Business Intelligence

Business Intelligence (BI) st eine Disziplin und umfasst Methoden, Prozesse und Technologien, mit denen Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt, aufbereitet, klassischerweise in Reports und Dashboards bereitgestellt und analysiert werden. Ziel ist es, Management und Fachbereiche mit belastbaren Informationen für fundierte Entscheidungen und die Unternehmenssteuerung zu unterstützen.

AI (oder deutsch: Künstliche Intelligenz) erweitert Business Intelligence um neue Möglichkeiten der Analyse, Automatisierung und Entscheidungsunterstützung. Voraussetzung dafür ist jedoch eine belastbare Datenbasis mit konsistenten Kennzahlen, klaren Verantwortlichkeiten und einer geeigneten Datenarchitektur. Erst auf dieser Grundlage kann Künstliche Intelligenz ihr Potenzial in der Business Intelligence und im Sinne der AI in Analytics entfalten.

Business Intelligence schafft Transparenz über den aktuellen und vergangenen Geschäftsverlauf. Die Data & Analytics geht einen Schritt weiter und nutzt statistische Verfahren sowie Predictive Analytics, um Zusammenhänge zu erkennen, Entwicklungen vorherzusagen und Entscheidungen zu unterstützen. Beide Disziplinen bauen auf derselben Datenbasis auf und ergänzen sich sinnvoll.

Business Intelligence eignet sich für Unternehmen jeder Größe, sobald Entscheidungen regelmäßig auf Daten basieren. Besonders dann, wenn Informationen aus unterschiedlichen Systemen zusammengeführt, Kennzahlen vereinheitlicht oder Prozesse transparenter gestaltet werden sollen, schafft BI einen nachhaltigen Mehrwert. 

Moderne BI-Lösungen integrieren Daten aus ERP-, CRM-, Finanz-, Produktions-, Personal- und weiteren Fachsystemen sowie aus Cloud-Anwendungen oder Excel-Dateien. Neben strukturierten Daten der operativen Systeme können zudem auch unstrukturierte und polystrukturierte Daten, die sogenannte Big Data, also beispielsweise Bilder, Filme oder Sensordaten, einbezogen werden. Den Datenarten ist kein Limit gesetzt. Entscheidend für die Nutzung ist dann die Architektur.

Data Warehouse und Data Lakehouse bilden die technisch architektonische Grundlage einer Business-Intelligence-Lösung. Während ein Data Warehouse strukturierte Unternehmensdaten für Reporting und Analysen bereitstellt, ermöglicht ein Data Lakehouse zusätzlich die Integration und Nutzung unstrukturierter Daten. Welche Architektur sinnvoll ist, hängt von den Anforderungen des Unternehmens ab. In der Regel setzt man heutzutage auf ein Data Lakehouse.

Self Service Analytics ermöglicht es Fachbereichen, Daten eigenständig zu analysieren und Fragestellungen ohne Unterstützung zentraler BI-Teams zu beantworten. Voraussetzung sind eine belastbare Datenbasis, eindeutig definierte Kennzahlen sowie klare Governance-Regeln, damit Auswertungen unternehmensweit konsistent bleiben.

Ja. Moderne Business-Intelligence-Lösungen unterstützen, je nach eingesetzter Technologie, auch Planungs-, Budgetierungs- und Forecasting-Prozesse. Der Vorteil besteht darin, dass Planung und Reporting auf derselben Daten- und Informationsbasis aufbauen und dadurch eine konsistente Unternehmenssteuerung ermöglichen.