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Was ist Business Intelligence (BI)?

Aktualisiert: 25. Jan.

In der Welt des Geschäfts gibt es einen Schatz an Daten, der täglich von verschiedenen Quellen wie Produktionsanlagen, MES, ERP, LIMS und mehr generiert wird. Um diese Daten optimal zu nutzen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen, benötigen Unternehmen moderne Business-Intelligence-Systeme.

 


In der Welt des Geschäfts gibt es einen Schatz an Daten, der täglich von verschiedenen Quellen wie Produktionsanlagen, MES, ERP und mehr generiert wird. Um diese Daten optimal zu nutzen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen, benötigen Unternehmen moderne Business-Intelligence-Systeme.
Business Intelligence

Business Intelligence (BI) bezieht sich auf die Prozesse und Tools, die genutzt werden, um Geschäftsdaten zu analysieren und in nützliche Erkenntnisse umzuwandeln. Diese Erkenntnisse stehen allen Mitarbeitern im Unternehmen zur Verfügung, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Ein BI-System, auch als Decision Support System (DSS) bekannt, analysiert aktuelle und historische Daten und präsentiert die Ergebnisse in leicht verständlichen Berichten, Dashboards, Grafiken, Diagrammen und Karten, die im gesamten Unternehmen genutzt werden können.

 

BI wird oft als "deskriptive Analyse" bezeichnet, da sie beschreibt, wie ein Unternehmen in der Gegenwart und der Vergangenheit abgeschnitten hat. Sie beantwortet Fragen wie "Was ist passiert?" und "Was muss sich ändern?" – jedoch nicht, warum etwas passiert ist oder was in Zukunft passieren könnte.

 

Vergleich zwischen Business Intelligence und Business Analytics

 

Die Begriffe Business Intelligence und Business Analytics werden oft synonym verwendet, aber es gibt eine gängige Unterscheidung. Business Intelligence konzentriert sich auf die Vergangenheit und die Gegenwart (deskriptive Analyse), während Business Analytics sich auf die folgenden Fragen konzentriert:

 

1. Warum ist etwas passiert? (diagnostische Analyse)

2. Was wird voraussichtlich als nächstes passieren?

3. Welche Maßnahmen sollten ergriffen werden, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen? (präskriptive Analyse)

 

Letztendlich sind sowohl BI als auch Business Analytics von entscheidender Bedeutung, da sie zusammenarbeiten, um Unternehmen umfassende Einblicke in alle vier Arten von Analysen (deskriptive, diagnostische, vorausschauende und präskriptive Analysen) zu bieten, die von Entscheidungsträgern benötigt werden.

 

Unabhängig von der Bezeichnung ist es entscheidend, dass Unternehmen über die richtigen Tools und Technologien verfügen, um Geschäftsfragen zu beantworten, Probleme zu lösen und Ziele zu erreichen. Aus diesem Grund kombinieren einige große Softwareanbieter BI und Business Analytics in einem einzigen System, um alle erforderlichen Analysefunktionen an einem Ort bereitzustellen.

 

Die Vorteile von BI

 

Ein erfolgreiches BI-Programm bietet zahlreiche Vorteile, darunter:

 

1. Unterstützung bei faktenbasierten Entscheidungen.

2. Gewinnung und Sicherung von Wettbewerbsvorteilen.

3. Messung und Verfolgung der Leistung.

4. Ermittlung und Festlegung von Benchmarks.

5. Früherkennung von Problemen zur rechtzeitigen Behebung.

6. Steigerung der Betriebseffizienz.

7. Zugänglichkeit von Daten und Berichten für alle.

8. Verbesserung der Kundenerfahrung.

9. Steigerung von Umsatz und Rentabilität.

 

Tools und Systeme für BI Anwendungen

 

In einem Business-Intelligence-System werden verschiedene Tools eingesetzt, darunter:

 

1. BI-Reporting: Präsentation von Daten und Erkenntnissen in verständlichen Berichten und Dashboards.

2. Abfrage: Einfache Abfragen zur Beantwortung geschäftlicher Fragen.

3. BI-Dashboards: Interaktive Dashboards zur Überwachung von KPIs und Geschäftsmetriken.

4. Datenvisualisierung: Verwendung von Diagrammen, Grafiken und Karten zur leichteren Interpretation von Daten.

5. Datenaufbereitung: Bereinigung und Vorbereitung von Daten für die Analyse.

6. Data Warehouse: Zentrale Datenspeicherung für aggregierte und formatierte Daten.

 

Mit diesen modernen Business-Intelligence-Tools können Unternehmen ihre Daten effektiver nutzen und datenbasierte Entscheidungen treffen, um in einer zunehmend wettbewerbsintensiven Geschäftswelt erfolgreich zu sein.

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