Was ist BI? Die Business Intelligence Definition im Überblick
Business Intelligence (BI) – auch Geschäftsanalytik genannt – bezeichnet die systematische Sammlung, Aufbereitung und Analyse von Unternehmensdaten aus unterschiedlichen Quellen. Durch den Einsatz spezieller Tools und Methoden werden umfangreiche Datenbestände in visuelle Berichte und aussagekräftige Informationen umgewandelt. Ziel von BI ist es, die strategischen Entscheidungen des Managements datenbasiert zu unterstützen und den Unternehmenserfolg nachhaltig zu steigern.
Welchen Nutzen hat Business Intelligence?
Jede Organisation erzeugt tagtäglich immense Datenmengen, die im Grunde wertvolle Informationen für die Entscheidungsfindung enthalten. Solange sich diese Daten jedoch in Exceltabellen und voneinander getrennten Systemen befinden, können Manager keine gewinnbringenden Schlüsse daraus ziehen. Analysen und Berichte sind so zeitaufwändig und fehlerbehaftet, dass sich daraus nur selten verlässliche Erkenntnisse ableiten lassen.
Business Intelligence bricht die Datensilos von Unternehmen auf, indem elektronische Tools relevante Geschäftsdaten automatisiert miteinander verknüpfen und auswerten. Dies erlaubt Führungskräften den schnellen Zugriff auf hochwertige Echtzeitdaten und aussagekräftige Berichte. Primäres Ziel ist es, Ereignisse besser zu verstehen und in Folge Chancen und Risiken frühzeitig zu erkennen. Im Ergebnis steht die langfristige Optimierung der betrieblichen Abläufe.
Die Vorteile von BI im Überblick
- Steigerung der Effizienz
Die automatisierte Datenauswertung reduziert manuelle Analyseaufwände und spart so jede Menge Zeit. - Schnellere Reaktionsfähigkeit
Indem Unternehmen Abweichungen und Marktveränderungen frühzeitig erkennen, ist proaktives Handeln möglich. - Hohe Wettbewerbsfähigkeit
Unternehmen sind in der Lage, Trends zügig zu identifizieren und neue Geschäftsfelder zu erschließen. - Verbessertes Kundenerlebnis
- Firmen können ihre Produkte und Services besser auf die Bedürfnisse ihrer Kunden ausrichten.
- Optimierte Prozesse
- BI zeigt Verbesserungspotenziale in Produktion, Vertrieb, Logistik und weiteren Bereichen auf.
- Kostensenkung
- Durch optimierte Geschäftsabläufe und weniger Fehlentscheidungen sparen Betriebe viel Geld.
Wie funktioniert Business Intelligence?
Wie genau ist es nun möglich, aus unterschiedlichen Datenquellen vergleichbare und handlungsrelevante Informationen zu gewinnen? Erforderlich ist ein mehrstufiger Business-Intelligence-Prozess, der folgende Schritte umfasst.
1. Datenerfassung
Zu Beginn des BI-Prozesses steht die Datensammlung. Dabei können die Informationen sowohl aus internen als auch aus externen Datenquellen stammen und zunächst in strukturierter und unstrukturierter Form vorliegen, beispielsweise:
- interne Daten aus ERP-Systemen, Warenwirtschaftssystemen und CRM-Tools
- externe Daten aus Social Media, Marktanalysen oder Lieferantensystemen
- strukturierte Daten aus Datenbanken und Tabellen
- unstrukturierte Daten aus E-Mails und Textdokumenten
2. ETL-Prozess
Im nächsten Schritt müssen die heterogenen Daten vereinheitlicht und in eine Zieldatenbank überführt werden. Dies geschieht im sogenannten ETL-Prozess: Extract, Transform, Load.
- Extract: Daten werden aus unterschiedlichen Quellsystemen extrahiert.
- Transform: Die gewonnenen Daten werden bereinigt, formatiert und in eine einheitliche Struktur transformiert.
- Load: Schließlich werden die Daten in ein Data Warehouse geladen.
Der ETL-Prozess ist für die Qualität der späteren Analysen entscheidend, da nur konsistente Daten verlässliche Ergebnisse liefern.
3. Datenhaltung
Das Data Warehouse dient als zentrale Plattform zur Speicherung und Verwaltung aller Daten. Auf diesen langfristigen Aufbewahrungsort können Entscheider jederzeit zugreifen und strukturierte Daten für ihre Analysen entnehmen. Für die einzelnen Geschäftsbereiche – etwa Vertrieb, Marketing oder Controlling – lassen sich sogenannte Data Marts einrichten. Diese beinhalten jeweils nur die relevante Teilmenge aus dem Data Warehouse und erlauben abteilungsspezifische Analysen.
4. BI-Analyse und Verarbeitung
Da nun alle relevanten Informationen an einem zentralen Ort in einer einheitlichen Struktur vorliegen, kann die Analyse beginnen. Business Intelligence konzentriert sich dabei vor allem auf Fragestellungen zur Vergangenheit. Daher liegt der Fokus auf den folgenden beiden Analyse-Arten:
- Deskriptive Analyse
Diese Form der BI-Analyse dient der Aufbereitung und Visualisierung historischer Daten, um Transparenz in vergangene Entwicklungen zu bringen. Eine typische Fragestellung lautet: Welche Produkte wurden im letzten Quartal am häufigsten verkauft? - Diagnostische Analyse
Diese Analyse-Art untersucht, warum bestimmte Ereignisse oder Entwicklungen eingetreten sind. Dabei werden Ursachen und Zusammenhänge identifiziert, um Einflussfaktoren zu erkennen. Eine typische Fragestellung lautet: Warum sind die Verkaufszahlen in einer bestimmten Region zurückgegangen?
Damit die Datenanalyse möglichst schnell und gleichzeitig multidimensional ablaufen kann, kommen meist OLAP-Systeme (Online Analytical Processing) zum Einsatz. Sie organisieren Daten in mehrdimensionalen Strukturen und ermöglichen so komplexe Abfragen aus unterschiedlichen Blickwinkeln.
5. Visualisierung und Reporting
Die Aufbereitung der Analyseergebnisse erfolgt mithilfe anschaulicher Grafiken und Dashboards, die einen einfachen Zugang zu wichtigen Kennzahlen gewähren. Bei der Berichterstattung sorgen diese übersichtlichen Visualisierungen dafür, dass komplexe Zusammenhänge für alle Zielgruppen gleichermaßen gut verständlich sind. Dadurch sind Manager und Führungskräfte in der Lage, schnell die richtigen Entscheidungen zu treffen.
BI-Tools: Welche Business-Intelligence-Systeme gibt es?
Um den BI-Prozess abzubilden, benötigen Unternehmen spezielle Softwarelösungen. Mit leistungsstarken Business-Intelligence-Systemen wie Microsoft Power BI oder Tableau ist es möglich, große Datenmengen zu sammeln, zu speichern und übersichtlich darzustellen. Solche BI-Tools können Informationen aus unterschiedlichen Quellen in ein einheitliches Datenformat umwandeln und miteinander in Verbindung setzen. Auf diese Weise lassen sich Erkenntnisse ableiten, die in Rohdaten verborgen bleiben.
Viele Business-Intelligence-Lösungen setzen heutzutage auf Self-Service BI. Dabei können Fachabteilungen Analysen eigenständig durchführen, ohne tiefgehende technische Kenntnisse zu benötigen. Möglich ist das durch benutzerfreundliche Oberflächen mit interaktiven Dashboards und illustrativen Diagrammen. Der Nutzen liegt ganz klar in einer höheren Agilität innerhalb des Unternehmens.
Moderne BI-Tools ermöglichen zudem
- die gemeinsame Nutzung von Berichten und Auswertungen im Team,
- automatisierte Berichte und Echtzeit-Datenanalyse sowie
- KI-gestützte Handlungsempfehlungen.
Das Zusammenspiel von BI-Software und ERP-System
Eines vorneweg: Ein ERP-System allein eignet sich nicht als BI-Tool. Zwar sind ERP-Systeme meist mit Analysefunktionen ausgestattet. Doch der Hauptzweck einer ERP-Lösung liegt in der Erfassung und Verwaltung von Unternehmensdaten und der Steuerung von Geschäftsprozessen. Für die umfassende strategische Auswertung großer unternehmensübergreifender Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen ist ein ERP-System hingegen nicht konzipiert. Zudem würden aufwändige Analysen die Performance des ERP-Systems zu sehr beeinträchtigen.
Dennoch spielt das ERP-System für die Geschäftsanalytik eine entscheidende Rolle: Als umfangreiche Datenquelle liefert es wichtige operative Informationen aus sämtlichen Unternehmensbereichen. Im Idealfall ist die BI-Software daher als Zusatzmodul vollständig in das ERP-System integriert. So kann das Tool auf die im ERP gespeicherten Daten direkt zugreifen und diese in Echtzeit analysieren.
Webinar zu APplus BI
Entdecken Sie, wie eine ins ERP-System integrierte BI-Lösung Ihre Daten in wertvolles Wissen verwandelt.
Anwendungsbeispiel: Scherzinger Pumpen GmbH
Um seine Planungsabläufe zu optimieren, stieg der Pumpenhersteller aus dem Schwarzwald auf das ERP-System APplus um. Seitdem verknüpft eine vollintegrierte Business-Intelligence-Lösung alle Unternehmensbereiche miteinander und sorgt so für ein Höchstmaß an Transparenz. Die Visualisierung der Daten erfolgt auf einem benutzerfreundlichen Portal, dessen Dashboard-Elemente an die Bedürfnisse der Mitarbeitenden angepasst sind.
Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Big Data?
Sowohl mit BI als auch mit Big Data verfolgen Unternehmen das gleiche Ziel: Daten gewinnbringend zu nutzen. Der Datenumfang und der Zweck unterscheiden sich jedoch signifikant voneinander.
Big Data | Business Intelligence | |
| Datenvolumen | riesige Datenmengen | moderate bis große Datenmengen |
| Hauptzweck | Datenspeicherung und -analyse, Lieferung des Rohmaterials, Erkennung von Mustern | Auswertung und Visualisierung von Daten, Transformation in verwertbare Informationen |
| Datenanalyse | Analyse aller Datenarten: strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte | Analyse konsistenter Daten, die in Data Warehouses gespeichert sind |
| User | Data Scientists, Data Engineers, Analysten | Geschäftsführung, Manager, Führungskräfte, Controller |
Beispiele für Business Intelligence in der Praxis
Produktion
Die Fertigung wertet Maschinendaten und Produktionszeiten aus, um Engpässe und Stillstände frühzeitig zu erkennen. BI-Analysen helfen dabei, Ausschussquoten zu senken und die Auslastung zu optimieren. Zudem ist es möglich, Lieferketten transparenter zu gestalten und Lagerbestände effizienter zu verwalten.
Marketing
Die Marketingabteilung möchte herausfinden, welche Produkte sich in welchen Regionen am besten verkaufen. Hierfür analysiert das Unternehmen Verkaufszahlen, Kundenverhalten und Kampagnenergebnisse. Auf Basis dieser Erkenntnisse kann die Marketingleitung Budgets gezielter einsetzen und Cross-Selling-Potenziale erkennen. Dashboards zeigen in Echtzeit an, wie sich aktuelle Aktionen auf den Umsatz auswirken.
Controlling
Das Controlling nutzt BI, um Umsätze und Kosten regelmäßig zu überwachen. Indem Budgetplanungen datenbasiert überprüft und Prognosen automatisch aktualisiert werden, kann die Abteilung zügig verlässliche Finanzentscheidungen treffen.
