Business Intelligence

Business-Intelligence-Komponenten

BI-Systeme umfassen eine Vielzahl von Methoden, einschließlich Analytik, Datenmodellierung, Data Mining, Reporting, Visualisierung und mehr, um Daten in leicht verständlichen Formen zu präsentieren. So können Organisationen Probleme identifizieren, Prozesse verbessern, Trends erkennen und Geschäftsmöglichkeiten verfolgen. Schlüsselkomponenten von Business Intelligence umfassen:

Datenerfassung und -integration
Bevor Daten in Business Intelligence umgewandelt werden können, müssen sie aus Quellen wie Datenbanken, Anwendungen und externen Systemen erfasst und in ein einheitliches Format zur Analyse integriert werden. Datenpipelines erleichtern den Datenfluss von der Quelle zum Ziel während des gesamten Prozesses. Data Engineers nutzen ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden), um Daten aus verschiedenen Quellen zu erfassen, sie in eine nutzbare Form zu überführen und in für Anwender zugängliche Systeme zu laden. Ein anderer Typ von Datenintegrationsprozess ist ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren), bei dem Rohdaten von einem Quellsystem zu einer Zielressource – etwa einem Data Warehouse – übertragen werden.

Semantische Ebenen
Semantische Ebenen fungieren als Vermittler zwischen Rohdatenquellen und Analysetools. Sie bauen auf der Datenintegration auf, um Daten in einem unternehmensfreundlichen Format zu präsentieren. Semantische Ebenen machen Daten durch Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit, Konsistenz und Ausrichtung auf Geschäftsziele handlungsrelevanter.

Data Warehousing
Business Intelligence (BI) ist eng mit Data Warehousing verknüpft. Ein Data Warehouse dient als zentrales Repository zur Speicherung von Daten in einem strukturierten, unternehmensgerechten Format. Es ermöglicht eine nahtlose Analyse und Berichterstattung. Während das Data Warehouse die Infrastruktur für die Datenspeicherung und Qualitätssicherung bereitstellt, nutzt BI kuratierte Daten zur Analyse von Trends, zur Bewertung der Performance und zur Optimierung von Strategien. Die Kombination von robustem Data Warehousing mit fortgeschrittenen BI-Praktiken ermöglicht eine schnellere Datenaufbereitung, verbesserte Compliance und effektivere Analysen.

Datenanalyse
Die Datenanalyse ist der Prozess zur Untersuchung erfasster Daten, um Muster, Korrelationen und Erkenntnisse aufzudecken. Dabei kommen statistische Methoden, Algorithmen des maschinellen Lernens, Data Mining, Data Discovery, Datenmodellierung und weitere Verfahren und Werkzeuge zur Verarbeitung und Interpretation von Daten zum Einsatz.

Datenanalysen sind zentral für die Business Intelligence, aber die beiden Prozesse haben unterschiedliche Methoden und Ziele. Datenanalysen nutzen technische Werkzeuge, um sichtbar zu machen, was passiert ist oder passieren wird. Business Intelligence ist ein Low-Code-/No-Code-Ansatz, der Geschäftsanwendern ermöglicht, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen auf Basis vorhandener Informationen zu ergreifen.

Reporting und Datenvisualisierung
Datenvisualisierung und Reporting sind entscheidend, um Erkenntnisse in konkrete Aktionen umzusetzen. Datenvisualisierungs-Tools erstellen Diagramme, Grafiken, Dashboards und Heatmaps, die komplexe Datensätze auf einen Blick verständlich machen. Diese Visualisierungen helfen Entscheidungsträgern, schnell Schlüsselmetriken zu identifizieren, Trends zu erkennen und die Leistung zu verfolgen. Reporting ergänzt die Visualisierung, indem es Daten in strukturierten Formaten organisiert und für spezifische Zielgruppen zusammenfasst.

Business-Intelligence-Ansätze und -Tools

BI-Systeme verfolgen unterschiedliche BI-Ansätze, um unterschiedliche Bedürfnisse zu erfüllen. Dazu gehören:

Echtzeit-Business-Intelligence
Echtzeit-Business-Intelligence (RTBI) ermöglicht es Unternehmen, auf Daten zuzugreifen, sie zu analysieren und darauf zu reagieren. So entstehen sofortige Einblicke in laufende Prozesse und Marktdynamiken. Während traditionelle BI oft auf periodische Batch-Verarbeitung angewiesen ist, analysiert RTBI Daten in dem Moment, in dem sie generiert werden. So wird sichergestellt, dass Entscheidungen stets auf den aktuellsten Informationen basieren. Diese Fähigkeit ist besonders in Branchen entscheidend, in denen zeitnahe Reaktionen unverzichtbar sind, wie Finanzen, Logistik und Einzelhandel, von entscheidender Bedeutung.

Eingebettete Business Intelligence
Eingebettete BI integriert BI-Funktionen direkt in Geschäftsanwendungen oder Workflows, sodass Benutzer Erkenntnisse unmittelbar in ihren alltäglichen Tools abrufen können. Diese Integration bietet kontextbezogene Analysen, die Entscheidungsfindung erleichtern und Effizienz sowie Wirksamkeit steigern.

Self-Service-Business-Intelligence
Self-Service-Business-Intelligence (SSBI) ermöglicht es nichttechnischen Anwendern, selbstständig auf Daten zuzugreifen, sie zu analysieren und zu visualisieren – ohne dabei stark auf IT oder Datenspezialisten angewiesen zu sein. Mit benutzerfreundlichen Tools und intuitiven Oberflächen können Mitarbeiter Berichte erstellen, Dashboards aufbauen und Datensätze eigenständig erkunden. Dadurch wird der Zugang zu Daten demokratisiert und die Generierung sowie Nutzung von Erkenntnissen beschleunigt. Semantische Ebenen sind für Self-Service-BI von entscheidender Bedeutung, da sie den Datenzugriff vereinfachen und gleichzeitig die Governance sicherstellen.

Business-Intelligence-Tools
BI-Tools spielen eine zentrale Rolle, wenn es darum geht, Rohdaten in handlungsrelevante Erkenntnisse zu verwandeln. Zu den gängigsten BI-Tools und -Softwarelösungen gehören:

• Datenvisualisierungs-Tools stellen Datasets in leicht verständlichen, interaktiven Dashboards, Diagrammen und Chats dar.
• Reporting-Tools strukturieren, filtern und visualisieren Daten, einschließlich der Erstellung von Berichten.
• Self-Service-Tools ermöglichen es nichttechnischen Anwendern, Daten abzufragen, zu analysieren und zu visualisieren – ganz ohne tiefgehende technische Kenntnisse oder Unterstützung durch IT-Fachleute.
• Semantic-Layer-Tools stellen komplexe Datenstrukturen und Konzepte in einem geschäftsfreundlichen Format dar
• Tools für Data Warehousing erleichtern die Datenspeicherung und -verwaltung.
• Predictive-Analytic-Tools nutzen statistische Modelle und Algorithmen des Machine Learning (ML), um Prognosen zu erstellen.
• Operative BI-Tools bieten Echtzeitanalysen zur Überwachung des täglichen Betriebs.

BI-Tools sind von zahlreichen Anbietern erhältlich. Führende BI-Tools sind Tableau, Power BI von Microsoft, Qlik, ThoughtSpot, Looker (Google Cloud Platform), Oracle Business Intelligence, SAP, SAS, Domo und Salesforce.

Der Business-Intelligence-Prozess

Der Business-Intelligence-Prozess nimmt Daten in ihrer Rohform und verwandelt sie in Erkenntnisse. Schritte in diesem Ablauf umfassen:

1. Datenidentifikation: Es wird festgelegt, welche Daten für die Analyse genutzt werden sollen. Daten können in einem Data Warehouse, einem Data Lake oder in der Cloud gespeichert sein – oder aus Geschäftsbereichen wie CRM, Lieferkette, Branchendaten, Point of Sale, Inventar oder Marketing stammen.
2. Datenerfassung: Daten werden aus verschiedenen Quellen gesammelt, bereinigt, integriert und für die Analyse vorbereitet.
3. Analyse: Daten werden analysiert, um Trends, Anomalien und Muster in den Daten zu erkennen.
4. Reporting und Visualisierung: Benutzerfreundliche Berichte und Datenvisualisierungen wie Dashboards, Graphen und Diagramme helfen Anwendern, Daten schnell zu verstehen, Details zu durchdringen und wichtige Erkenntnisse zu identifizieren.
5. Entscheidung und Aktion: Stakeholder treffen Entscheidungen auf Basis von BI-Erkenntnissen und setzen entsprechende Maßnahmen um, sei es zur Umsetzung von Veränderungen oder zur Initiierung neuer Vorhaben.

Anwendungsfälle für Business Intelligence

Unternehmen in einer Vielzahl von Bereichen nutzen BI, um Menschen dabei zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Beispiele hierfür sind:

• Kundeneinblicke: BI liefert ein umfassendes Bild des Kundenverhaltens, von Vorlieben bis hin zu Feedback.
• Kundenservice: KI hilft, den Kundenservice zu verbessern – zum Beispiel durch Chatbots, die Kundenanfragen schnell und präzise beantworten. Dadurch werden menschliche Serviceteams entlastet und können sich auf Aufgaben mit höherem Mehrwert konzentrieren.
• Finanzen: Finanzteams nutzen BI zur Verfolgung von Ausgaben, Analyse von Gewinnmargen und Optimierung von Budgets. Echtzeit-Dashboards liefern klare Einblicke in die finanzielle Lage, identifizieren Risiken und helfen bei der strategischen Planung.
• Gesundheitswesen: BI unterstützt Gesundheitsdienstleister bei der Personalisierung der Pflege, Verbesserung der Patientenergebnisse, Optimierung der Ressourcenallokation und Reduzierung der Betriebskosten.
• Personalwesen: HR-Teams nutzen BI, um Trends in der Personalbeschaffung, Mitarbeiterleistung und Mitarbeiterbindung zu analysieren. Das erleichtert die Personalplanung und unterstützt Strategien zur Mitarbeiterbindung.
• Marketing: Marketer setzen BI ein, um die Wirksamkeit von Kampagnen zu bewerten. Dabei analysieren sie wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) wie Konversionsraten, Interaktionsraten und den ROI.
• Betriebliche Effizienz: BI-Tools helfen Organisationen, den täglichen Betrieb zu überwachen und zu optimieren, indem sie die Prozessleistung analysieren und Bereiche zur Verbesserung identifizieren.
• Einzelhandel: Einzelhändler nutzen BI, um Kaufverhalten zu analysieren, Preisstrategien zu optimieren, Bestände zu verwalten und die Effizienz zu optimieren – bei gleichzeitiger Kostensenkung.
• Risikomanagement: BI hilft, potenzielle Risiken in Bereichen wie Betrieb, Compliance und Finanzaktivitäten zu identifizieren und zu mindern.
• Vertrieb: BI-Tools analysieren Verkaufsleistung, Kundenverhalten, Preisgestaltung und Marktbedingungen und erstellen Prognosen für zukünftige Trends.
• Lieferkette: BI-Tools überwachen Aktivitäten in der Lieferkette, um die Nachfrage vorherzusagen, Engpässe zu identifizieren und das Bestandsmanagement zu optimieren. Dadurch lassen sich Kosten senken und die Effizienz steigern.

Reale BI-Anwendungen
Führende Unternehmen nutzen BI, um das Geschäft in neue Richtungen zu lenken. Beispiele hierfür sind:

Barilla, der größte Pastahersteller der Welt, implementierte mit Hilfe von BI ein Rückverfolgbarkeitssystem. Das Unternehmen analysiert die Leistung der Lieferanten, bewertet sie nach Produktqualität und termingerechter Lieferung und nutzt diese Daten zur Beurteilung von Lieferantenrisiken. Daten-Teams können nun problemlos Auslandssendungen nahezu in Echtzeit überwachen, die Nachfrage prognostizieren und die Produktion anpassen, um das Bestandsmanagement zu verbessern.

SEGA Europe nutzt KI-gestützte BI, um Entscheidungsträger zu unterstützen, indem sie ihnen ermöglicht, Ad-hoc-Fragen in Echtzeit über Verkäufe und Spielerverhalten zu stellen, ohne auf Datenexperten angewiesen zu sein. Benutzer können nun detaillierte Einblicke in Spielverkäufe und Gameplay-Daten erhalten, indem sie in natürlicher Sprache Fragen stellen. Diese Fähigkeit hat die Produktivität gesteigert und die datengesteuerte Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen beschleunigt.

Die Canadian Broadcasting Corporation (CBC/Radio-Canada) extrahiert Erkenntnisse aus großen Mengen heterogener Daten, um dem Unternehmen zu helfen, Signale besser zu verstehen, wie z. B. Trends in puncto Abonnentenverlust, Content-Konsum und Beziehungen zwischen verschiedenen Arten von Inhalten. Mit diesen BI-Erkenntnissen kann CBC durch Personalisierung mehr Interaktion erzielen und Programme gezielter anpassen – für Inhalte, die bei den Hörern besser ankommen.

Compass, ein Immobilientechnologieunternehmen, nutzt Business Intelligence, um Immobilienmaklern dabei zu helfen, Hausbesitzer mit der höchsten Verkaufswahrscheinlichkeit zu identifizieren. Auf Basis der Daten können Makler entscheiden, ob Marketingpläne für bestimmte Angebote ausgeweitet oder reduziert werden sollten. Diese Fähigkeiten helfen Compass-Maklern, ihr Geschäft auszubauen.

Wie KI die Business Intelligence transformiert

KI revolutioniert die BI, indem sie komplexe Aufgaben automatisiert und den Zugang zu Datenkenntnissen demokratisiert. KI-gestützte BI-Tools nutzen ML-Algorithmen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten, Muster zu erkennen und handlungsrelevante Erkenntnisse in bisher unerreichter Geschwindigkeit zu extrahieren. Mit der Integration von Natural Language Processing (NLP) ermöglichen diese Systeme nichttechnischen Anwendern, durch einfache Abfragen im Stil einer Konversation mit Daten zu interagieren, wodurch die Notwendigkeit spezialisierter Fachkenntnisse entfällt. Diese Demokratisierung fördert eine datengesteuerte Kultur in Organisationen, in der Mitarbeiter auf allen Ebenen auf BI-Tools zugreifen und diese für schnellere, besser informierte Entscheidungen nutzen können.

Das Aufkommen von GenAI und anpassbaren Large Language Models (LLMs) eröffnet neue Möglichkeiten für ein tieferes kontextbezogenes Verständnis und präzisere, auf individuelle Geschäftsumgebungen zugeschnittene Erkenntnisse. Diese Tools, kombiniert mit einheitlichen Datenplattformen wie Data Lakehouses, konsolidieren Informationen über Silos hinweg und bieten einen umfassenden Überblick über die Organisationsdaten.

Darüber hinaus lernt KI aus Datenökosystemen. Das führt zu intuitiveren BI-Systemen, die Self-Service-Analysen unterstützen und eine breitere organisatorische Beteiligung an Daten ermöglichen. Durch die Integration von KI in alltägliche Workflows werden BI-Systeme zu unverzichtbaren Werkzeugen für schnellere und präzisere Entscheidungen. Sie steigern die organisatorische Agilität und Wettbewerbsfähigkeit in einer sich rasant entwickelnden digitalen Landschaft.

KI in Business Intelligence mit Databricks bringen

Databricks AI/BI ist eine neue Art von Business-Intelligence-Produkt, das darauf abzielt, Analysen und Einblicke für Organisationen zu demokratisieren. Databricks AI/BI ermöglicht es jedem, in natürlicher Sprache Fragen an Daten zu stellen und hochrelevante, vertrauenswürdige KI-generierte Erkenntnisse zu erhalten. Databricks AI/BI geht über traditionelle BI-Systeme mit aufgesetzten KI-Assistenten hinaus, indem es das gesamte Dateninventar eines Unternehmens, Nutzungsmuster und Geschäftskontexte erfasst. Dieses tiefe Wissen befähigt AI/BI, präzise Antworten auf komplexe, reale Datenfragen zu liefern. Databricks AI/BI ist nativ in die Databricks Data Intelligence Platform integriert. Es liefert sofortige Einblicke in großem Maßstab und gewährleistet gleichzeitig eine einheitliche Governance sowie fein abgestufte Sicherheit über die gesamte Organisation hinweg.