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Business Intelligence

Kopfzeilen-AnfĂŒhrungszeichen DatengestĂŒtzte Entscheidungen treffen Kopfzeilen-AnfĂŒhrungszeichen

Fundierte GeschÀftsentscheidungen treffen Mit Business Intelligence
Datenberge effizient
managen

Vor allem durch die Megatrends Globalisierung 🌎 und Digitalisierung đŸ’» werden Sie mit einer unglaublichen Menge an Informationen aus den unterschiedlichsten Quellen konfrontiert. Der Umgang mit Big Data kann erst einmal eine Herausforderung darstellen. Wenn Sie jedoch die richtigen Business-Intelligence-Tools verwenden, bietet das Ganze ein großes Optimierungspotenzial fĂŒr Ihr Unternehmen.


Was genau verbirgt sich hinter dem Begriff „Business Intelligence“?

Warum steigt der Absatz in einer Region und sinkt in einer anderen Region? Wo gibt es ÜberbestĂ€nde? Diesen und Ă€hnlichen Fragen können Sie mit Business Intelligence auf den Grund gehen.

Business Intelligence (kurz: BI) steht fĂŒr den technologiegestĂŒtzten Prozess, bei dem Daten aus unterschiedlichen Quellen gesammelt, analysiert, aufbereitet und dargestellt werden.

BI nutzt Technologien, Prozesse und Methoden, um Daten in Echtzeit zu ĂŒberwachen, zu integrieren, zu analysieren und zu teilen.

Basierend auf Big Data fundierte GeschÀftsentscheidungen treffen

Auf dieser Grundlage können Unternehmen insbesondere den Prozess der Entscheidungsfindung verbessern. Ziel ist es, mithilfe der Erkenntnisse aus den Daten die richtigen Entscheidungen zu treffen und somit sĂ€mtliche Bereiche eines Unternehmens zu optimieren und seine RentabilitĂ€t zu verbessern. DarĂŒber hinaus hilft Ihnen eine BI-Lösung dabei, Trends auf dem Markt zu erkennen und sich Wettbewerbsvorteile gegenĂŒber Ihrer Konkurrenz zu verschaffen. BI vermittelt die Erkenntnisse aus Auswertungen anhand von Dashboards, Berichten und Visualisierungen auf leicht verstĂ€ndliche Weise.

Daten mithilfe von OLAP und Data Mining anlysieren

Business Intelligence basiert auf OLAP – Online Analytical Processing – und Data Mining. OLAP ermöglicht es, große Datenmengen mehrdimensional zu analysieren und zu visualisieren. Der Großteil der GeschĂ€ftsdaten beruht nĂ€mlich auf mehreren Dimensionen. So können sich die Absatzzahlen beispielsweise in die Dimensionen Ort (z. B. ein Land oder eine Region), Zeit (z. B. ein Jahr oder ein Monat) und Produkt (z. B. eine Kategorie oder eine Marke) unterteilen. OLAP ist in der Lage, all diese Dimensionen zu verknĂŒpfen und abzubilden, was zu aufschlussreicheren Ergebnissen fĂŒhrt und es ermöglicht, Situationen zu simulieren.

Data Mining wiederum zielt darauf ab, (versteckte) Korrelationen innerhalb von umfangreichen DatenbĂ€nken zu erkennen und Tendenzen und Muster festzustellen. Hierbei kommen Techniken der kĂŒnstlichen Intelligenz (KI) zum Einsatz. So ist es zum Beispiel möglich, Data Mining zu verwenden, um Straftaten zu verhindern, bevor diese verĂŒbt werden.

Mit BI haben Unternehmen die Möglichkeit, Daten nicht nur zur UnterstĂŒtzung ihrer Entscheidungen zu nutzen, sondern können sie vielmehr als Impuls fĂŒr ihre Entscheidungsfindung verwenden.

Der Aufbau von Business Intelligence

Der Aufbau von BI
Business Intelligence: Von den Rohdaten zur Entscheidungsgrundlage.

Business Intelligence fußt auf Rohdaten (Data Sources). Dabei handelt es sich um Daten, die sowohl innerhalb als auch außerhalb des Unternehmens anfallen. Zu den internen Daten zĂ€hlen etwa Daten aus dem ERP- oder CRM-System oder Daten aus dem Supply Chain Management. Die externen Daten können etwa Nutzungsdaten oder Statistiken aus dem Internet sein.

Aufbauend auf diesen Daten folgen die Datenextraktion, die Transformierung der Daten sowie das Laden dieser Daten ins Data Warehouse (Extract-Transform-Load). Mithilfe von OLAP und Data Mining werden sie anschließend analysiert. Aus diesen Analysen (Data Analysis) entstehen Reportings, welche die Entscheidungsgrundlage (Decision Making) fĂŒr das Management darstellen.

Business Intelligence: Methoden, um Daten systematisch zu nutzen

Business-Intelligence-Lösungen verfĂŒgen ĂŒber eine Reihe unterschiedlicher Tools und Werkzeuge. Diese gehören zu den gĂ€ngigsten Methoden:

  • Abfragen: Eine Datenbank anhand einer spezifischen Fragestellung untersuchen.
  • Visualisierungen: Die Datenanalyse mithilfe von Grafiken und Diagrammen ĂŒbersichtlich und leicht verstĂ€ndlich darstellen.
  • Berichte: Die Ergebnisse der Datenanalyse an die Personen weiterleiten, die auf dieser Grundlage Schlussfolgerungen ziehen und Entscheidungen treffen.
  • Benchmarking: Die aktuellen und vergangenen Daten mit den Daten der Konkurrenz vergleichen.

Power BI: Die Lösung von Microsoft eignet sich auch fĂŒr den Einstieg in das Thema

Die Low-Code-Lösung ĂŒberzeugt unter anderem mit einer einfachen Anwendung, schneller EinsatzfĂ€higkeit, ihrer IntegrationsfĂ€higkeit sowie der Auswahl zwischen verschiedenen Lizenztypen.

Power BI ist aus drei unterschiedlichen Komponenten aufgebaut, die eng miteinander verknĂŒpft sind: Power BI Desktop, Power BI Service und Power BI Mobile. Dadurch bekommen Sie sogar sehr kurzfristige Änderungen Ihrer Datenbasis in den Griff. Auch von unterwegs können Sie sich mit Ihrem Kollegium abstimmen. Und die können Ihnen aktualisierte Daten in der Cloud in Echtzeit zur VerfĂŒgung stellen, die Sie dann ĂŒber Ihr Tablet oder Smartphone abrufen können.

Self-Service-BI: Datenanalyse ohne umfangreiche IT-Kenntnisse durchfĂŒhren

Mithilfe von Self-Service-BI (SSBI) können FachkrĂ€fte Datenanalysen eigenstĂ€ndig durchfĂŒhren, ohne auf UnterstĂŒtzung von der IT-Abteilung angewiesen zu sein. Die notwendige Voraussetzung, damit das funktioniert: Ihre BI-Lösung muss in eine Software-Plattform integriert sein.

Business Intelligence und ERP/CRM

Immer mehr ERP- und CRM-Systeme beinhalten zusÀtzlich auch eine Business-Intelligence-FunktionalitÀt, welche im Standard integriert ist. ERP bzw. CRM und BI gehen somit praktisch Hand in Hand.

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