Business Intelligence (BI), auf Deutsch auch Geschäftsanalytik, bezeichnet alle Verfahren, Prozesse und Werkzeuge, mit denen Unternehmen Daten aus internen Systemen wie ERP und CRM sowie aus externen Quellen sammeln, aufbereiten, analysieren und in Berichten oder Dashboards darstellen. Ziel ist es, Führungskräften und Fachabteilungen eine verlässliche Grundlage für schnellere und besser begründete Entscheidungen zu geben.
Das Wichtigste in Kürze
- Business Intelligence sammelt, bereinigt, analysiert und visualisiert Unternehmensdaten, um Entscheidungen zu unterstützen.
- Zentrale Komponenten sind ETL-Prozesse, Data Warehouse, OLAP, Data Mining sowie Berichte und Dashboards.
- Bekannte BI-Tools sind Microsoft Power BI, Tableau, Qlik Sense und SAP Analytics Cloud; Self-Service-BI macht Analysen auch Fachanwendern zugänglich.
- BI beschreibt vor allem, was geschehen ist; Business Analytics richtet den Blick stärker auf Ursachen und Prognosen.
Durch die jüngsten technologischen Fortschritte verfügen Unternehmen heute über enorme Mengen an Informationen. Als Folge davon wird es immer wichtiger, diese Daten mit geeigneten Methoden zu analysieren und zu verarbeiten. Genau hier kommt Business Intelligence ins Spiel. Unter dem Begriff – man spricht auch von Geschäftsanalytik – versteht man alle Anwendungen, Methoden und Tools, die Daten aus den unternehmensinternen Systemen oder aus externen Quellen sammeln.
Neben dem Sammeln geht es um technologische Analyseprozesse, die eine optimierte Datennutzung ermöglichen. Da Business Intelligence (BI) Führungskräften und anderen Datennutzern dabei hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen, ist sie aus der Unternehmenswelt nicht mehr wegzudenken. Business Intelligence spielt also eine maßgebliche Rolle bei der strategischen Ausrichtung eines Unternehmens und der Erreichung der wirtschaftlichen Ziele. In diesem Artikel erfahren Sie alles Wissenswerte über BI.
Geschichte und Entwicklung von Business Intelligence
Die Geschichte der Business Intelligence begann mit Hans Peter Luhn, einem deutschstämmigen Informatiker, der als Forscher bei IBM arbeitete. 1958 publizierte er einen Artikel, in dem er beschrieb, wie sich Computer einsetzen lassen, um Unternehmensdaten auszuwerten und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Mit dieser Veröffentlichung legte er die Grundlagen für Business Intelligence. Er beschrieb BI als automatisiertes System, das Informationen gezielt an die zuständigen Stellen einer Organisation verteilt.
Damit waren zwar die Grundlagen für Business Intelligence gelegt, dennoch war das Konzept noch sehr vage und niemand konnte sich damals vorstellen, welche Dimension es einmal annehmen sollte. Erst zwei Jahrzehnte später, als die ersten Infocenter entstanden waren, entwickelte sich der Ansatz weiter. Mit dem Aufkommen von relationalen Datenbanken und der Client-Server-Architektur begann ein regelrechter Aufschwung. Howard Dresner, der später als Analyst bei Gartner tätig war, griff 1989 das Konzept wieder auf und passte es seiner Zeit an.
Er erarbeitete Methoden, wie man Business Intelligence nutzen und mit ihr Entscheidungsprozesse verbessern konnte. Mit dem vermehrten Einsatz von Computern in Unternehmen verbreitete sich auch BI und wurde einem immer größeren Nutzerkreis zugänglich. Es folgte die explosionsartige Verbreitung des Internets, was wiederum dazu führte, dass Big Data und die Digitalisierung im Wirtschaftsleben Einzug hielten. Um die Jahrtausendwende hatte Business Intelligence bereits eine enorme Bedeutung gewonnen. CRM- und ERP-Systeme beschleunigten dann die Entwicklung neuer Tools, und Business Intelligence wurde zu dem zentralen Element der Unternehmens-IT, das sie heute noch ist.
Schlüsselkomponenten von BI
Schlüsselkomponenten von Business Intelligence sind ETL-Software, Data Warehouse, OLAP, Data-Mining, Datenanalyse, Berichte und Dashboards. Jedes dieser Elemente erfüllt dabei eine klar umrissene Aufgabe.
ETL-Software
Der Begriff ETL steht für Extract (extrahieren), Transform (transformieren) und Load (laden). Ein solches BI-Tool hilft dabei, Unternehmensdaten aus verschiedenen Quellen zu bündeln. Bei den Quellen handelt es sich beispielsweise um CRM- und ERP-Systeme oder soziale Netzwerke. Die Informationen werden bereinigt und transformiert. Der Transformationsprozess ist wichtig, da die Informationen dadurch vereinheitlicht werden, bevor sie in eine Zieldatenbank geladen werden.
Dieses Verfahren ist für eine gute Qualität und Konsistenz der gesammelten Daten unabdingbar, denn nur so ist sichergestellt, dass dem Unternehmen durch die Datenanalyse verlässliche und präzise Ergebnisse zur Verfügung stehen. Bekannte ETL-Werkzeuge sind zum Beispiel Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), SAP Data Services, Informatica und Talend.
Datenanalyse und OLAP
Die Datenanalyse ist wesentlich, um Trends und Muster zu erkennen, die sich in den gesammelten Daten verbergen. Sie spielt daher eine wichtige Rolle für das Erkennen von Wachstumschancen und für fundierte Entscheidungen. Zu den Methoden, die im Allgemeinen für die Auswertung der Daten genutzt werden, gehören Vorhersagemodelle und statistische Analysen.
OLAP (Online Analytical Processing) bereitet Daten mehrdimensional auf, sodass sie sich schnell und flexibel auswerten lassen. Grundlage sind zwei Arten von Tabellen: Dimensionen und Fakten. Dimensionstabellen enthalten die beschreibenden Merkmale, nach denen ausgewertet wird, etwa Kunde, Region, Produkt oder Zeitraum.
Faktentabellen enthalten die Kennzahlen, zum Beispiel Umsätze, Mengen oder Kosten von Aufträgen, Lieferungen und Dienstleistungen. Sie fassen alle Daten zusammen, die analysiert werden sollen. Zusammen bilden diese Tabellen einen sogenannten OLAP-Würfel (OLAP-Cube), der dabei hilft, die Ergebnisse so aufzubereiten, dass sie für die Endnutzer verständlich sind.
Data Warehouse und Data-Mining
Ein Data Warehouse (deutsch: Datenlager) ist eine zentrale Datenbank, in der Daten aus verschiedenen Quellen für Analysen zusammengeführt werden. Es hilft dabei, die Analyse und Nutzung der Informationen zu optimieren. Im Gegensatz zu den herkömmlichen transaktionalen Datenbanken erhält man damit schneller relevante Ergebnisse. Data-Mining ist dagegen ein wichtiges Hilfsmittel, um die in den Daten enthaltenen Informationen zu extrahieren. Mithilfe von Analysetechniken wie Clustering oder Regression kann man via Data-Mining Markttrends erkennen, Verhaltensmuster von Kunden identifizieren oder Betrugsfälle aufdecken.
Berichte und Dashboards
Dabei handelt es sich um Tools bzw. Software für die Datenvisualisierung. Sie zeigen wichtige Informationen prägnant und klar auf. Dennoch unterscheiden sich die beiden Tools in bestimmten Punkten. Dashboards liefern zum Beispiel sofort einen Überblick über die Key-Performance-Indikatoren (KPIs) des Unternehmens. Berichte helfen dabei, Entwicklungen im Detail nachzuvollziehen und zu dokumentieren.
Welche Business-Intelligence-Tools gibt es?
Der Markt für BI-Software ist groß. Zu den bekanntesten Plattformen gehören:
- Microsoft Power BI: eng mit Excel, Microsoft 365 und Azure verzahnt, für Berichte und interaktive Dashboards
- Tableau (Salesforce): bekannt für visuelle, explorative Datenanalyse
- Qlik Sense: assoziative Datenanalyse, die Zusammenhänge zwischen Datensätzen sichtbar macht
- SAP Analytics Cloud: verbindet Reporting, Planung und Prognosen, vor allem für Unternehmen mit SAP-Systemen
- Oracle Analytics: Analyseplattform im Oracle-Umfeld, in der Cloud oder lokal betrieben
Früher wurden BI-Tools vor allem von Datenanalysten und der IT genutzt. Laut Microsoft stellen Self-Service-BI-Plattformen Business Intelligence heute für alle zur Verfügung – von Führungskräften bis zu operativen Teams. Fachanwender erstellen eigene Berichte, ohne für jede Frage ein Ticket an die IT zu schreiben.
Damit steigt allerdings die Bedeutung der Anwenderakzeptanz: Ein Dashboard schafft nur dann Mehrwert, wenn die Mitarbeitenden wissen, wie sie Filter setzen, Kennzahlen richtig deuten und Berichte erstellen. Planen Sie bei der Einführung eines BI-Tools deshalb Schulung und Unterstützung im Arbeitsalltag ebenso sorgfältig wie die technische Anbindung der Datenquellen – das Stichwort lautet digitale Adoption.
Vorteile von Business Intelligence für Unternehmen
Business Intelligence hilft Unternehmen dabei, interne und externe Vorgänge effizienter zu gestalten. Da BI-Tools eine große Menge an Daten sammeln und analysieren, können Prozesse rationalisiert und manuelle Arbeiten reduziert werden. Das ist nützlich, um die Performance des Unternehmens zu überwachen und jedem Abteilungsverantwortlichen kritische Daten in Bezug auf seinen Verantwortungsbereich an die Hand zu geben.
Auf diese Weise hilft BI auch wesentlich dabei, Problembereiche oder Engpässe zu erkennen, die sich negativ auf die Produktivität auswirken. All dies leistet einen Beitrag dazu, die Qualität der angebotenen Produkte und Dienstleistungen zu verbessern. So lassen sich Prozesse effizienter gestalten und Betriebskosten senken. Das ist aber nicht der einzige Vorteil, den dieser Ansatz bietet.
Bessere Entscheidungsfindung
Wenn Sie Business-Intelligence-Software einsetzen, haben Sie – je nach Datenanbindung nahezu in Echtzeit – Zugriff auf detaillierte Informationen über Ihre Geschäftstätigkeit. Die Daten werden in Form von Dashboards, Berichten und Grafiken dargestellt, was die Entscheidungsprozesse vereinfacht, da Sie Trends und Muster auf diese Weise besser erkennen. Mithilfe solcher Tools erhalten Sie stichhaltige Informationen, sodass Sie Zeit und Geld sparen. Dies alles versetzt Sie in die Lage, Entscheidungen schneller und auf Basis konkreter Daten statt aus dem Bauch heraus zu treffen.
Markttrends erkennen und Wettbewerbsvorteile nutzen
Aus schnellen Entscheidungsprozessen können sich wiederum weitere Wettbewerbsvorteile ergeben. Business Intelligence ermöglicht es Ihnen, den Erfolg (oder Misserfolg) bestimmter Aktivitäten vorherzusagen und die Unternehmensstrategie auf konsistenten Daten aufzubauen. All dies verbessert die Rentabilitätsaussichten und ermöglicht es Ihnen, schneller auf Veränderungen zu reagieren.
Business-Intelligence-Tools erstellen Prognosen, mit denen sich neue Markttrends erkennen und Kundenwünsche frühzeitig absehen lassen. Auf diese Weise wird es einfacher, die Entwicklung von neuen Produkten und Dienstleistungen zu beschleunigen und damit die Bedürfnisse der Kunden besser zu erfüllen.
Business Intelligence vs. Business Analytics: Was ist der Unterschied?
Die beiden Begriffe werden oft synonym verwendet, setzen aber unterschiedliche Schwerpunkte. Laut IBM ist Business Intelligence beschreibend und unterstützt Entscheidungen auf Basis aktueller Geschäftsdaten, während Business Analytics die vorausschauende und handlungsempfehlende Analyse liefert.
| Merkmal | Business Intelligence | Business Analytics |
|---|---|---|
| Leitfrage | Was ist passiert, was passiert gerade? | Warum ist es passiert, was wird passieren, was sollten wir tun? |
| Analyseart | deskriptiv | diagnostisch, prädiktiv, präskriptiv |
| Typische Ergebnisse | Berichte, Dashboards, Kennzahlen | Prognosen, Simulationen, Handlungsempfehlungen |
| Typische Nutzer | Management, Fachabteilungen, Controlling | Data Scientists, Analysten, Fachexperten |
Die Abgrenzung ist in der Praxis nicht einheitlich: IBM etwa ordnet Business Analytics als Teilbereich von BI ein, andere Anbieter sehen BI als Teil von Analytics. Für Unternehmen ist die Begriffsfrage zweitrangig. Entscheidend ist, dass beide Ansätze auf denselben sauberen Daten aufbauen und moderne Plattformen beschreibende und vorausschauende Analysen zunehmend kombinieren. Wer mit BI-Berichten beginnt, legt damit zugleich das Fundament für spätere Prognosen und Simulationen.
Herausforderungen und Abwägungen beim Einsatz von BI
Eine der größten Herausforderungen, die man beim Einsatz von Business Intelligence meistern muss, besteht in der Qualität der Daten. Häufig sind die gesammelten Informationen ungenau, unstimmig oder gar veraltet. Es ist nicht immer einfach, die Prozesse des Datenmanagements so zu steuern, dass sie die Richtigkeit der Informationen gewährleisten. Dies führt dazu, dass Analysen und Berichte, die durch BI-Systeme generiert wurden, oft nicht so verlässlich sind, wie man es gerne hätte.
Die Einführung von Business-Intelligence-Lösungen ist eine komplexe Angelegenheit, die mit hohen Kosten verbunden ist. Das stellt eine weitere, nicht unerhebliche Hürde dar. Viele Unternehmen unterschätzen die Kostenseite und sehen ein zu niedriges Budget vor. Dabei erfordern die Anschaffung von Software und Hardware sowie die Schulung des Personals hohe finanzielle Investitionen. Ein weiterer Kostenfaktor liegt darin, dass für den Aufbau eines Data Warehouse verschiedene Datenquellen integriert werden müssen.
Zudem dürfen Datenschutz und Datensicherheit beim Einsatz von Business Intelligence auf keinen Fall vernachlässigt werden. Je mehr sensible Informationen verarbeitet und geteilt werden, desto größer ist das Risiko von Datenlecks. Daher müssen Sie in diesem Zusammenhang die notwendigen Sicherheitsvorkehrungen treffen, um die Daten zu schützen und die geltenden Vorschriften wie die DSGVO einzuhalten.
Trends und Innovationen im Bereich Business Intelligence
Business Intelligence entwickelt sich kontinuierlich weiter, um sich an neue Erfordernisse in Unternehmen oder an neue Technologien anzupassen. In den kommenden Jahren werden die mithilfe von Business Intelligence erstellten Prognosen weiter an Qualität gewinnen, da Bereiche wie Machine Learning und KI Fortschritte machen und mehr und mehr in BI-Strategien integriert werden. Das wird auch bei der Automatisierung von monotonen Tätigkeiten hilfreich sein.
KI und Machine Learning in Verbindung mit BI werden immer fundiertere und umfassendere Erkenntnisse liefern. Der Schwerpunkt wird auf der Echtzeitanalyse und dem mobilen Einsatz von Business Intelligence liegen, um Entscheidungen sofort treffen zu können und jederzeit und von jedem Ort aus auf kritische Informationen zugreifen zu können.
Fazit
Business Intelligence setzt den Einsatz verschiedener Tools voraus. Sie stellt das Unternehmen zwar vor einige Herausforderungen, bietet auf der anderen Seite aber auch mehrere Vorteile. Ihr Potenzial ist dabei noch längst nicht ausgeschöpft. Künftig wird sie noch stärker als gemeinsame Informationsgrundlage dienen und abteilungsübergreifend den Zugriff auf Analysen ermöglichen. Mithilfe von Business Intelligence können Unternehmen ihre digitale Transformation beschleunigen, sich schnell an Marktveränderungen anpassen und kontinuierlich Neues entwickeln. Kurz gesagt: Business Intelligence wird der Dreh- und Angelpunkt für das Unternehmenswachstum sein, egal um welche Branche es sich handelt.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Business Intelligence einfach erklärt?
Business Intelligence bedeutet, Unternehmensdaten so zu sammeln, aufzubereiten und darzustellen, dass Entscheider schnell erkennen, wie das Geschäft läuft. Ein BI-System holt zum Beispiel Umsatz-, Lager- und Kundendaten aus ERP und CRM, führt sie zusammen und zeigt sie in einem Dashboard. So sehen Führungskräfte auf einen Blick, wo Ziele erreicht werden und wo sie gegensteuern müssen.
Wie heißt Business Intelligence auf Deutsch?
Der gebräuchliche deutsche Begriff für Business Intelligence ist Geschäftsanalytik. Seltener ist von Geschäftsintelligenz oder entscheidungsunterstützenden Systemen die Rede. In der Praxis hat sich jedoch auch im deutschsprachigen Raum der englische Begriff Business Intelligence beziehungsweise die Abkürzung BI durchgesetzt, etwa in Bezeichnungen wie BI-System, BI-Tool oder BI-Strategie.
Was ist ein Beispiel für Business Intelligence?
Ein typisches Beispiel für Business Intelligence ist ein Vertriebs-Dashboard: Es zeigt tagesaktuell Umsatz, Auftragseingang und Margen nach Region, Produkt und Kunde. Fällt eine Region unter den Plan, erkennt die Vertriebsleitung das sofort und kann mit einem Drill-down bis auf einzelne Aufträge prüfen, woran es liegt. Ähnlich nutzen Einkauf, Produktion und Personalwesen BI für ihre Kennzahlen.
Was ist Self-Service-BI?
Self-Service-BI bezeichnet Business-Intelligence-Werkzeuge, mit denen Fachanwender ohne Programmierkenntnisse eigene Auswertungen, Berichte und Dashboards erstellen. Die IT stellt geprüfte Datenquellen und Berechtigungen bereit, die Fachabteilungen analysieren selbstständig. Das beschleunigt Entscheidungen, erfordert aber klare Regeln zur Datenqualität und eine gute Schulung, damit nicht jede Abteilung mit eigenen, widersprüchlichen Kennzahlen arbeitet.
Wie verändert künstliche Intelligenz die Business Intelligence?
Künstliche Intelligenz erweitert Business Intelligence um automatische Mustererkennung, Prognosen und Abfragen in natürlicher Sprache. Anwender können Fragen wie „Warum ist der Umsatz im Mai gesunken?“ direkt im BI-Tool stellen und erhalten Diagramme samt Erklärung. KI erkennt außerdem Ausreißer in Daten und schlägt Ursachen vor. Die Grundlage bleibt aber dieselbe: Ohne saubere, gut gepflegte Daten liefern auch KI-gestützte BI-Systeme keine verlässlichen Ergebnisse.
