Sonntag , September 20 2020

Was ist Business Intelligence? BI definiert

Business Intelligence (BI) ist ein technologiegetriebener Prozess zur Analyse von Daten und zur Bereitstellung verwertbarer Informationen, mit denen Führungskräfte, Manager und Mitarbeiter fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können. Im Rahmen des BI-Prozesses sammeln Unternehmen Daten aus internen IT-Systemen und externen Quellen, bereiten sie für die Analyse vor, führen Abfragen für die Daten durch und erstellen Datenvisualisierungen, BI-Dashboards und Berichte, um die Analyseergebnisse Geschäftsbenutzern für betriebliche Entscheidungen zur Verfügung zu stellen. Entscheidungsfindung und strategische Planung.

Das ultimative Ziel von BI-Initiativen besteht darin, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, die es Unternehmen ermöglichen, den Umsatz zu steigern, die betriebliche Effizienz zu verbessern und Wettbewerbsvorteile gegenüber Geschäftskonkurrenten zu erzielen. Um dieses Ziel zu erreichen, enthält BI eine Kombination aus Analyse-, Datenverwaltungs- und Berichterstellungstools sowie verschiedene Methoden zum Verwalten und Analysieren von Daten.

Inhalt wird weiter unten

Funktionsweise des Business Intelligence-Prozesses

Eine Business Intelligence-Architektur umfasst mehr als nur BI-Software. Business Intelligence-Daten werden normalerweise in einem Data Warehouse gespeichert, das für ein gesamtes Unternehmen erstellt wurde, oder in kleineren Data Marts, die Teilmengen von Geschäftsinformationen für einzelne Abteilungen und Geschäftseinheiten enthalten, häufig mit Verbindungen zu einem Enterprise Data Warehouse. Darüber hinaus werden Datenseen, die auf Hadoop-Clustern oder anderen Big-Data-Systemen basieren, zunehmend als Repositorys oder Landeplätze für BI- und Analysedaten verwendet, insbesondere für Protokolldateien, Sensordaten, Text und andere Arten von unstrukturierten oder semistrukturierten Daten.

BI Daten können historische Informationen und Echtzeitdaten enthalten, die bei der Generierung von Quellsystemen erfasst werden, sodass BI-Tools sowohl strategische als auch taktische Entscheidungsprozesse unterstützen können. Vor der Verwendung in BI-Anwendungen müssen Rohdaten aus verschiedenen Quellsystemen im Allgemeinen mithilfe von Datenintegrations- und Datenqualitätsmanagement-Tools integriert, konsolidiert und bereinigt werden, um sicherzustellen, dass BI-Teams und Geschäftsbenutzer genaue und konsistente Informationen analysieren.

Von dort aus Die Schritte im BI-Prozess umfassen Folgendes:

  • Datenaufbereitung, in der Datensätze für die Analyse organisiert und modelliert werden;
  • analytische Abfrage der vorbereiteten Daten;
  • Verteilung von Key Performance Indicators (KPIs) und anderen Erkenntnisse für Geschäftsanwender; und
  • Verwendung der Informationen, um Geschäftsentscheidungen zu beeinflussen und voranzutreiben.

Anfänglich wurden BI-Tools hauptsächlich von BI- und IT-Fachleuten verwendet, die Abfragen ausführten und Dashboards und Berichte für Geschäftsbenutzer erstellten. Dank der Entwicklung von Self-Service-BI- und Datenerkennungstools nutzen Business Analysten, Führungskräfte und Mitarbeiter jedoch zunehmend selbst Business Intelligence-Plattformen. In Self-Service-Business-Intelligence-Umgebungen können Geschäftsbenutzer BI-Daten abfragen, Datenvisualisierungen erstellen und Dashboards selbst entwerfen.

BI-Programme enthalten häufig Formen erweiterter Analysen wie Data Mining, Predictive Analytics, Text Mining, statistische Analyse und Big-Data-Analyse. Ein häufiges Beispiel ist die Vorhersagemodellierung, die eine Was-wäre-wenn-Analyse verschiedener Geschäftsszenarien ermöglicht. In den meisten Fällen werden fortgeschrittene Analyseprojekte jedoch von separaten Teams aus Datenwissenschaftlern, Statistikern, Vorhersagemodellierern und anderen erfahrenen Analysefachleuten durchgeführt, während BI-Teams eine einfachere Abfrage und Analyse von Geschäftsdaten überwachen.

 Funktionsweise des Business Intelligence-Prozesses
Diese fünf Schritte sind die Schlüsselelemente des BI-Prozesses.

Warum Business Intelligence wichtig ist

Insgesamt besteht die Rolle von Business Intelligence darin, den Geschäftsbetrieb eines Unternehmens durch die Verwendung relevanter Daten zu verbessern. Unternehmen, die BI-Tools und -Techniken effektiv einsetzen, können ihre gesammelten Daten in wertvolle Erkenntnisse über ihre Geschäftsprozesse und -strategien umsetzen. Solche Erkenntnisse können dann verwendet werden, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, die Produktivität und Umsatz steigern, was zu einem beschleunigten Geschäftswachstum und höheren Gewinnen führt.

Ohne BI können Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen nicht ohne Weiteres nutzen. Stattdessen müssen Führungskräfte und Mitarbeiter wichtige Geschäftsentscheidungen in erster Linie auf andere Faktoren wie angesammeltes Wissen, frühere Erfahrungen, Intuition und Bauchgefühle stützen. Diese Methoden können zwar zu guten Entscheidungen führen, sie sind jedoch auch mit dem Potenzial für Fehler und Fehltritte behaftet, da ihnen keine Daten zugrunde liegen.

Vorteile von Business Intelligence

Ein erfolgreiches BI-Programm bietet eine Vielzahl von Geschäftsvorteilen in einer Organisation. Mit BI können Führungskräfte und Abteilungsleiter der C-Suite beispielsweise die Geschäftsleistung kontinuierlich überwachen, damit sie schnell reagieren können, wenn Probleme oder Chancen auftreten. Durch die Analyse von Kundendaten können Marketing-, Vertriebs- und Kundendienstbemühungen effektiver gestaltet werden. Lieferketten-, Herstellungs- und Vertriebsengpässe können erkannt werden, bevor sie finanziellen Schaden anrichten. Personalmanager sind besser in der Lage, die Produktivität der Mitarbeiter, die Arbeitskosten und andere Belegschaftsdaten zu überwachen.

Insgesamt umfassen die wichtigsten Vorteile, die Unternehmen aus BI-Anwendungen ziehen können, die Fähigkeit:

  • die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und zu verbessern;
  • ] Optimierung interner Geschäftsprozesse;
  • Steigerung der betrieblichen Effizienz und Produktivität;
  • Ermittlung von Geschäftsproblemen, die angegangen werden müssen;
  • Ermittlung aufkommender Geschäfts- und Markttrends;
  • Entwicklung stärkerer Geschäftsstrategien;
  • Steigerung Verkäufe und neue Einnahmen; und
  • einen Wettbewerbsvorteil gegenüber konkurrierenden Unternehmen erlangen.

BI-Initiativen bieten auch geringere geschäftliche Vorteile – unter anderem erleichtern sie Projektmanagern die Verfolgung des Status von Geschäftsprojekten und Unternehmen das Sammeln von Wettbewerbsinformationen über ihre Konkurrenten . Darüber hinaus profitieren BI-, Datenmanagement- und IT-Teams selbst von Business Intelligence und analysieren damit verschiedene Aspekte von Technologie- und Analysevorgängen.

Arten von Business Intelligence-Tools und -Anwendungen

Business Intelligence kombiniert eine breite Palette von Datenanalysen Anwendungen, die auf unterschiedliche Informationsbedürfnisse zugeschnitten sind. Die meisten werden sowohl von Self-Service-BI-Software als auch von herkömmlichen BI-Plattformen unterstützt. Die Liste der BI-Technologien, die Organisationen zur Verfügung stehen, umfasst Folgendes:

Ad-hoc-Analyse . Auch als Ad-hoc-Abfrage bekannt. Dies ist eines der grundlegenden Elemente moderner BI-Anwendungen und ein Schlüsselmerkmal von Self-Service-BI-Tools. Es ist der Prozess des Schreibens und Ausführens von Abfragen, um bestimmte geschäftliche Probleme zu analysieren. Während Ad-hoc-Abfragen normalerweise im laufenden Betrieb erstellt werden, werden sie häufig regelmäßig ausgeführt, wobei die Analyseergebnisse in Dashboards und Berichte integriert werden.

Online-Analyseverarbeitung (OLAP). Mit OLAP-Tools, einer der frühen BI-Technologien, können Benutzer Daten in mehreren Dimensionen analysieren. Dies ist besonders für komplexe Abfragen und Berechnungen geeignet. In der Vergangenheit mussten die Daten aus einem Data Warehouse extrahiert und in mehrdimensionalen OLAP-Cubes gespeichert werden. Es ist jedoch zunehmend möglich, OLAP-Analysen direkt für Säulendatenbanken auszuführen.

Mobile BI . Mobile Business Intelligence stellt BI-Anwendungen und Dashboards auf Smartphones und Tablets zur Verfügung. Mobile BI-Tools werden häufig eher zum Anzeigen als zum Analysieren von Daten verwendet und sind in der Regel so konzipiert, dass die Benutzerfreundlichkeit im Vordergrund steht. In mobilen Dashboards werden beispielsweise möglicherweise nur zwei oder drei Datenvisualisierungen und KPIs angezeigt, sodass sie problemlos auf dem Bildschirm eines Geräts angezeigt werden können.

Echtzeit-BI . In Echtzeit-BI-Anwendungen werden Daten analysiert, während sie erstellt, gesammelt und verarbeitet werden, um Benutzern einen aktuellen Überblick über Geschäftsabläufe, Kundenverhalten, Finanzmärkte und andere interessante Bereiche zu geben. Der Echtzeit-Analyseprozess umfasst häufig das Streaming von Daten und unterstützt die Verwendung von Entscheidungsanalysen wie Kreditbewertung, Aktienhandel und gezielte Werbeangebote.

Operational Intelligence (OI). Auch als operative BI bezeichnet, ist dies eine Form der Echtzeitanalyse, die Informationen an Manager und Mitarbeiter an vorderster Front im Geschäftsbetrieb liefert. OI-Anwendungen sollen die operative Entscheidungsfindung unterstützen und schnellere Maßnahmen bei Problemen ermöglichen. So können beispielsweise Call Center-Agenten Probleme für Kunden und Logistikmanager lösen, um Verteilungsengpässe zu beseitigen.

Software-as-a -service BI . SaaS BI-Tools verwenden Cloud-Computing-Systeme, die von Anbietern gehostet werden, um Benutzern Datenanalysefunktionen in Form eines Dienstes bereitzustellen, der normalerweise auf Abonnementbasis angeboten wird. Die SaaS-Option, auch als Cloud-BI bezeichnet, bietet zunehmend Multi-Cloud-Unterstützung, mit der Unternehmen BI-Anwendungen auf verschiedenen Cloud-Plattformen bereitstellen können, um die Benutzeranforderungen zu erfüllen und eine Lieferantenbindung zu vermeiden.

Open Source BI (OSBI). Open-Source-Business-Intelligence-Software enthält normalerweise zwei Versionen: eine Community-Edition, die kostenlos verwendet werden kann, und eine abonnementbasierte kommerzielle Version mit technischem Support durch den Anbieter. BI-Teams können auch für Entwicklungszwecke auf den Quellcode zugreifen. Darüber hinaus bieten einige Anbieter proprietärer BI-Tools kostenlose Editionen an, hauptsächlich für einzelne Benutzer.

Embedded BI . Eingebettete Business Intelligence-Tools integrieren BI- und Datenvisualisierungsfunktionen direkt in Geschäftsanwendungen. Auf diese Weise können Geschäftsbenutzer Daten in den Anwendungen analysieren, mit denen sie ihre Arbeit erledigen. Eingebettete Analysefunktionen werden am häufigsten von Anbietern von Anwendungssoftware integriert, aber Entwickler von Unternehmenssoftware können sie auch in selbst entwickelte Anwendungen einbeziehen.

Collaborative BI . Dies ist eher ein Prozess als eine bestimmte Technologie. Es umfasst die Kombination von BI-Anwendungen und Tools für die Zusammenarbeit, damit verschiedene Benutzer gemeinsam an der Datenanalyse arbeiten und Informationen miteinander austauschen können. Beispielsweise können Benutzer BI-Daten und Analyseergebnisse mithilfe von Online-Chat- und Diskussionstools mit Kommentaren, Fragen und Hervorhebungen versehen.

Location Intelligence (LI). Dies ist eine spezielle Form von BI, mit der Benutzer Standort- und Geodaten analysieren können, wobei kartenbasierte Datenvisualisierungsfunktionen integriert sind. Location Intelligence bietet Einblicke in geografische Elemente in Geschäftsdaten und -vorgängen. Mögliche Anwendungen sind die Standortauswahl für Einzelhandelsgeschäfte und Unternehmenseinrichtungen, standortbasiertes Marketing und Logistikmanagement.

Anbieter und Markt von Business Intelligence

Self-Service-BI- und Datenvisualisierungstools sind zum Standard für moderne BI-Software geworden. Tableau, Qlik und Spotfire, die jetzt Teil von Tibco Software sind, übernahmen frühzeitig die Führung bei der Entwicklung von Self-Service-Technologien und wurden bis 2010 zu bedeutenden Wettbewerbern auf dem BI-Markt. Die meisten Anbieter traditioneller BI-Abfrage- und Berichterstellungstools sind seitdem ihrem Weg gefolgt dann. Inzwischen verfügt praktisch jedes wichtige BI-Tool über Self-Service-Funktionen wie visuelle Datenerkennung und Ad-hoc-Abfrage.

Darüber hinaus umfassen moderne BI-Plattformen in der Regel:

  • Datenvisualisierungssoftware zum Entwerfen von Diagrammen und anderen Infografiken zum Anzeigen von Daten auf leicht verständliche Weise;
  • Tools zum Erstellen von BI-Dashboards, Berichten und Leistungs-Scorecards, die visualisierte Daten zu KPIs und anderen Geschäftsmetriken anzeigen;
  • Data Storytelling-Funktionen zum Kombinieren von Visualisierungen und Text in Präsentationen für Geschäftsbenutzer; und
  • Nutzungsüberwachung, Leistungsoptimierung, Sicherheitskontrollen und andere Funktionen zum Verwalten von BI-Bereitstellungen.

BI-Tools sind insgesamt von Dutzenden von Anbietern erhältlich. Zu den wichtigsten IT-Anbietern, die BI-Software anbieten, gehören IBM, Microsoft, Oracle, SAP, SAS und Salesforce, die Tableau 2019 gekauft und eigene Tools verkauft haben, die vor der Übernahme entwickelt wurden. Google ist auch über seine 2020 erworbene Looker-Einheit auf dem BI-Markt vertreten. Weitere namhafte BI-Anbieter sind Alteryx, Domo, GoodData, Infor Birst, Information Builder, Logi Analytics, MicroStrategy, Pyramid Analytics, Sisense, ThoughtSpot und Yellowfin.

Während BI-Plattformen mit vollem Funktionsumfang die am weitesten verbreitete Business-Intelligence-Technologie sind, umfasst der BI-Markt auch andere Produktkategorien. Einige Anbieter bieten Tools speziell für eingebettete BI-Anwendungen an. Beispiele hierfür sind GoodData und Logi Analytics. Unternehmen wie Looker, Sisense und ThoughtSpot zielen auf komplexe und kuratierte Datenanalyseanwendungen ab. Verschiedene Spezialisten für Dashboard- und Datenvisualisierung konzentrieren sich auf diese Teile des BI-Prozesses. Andere Anbieter sind auf Tools zum Erzählen von Daten spezialisiert.

Beispiele für Business Intelligence-Anwendungsfälle

Im Allgemeinen umfassen BI-Anwendungsfälle für Unternehmen:

  • Überwachung der Geschäftsleistung oder anderer Arten von Metriken;
  • Unterstützung der Entscheidungsfindung und strategische Planung;
  • Bewertung und Verbesserung von Geschäftsprozessen;
  • Bereitstellung nützlicher Informationen für operative Mitarbeiter über Kunden, Ausrüstung, Lieferketten und andere Elemente des Geschäftsbetriebs; und
  • Erkennen von Trends, Mustern und Beziehungen in Daten.

Spezifische Anwendungsfälle und BI-Anwendungen variieren von Branche zu Branche. Beispielsweise verwenden Finanzdienstleistungsunternehmen und Versicherer BI zur Risikoanalyse während des Kredit- und Policengenehmigungsprozesses und zur Identifizierung zusätzlicher Produkte, die bestehenden Kunden basierend auf ihren aktuellen Portfolios angeboten werden sollen. BI unterstützt Einzelhändler bei der Verwaltung von Marketingkampagnen, der Werbeplanung und der Bestandsverwaltung, während Hersteller sich bei der historischen und Echtzeitanalyse des Anlagenbetriebs und bei der Verwaltung der Produktionsplanung, Beschaffung und Verteilung auf BI verlassen.

Fluggesellschaften und Hotelketten sind dies Große BI-Benutzer, beispielsweise für die Verfolgung der Flugkapazität und der Raumbelegungsraten, das Festlegen und Anpassen von Preisen und das Planen von Mitarbeitern. In Gesundheitsorganisationen helfen BI und Analytik bei der Diagnose von Krankheiten und anderen Erkrankungen sowie bei den Bemühungen, die Patientenversorgung und die Ergebnisse zu verbessern. Universitäten und Schulsysteme nutzen BI, um unter anderem die Leistungskennzahlen der Schüler zu überwachen und Personen zu identifizieren, die möglicherweise Unterstützung benötigen.

Business Intelligence für Big Data

BI-Plattformen werden zunehmend als Front-End-Schnittstellen für Big Data-Systeme verwendet die eine Kombination aus strukturierten, unstrukturierten und semistrukturierten Daten enthalten. Moderne BI-Software bietet in der Regel flexible Konnektivitätsoptionen, mit denen eine Verbindung zu einer Reihe von Datenquellen hergestellt werden kann. Dies, zusammen mit der relativ einfachen Benutzeroberfläche (UI) in den meisten BI-Tools, eignet sich gut für Big-Data-Architekturen.

Benutzer von BI-Tools können auf Hadoop- und Spark-Systeme, NoSQL-Datenbanken und andere Big-Data-Plattformen zugreifen Zusätzlich zu herkömmlichen Data Warehouses erhalten Sie einen einheitlichen Überblick über die verschiedenen darin gespeicherten Daten. Dies ermöglicht einer großen Anzahl potenzieller Benutzer, sich an der Analyse von Big-Data-Sätzen zu beteiligen, anstatt dass nur hochqualifizierte Datenwissenschaftler Einblick in die Daten haben.

Alternativ dienen Big-Data-Systeme als Bereitstellungsbereiche für Rohdaten, die Später wird gefiltert und verfeinert und dann zur Analyse durch BI-Benutzer in ein Data Warehouse geladen.

Business Intelligence-Trends

Zusätzlich zu BI-Managern umfassen Business Intelligence-Teams im Allgemeinen eine Mischung aus BI-Architekten, BI-Entwicklern, BI-Analysten und BI-Spezialisten, die eng mit Datenarchitekten, Dateningenieuren und anderen Datenverwaltungsfachleuten zusammenarbeiten. Geschäftsanalysten und andere Endbenutzer werden häufig auch in den BI-Entwicklungsprozess einbezogen, um die Geschäftsseite darzustellen und sicherzustellen, dass ihre Anforderungen erfüllt werden.

Um dies zu unterstützen, ersetzen immer mehr Unternehmen die traditionelle Wasserfallentwicklung durch Agile BI und Data Warehousing-Ansätze, die agile Softwareentwicklungstechniken verwenden, um BI-Projekte in kleine Teile aufzuteilen und inkrementell und iterativ neue Funktionen bereitzustellen. Auf diese Weise können Unternehmen BI-Funktionen schneller nutzen und Entwicklungspläne verfeinern oder ändern, wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern oder neue Anforderungen entstehen.

Weitere bemerkenswerte Trends auf dem BI-Markt sind:

  • Die Verbreitung von Augmented Analytics Technologies . BI-Tools bieten zunehmend Abfragefunktionen in natürlicher Sprache als Alternative zum Schreiben von Abfragen in SQL oder einer anderen Programmiersprache sowie Algorithmen für KI und maschinelles Lernen, mit denen Benutzer Daten finden, verstehen und vorbereiten sowie Diagramme und andere Infografiken erstellen können.
  • Niedrig -code und no-code entwicklung. Viele BI-Anbieter fügen auch grafische Tools hinzu, mit denen BI-Anwendungen mit wenig oder keiner Codierung entwickelt werden können.
  • Verstärkte Nutzung der Cloud. BI-Systeme bewegten sich anfangs nur langsam in die Cloud, teilweise weil Data Warehouses hauptsächlich in lokalen Rechenzentren bereitgestellt wurden. Die Cloud-Bereitstellung von Data Warehouses und BI-Tools nimmt jedoch zu. Anfang 2020 sagte das Beratungsunternehmen Gartner, dass die meisten neuen BI-Ausgaben jetzt für Cloud-basierte Projekte bestimmt sind.
  • Bemühungen zur Verbesserung der Datenkompetenz . Da Self-Service-BI den Einsatz von Business Intelligence-Tools in Organisationen erweitert, ist es wichtig sicherzustellen, dass neue Benutzer Daten verstehen und damit arbeiten können. Dies veranlasst BI-Teams, Datenkompetenzfähigkeiten in Benutzerschulungsprogramme aufzunehmen. BI-Anbieter haben auch Initiativen gestartet, wie das von Qlik geleitete Data Literacy Project.
 Entwicklung der BI-Zeitleiste
Eine Zeitleiste mit bemerkenswerten BI-Entwicklungen

Business Intelligence vs. Datenanalyse und Business Analytics

Die sporadische Verwendung des Begriffs Business Intelligence stammt mindestens aus den 1860er Jahren, doch dem Berater Howard Dresner wird zugeschrieben, dass er ihn 1989 erstmals als Überbegriff für die Anwendung der Datenanalyse vorgeschlagen hat Techniken zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungsprozessen. Was als BI-Tools bekannt wurde, entwickelte sich aus früheren, häufig auf Mainframes basierenden Analysetechnologien wie Entscheidungsunterstützungssystemen und Informationssystemen für Führungskräfte, die hauptsächlich von Geschäftsführern verwendet wurden.

Business Intelligence wird manchmal austauschbar mit Geschäftsanalysen verwendet. In anderen Fällen wird Business Analytics entweder enger verwendet, um auf erweiterte Analysen zu verweisen, oder allgemeiner, um sowohl diese als auch BI einzubeziehen. Mittlerweile ist Datenanalyse in erster Linie ein Überbegriff, der alle Formen von BI- und Analyseanwendungen umfasst. Dies umfasst die Haupttypen der Datenanalyse: deskriptive Analyse, die normalerweise von BI bereitgestellt wird; Predictive Analytics, die zukünftiges Verhalten und Ergebnisse modelliert; und Prescriptive Analytics, die Geschäftsmaßnahmen empfehlen.

 BI vs. Advanced Analytics
Vergleich von BI und Advanced Analytics

About BusinessIntelligence

Check Also

Aufbau eines besseren Entwicklerdokumentationsportals

Blog Die Entwicklung von Analyse-Apps ist eine neue Richtung für Produktteams. In der Toolbox sprechen …

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.