Business Intelligence (BI) ermöglicht es allen Verantwortlichen in einem Unternehmen, sich einen Überblick über die Geschäftstätigkeiten zu verschaffen, um sie bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Mithilfe von Business-Intelligence-Tools ist es möglich, Analysen auf historischen, aktuellen oder auch prädiktiven Daten zu erstellen. Durch den Einsatz von Big Data und Data Science kann BI sehr große Datenmengen schnell und komplex verarbeiten. Die Entscheidungen, die sich aus den Datenanalysen ergeben, können sowohl operativer als auch strategischer Natur sein.
Wir werden die vier grundlegenden Phasen der Business Intelligence im Einzelnen erläutern – Welche dies sind und wie sie implementiert werden können, erfährst Du hier!
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Datenquelle
Die Daten eines Unternehmens sind in verschiedenen Informationssystemen verteilt, CRM (Customer Relationship Management), ERP (Enterprise Resource Planning), Datenbanken, Flat Files, etc. Mithilfe von BI ist es möglich, diese Daten zu extrahieren und zu konsolidieren, um sie anhand von Dashboards darzustellen und den Anwendern die Möglichkeit zu geben, detaillierte Analysen durchzuführen. Um die Analysen noch weiter zu vertiefen, können sowohl interne als auch externe Daten wie z. B. soziale Netzwerke oder Gartner konsolidiert werden.
All diese Daten sind zwar verfügbar und zugänglich, aber man muss sie darüber hinaus abrufen, umwandeln, bereinigen, ordnen und nicht zuletzt auch speichern können. Mithilfe eines ETL (seine Funktionsweise wird weiter unten erklärt) lässt sich dies bewerkstelligen. Alle Daten können abgerufen und gespeichert werden. Im Idealfall können durch die Identifizierung der für den geäußerten Bedarf wesentlichen Daten die Kosten gesenkt und die Gesamtleistung verbessert werden.
ETL (Extract Transform Load)
Das Ziel eines ETL ist es, Daten aus verschiedenen Quellen als Eingabe abzurufen und als Ausgabe saubere Daten zu erhalten, die für verschiedene analytische Funktionen genutzt werden können. Dabei wird zwischen drei Schritten unterschieden.
- Extraktion, die Datenquellen eines Unternehmens sind vielfältig, daher ist es für den ETL notwendig, über zahlreiche Konnektoren zu verfügen, um die relevanten Daten abzurufen. Das ETL wird also mit den entsprechenden Quellen verbunden, um die Daten zu extrahieren oder je nach System auf die Übermittlung der Daten zu warten.
- Transformation, dieser Schritt ist von entscheidender Bedeutung, da er es ermöglicht, die eingehenden Daten zu bereinigen, zu sortieren und je nach Bedarf zu organisieren. Bei der Transformation gelten verschiedene Regeln wie Standardisierung, Deduplizierung oder auch Verifizierung.
- Laden, der letzte Schritt des Prozesses, der darin besteht, die extrahierten und dann umgewandelten Daten in das Data Warehouse zu laden.
Der gesamte Prozess läuft in der Regel automatisch ab. ETL berücksichtigt insbesondere die Verwaltung von Ausnahmen.
Dieser Schritt in der Business Intelligence ist von entscheidender Bedeutung. Die richtige Implementierung eines ETL ermöglicht es, qualitative, verwertbare und analysierbare Daten zu erhalten. Dieser Schritt kann direkt in die handelsüblichen Reporting-Tools integriert werden. Allerdings muss man sich vor Augen führen, dass dieses Vorgehen nicht optimal ist. Für robustere und vor allem leistungsfähigere Prozesse ist die Verwendung eines ETL unbedingt zu empfehlen.
Anmerkung: Wenn sehr große Datenmengen mithilfe von Big-Data-Lösungen verarbeitet werden, werden wir anstelle eines ETLs eher ELTs (Extract – Load – Transform) verwenden. In diesem Fall werden alle Daten abgerufen, in der Regel unverarbeitet in einem Data Lake gespeichert und dann je nach Bedarf umgewandelt.
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Data Warehouse (DWH)
Nach dem Abrufen der Daten folgt der nächste Schritt. Dieser besteht in der Speicherung dieser Daten. Dazu werden in der Regel Data Warehouses verwendet. Dabei handelt es sich um eine Reihe von Datenbanken, die einen Teil oder die Gesamtheit der funktionalen Daten eines Unternehmens enthalten. Dank der Verwendung eines ETL sind die Daten bereits gut strukturiert und sauber.
Data Warehouses ermöglichen eine umfangreiche Datenspeicherung, aber nicht nur das. Diese Data Warehouses werden auch zur temporalen Datenerhaltung verwendet. So werden keine Daten gelöscht oder ersetzt, sondern im Laufe der Zeit historisiert. Dies ermöglicht den Aufbau von Analysen mit einer zeitlichen Verfolgung bestimmter Indikatoren. Wir haben gesehen, dass das ETL eine Transformation der Daten vornimmt, bevor sie geladen werden. Es ist auch denkbar, dass die Rohdaten zusätzlich zu den transformierten Daten gespeichert werden. Sie können dann für zukünftige Zwecke verwendet werden.
Im Folgenden liegt der Schwerpunkt auf der Datenanalyse. Hierfür gibt es bewährte Verfahren und Regeln, um eine konsistente und leistungsfähige Datenstruktur im BI-Kontext zu erhalten. Das gängigste Datenmodell ist das Sternschema. In diesem Schema gibt es zwei Arten von Tabellen:
- Fakten-Tabellen enthalten Messungen wie KPIs, Preis, Menge ;
- Dimensionstabellen enthalten Unternehmenskonzepte wie Kunde, Fabrik, Zeit.
Nach der Abfrage, der Umwandlung der Speicherung der Daten im Data Warehouse folgt die Strukturierung, die die Datenanalyse zusätzlich erleichtert. Der letzte Schritt besteht in der Erstellung von Dashboards mithilfe von Reporting-Tools.
Reporting mithilfe von Business Intelligence
Das Ziel dieser Tools ist es, mit den abgerufenen Daten Storytelling zu betreiben. Ein Raster mit Rohdaten ist sehr oft schwer zu analysieren und daher nicht effektiv. Deshalb ist die Verwendung von Diagrammen, je nach Art der Daten und des Ziels, unerlässlich.
Diese Tools lassen sich in der Regel in vier Teile untergliedern:
- Wiederherstellung der im Data Warehouse gespeicherten Daten
- Logische Modellierung der Daten
- Erstellung von Dashboards – Gemeinsame Nutzung und Verbreitung
Die Einsatzmöglichkeiten von Business Intelligence
Viele verschiedene Branchen haben Business Intelligence frühzeitig eingeführt, darunter das Gesundheitswesen, die Informationstechnologie und das Bildungswesen. Sämtliche Unternehmen können von der Nutzung von Daten zur Umgestaltung ihrer Betriebsabläufe profitieren.
Finanzdienstleistungsunternehmen nutzen BI bereits, um einen vollständigen Überblick über alle ihre Filialen zu erhalten, um deren Leistung zu messen und Potenziale zu identifizieren. Durch den Zugang zu einer zentralen Business-Intelligence-Plattform konnten einige dieser Unternehmen alle Daten ihrer Filialen in einem einzigen Dashboard vereinen.
Die Entscheidungsträger in diesen Unternehmen können dadurch Kunden identifizieren, deren Kapitalbedarf sich ändern könnte. Weiterhin ermöglichen sie, die Performance zwischen verschiedenen Regionen zu vergleichen. Daraus ergeben sich mehr Optimierungspotenzial und ein besserer Kundenservice.
Die Zukunft der Business Intelligence
Die Business-Intelligence-Branche entwickelt sich ständig weiter, um den Anforderungen der Unternehmen und der Technologie gerecht zu werden. Es steht auch fest, dass künstliche Intelligenz und Machine Learning weiter an Bedeutung gewinnen werden und dass Unternehmen die Erkenntnisse der KI in ihre BI-Strategie integrieren können. Mit zunehmender Ausrichtung auf Big Data wird auch der Datenaustausch und die Interaktion zunehmen. Die Visualisierung von Daten wird künftig noch entscheidender sein, um in Teams und über Abteilungen hinweg zusammenzuarbeiten.
Business Intelligence bietet die Möglichkeit, Verkäufe praktisch in Echtzeit zu verfolgen, das Kundenverhalten zu erforschen, Umsatzprognosen zu erstellen und noch vieles mehr. Folglich haben verschiedene Branchen wie der Einzelhandel, die Versicherungsbranche und die Ölindustrie BI eingeführt. Jedes Jahr kommen mehr und mehr hinzu. BI-Plattformen passen sich an neue Technologien und die Innovationen ihrer Nutzer an.
In diesem Artikel wurden alle wichtigen Schritte vorgestellt, um einen leistungsfähigen Prozess aufzubauen, der die Grundprinzipien der Business Intelligence beachtet. Von den Datenquellen bis hin zum Teilen und Weiterleiten von Dashboards haben wir die gesamte Bandbreite der Business Intelligence durchlaufen.
Business Intelligence ist ein bereichsübergreifender Bereich, der die Daten mit den Geschäftsbereichen verbindet. Durch den Einsatz zahlreicher Technologien im Zusammenhang mit Data Science, Data Engineering und Data Analysis ist es möglich, allen Geschäftsbereichen eines Unternehmens viele Informationen zur Verfügung zu stellen.
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