Im Rahmen von Business Intelligence werden alle Prozesse innerhalb von Unternehmen digital optimiert. Dies geschieht durch den erleichterten Zugang zu den Unternehmensdaten sowie deren verbesserte Anwendung. Ziel von Business Intelligence innerhalb von Unternehmen ist es, deren Rentabilität zu steigern. Dabei ermöglichen Entwicklung und gezielte Anwendung von Data Prozessen, die dadurch gewonnenen Erkenntnisse gewinnbringend in Unternehmensstrategien umzusetzen. Die Steigerung von Produktivität und Erfolg sind die Ergebnisse dieser Prozesse.
Was sind die Vorteile von BI?
- Optimierung der Entscheidungsfindung und Erkenntnisse interner Prozesse,
- Verstärkte Aktivierung aller Mitarbeitenden,
- Schnellere Entscheidungen,
- Bessere Auswertung sämtlicher Daten,
- Analyse von Geschäftsproblemen,
- Entwicklung und Anwendung innovativer Methoden,
- Speicherung historischer Daten in einem Data Warehouse,
- Gezielte Datenanalyse und Anwendungen neuer Daten.
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Der Begriff Business Intelligence war ursprünglich nur professionellen Datenanalysten geläufig. In der heutigen Unternehmenswelt ist BI Bestandteil der Arbeit jedes Teams. Auch im Management ist Business Intelligence fester Bestandteil aller zu erledigenden Aufgaben. Die Vorteile liegen in der effizienten Umsetzung von Entscheidungen durch Self-Service-Lösungen, Data Tools und Dashboards. Tools und Anwendungen umfassen dabei zunehmend auch künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML). Durch gezielte Business-Intelligence-Beratung sind Unternehmerinnen und Unternehmer in der Lage, ihre Leistungen und Gewinne zu steigern und ihre technologische Kompetenz zu erweitern.
Weitere BI-Projekte
Weitere BI Projekte sind:
- Ad-hoc-Analyses
- Online Analytical Processing (OLAP)
- Business Intelligence Controlling
- Business Intelligence Marketing
- Mobile Business Intelligence
- Operational Business Intelligence
- Software as a Service Business Intelligence (SaaS BI)
- Open Source Business Intelligence (OSBI)
- Kollaborative Business Intelligence
- Location Intelligence (LI)
BI-Projekte umfassen innerhalb von Unternehmen zum Beispiel die Entwicklung von Datenvisualisierungssoftware für die Erstellung von Diagrammen und anderen Infografiken. Business- Intelligence-Software ermöglicht somit gezielte Entwicklung von Key-Performance-Indikatoren (KPIs) in leicht verständlicher Form sowie von Tools für die Erstellung von Business-Intelligence-Dashboards, aber auch von Performance Scorecards, die visualisierte Daten zu Geschäftskennzahlen anzeigen.
Ein BI-System enthält in der Regel Formen von Advanced Analytics, wie Data Mining, Predictive Analytics, Text Mining, statistische Analyse und Big Data Analytics. Neue Berufsfelder wie Data Scientists, Statistiker und anderen Analyse-Experten ermöglichen global wachsende Chancen für junge Menschen. In BI-Teams werden maßgeschneiderte digitale Lösungen für das Business-Intelligence-Marketing und andere Unternehmensbereiche entwickelt, durchgeführt und verwaltet.
BI-Systeme spielen eine wachsende, wenn nicht sogar entscheidende Rolle in allen Unternehmensbereichen. Auch im Bereich E-Commerce und Marketing bieten BI-Tools neue Möglichkeiten und Vorteile. Die wichtigsten Anwendungsbereiche von Business Intelligence im E-Commerce sind:
- Top Performer für profitable Werbekampagnen
- Trendanalysen zur Analyse von Kundenverhalten
- Margenanalyse zu Kosten und Rentabilität
- Marketing Reports zur Entwicklung digitaler Warenkörbe
- Sales Reports für Umsatzanalyse, Verkauf, Retouren, Steuern, Versand, Rückerstattungen, Rabattcoupons, Werbeangebote und Kreditkartensammlungen
- Inventur Reports für verkaufte Artikel, verfügbare Mengen sowie Bestellungen und Inventar
Nicht jedes Unternehmen erfüllt automatisch alle Anforderungen an Analytics und bietet alle erforderlichen digitalen Prozesse zur Anwendung von Business Intelligence.
Die Anforderungen von Unternehmen an ein Modern Data Warehouse sind vielfältig und sind, je nach Unternehmen, Geschäftsbedürfnissen und Stand des bestehenden Data Warehouse Systems, anders ausgerichtet. Business-Intelligence-Berater definieren für Unternehmen individuelle Anforderungen, um die Voraussetzungen für erfolgreiche BI-Systeme zu schaffen. Sie designen, erstellen und betreiben für Kunden ein vollständig verwaltetes, modernes Data Warehouse sowie Processing und unterstützen so beim Aufbau eines Datenbanksystems, zum Beispiel in der Google Cloud.
Aktuelle Business-Intelligence-Trends sind zum Beispiel die Anwendungen im Bereich Google BigQuery als Kern des Data Warehouse Systems. Data Scientists und Experten für Business Intelligence (BI) Architekturen erstellen bei Bedarf ergänzend Prognosen aus den Daten oder unterstützen mit Künstlicher Intelligenz (KI), um für den Geschäftsprozess wesentliche Informationen aus den Daten zu ziehen. Die dadurch gewonnenen Prozesse versetzen Unternehmen in die Lage, Daten in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln.
Business-Intelligence-Plattformen werden zunehmend als Frontend-Schnittstellen für Big-Data-Systeme eingesetzt. Innovative BI-Tools bieten herkömmlich flexible Backends, die eine Verbindung zu einer Reihe von Datenquellen ermöglichen. Solche Business-Intelligence-Lösungen und -Tools eignen sich gut für sogenannte Big-Data-Architekturen. Die Verwendung BI-Systemen als Big Data Frontends erlaubt es Unternehmen, viele Mitarbeitende und BI-Teams in alle Prozesse einzubinden. An dieser Stelle finden sich Antworten auf die Frage, was BI ist und was sie leisten kann.
Neben dem Business-Intelligence-Management, welches heute Bestandteil moderner Unternehmensführung ist, bestehen Business-Intelligence-Teams im Allgemeinen aus einer Mischung aus BI-Architekten, BI-Entwicklern, Business-Analysten und Datenmanagement-Experten. Darüber hinaus sind agile BI-Systeme sowie Data-Warehouse-Ansätze im Bereich Unternehmensführung Teil der Entwicklung in Richtung Zukunft. Auch im Bereich der Softwareentwicklung werden Anwendungen programmiert, die BI-Projekte leichter benutzbar machen. Auf diese Weise können Unternehmen Business-Intelligence-Tools und -Features effizienter einsetzen und die daraus gewonnenen Erkenntnisse in ihre Entscheidungsfindung einbeziehen.
Die ursprünglich bekannten BI-Tools wurden auf Mainframes basierenden Analysesystemen entwickelt. Aus diesem Grund wird der Begriff Business Intelligence als Business Analytics oder Data Analytics verwendet. Dabei gibt allerdings wesentliche Unterschiede zwischen Business Intelligence und Business Analytics:
- Der Begriff Business Analytics umschreibt die Datenanalyse von Unternehmensdaten. Zu diesem Prozess gehört auch das sogenannte Data Mining sowie statistische Analysen und Prognosen für Entscheidungen.
- Data Analytics steht für technische Methoden zur Erhebung von Unternehmensdaten, deren Auswertung und anschließende Transformation. Hieraus lassen sich Trends ermitteln und Problemlösungen finden. Data Analytics findet nicht nur bei Unternehmensdaten Anwendung, sondern auch in Verwaltung und Wissenschaft.
Der Unterschied zwischen Business Intelligence, Business Analytics und Data Analytics liegt in der Nutzung sogenannter deskriptiver Analytics. Fest steht allerdings, dass alle drei Formen Daten zur Optimierung von Prozessen nutzen. Grundsätzlich lässt sich festhalten, dass Business Intelligence die Fragen nach dem „was“ und „wie“ beantwortet. BI-Tools helfen festzustellen, was im Unternehmen funktioniert oder was sich ändern muss.
Business Analytics verwendet dagegen prädiktive Analytics mit Data-Mining, Modellierung und Machine Learning, um die Wahrscheinlichkeit künftiger Ergebnisse zu ermitteln. Damit beantwortet dieses System die Frage nach dem „Warum“ und bietet mit diesen Methoden die technischen Vorteile, durch die Unternehmen zukünftige Entwicklungen betrachten können.
Business Analytics im Vergleich zu Data Analytics werden in Unternehmen oft gleich verwendet - insbesondere in Verbindung mit Business Intelligence. Dabei ist Data Analytics ein allgemeiner Begriff für die Datenermittlung und deren Anwendungen.