Was ist Business Intelligence?

Stellen Sie sich einen Analysten in einem Unternehmen vor, der in Tabellenkalkulationen, Berichten und Datenbanken ertrinkt und Schwierigkeiten hat, das große Ganze zu sehen. BI tritt als Leuchtturm für Unternehmen auf und beleuchtet Muster, Trends und macht Chancen innerhalb dieses Datenmeeres sichtbar. Es geht nicht nur darum, Informationen zu sammeln; es geht darum, sie auf eine Weise zu interpretieren, die mit den Geschäftszielen übereinstimmt.

Von kleinen Startups bis hin zu großen globalen Unternehmen ist BI-Software ein unverzichtbares Cloud-Computing Werkzeug geworden, um in dynamischen Märkten agil zu bleiben. Wenn wir tiefer in seine Bedeutung, Funktionsweise und Anwendungen eintauchen, werden Sie sehen, warum BI nicht nur ein Werkzeug ist – es ist ein grundlegender Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und gedeihen.

Wenn wir in das Wesen von Business Intelligence eintauchen, bezieht sich der Begriff auf die Menge an Methoden, Werkzeugen und Fähigkeiten, die es Unternehmen ermöglichen, Daten zuzugreifen und zu analysieren, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.

In den 1960er Jahren von einem Analysten geprägt, aber im digitalen Zeitalter populär gemacht, hat sich BI von grundlegenden Berichten für Entscheidungen zu besseren und ausgeklügelten Systemen entwickelt, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen integrieren. Im Wesentlichen bedeutet BI-Software, dass Daten verwendet werden, um sie in ein strategisches Gut zu verwandeln, anstatt in einen statischen Datensatz.

Auf einer grundlegenden Ebene umfasst BI das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, wie internen Datenbanken, Systemen zur Verwaltung von Kundenbeziehungen und externen Quellen wie Markttrends oder sozialen Medien. Diese Daten werden dann bereinigt, integriert und analysiert, um Berichte, Dashboards und Visualisierungen zu erstellen, die wichtige Leistungskennzahlen hervorheben.

Zum Beispiel könnte eine Einzelhandelskette BI nutzen, um Verkaufsgewohnheiten zu verstehen und zu identifizieren, welche Produkte zu bestimmten Jahreszeiten oder in bestimmten Regionen am besten verkauft werden. Diese Bedeutung geht über die bloße Leistungsanalyse hinaus; es geht darum, eine bessere datengestützte Kultur zu fördern, in der jede Abteilung – von Marketing bis Finanzen – auf Beweise anstatt auf Intuition angewiesen ist.

Die Bedeutung von BI muss auch prädiktive Elemente umfassen, bei denen historische Daten zukünftige Strategien informieren. Es ist nicht statisch; es ist dynamisch und passt sich neuen Dateninputs und Geschäftsbedürfnissen an. Im heutigen Kontext bedeutet BI, den Zugang zu Daten zu demokratisieren, sodass nicht-technische Benutzer Informationen besser über benutzerfreundliche Schnittstellen abfragen können.

Dieser Wandel wird BI-Software für alle Analystenebenen in einer Organisation zugänglich machen, Silos abbauen und die kollaborative Entscheidungsfindung fördern, wenn sie genutzt wird. Letztendlich bedeutet BI Empowerment für Unternehmen – es stattet Unternehmen mit der Klarheit aus, um Unsicherheiten zu navigieren und Leistungsgelegenheiten zu ergreifen.

Wie funktioniert Business Intelligence?

Das Verständnis, wie Business Intelligence funktioniert, erfordert eine schrittweise Aufschlüsselung, die Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse verwandelt. Alles beginnt mit der Datensammlung innerhalb von Unternehmen, wo Informationen aus verschiedenen Quellen gesammelt werden.

Diese könnten Systeme zur Unternehmensressourcenplanung in Unternehmen, Kundendatenbanken, Leistungssensoren in Produktionsanlagen oder sogar cloudbasierte Anwendungen umfassen. Der Schlüssel ist sicherzustellen, dass Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit erfasst werden, um die Relevanz zu erhalten.

Nach der Sammlung müssen die Daten einer Extraktion, Transformation und Ladeprozess unterzogen werden – ein Prozess, der als ETL bekannt ist und einen kritischen Teil des Datenmodells Prozesses ausmacht. Die Extraktion zieht Daten aus Quellen, die Transformation bereinigt und standardisiert sie (doppelte Einträge entfernen, Fehler korrigieren und Formate konvertieren), und das Laden speichert sie in einem zentralen Repository wie Datenlager. Dieses Lager fungiert als einzige Quelle der Wahrheit, wenn es von Unternehmen genutzt wird, was es einfacher macht, große Datensätze abzufragen, ohne die operativen Systeme zu stören.

Als nächstes kommt die Big Data Analysephase, in der BI-Tools Algorithmen anwenden, um Muster besser zu erkennen. Dies könnte statistische Analysen, Data Mining oder Abfragen über strukturierte Abfragesprachen umfassen – alles innerhalb einer Karriere.

Zum Beispiel muss ein Analyst, der ein BI-Software-System verwendet, eine Analyse der Verkaufsdaten innerhalb von Unternehmen durchführen, um die Leistungsnachfrage vorherzusagen, indem er historische Entscheidungstrends nutzt, um zukünftige Bestandsbedarfe vorherzusagen. Visualisierungstools müssen diese Erkenntnisse dann in intuitiven Formaten wie Diagrammen, Grafiken und Heatmaps präsentieren, um komplexe Daten verdaulich zu machen.

Eine bessere Integration mit anderen Technologien verbessert, wie BI-Anwendungen funktionieren. Maschinenlernmodelle können Anomalieerkennung automatisieren und ungewöhnliche Muster wie plötzliche Rückgänge des Website-Verkehrs kennzeichnen.

Sicherheitsmaßnahmen gewährleisten den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO. Der Workflow ist iterativ; Erkenntnisse führen zu Maßnahmen, die neue Entscheidungsdaten generieren, die wieder in das System zurückfließen. In der Praxis funktioniert BI-Software, indem sie einen Feedback-Loop erstellt, der kontinuierlich Geschäftsstrategien verfeinert und sicherstellt, dass Unternehmen auf Veränderungen innerhalb der Unternehmen reagieren.

Business Intelligence vs Business Analytics

Obwohl oft austauschbar verwendet, erfüllen Business Intelligence und Business Analytics oder prädiktive Analysen unterschiedliche, aber komplementäre Rollen im Datenanwendungsecosystem.

Business Intelligence konzentriert sich auf die deskriptive Analyse, wenn sie von Unternehmen verwendet wird – was passiert ist und warum – und bietet einen Rückblick auf die vergangene und gegenwärtige Leistung. Es stützt sich auf historische Daten, um Berichte und Dashboards zu erstellen, die Fragen beantworten wie "Was waren unsere Verkaufszahlen im letzten Quartal?" oder "Welche Regionen zeigten die höchste Kundenabwanderung?"

Im Gegensatz dazu müssen Business Analytics einen zukunftsorientierten Ansatz verfolgen, der prädiktive und präskriptive Analysen betont und bessere Fähigkeiten erfordert, um Erkenntnisse für Unternehmen zugänglich zu machen. Es verwendet fortschrittliche statistische Softwaremodelle, maschinelles Lernen und Datenwissenschaft, um zukünftige Trends vorherzusagen und Maßnahmen zu empfehlen.

Zum Beispiel könnte ein BI-Entscheidungsanalyst berichten, dass die Verkaufszahlen im letzten Monat gesunken sind, während analytische Fähigkeiten vorhersagen würden, ob der Trend anhält, und Preisanpassungen vorschlagen, um ihn umzukehren. Analytik erfordert oft spezialisiertere Anwendungskompetenzen, die in "Was-wäre-wenn"-Szenarien und Optimierung eintauchen.

Ein weiterer wichtiger Unterschied liegt im Umfang und den verfügbaren Werkzeugen für den Analysten und die Teams innerhalb der Unternehmen. BI befasst sich typischerweise mit besser strukturierten Daten aus internen Quellen und verwendet Werkzeuge für Berichterstattung und Visualisierung. Analytik schafft die Möglichkeit, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu verarbeiten und Big-Data-Technologien für tiefere Leistungsanalysen zu integrieren. Sie überschneiden sich jedoch, wenn sie verwendet werden; viele moderne Analystenplattformen kombinieren BI-Anwendungen und Analytik und bieten ein Spektrum von deskriptiven bis prädiktiven Fähigkeiten.

Die Wahl zwischen ihnen hängt von den Geschäftsbedürfnissen ab. BI-Software ist ideal für betriebliche Effizienz und Überwachung wichtiger Kennzahlen, während Analytik Innovation und strategische Planung vorantreibt. Zusammen bilden sie ein kraftvolles Duo, wobei BI die Grundlage bietet und Analytik darauf aufbaut, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

Vorteile von Business Intelligence

Die Vorteile von Business Intelligence-Anwendungen sind weitreichend und betreffen jeden Aspekt einer Organisation. Ein Hauptvorteil ist die verbesserte Entscheidungsfindung durch den Analysten, der sie verwendet:

• Echtzeit: Durch die Bereitstellung von Echtzeit-Entscheidungsinformationen reduziert BI die Notwendigkeit für Bauchgefühle, was zu genaueren und zeitgerechten Entscheidungen führt. Zum Beispiel können Führungskräfte schnell Marktveränderungen bewerten und Strategien entsprechend anpassen, um Risiken zu minimieren.
   
• Reduzierte Kosten: Kosteneinsparungen stellen einen weiteren erheblichen Vorteil dar. BI-Software identifiziert Ineffizienzen, wie redundante Prozesse oder leistungsschwache Vermögenswerte, und ermöglicht es Unternehmen, Ressourcen zu optimieren. Ein Fertigungsunternehmen könnte BI nutzen, um Lieferketten zu optimieren und die Lagerkosten zu senken, indem es die Nachfrage genauer vorhersagt. Diese Effizienz führt im Laufe der Zeit zu erheblichen finanziellen Gewinnen.
   
• Kundenbeziehungen: Verbesserte Kundenfähigkeiten sind ebenfalls ein wichtiger Vorteil. BI analysiert Kundendaten, um Vorlieben, Verhaltensweisen und spezifische Bedürfnisse sowie Schmerzpunkte zu erkennen, was personalisiertes Marketing und besseren Service ermöglicht. Einzelhändler können beispielsweise Werbeaktionen basierend auf der Kaufhistorie anpassen, um Loyalität und Umsatz zu steigern.
   
• Agilität ermöglichen: BI-Software fördert Agilität in volatilen Märkten. Organisationen können Wettbewerber überwachen, Branchentrends verfolgen und schnell auf Veränderungen reagieren. Sie verbessert auch die Compliance und das Risikomanagement, indem potenzielle Probleme frühzeitig erkannt werden.

Insgesamt summieren sich die Vorteile und schaffen eine bessere Kultur der kontinuierlichen Verbesserung von Fähigkeiten und Innovation, die langfristigen Erfolg vorantreibt.

Die Landschaft der Business Intelligence-Anwendungen und -Technologien ist vielfältig und erfüllt verschiedene Bedürfnisse und Fähigkeitsstufen. Beliebte Tools für Analysten mit Fähigkeiten sind Microsoft Power BI oder Tableau, bekannt für ihre intuitiven Visualisierungsfähigkeiten, die es Benutzern ermöglichen, interaktive Dashboards ohne Programmierung zu erstellen.

QlikView und Qlik Sense-Software bieten assoziative Datenindizierung, die es Benutzern ermöglicht, Datenbeziehungen dynamisch zu erkunden. Für unternehmensweite Lösungen, die in der Praxis verwendet werden, bietet SAP BusinessObjects umfassende Berichterstattung und Analytik, während IBM Cognos sich auf skalierbare BI mit KI-gesteuerten Einblicken konzentriert.

Metabase oder Apache SuperSet sind reichhaltige Open-Source-Datenvisualisierungstechnologien, die gut für Datenanalysen und BI-Anwendungsfälle geeignet sind.

Neue Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen transformieren BI. KI automatisiert die Datenaufbereitung und generiert Abfragen in natürlicher Sprache, wodurch BI für Nicht-Experten zugänglich wird, auch durch Datenvisualisierung.

Datenintegrations-Technologien wie die Software Apache Kafka bewältigen Echtzeit-Streaming-Anwendungen und stellen sicher, dass BI-Systeme Live-Datenströme für Entscheidungen von Analysten verarbeiten. Sicherheitswerkzeuge integrieren Verschlüsselung und Zugriffskontrollen, um sensible Informationen zu schützen. Mit der Weiterentwicklung der Technologien werden BI-Tools benutzerfreundlicher und integrieren sich in IoT- und Big-Data-Modellierungsprojekte für noch reichhaltigere Einblicke.

Dies sind alles Software-Tools und Technologien, die im BI-Karriere-Kurs gelehrt werden, und es sind zahlreiche Kursmaterialien verfügbar, um eine Einführung in diese Tools zu bieten, die Ihnen helfen werden, Ihre Karriere aufzubauen.

Anwendungsfälle von BI

Business Intelligence findet in zahlreichen Anwendungsfällen in den Betrieben Anwendung. Zum Beispiel analysieren BI-Analysten im Vertrieb und Marketing Kundendaten, um Kampagnen zu optimieren, Zielgruppen zu segmentieren und den ROI zu messen. Ein Analyst in einem Unternehmen könnte Cloud-BI nutzen, um die Konversionsraten von Leads zu verfolgen und Strategien zur Steigerung der Anwendungsumsätze zu verfeinern.

• Finanzen Im Finanzwesen unterstützt BI die Budgetierung, Prognose und Betrugserkennung. Durch die Überwachung von Transaktionen in Echtzeit kann es Anomalien identifizieren, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten, und Vermögenswerte schützen.
   
• Supply Chain Das Management der Lieferkette profitiert von BI durch die Optimierung des Bestands und die Nachfrageprognose. Einzelhändler nutzen es, um den Lagerbedarf vorherzusagen und Überbestände sowie Engpässe zu reduzieren.
   
• Personal: Die Personalabteilung nutzt BI, um das Talentmanagement zu unterstützen, indem sie die Mitarbeiterleistung und Fluktuation analysiert, um Rekrutierungs- und Bindungsstrategien zu informieren.
   
• Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen helfen BI-Analysten, die Patientenergebnisse zu verbessern, indem sie Behandlungsdaten und die Betriebseffizienz analysieren, wie z.B. die Optimierung der Nutzung von Krankenhausbetten.

Diese Anwendungsfälle zeigen die Vielseitigkeit von BI, die in verschiedenen Szenarien, wenn sie von erfahrenen Analysten behandelt wird, zu besserer Effizienz und Innovation führt.

Während die Vorteile von Business Intelligence unbestreitbar sind, stoßen Organisationen häufig auf verschiedene Herausforderungen bei der Implementierung und fortlaufenden Nutzung. Diese Hürden zu erkennen und effektive bewährte Verfahren zu übernehmen, ist entscheidend, um den Wert von BI-Initiativen zu maximieren.

Eine der Hauptschwierigkeiten ist die Datenqualität für Entscheidungen und Integration. BI-Systeme sind stark auf genaue, konsistente und gut integrierte Daten aus unterschiedlichen Quellen angewiesen. Schlechte Datenqualität – die aus Inkonsistenzen, Fehlern oder fehlenden Informationen resultiert – kann zu fehlerhaften Erkenntnissen und fehlgeleiteten Entscheidungen führen.

Um dies anzugehen, müssen Organisationen die Datenverwaltung durch ihre Analysten priorisieren und robuste Datenbereinigungsanwendungen innerhalb des Data Lakehouse, Validierung und ETL (Extraktion, Transformation, Laden) Prozesse implementieren. Die Etablierung einer "einzigen Quelle der Wahrheit" durch ein gut gestaltetes Data Warehouse oder Data Lake ist eine wichtige bewährte Praxis, die die Datenkonsistenz in der gesamten Organisation sicherstellt.

Die Überwindung von Datensilos und organisatorischem Widerstand ist ebenfalls ein häufiges Hindernis für einen Analysten. Abteilungen arbeiten oft isoliert, horten ihre Daten oder sind zögerlich, sie zu teilen. Diese Fragmentierung verhindert eine ganzheitliche Sicht auf das Unternehmen und untergräbt das Potenzial von BI.

Bewährte Verfahren, die helfen, beinhalten die Förderung der bereichsübergreifenden Zusammenarbeit und die Sicherstellung der Unterstützung durch die Geschäftsführung, um diese Silos abzubauen. Die Etablierung klarer Datenverantwortlichkeiten und die Förderung eines gemeinsamen Verständnisses der strategischen Bedeutung von BI können den Datenaustausch und die Zusammenarbeit anregen.

Schließlich stellt die sich ständig weiterentwickelnde technologische Landschaft eine kontinuierliche Herausforderung dar. Mit neuen Tools, Methoden und Datenquellen – wie einem Data Lake – die regelmäßig auftauchen, erfordert es kontinuierliche Anstrengungen, die BI-Systeme aktuell und relevant zu halten.

Da Business Intelligence weiterhin evolviert und Entscheidungen unterstützt, formen mehrere aufkommende Analystentrends ihre Zukunft, die durch technologische Fortschritte und sich verändernde Geschäftswelten vorangetrieben werden. Ein herausragender Trend ist die Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in BI-Systeme.

Diese Technologien ermöglichen automatisierte Entscheidungsanalysen, bei denen Systeme nicht nur Daten analysieren, sondern auch Ergebnisse mit minimalem menschlichen Eingriff vorhersagen. Zum Beispiel kann KI-gestützte BI Anomalien in Echtzeit erkennen, wie ungewöhnliche Ausgabenmuster in Finanzdaten, und Teams warnen, bevor Probleme eskalieren.

Dieser Wandel hin zu augmentierter Intelligenz hilft BI-Tools zunehmend, komplexe Anfragen durch natürliche Sprachverarbeitung zu bearbeiten, sodass Benutzer Fragen in einfachem Englisch stellen und sofortige Visualisierungen erhalten können.

Anstieg des Edge-Computing

Ein weiterer wichtiger Trend, der helfen wird, ist der Anstieg des Edge-Computing in BI, insbesondere für Branchen wie die Fertigung und IoT-lastige Sektoren. Durch die Verarbeitung von Daten näher an ihrer Quelle – wie Sensoren auf Fabrikböden – reduziert Edge-BI die Latenz und ermöglicht schnellere Entscheidungen.

Dies ist entscheidend für zeitkritische Operationen, bei denen das Warten auf die Cloud-Verarbeitung verlorene Chancen bedeuten könnte. Zusammen mit diesem wächst der Fokus auf Datenschutz und ethische KI. Mit Vorschriften wie der DSGVO und zunehmenden Bedenken hinsichtlich Datenverletzungen werden zukünftige BI-Lösungen fortschrittliche Verschlüsselung, Anonymisierungstechniken und Algorithmen zur Bias-Erkennung integrieren, um eine verantwortungsvolle Datennutzung sicherzustellen.

Cloud-native BI-Plattformen gewinnen ebenfalls an Analysteninteresse, was hilfreich ist, da sie Skalierbarkeit und Flexibilität ohne hohe Anfangsinvestitionen bieten. Anbieter wie OVHcloud stehen an der Spitze und bieten verwaltete Dienste an, die nahtlos mit hybriden Umgebungen integriert werden.

Dies ermöglicht es Unternehmen, die BI-Fähigkeiten zu skalieren, während die Datenmengen wachsen, und unterstützt alles von kleinen Teams bis hin zu unternehmensweiten Bereitstellungen. Darüber hinaus wird die Demokratisierung von BI durch Low-Code- und No-Code-Tools nicht-technische Benutzer ermächtigen und eine inklusivere Datenkultur fördern.

Fokus auf Nachhaltigkeit

Nachhaltigkeit entwickelt sich zu einem Trend, wobei BI Organisationen hilft, den CO2-Fußabdruck zu verfolgen und den Energieverbrauch zu optimieren. Zum Beispiel können Energieunternehmen BI nutzen, um Verbrauchsmuster zu analysieren und auf umweltfreundlichere Praktiken umzusteigen.

Blickt man in die Zukunft, könnte das Quantencomputing BI revolutionieren, indem es komplexe Probleme exponentiell schneller löst, obwohl es sich noch in den Anfängen befindet. Insgesamt deuten diese Trends auf eine Zukunft hin, in der BI nicht nur reaktiv, sondern proaktiv ist und Intelligenz in jeden Geschäftsprozess integriert.

Organisationen, die Innovationen wie prädiktive Analytik frühzeitig nutzen, werden einen erheblichen Vorteil erlangen und Daten in eine prädiktive Kraft für nachhaltiges Wachstum und Resilienz verwandeln.

Data Storytelling hat sich als ein entscheidendes Element in der modernen Business Intelligence herauskristallisiert, indem es Rohdaten in fesselnde Erzählungen verwandelt, die Verständnis und Handeln fördern.

Im Gegensatz zu traditionellen Berichten, die oft mit Diagrammen und Zahlen überwältigen, webt Data Storytelling Daten in eine kohärente Geschichte, die Kontext, visuelle Elemente und Erkenntnisse einbezieht, um Informationen nachvollziehbar und einprägsam zu machen.

Dieser Ansatz überbrückt die Kluft zwischen komplexen Analysen und Entscheidungsträgern und stellt sicher, dass BI-Einblicke zu greifbaren Ergebnissen führen. Im Kern umfasst das Geschichtenerzählen mit Daten drei Schlüsselkomponenten: Daten, Erzählung und Visualisierung.

Die Daten bieten die faktische Grundlage, die verwendet wird, und stammen aus BI-Tools, die Trends und Muster analysieren. Die Erzählung fügt Kontext hinzu und erklärt, warum die Daten wichtig sind, zum Beispiel indem sie Verkaufsrückgänge mit Marktveränderungen verknüpft.

Visualisierungen, wie interaktive Dashboards oder Infografiken, erhöhen das Engagement und machen abstrakte Konzepte lebendig. Ein Marketingteam könnte beispielsweise Geschichtenerzählen nutzen, um Daten zur Customer Journey zu veranschaulichen, indem es Schmerzpunkte und Chancen hervorhebt, die gezielte Kampagnen informieren könnten.

Wachsende Bedeutung des Geschichtenerzählens mit Daten

Im Jahr 2025 wird das Geschichtenerzählen mit Daten durch Fortschritte in der KI dynamischer und hilfreicher für Entscheidungen. Tools integrieren die Verarbeitung natürlicher Sprache, sodass Benutzer Daten im Gespräch abfragen und automatisierte Erzählungen generieren können.

Dies demokratisiert BI und ermöglicht es Nicht-Experten, Geschichten zu erstellen, ohne tiefgehende technische Fähigkeiten nutzen zu müssen. Branchen wie das Gesundheitswesen profitieren davon, Patientendaten zu erzählen, um Ergebnisse vorherzusagen, während die Finanzbranche sie für Risikoanalysen nutzt und Prognosen in strategische Pläne umwandelt.

Die Auswirkungen sind tiefgreifend: Es fördert die Zusammenarbeit, da Teams sich auf gemeinsame Erkenntnisse abstimmen, und beschleunigt die Entscheidungsfindung. Durch das Hervorrufen von Emotionen und Klarheit macht Geschichtenerzählen BI überzeugender und fördert die Zustimmung von Stakeholdern. Herausforderungen bestehen darin, die Daten genau zu halten und Vorurteile zu vermeiden, aber bewährte Praktiken wie die Anpassung an das Publikum und iterative Verfeinerung mildern diese.

Während sich BI weiterentwickelt, positioniert das Umarmen des Geschichtenerzählens mit Daten Organisationen nicht nur dazu, Daten zu analysieren, sondern auch, um Handlungen und Innovationen zu inspirieren. Die Integration mit Plattformen wie OVHcloud kann die Erstellung rationalisieren und skalierbare Tools für fesselnde, datengestützte Geschichten bieten.