM

Die Geschichte von IBM und Business Intelligence lässt sich bis ins Jahr 1958 zurückverfolgen zu einem Bericht, der von dem IBM-Forscher, Hans Peter Luhn (PDF, 631 KB) veröffentlicht wurde. Seine Forschungsarbeiten haben dazu beigetragen, Methoden für die Erstellung einiger der frühen Analyseplattformen von IBM zu etablieren. Während IBM das Produktportfolio weiter entwickelt hat, um Strategien der Business Intelligence zu unterstützen, ist seine Arbeit zweifellos der Grundstein für unser Vermächtnis in diesem Bereich.

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