BI – Diese 3 Business Intelligence-Disziplinen werden unterschieden!
Was ist BI? Bei Business Intelligence kurz BI handelt es sich um einen technologiegetriebenen Prozess, der der Datenanalyse dient. Das Resultat stellen präsentierbare Informationen dar, die Endanwendern bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Durch BI-Tools werden Zusammenhänge in Daten sichtbar gemacht. Visuelle Informationen können einfacher aufgenommen werden und somit ergibt es auch Sinn, dass BI und Datenvisualisierung Hand in Hand gehen. Nicht nur die Präsentation von Daten wird durch den Einsatz von Datenvisualisierungstools erleichtert, sondern auch die Pflege grosser Datenmengen wird durch diese einfacher und effizienter gestaltet.
Einsatzszenarien von Business Intelligence-Tools
BI-Tools sind besonders bei Banken und Finanzunternehmen, Dienstleistern, Handel und Logistik, Industrie, Telekommunikation und Verwaltung beliebt. Dabei wird es nicht mehr nur in der Management-Ebene als sinnvolles Tool angesehen, sondern bietet für diverse Abteilungen und Ebenen im Unternehmen hilfreichen Input. Dazu gehören unter anderem die Folgenden:
- Controlling
- Vertrieb
- Personal
- Marketing
- Produktion
- Unternehmensplanung
- Logistik
Dabei unterstützt Business Intelligence diese Abteilungen zum Beispiel bei Reportings, Churn Management (= Versuch, Kundenabwanderung zu vermeiden), Wissensmanagement, Risk-Management, Vertriebscontrolling, Realtime Analytics, Budgetplanung, Kampagnen Management etc.
Die 3 Business Intelligence Disziplinen
BI ist nicht gleich BI. Durch die rasch voranschreitende Digitalisierung der vergangenen Jahre, wurde auch die Entwicklung der Business Intelligence vorangetrieben. Daraus ergeben sich Schlagworte wie In-Memory, Self-Service, Predictive-Analytics, Mobile BI, Collaborative BI etc. Grundsätzlich kann bei Business Intelligence in drei Disziplinen unterschieden werden: Klassisches BI, Operatives BI und Self-Service BI. In welchen Aspekten sich die Business Intelligence-Disziplinen unterscheiden, erfahren Sie im Folgenden.
Klassisches BI
Klassisches BI ist die ursprüngliche Form der Business Intelligence. Dabei stehen standardisierte Auswertungen im Rahmen betriebswirtschaftlicher Steuerungsgrössen im Mittelpunkt. Diese Disziplin wird auch in der Zukunft einen festen Platz im Finance-Bereich einnehmen. Applikationen werden jedoch immer komplexer und variationsreicher. Sie bieten damit vielfältige funktionale Möglichkeiten.
- Prognosen - Ein Bereich, auf dem im Moment ein Schwerpunkt liegt, ist die vorausschauende Analyse. Diese Entwicklung wird vor allem durch volatile Märkte begünstigt. Damit gehören mathematisch-statistische Prognosen, Trendfortschreibungen auf Basis historischer Werte und die Simulation von diversen Szenarien zu klassischen BI-Lösungen.
- Automatisierung & Ganzheitlichkeit - Aber auch die Ganzheitlichkeit von BI-Systemen wird angestrebt. Durchgängig integrierte Systemumgebungen und einheitliche Zahlenwerke sollen eine Automatisierung von Reportings, Planungen und Konsolidierungen ermöglichen. Damit werden der Berichtsprozess und die daraus entstehenden Ergebnisse effizienter, zeitnaher und qualitativ-hochwertiger.
Um dies umzusetzen, sind Funktionalitäten für eine kontinuierliche Prozesssteuerung (in der auch Zugriffsrechte geregelt werden), Workflows mit modernen Rollenkonzepten, durchgängige Dokumentation von Bearbeitungsschritten sowie hochwertige ETL-Tools notwendig. Die klassische Business Intelligence mit integriertem Data Warehouse und DataMarts ist in den Bereichen Controlling und CPM, sowie bei der Unternehmenssteuerung gefragt.
Operatives BI
Die zweite Disziplin ist die operative Business Intelligence, bei der es um die vorausschauende Analyse von Massendaten geht. Schlagworte in diesem Bereich sind Smart Data, IoT (=Internet of Things), Big Data, Industrie 4.0, Predictive Analysis, Data Mining oder auch statistische Analysen. Grundsätzlich ist das Ziel aus grossen zum Teil neuen und heterogenen Datenquellen, also Big Data, hilfreiche Informationen zu generieren. Dafür sind hochleistungsfähige Technologie und das richtige statistische Verfahren notwendig. Im besten Fall, werden somit unvorhersehbare Zusammenhänge identifiziert und noch nicht absehbare Trends (ehe sich diese in der Realität abbilden) abgebildet werden.
Der Fokus in diesem Bereich liegt darauf, Wertschöpfungsketten von Produkten zu optimieren. Dies erstreckt sich von der Entwicklung über die Fertigung, Logistik und Vermarktung bis hin zu damit verbunden Dienstleistungen. Damit wird ein grosser Zeithorizont betrachtet, während gleichzeitig der Fokus auf zum Beispiel einzelnen Produkten oder Zielgruppen liegt.
Operative Business Intelligence wird somit vorrangig für Analysen im grossen Stil eingesetzt. Dabei geht es häufig um Prädiktive Analysen, Social Web oder IoT.
Self-Service BI
Bei der dritten Disziplin handelt es sich um Self-Service BI. Genutzt wird sie häufig von einzelnen Mitarbeitern, die sich selbst dank leicht bedienbarer BI-Benutzeroberflächen mit Informationen versorgen. Typisch für Self-Service BI ist ein direkter Zugriff auf operative Vorsysteme oder das Einlesen relevanter Excel-Sheets. Das BI-Tool sorgt dabei dafür, dass Informationen In-Time und auf die individuellen Wünsche des Nutzers zugeschnitten zusammengestellt werden. Diese Informationen können dann direkt vom Anwender zur Analyse oder zum Reporting genutzt werden.
Ein Nachteil von Self-Service BI-Systemen liegt darin, dass dessen Aufbau nicht dafür geeignet ist, komplexe Auswertungen durchzuführen. Die Self-Service Bi ist somit zum Beispiel nicht in der Lage, unternehmensweite Reporting-Szenarien in rollenbasierten Plattformen durchzuführen.
Im Zentrum dieser Disziplin steht nur der individuelle Bedarf eines einzelnen Nutzers. Dies kann auch bedeuten, dass erhobene Daten und Informationen nicht auf die Gesamtheit des Unternehmens zutreffen.
Welche Business Intelligence-Disziplin ist die Richtige?
Jede dieser Disziplinen hat ihre Berechtigung, womit es keine eindeutig richtige Form gibt. Unabhängig von den Stärken der einzelnen Formen ist jedoch wichtig, dass diese untereinander integrierbar sind. Dieses Zusammenspiel sorgt nicht nur dafür, dass der volle Mehrwert ausgeschöpft werden kann, sondern macht die Programme auch im Hinblick auf Compliance und Administration beherrschbar.
FAQ
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