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Während sich Business Intelligence mittlerweile am Markt etabliert hat, gibt es nach wie vor keine einheitliche Definition für diesen Begriff. Es gibt zum Beispiel eine Business Intelligence Definition, die auf den Analysten Howard Gardner zurückgeht. Diese besagt, dass BI ein Prozess ist, welcher Daten zu Informationen verarbeitet. Diese werden wiederum anhand von Erfahrungen zu Wissen. Eine weitere Definition beschreibt BI als ein entscheidungsorientiertes Sammeln, Aufbereiten und Darstellen von unternehmensrelevanten Informationen. Die Kernaussage ist bei beiden Definitionen die gleiche. Es werden Datensätze auf der einen Seite zu Wissen auf der anderen Seite transformiert.
Die Entwicklung der Business Intelligence-Software
Der Grundstein zur IT-basierten Management Unterstützung wurde bereits in den 1960er Jahren gelegt. In diesem Zeitraum wurden MI-Systeme (=Management-Informations-Systeme) entwickelt, um für die damalige Zeit grosse Datenmengen zu verwalten und auszuwerten. Diese Auswertungen wurden für Entscheidungen herangezogen. Das Grundgerüst des Zusammentragens und der Verdichtung der Daten gab es somit schon damals. Aufgrund der begrenzten technischen Möglichkeiten waren die damaligen Systeme jedoch kaum erfolgreich. Die starren Berichte, die MIS lieferten, wurden später von DSS (=Decision-Support-Systemen) abgelöst. Diese ermöglichten eine interaktive Entscheidungsgrundlage. Trotz erweiterter Fähigkeiten fanden aber auch die DS-Systeme aufgrund ihrer erhöhten Komplexität kaum Anklang. Erst mit der Konzipierung des Data Warehouse (= eine für Analysezwecke optimierte zentrale Datenbank) 1990 wurde das Prinzip erfolgreich. Zentrale Datenbanken ermöglichten schliesslich interaktive Analysen.
Wie sind BI Systeme aufgebaut?
BI basiert mittlerweile auf drei wesentlichen Aspekten. Zum einen wird Business Intelligence aus der Datenbank und dem Visualisierungstool gebildet. Zum anderen gibt es neben diesen beiden Grundkomponenten noch den Datensatz, das Herzstück. Dieser ermöglicht erst die Generierung von Informationen und somit Wissen. Die beiden Grundkomponenten sind selbsterklärend. Während die Datenbank der Speicherung von Datensätzen dient, ist es der Zweck der Visualisierungstools, diese in eine verständliche und ausdrucksvolle Form zu bringen.
Der Datensatz – das Herzstück der BI-Software
Die Datensätze selbst weisen den höchsten Komplexitätsgrad für den Nutzer auf. Hierbei muss eine Reihe von Aspekten beachtet werden, um am Ende das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
Datenqualität
Um fundierte Informationen liefern zu können, müssen Datenbank und Visualisierungstool mit qualitativ hochwertigen Daten gefüllt werden. Dabei sollte man besonders bei externen Daten auf die Vertrauenswürdigkeit der Ursprungsquellen achten. Für qualitativ hochwertige Daten ist eine sogenannte Datenaufbereitung zudem unverzichtbar.
Physische Datenherkunft
Datensätze können aus unterschiedlichen Quellen gewonnen werden. Je nach Anwendungsgebiet, Investitionskapital und Verfügbarkeit, werden externe oder interne Daten in eine Datenbank eingespeist. Abhängig von der Herkunft der Daten und dem System, in welchem diese gesammelt wurden, kann es zu Unterschieden in deren Struktur kommen. Dies macht eine Bereinigung notwendig.
Historische Datensätze
Da der Mehrwert von BI-Systemen aus einem möglichst umfassenden Datensatz entsteht, ist es wichtig, auch historische Zahlen bei der Datenanalyse zu berücksichtigen. Die Verwendung historischer Daten kann dazu führen, dass die BI-Software fundiertere und verlässlichere Informationen bereitstellt. Somit können auch Schwankungen, welche auf Jahreszeiten basieren, festgestellt werden.
Strukturierung der Daten
Damit Daten fundierte Informationen liefern, ist es wichtig, diese zunächst zu bereinigen. Dabei werden unvollständige oder fehlerhafte Datensätze entsprechend bearbeitet. Zudem muss man die Daten in eine gemeinsame Form bringen und Redundanzen entfernen. Dies ist besonders relevant, sobald historische Daten herangezogen werden. Das Mapping der Altdaten auf neue Strukturen bedeutet einen erheblichen Arbeitsaufwand. Dieser macht sich jedoch bezahlt, wenn dabei ein gut strukturierter Datensatz entsteht. Nur so kann der volle Funktionsumfang der BI Software genutzt werden. Durch ordentlich strukturierte Daten können diese zum Beispiel kategorisiert werden und liefern den Nutzern noch tiefere Einblicke.
Business Intelligence Tools: So werden die Daten transformiert
Wie transformiert Business Intelligence Daten zu Wissen? Abhängig vom Leistungsumfang kann eine Business Intelligence Software zum Beispiel die folgenden Kernfunktionen haben.
- Abgleiche und Vergleiche der Daten: Im Zuge dessen werden die Ergebnisse von A/B-Tests (= dabei wird die Originalversion gegen eine leicht geänderte Version getestet) und multivariaten Tests (=ähnlich wie A/B Tests, hier wird jedoch eine grössere Anzahl an Variablen verglichen) gewonnen, verglichen und abgeglichen.
- Prädikative Modellierung: Dabei wird anhand von Data Mining und Wahrscheinlichkeitsrechnungen eine Vorhersage von Ergebnissen ermöglicht.
- Muster und Beziehungen: Durch das Sortieren und die Kategorisierung von Daten können Muster und Beziehungen sichtbar gemacht werden.
- Ursache-Wirkungs-Szenarien: Eine historische Betrachtung von Daten kann zum Beispiel mögliche Ursachen-Wirkungs-Szenarien aufdecken.
BI: Deshalb ist die Software heute wichtiger denn je
In einer Zeit, in der Informationen Macht bedeuten, ist es nur logisch, dass BI Anklang findet. Doch warum ist dem so? Einerseits bewirkt die Digitalisierung einen immer schnelleren Wandel in der Unternehmenswelt. Dabei werden Unternehmen täglich mit neuen Herausforderungen konfrontiert und somit gezwungen, Entscheidungen immer schneller zu treffen. Gleichzeitig sorgt die Digitalisierung dafür, dass immer mehr Daten zur Verfügung stehen. BI-Systeme nutzen diesen Zustand und gebrauchen dabei, was ohnehin zur Verfügung steht – Informationen. So setzen sie immer grösser werdende Datenmengen ein, um Informationen zu generieren. Dank der systematischen Datenexploration kann schnell auf neue Situationen reagiert werden. Zum Teil können diese auch bereits vorhergesagt werden. Dabei können auch Schwachstellen anhand von Geschäftsdaten ermittelt werden. BI-Systeme liefern zudem keine statischen Daten, sondern bieten durch die ständige Erweiterung von Datenbeständen immer neue Informationen.
Business Intelligence: Vorteile in jedem Unternehmen
BI-Systeme finden nicht nur in grossen Konzernen Anwendung, sondern auch mittelständische Unternehmen haben den Mehrwert, den diese Software für Sie bieten kann, entdeckt. Während ein Business Intelligence Analyst zu Beginn vor allem noch ein IT-Experte war, können BI Systeme heute von Mitarbeitern aus auf allen Managementebenen genutzt werden. Zu den Vorteilen, welche Unternehmen aus der BI Software ziehen können, zählen die folgenden Punkte:
- Optimierung von Entscheidungsprozessen
- Verbesserung interner Geschäftsprozesse
- Innerbetriebliche Effizienzsteigerung
- Steigerung von Umsätzen
- Ausweitung der Wettbewerbsvorteile
- Frühzeitige Erkennung von Marktentwicklungen
- Statisch hinterlegte Erkenntnisse über die eigene Unternehmensperformance
- Datenvisualisierung
Die Verarbeitung von Big Data führt somit dazu, dass eine Vielzahl von Geschäftsentscheidungen nicht mehr auf Basis von Erfahrungen oder Bauchgefühl getroffen werden müssen, sondern mit Daten hinterlegt werden können. Das frühzeitige Erkennen eines Markttrends kann zum Beispiel bedeuten, dass das Produktsortiment vorausschauend geplant werden kann. Somit kann durch Business Intelligence, welches im Deutschen auch Geschäftsanalytik genannt wird, ein Wettbewerbsvorteil gewonnen werden.
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