Business Intelligence: Was ist BI?

Business Intelligence (BI) ermöglicht es Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen auf der Grundlage von Geschäftsanalysen, Data Mining und Datenvisualisierung zu treffen.

Dafür werden große Datenmengen aus verschiedenen Quellen herangezogen, anhand derer sich Muster und Trends computergestützt ableiten lassen (Data Mining). Die softwaregestützte Analyse, Aufbereitung und Darstellung bilden somit die Grundlage dafür, Prozesse zu überwachen und zu optimieren. Das übergeordnete Ziel besteht darin, die Effektivität und Profitabilität zu erhöhen.

Im Kontext von BI werden vergangene und aktuelle Daten aggregiert, ausgewertet und dargestellt. Es handelt sich dabei in erster Linie um einen deskriptiven, also beschreibenden Prozess.

Mit Business Analytics hingegen geht man den Ursachen für bestimmte Ereignisse auf den Grund und ermittelt, mit welcher Wahrscheinlichkeit sich diese zukünftig wiederholen. Zudem versucht man zu simulieren, wie sich gewisse Änderungen auswirken werden. Damit ist Business Analytics in erster Linie prädiktiver Natur und trifft also Prognosen. 

Aufgrund der ähnlichen Vorgehensweise und des hohen Grads an Synergie werden beide Begrifflichkeiten oft synonym verwendet. Optimalerweise gehen Business Intelligence und Business Analytics miteinander Hand in Hand. 

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Eine während der Coronapandemie durchgeführte Studie untersuchte verschiedene Aspekte datengetriebener bzw. nicht-datengetriebener Unternehmen aus mehreren europäischen Ländern. Laut dem Marktforschungsinstitut YouGov und der Tableau Foundation bezeichneten sich 56 Prozent der befragten Unternehmen als datengetrieben. Angesichts der herausfordernden Krise sahen sich 80 Prozent dieser Unternehmen im Vorteil. Ähnliches konnten lediglich 29 Prozent der nicht-datengetriebenen Unternehmen von sich behaupten. Die Überlegenheit ersterer wurde auf schnellere Entscheidungen sowie eine verbesserte Kommunikation und Kollaboration zurückgeführt.

Auch abseits von Krisenzeiten eröffnen datengestützte Analysen zahlreiche Perspektiven für Unternehmen. Doch wie trägt Business Intelligence in der Praxis zum Unternehmenserfolg bei?

Relevante und hochqualitative Daten bilden die Grundlage, um Entscheidungen auf einer rationalen Ebene zu treffen. Moderne Business-Intelligence-Tools erlauben das Echtzeit-Monitoring eingehender Daten aus laufenden Geschäftsprozessen und dem aktuellen Marktgeschehen. Dies stellt die Weichen für eine rasche Reaktion auf Veränderungen und die stetige Aktualisierung von Prognosen. Erforderliche Maßnahmen können auf diese Weise umgehend eingeleitet und wichtige Beschlüsse rascher gefasst werden. 

Dank Business Intelligence offenbaren sich Optimierungspotenziale in unternehmenseigenen Prozessen. Aggregierte Berichtsdaten aus Produktion, Marketing, Logistik, HR und weiteren Geschäftsbereichen zeigen Mängel und Engpässe auf. Mithilfe der detaillierten Einblicke wird ersichtlich, wo sich die Effizienz noch steigern lässt.

Externe Marktdaten sowie interne Daten – beispielsweise Vertriebszahlen, Marketingdaten oder Kundenfeedback – laufen dank Business Intelligence zentral zusammen. Zeichnen sich neue Markttrends ab, können Entscheidungsträger:innen unmittelbar reagieren. Diese Schnelligkeit verspricht einen klaren Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz.

Metriken wie Transaktionsdaten oder Reklamationsquoten helfen Unternehmen dabei, das Verhalten und die Bedürfnisse von Kund:innen besser zu verstehen. Kund:innen mit ähnlichen Verhaltensmustern lassen sich segmentieren und gezielter ansprechen. Dies dient der Entwicklung von verbesserten und maßgeschneiderten Produkten. Dieser Teilbereich von BI wird auch als Customer Intelligence bezeichnet.

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Umfangreiche Datenanalysen und -visualisierungen bergen einerseits ein beträchtliches Potenzial. Andererseits ist die Integration von Business-Intelligence-Lösungen mit einigen Einstiegshürden behaftet. Mit diesen zentralen Herausforderungen müssen sich Unternehmen potenziell auseinandersetzen:

BI in ein Unternehmen zu implementieren, erfordert in der Regel ein Team aus ausgewiesenen Spezialist:innen. Dabei bedarf es vorwiegend Fachwissen im Bereich der (Wirtschafts-)Informatik, weshalb insbesondere kleinere Unternehmen auf eine externe Beratung angewiesen sind. 

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Sind die Datenquellen, Analyse- und Visualisierungsmethoden erst einmal definiert, laufen viele der nachfolgenden datenbasierten Prozesse bestenfalls automatisch ab. Dies ist essenziell, denn letztendlich sind die Endnutzer:innen der Tools meist keine ITler:innen, sondern Manager:innen bzw. Entscheidungsträger:innen. 

Die Bedienung sollte demzufolge anwenderfreundlich gestaltet sein, sodass der Zugriff auf die wertvollen Daten keine Hürde darstellt. Schulungsmaßnahmen sorgen dafür, dass die neue Software akzeptiert und möglichst nutzbringend eingesetzt werden kann.

Die zur Verfügung stehenden Datenmengen aus Unternehmensprozessen sind mitunter ausgesprochen umfangreich. Die Schwierigkeit besteht darin, jene mit dem größten Nutzen herauszufiltern und in einen sinnvollen Kontext zu bringen. Um das Datenmeer unter Kontrolle zu bringen, müssen relevante Leistungskennzahlen (Key Performance Indicators, KPIs) definiert werden. Erst im Anschluss daran geht es an die Darstellung und Analyse.

Das Implementieren und Etablieren von Business Intelligence nimmt Zeit in Anspruch und sollte nach einem soliden Konzept vonstattengehen. Folgende Schritte sind dabei notwendig: 

1. Bedarf evaluieren und Ziele festlegen: Wofür benötigt das Unternehmen eine Business-Intelligence-Strategie? Welche Fragestellungen sollen adressiert werden? Anhand welcher KPIs werden diese gemessen?

2. Team aufstellen: Benötigt werden Vertreter:innen aus IT- und Fachabteilungen sowie aus der Geschäftsführung. Für große Unternehmen und Konzerne ist mitunter ein BI Competence Center (BICC) vonnöten.

3. Kriterien definieren: Welche Funktionen soll das System aufweisen? Welche Datenquellen und Schnittstellen soll es unterstützen?

4. System auswählen: Welches Tool erfüllt die Kriterien und ist gleichzeitig mit der unternehmenseigenen IT-Infrastruktur kompatibel? Welche Anpassungen sind potenziell erforderlich?

5. Mitarbeitende heranführen: Nutzer:innen werden durch Schulungen befähigt, das neue Tool für konkrete Anwendungen einzusetzen. 

6. Weiterentwicklung: Je nach Bedarf werden neue Datenquellen angebunden, Report-Formate aktualisiert oder das Feedback der Nutzer:innen umgesetzt.

Personalkennzahlen überwachen und auswerten: So geht HR-Reporting. 

Im Personalbereich bezeichnet man datengetriebene Analysen relevanter Kennzahlen als HR Analytics, People Analytics oder Workforce Analytics. Die Software von Personio beinhaltet Analysefunktionen für Teilbereiche wie etwa das On- und Offboarding, das Bewerbermanagement und die Lohnbuchhaltung. Durch diese werden unter anderem folgende Fragestellungen adressiert:

• Über welche Kanäle kommen die meisten Bewerbungen? 

• Welche Personalentwicklungsmaßnahmen sind wie effektiv?

• In welchen Teams ist die Fluktuationsrate am höchsten?

• Bei welchen Mitarbeitenden stagniert die Karriere- und Gehaltsentwicklung?

Die maßgeblichen Daten werden automatisch erfasst, aktualisiert und über ein Dashboard visualisiert. Mit vordefinierten Reports für wiederkehrende Anfragen sind derartige Ersuchen schnell und übersichtlich abrufbar.

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Ein BI Specialist entwickelt Konzepte und implementiert Lösungen von BI-Anwendungen. Der Job beinhaltet auch die Beratung der Kundschaft sowie die Bedarfsanalyse entsprechender Tools. Ferner überwacht ein BI Specialist den laufenden Betrieb und optimiert die Datenaufbereitung in aussagekräftigen Reports.

Zu den meistgenutzten BI-Tools gehören beispielsweise Microsoft Power BI, Tableau, IBM Cognos, Sisense und Domo. Derartige Software ermöglicht die Datenaggregation aus mehreren Quellen, deren Visualisierung sowie Vorhersagen mittels Predictive Analytics. Viele dieser Tools umfassen eine intuitiv zu bedienende, webbasierte Benutzeroberfläche.

Der Bereich rund um BI dreht sich um die Gewinnung, Integration und Analyse von Geschäftsdaten. Man zielt darauf ab, Muster, Beziehungen und Trends zu erkennen und relevante Erkenntnisse zu gewinnen. Letztendlich dient dies der Optimierung von Geschäfts- und Entscheidungsprozessen, woraus wiederum Umsatzsteigerungen und Wettbewerbsvorteile resultieren.