Business Intelligence (BI): Geschäftsanalytik/Geschäftsintelligenz
INHALT
- Definition
- Geschichte
- Das Informations-Dilemma in Unternehmen
- Vorteile der Verfahren
- System-Phasen
- Bedeutung für das Marketing
- Softwareentwicklung (Software Engineering)
Definition
Was bedeutet Business Intelligence (in deutsch: Geschäftsintelligenz) ? Was ist Geschäftsanalytik ?
Mit dem Begriff Business Intelligence (Abkürzung: BI) oder Geschäftsanalytik werden automatisierte Verfahren zur systematischen Sammlung, Analyse und Darstellung von großen Daten-Mengen mit Hilfe von Software-Systemen bzw. IT-Architekturen verstanden.
Die Daten können sich im Sinne dieser Definition auf ein Unternehmen, Mitbewerber oder einen bestimmten Markt beziehen, in dem ein Unternehmen tätig ist oder tätig werden will.
Das Ziel von Business-Intelligence-Verfahren ist die Gewinnung von Informationen und Erkenntnissen für die Unternehmensführung und andere Abteilungen (Marketing, Controlling etc.) im Unternehmen.
Mit Hilfe dieser software-basierten „Geschäftsintelligenz“ können operative und strategische Ziele in einem Unternehmen besser erreicht und Managemententscheidungen unterstützt werden.
Geschichte
Der Begriff Business Intelligence (BI) wurde vermutlich erstmals vom deutschen Informatiker und IBM-Mitarbeiter Hans Peter Luhn (1896 – 1964) Ende der 1950er Jahre verwendet.
Hans Peter Luhn reichte am 1. Juli 1958 beim IBM Journal einen Aufsatz mit dem Titel A Business Intelligence System ein, der dort in der Ausgabe 10/1958 auf Seite 314 bis 319 veröffentlicht wurde.
Der deutsche Erfinder und Ingenieur Konrad Zuse (1910 – 1995) hatte im Jahr 1941 zwar mit dem Zuse Z3 den ersten funktionstüchtigen Computer der Welt entwickelt.
Doch erst im Jahr 1976 stellte der Computeringenieur Steve Wozniak mit dem Apple I in Nordamerika den ersten erschwinglichen und für den Massenmarkt geeigneten Personal Computer vor.
Somit beschrieb Hans Peter Luhn Ende der 50er Jahre geradezu visionär für die moderne Geschäftsanalytik, wie Maschinen systematisch Informationen verarbeiten können, um Einzelne, Gruppen oder Organisationen mit diesen Informationen als Entscheidungsträger zu unterstützen:
„The objective of the (business intelligence) system is to supply suitable information to support specific activities carried out by individuals, groups, departments, divisions, or even larger units.“
(vgl. Luhn, Hans Peter (October 1958): A Business Intelligence System, IBM Journal, S. 315)
Informationsdilemma in Unternehmen
Die Beschaffung, Speicherung und Analyse von Informationen erleichtern in Unternehmen heutzutage das Internet und die elektronische Datenverarbeitung, auch Informationstechnologie (IT).
Jedoch kann die daraus resultierende Informationsflut dazu führen, dass Unternehmen aus dem gestiegenen, unstrukturierten Informationsangebot keinen Nutzen ziehen können.
Im Ergebnis können die benötigten Informationen zwar im Unternehmen vorhanden sein, doch kann auf sie paradoxerweise wegen ihrer Menge und Komplexität oft nicht zugegriffen werden.
Es kann sogar ein Informationsmangel im Unternehmen entstehen, wenn Informationen
von Entscheidungsträgern übersehen werden („den Wald vor lauter Bäumen nicht sehen“)
nicht am richtigen Ort zur richtigen Zeit für eine Geschäftsanalyse zur Verfügung stehen.
Dieses Dilemma soll durch Business-Intelligence-Verfahren gelöst werden, die eine Verbesserung der Geschäftsanalytik und Zugriffsmöglichkeiten auf Informationen bewirken können.
Vorteile der Verfahren
Business-Intelligence-Verfahren können folgende Vorteile für ein Unternehmen bewirken:
Optimierung von Geschäftsabläufen
Erhöhung der internen Wertschöpfung
Kostensenkung im Controlling
Verbesserung des Informationsflusses im Unternehmen
Verringerung von geschäftlichen Risiken
Verbesserung von Lieferanten- und Kundenbeziehungen
Erfassung von Mitbewerber-Daten als Grundlage einer systematischen » Marktanalyse
Mit den Verfahren der Geschäftsanalytik (Business-Intelligence) können ein Informationsvorsprung und Wettbewerbsvorteile geschaffen werden.
„Business intelligence is the process of transforming data into information and, through discovery, into knowledge“
(Definition für Geschäftsanalytik aus den 90er Jahren der Gartner Group, einem Research- und Business-Consulting-Unternehmen im IT-Bereich)
System-Phasen
Business-Intelligence-Systeme können in vier aufeinander folgende Phasen unterteilt werden: Datenerfassung, Datenzusammenführung, Datenanalyse & Datendarstellung und Datenverteilung:
Phase 1: Datenerfassung
In der ersten Projekt-Phase der Datenerfassung zum Aufbau eines Business-Intelligence-Systems im Unternehmen werden Unternehmensdaten aus folgenden Bereichen gesammelt:
Produktion, Finanzwirtschaft, Warenwirtschaft, Logistik, Personalwesen, Controlling, Marketing, Vertrieb.
Die Datenerfassung erfolgt typischerweise mit vorhandenen ERP-Software-Systemen (Enterprise-Resource-Planning) wie z.B. von SAP, Microsoft, Oracle, Sage, IFS, Info oder abas-Business-Software.
Phase 2: Datenzusammenführung
In der zweiten Projekt-Phase zum Aufbau eines Business-Intelligence-Systems erfolgt die Datenzusammenführung alle gesammelten Daten in einer separaten Datenbank, dem sog. Datawarehouse.
Diese ist getrennt von der Datenbank des ERP-Systems. Der Begriff „ERP“ (englisch: Enterprise Resource Planning) umfasst Softwarelösungen zur Ressourcenplanung eines Unternehmens.
Eine separate Datawarehouse-Datenbank bietet z.B. den Vorteil, dass die Daten dort
nach anderen Kriterien wie in ERP-Systemen des Unternehmens strukturiert,
mit erp-fremden Daten von Wettbewerbern oder Forschungsinstituten kombiniert,
ohne Belastung des parallel weiter laufenden ERP-Systems analysiert und
- von laufenden Änderungen im ERP-System vom Datenbestand getrennt
werden können.
Erst durch die Datenzusammenführung ist es möglich, eine Analyse der Unternehmensdaten zu einem bestimmten Zeitpunkt (z.B. Tag, Woche, Monat oder Jahr) durchzuführen.
Phase 3: Datenanalyse und Datendarstellung
In der dritten Projekt-Phase der Datenanalyse und Datendarstellung zum Aufbau eines Business-Intelligence-Systems werden die im Datawarehouse gesammelten Daten analysiert und dargestellt.
Hierfür stehen im Datawarehouse Reporting-Systeme und Verfahren zur Verfügung wie
einfache Berichts- und Reportingsysteme (auch Berichtswesen),
OLAP-Systeme (Online Analytical Processing) oder
Data-Mining-Verfahren, um Muster in Daten zu erkennen.
Der Vorteil einer Nutzung von OLAP-Systemen zur Datenanalyse und Datendarstellung im Datawarehouse liegt in ihrer einfachen und intuitiven Nutzung, weil sie keine speziellen Programmier-Kenntnisse erfordern.
Wenn aus sehr großen Datenmengen im Datawarehouse die wesentlichen Informationen gewonnen werden sollen, kommen Data-Mining-Verfahren mit verschiedenen Statistik-Methoden zum Einsatz.
Mit Hilfe von Data-Mining-Verfahren können interessante Zusammenhänge oder Muster in großen Datenmengen festgestellt werden, die mit einfachen Reports sonst nicht erkennbar sind.
Phase 4: Datenbereitstellung und Datenverteilung
In der vierten Projekt-Phase der Datenbereitstellung und Datenverteilung zum Aufbau eines Business-Intelligence-Systems werden die im Datawarehouse gewonnenen
Erkenntnisse,
Zusammenhänge,
Fakten,
Zahlen und
Hypothesen
der Unternehmensführung zur Verfügung gestellt.
Die Datenbereitstellung auf einem zentralen Server als Basis für operative und strategische Entscheidungen ist dabei nicht auf die oberste Ebene im Unternehmen (Vorstand, Geschäftsleitung) beschränkt.
Über verschiedene Reporting-Tools kann eine Datenverteilung auch an Mitarbeiter im Unternehmen entsprechend ihrer hierarchischen Position erfolgen.
Denn ein BI-System ist letztlich um so profitabler, je mehr Mitarbeiter es im Unternehmen nutzen.
Zum Aufbau eines Business-Intelligence-Systems ist ein geeignetes Vorgehen notwendig, das ein strukturiertes Vorgehen verbunden mit hoher Datenqualität und einfacher System-Wartbarkeit Systems garantiert.
Bedeutung für das Marketing
Die Ergebnisse der Geschäftsanalytik sind für das Marketing von Bedeutung, denn sie liefern wichtige Daten und Informationen über Wettbewerber, Kunden und Lieferanten eines Unternehmens.
Die Erfassung von Mitbewerber-Daten dient als Grundlage einer systematischen » Marktanalyse.
Softwareentwicklung (Software Engineering)
Bei Consulting-Bedarf im Bereich Business-Intelligence-Architektur, Software-Entwicklung (Software Engineering) und Programmierung auf Basis von ASP.NET und Microsoft SQL Server kann ein Spezialist für Business Intelligence hinzugezogen werden.
Hierzu bietet sich ein Medienberater wie Dipl.-Wirtschaftsingenieur » Olaf Fries im Raum München (Oberbayern) an, der über eine Ausbildung als Microsoft Certified Technology Specialist verfügt.
Olaf Fries ist Projekt-Freiberufler in den Bereichen Business Intelligence und Softwareentwicklung.