Business-Intelligence führt zu smarten digitalen Unternehmen

Business-Intelligence (BI) ist die Analyse von Unternehmensdaten mit digitalen Technologien, unter anderem auch über Sensoren und IoT-Geräte.

Für den Begriff Business-Intelligence (BI) gibt es keine einheitliche Definition. In der Wirtschaftswissenschaft wird BI als Prozess definiert, der Daten in Informationen transformiert und diese wiederum durch die Anwendung von Erfahrungen in Wissen. Diese Definition umfasst Prozesse und Systeme, mit denen sich Markt- und Unternehmensdaten systematisch analysieren lassen.

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In der Informatik ist die Auffassung verbreitet, dass BI das IT-basierte, entscheidungsorientierte Sammeln, Aufbereiten und Darstellen von geschäftsrelevanten Informationen ist. Ziel von Business-Intelligence ist das Erzeugen von Wissen über den gegenwärtigen Status und die Perspektiven in der Zukunft, sowohl bezogen auf das eigene Unternehmen als auch auf das geschäftliche Umfeld. Kurz gesagt: Business-Intelligence erhöht die Businessintelligenz.

Business-Intelligence und Digitalisierung

Die Digitale Transformation eines Unternehmens ist mit dem Erschließen neuer Datenquellen verbunden, etwa von Maschinen-, Prozess- oder Nutzungsdaten. Zusätzlich können auch externe Daten aus anderen Quellen hinzugezogen werden, unter anderem allgemeine Marktdaten, Daten von Wettbewerbern sowie allgemein verfügbare Daten wie Wetter- oder Verkehrsdaten.

Diese Daten können genutzt werden, um Trends aufzuspüren, Zusammenhänge aufzudecken, Prozesse zu optimieren und die Wertschöpfung zu verbessern. Ziel ist dabei die Verbesserung von Produkten und Services sowie der Aufbau von Mehrwertservices oder vollständig neuen datenbasierten Geschäftsmodellen. Zudem können Daten in Echtzeit analysiert und für eine digitale Unternehmenssteuerung genutzt werden, beispielsweise durch die Veränderung von Produktionsparametern über das MES (Manufacturing Execution System).

Neue technologische Ansätze bieten zusätzliche Möglichkeiten. Beispiele sind die Auswertung von umfangreichen Massendaten aus heterogenen Quellen (Big Data), besonders schnelle In-Memory-Datenbanken sowie Methoden der Advanced Analytics inklusive Predictive Analytics durch Machine-Learning. Zudem setzen viele Unternehmen auf „Self-Service-BI“. Dabei können Einzelanwender mit einfach zu nutzenden Benutzeroberflächen Ad-hoc-Analysen anfertigen und sich schnell und flexibel selbst mit Informationen für ihren Geschäftsalltag versorgen.

Business-Intelligence in der Praxis

Der Einsatz von BI-Anwendungen zur Unterstützung bei wichtigen geschäftlichen Entscheidungen ist kein einmaliges Projekt, sondern ein fortlaufender Zyklus aus mehreren Phasen:

  1. Zunächst wird bestimmt, welche Daten genutzt und in welcher Form sie gespeichert werden. Anschließend werden die Daten gesammelt und in einem Data-Warehouse oder einem Data-Lake gespeichert (siehe unten).
  2. Dann werden die gesammelten Daten mit statistischen oder anderen Verfahren untersucht, um beispielsweise Diskontinuitäten zu erkennen, sich wiederholende Muster abzubilden oder vorher aufgestellte Hypothesen zu testen.
  3. Anschließend werden aus den Ergebnissen der Analyse Erkenntnisse abgeleitet, die sich auf die geschäftlichen Vorgänge im Unternehmen beziehen.
  4. Auf dieser Basis bewertet das Management die Erkenntnisse und gleicht sie mit den strategischen Zielen des Unternehmens bzw. mit dem Produktportfolio ab.
  5. Schlussendlich setzt das Management auf Basis der Erkenntnisse konkrete Maßnahmen im Unternehmen um. Diese Maßnahmen und ihre Ergebnisse wiederum ergeben neue, veränderte Daten, die wieder zum Ausgangspunkt des nächsten BI-Zyklus werden.

Vorteile von Business-Intelligence

  • BI-Systeme helfen dabei, Markttrends frühzeitig zu erkennen, Kundenströme zeitnah zu analysieren und mögliche geschäftliche Probleme frühzeitig zu erkennen.
  • BI-Tools steigern die Agilität in einem Unternehmen, da sie Entscheidungsprozesse beschleunigen und verbessern.
  • Echtzeitauswertungen ermöglichen schnelle Rückmeldungen bei der Markteinführung von Produkten und Services.
  • Datenanalysen können die internen Prozesse optimieren und die betriebliche Effizienz steigern, da Hürden und Engstellen in den internen Abläufen besser erkannt werden.
  • Insgesamt bedeutet Business-Intelligence einen Wandel weg von der Bauchentscheidung hin zur datengetriebenen Entscheidung und einen Wechsel von reaktiven zu proaktiven (vorausschauenden) Entscheidungen.

Nachteile von Business-Intelligence

Der Einsatz von modernen Anwendungen für Business-Intelligence hat in gewissem Maße auch Nachteile und Risiken für ein Unternehmen. So ist der Aufwand zur Aufbereitung und Integration operativer und externer Daten in einer entsprechenden Datenbank hoch. Dies führt automatisch zu vergleichsweise hohen IT-Kosten.

Diese Daten können genutzt werden, um Trends aufzuspüren, Zusammenhänge aufzudecken, Prozesse zu optimieren und die Wertschöpfung zu verbessern. Ziel ist dabei die Verbesserung von Produkten und Services sowie der Aufbau von Mehrwertservices oder vollständig neuen datenbasierten Geschäftsmodellen. Zudem können Daten in Echtzeit analysiert und für eine digitale Unternehmenssteuerung genutzt werden, beispielsweise durch die Veränderung von Produktionsparametern über das MES (Manufacturing Execution System).

Neue technologische Ansätze bieten zusätzliche Möglichkeiten. Beispiele sind die Auswertung von umfangreichen Massendaten aus heterogenen Quellen (Big Data), besonders schnelle In-Memory-Datenbanken sowie Methoden der Advanced Analytics inklusive Predictive Analytics durch Machine-Learning. Zudem setzen viele Unternehmen auf „Self-Service-BI“. Dabei können Einzelanwender mit einfach zu nutzenden Benutzeroberflächen Ad-hoc-Analysen anfertigen und sich schnell und flexibel selbst mit Informationen für ihren Geschäftsalltag versorgen.

Business-Intelligence in der Praxis

Der Einsatz von BI-Anwendungen zur Unterstützung bei wichtigen geschäftlichen Entscheidungen ist kein einmaliges Projekt, sondern ein fortlaufender Zyklus aus mehreren Phasen:

  1. Zunächst wird bestimmt, welche Daten genutzt und in welcher Form sie gespeichert werden. Anschließend werden die Daten gesammelt und in einem Data-Warehouse oder einem Data-Lake gespeichert (siehe unten).
  2. Dann werden die gesammelten Daten mit statistischen oder anderen Verfahren untersucht, um beispielsweise Diskontinuitäten zu erkennen, sich wiederholende Muster abzubilden oder vorher aufgestellte Hypothesen zu testen.
  3. Anschließend werden aus den Ergebnissen der Analyse Erkenntnisse abgeleitet, die sich auf die geschäftlichen Vorgänge im Unternehmen beziehen.
  4. Auf dieser Basis bewertet das Management die Erkenntnisse und gleicht sie mit den strategischen Zielen des Unternehmens bzw. mit dem Produktportfolio ab.
  5. Schlussendlich setzt das Management auf Basis der Erkenntnisse konkrete Maßnahmen im Unternehmen um. Diese Maßnahmen und ihre Ergebnisse wiederum ergeben neue, veränderte Daten, die wieder zum Ausgangspunkt des nächsten BI-Zyklus werden.

Vorteile von Business-Intelligence

  • BI-Systeme helfen dabei, Markttrends frühzeitig zu erkennen, Kundenströme zeitnah zu analysieren und mögliche geschäftliche Probleme frühzeitig zu erkennen.
  • BI-Tools steigern die Agilität in einem Unternehmen, da sie Entscheidungsprozesse beschleunigen und verbessern.
  • Echtzeitauswertungen ermöglichen schnelle Rückmeldungen bei der Markteinführung von Produkten und Services.
  • Datenanalysen können die internen Prozesse optimieren und die betriebliche Effizienz steigern, da Hürden und Engstellen in den internen Abläufen besser erkannt werden.
  • Insgesamt bedeutet Business-Intelligence einen Wandel weg von der Bauchentscheidung hin zur datengetriebenen Entscheidung und einen Wechsel von reaktiven zu proaktiven (vorausschauenden) Entscheidungen.

Nachteile von Business-Intelligence

Der Einsatz von modernen Anwendungen für Business-Intelligence hat in gewissem Maße auch Nachteile und Risiken für ein Unternehmen. So ist der Aufwand zur Aufbereitung und Integration operativer und externer Daten in einer entsprechenden Datenbank hoch. Dies führt automatisch zu vergleichsweise hohen IT-Kosten.

Foto: ipopba/iStock/Getty Images

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