Business Intelligence (kurz BI) behandelt die Bereitstellung relevanter und zuverlässiger Informationen an die richtigen Personen zur richtigen Zeit. Dies mit dem Ziel, bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen. Vereinfacht gesagt geht es darum, alle Daten, die ein Unternehmen bei all seinen Aktivitäten erzeugt, auszuwerten und zu nutzen. Häufig wird vermutet, dass BI nur ein System oder eine Software ist. Es ist aber mehr. Es ist ein Prozess, der auch als solcher zu verstehen ist. Jedes Unternehmen erzeugt eine Unmenge an Daten. Dies können Kundendaten, Verkaufszahlen oder Social Media Daten sein. Die Daten liegen meist an verschiedenen Orten im Unternehmen.
Das Ziel ist es, die Daten von den verschiedenen Quellen zu nehmen und visualisiert auf einer Plattform wiederzugeben. So werden Verbindungen zwischen den einzelnen Daten erzeugt und es können Entscheidungen anhand der gewonnenen Ergebnisse abgeleitet werden. Der Prozess ermöglicht es sowohl auf Management-, Führungs-, sowie auf Mitarbeiterebene einfach und ohne hinzuziehen weiterer Kapazitäten, Auswertungen und Analysen zu ziehen. Jederzeit Zugriff auf organisierte Daten zu haben bedeutet somit, dass ineffiziente Geschäftsprozesse und versteckte Muster mit Stärken und Schwächen identifiziert und neue Möglichkeiten entdeckt werden.
Grundlagen von Business Intelligence und Begriffserklärung
Grundlegend lässt sich Business Intelligence in drei Bereiche unterteilen:
- Erhebung Daten
- Analyse der Daten
- Entscheidung anhand der Datenbasis
Dies klingt im ersten Moment relativ einfach. In der Praxis bringt dies aber viele Herausforderungen mit sich.Um Business Intelligence genau zu verstehen, müssen die drei Bereiche tiefer betrachtet werden.
1. Erhebung Daten
In der heutigen modernen Geschäftswelt generieren Unternehmen automatisiert in jeder Geschäftsaktivität Daten. All diese Daten sind in sogenannten Datensilos getrennt, was bedeutet, dass es schwierig ist, einen globalen 360°-Blick auf die Leistung eines Unternehmens zu erhalten, ohne mehrere Berichte an verschiedenen Orten einsehen zu müssen.Über ein Data Warehouse werden Daten aus verschiedenen Datensilos extrahiert. Sein Zweck ist es, alle diese Daten an einem zentralen Ort zusammenzuführen und für die Analyseprozesse vorzubereiten. Dieser zentrale Ort kann ein Teil einer Business Intelligence Software sein.
Ein Data Warehouse enthält Kopien von aktuellen und historischen Daten aus verschiedenen Quellen. Die Daten können so konfiguriert und aufgebaut werden, um die Analyse schneller und einfacher zu gestalten. Daten werden so einheitlich umgewandelt und bereinigt, um sie besser mit dem einheitlichen Datenmodel kompatibel zu machen. Die Umwandlung passiert über ein ETL-Tool. Die Abkürzung steht für Extract Data Loading.
Die Aufgabe besteht im Wesentlichen darin, die Daten aus dem Data Warehouse in ein abgestimmtes Datenformat zu transformieren. Es ermöglicht so die Standardisierung und Normierung unterschiedlichster Datenformate. Eine wichtige Funktion von ETL-Tools besteht darin, Daten zu bereinigen und Fehler in der ursprünglichen Datenquelle zu beheben. Dies stellt wiederum sicher, dass die Daten und die Ergebnisse der Analyse sichergestellt ist. Data Warehouses sind relationale Datenbanken, daher wird ein RDMBS benötigt, um diese zu verwalten und Abfragen durchzuführen. RDMBS steht für Relational Database Management System. Hierbei handelt es sich um eine Software, welche bei der Verwaltung relationaler Datenbanken verwendet wird.
Die bekanntesten sind MySQL, SQLServer und PostgreSQL. SQL steht für Structured query language und ist eine Sprache, die mit relationalen Datenbanken kommunizieren kann. In Bezug auf BI wird die SQL-Sprache zur Abfrage von Datenbanken genutzt. So werden Daten aggregiert und anhand von Filtern verschiedene Tabellen miteinander verbunden.
2. Analyse der Daten
Das Endprodukt der Analyse hat in der Regel die Form eines Berichts oder Dashboards mit visuellen Darstellungen der aggregierten Daten. Dies ist mit dem Armaturenbrett in einem Auto zu vergleichen. Hier werden Daten wie die Geschwindigkeit, den Füllstand des Tanks oder sogar die Außentemperatur angezeigt. Ein Dashboard enthält die Metriken oder KPIs des Unternehmens wie beispielsweise Einnahmen, Lagerbestände oder wie viel Engagement in den sozialen Medien vorhanden ist. Hierbei handelt es sich um einen Wert, der Unternehmen hilft, Leistungen oder Ziele zu erreichen. Anhand der KPI's kann der Erfolg und der Status Quo des Unternehmens gemessen werden.
Des Weiteren können Missstände oder Qualitätsmängel erkannt und behoben werden. KPI steht für Key Performance Indicatior. KPI's variieren je nach Art der Geschäftsaktivität und sie können auf hoher Ebene die Gesamtleistung eines Unternehmens messen. KPI's sind ein wichtiger Teil in der Auswertung, da anhand von festgelegten Zielen eine Analyse und Entscheidungsfindung möglich ist. Die Visualisierung der gewonnenen Daten macht sie leicht lesbar, verständlich und verdaulich. Datenvisualisierung ist eine Disziplin für sich und eine effektive Visualisierung ist der Schlüssel, um sicherzustellen, dass Daten so leicht wie möglich zu verstehen sind. Durch spezialisierte Software kann eine Visualisierung und Anzeige der aufbereiteten Daten bereits automatisiert erfolgen. Das Dashboard ist somit das Endprodukt. Es ist der abschließende Bericht, der eine Momentaufnahme der KPI's des Unternehmens und der aggregierten Daten zeigt. Dashboards sind tendenziell eher narrativer Natur und werden meist zusammenfassend auf einem einzelnen Bildschirm angezeigt. Dashboards können mit Live-Daten verbunden werden, sodass sie sich in Echtzeit aktualisieren.
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3. Entscheidung anhand der Datenbasis
Wenn alle Daten akkumuliert, analysiert und visualisiert sind, folgt resultierend daraus die Erkenntnisphase. Aus den Ergebnissen werden Learnings und Entscheidungen gezogen und diese in die operativen Prozesse integriert.Die Erkenntnisse können den Endanwendern helfen, Trends zu erkennen und zu sehen, wie die Kennzahlen miteinander korrelieren. Entwicklungen können so nachvollzogen werden, indem Zeiträume miteinander verglichen werden.
Vorteile von Business Intelligence
Um weiterhin wettbewerbsfähig zu sein, sollten Unternehmen das Potenzial der Daten mittels Business Intelligence Software in Verbindung mit einem ERP Software nutzen.ERP steht für Enterprise resoruce plannig und ist die Fähigkeit eines Systems, die gesamten Ressourcen eines Unternehmens oder einer Gruppe zu integrieren und strategisch zu planen. Damit sorgt ein ERP System, dass Hauptprozesse wie beispielsweise Verkauf, Produktion und Beschaffung koordiniert ablaufen.Die visualisierten und aufbereiteten Daten werden so in das ERP System automatisiert eingespeist und daraus Entscheidungen abgeleitet. Somit bietet ERP im Zusammenspiel mit BI eine perfekte Symbiose.
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