Business Intelligence – auf dem Weg?
28 Feb

Business Intelligence – auf dem Weg?

Unternehmen investieren seit Jahren in moderne ERP-Systeme. Sie konzentrieren oft sehr auf Kernthemen wie Finanzen oder Steuerung von Produktion und Logistik. Business Intelligence steht oft am Anfang einer neuen ERP-Implementation noch auf der Agenda. Auf den langen und mühevollen Weg der ERP Einführung wird dieser Punkt dann oft vernachlässigt oder gerät ganz in Vergessenheit.

Business Intelligence – ein entscheidendes Instrument

Digitale Transformationen und ERP-Implementierungen haben sich in der Vergangenheit darauf konzentriert, die Abläufe in Organisationen zu automatisieren. Zur kurz kommen oft dabei eine entsprechende Verbesserung der Informationsanalyse und Entscheidungsfindung. Anders ausgedrückt: Es reicht nicht aus, dass Unternehmenstechnologie effizientere und effektivere Geschäftsprozesse ermöglicht. Ohne bessere Daten und Informationen verpassen Unternehmen eine große Chance, ihre Erträge geplant und signifikant zu steigern.

In dem Maße, in dem die eingesetzte Technologie und das Volumen der von den Unternehmen erfassten Daten zunimmt, steigt auch die Notwendigkeit diese Informationen besser zu nutzen. Daten sind bedeutungslos, wenn sie die betriebliche Transparenz nicht verbessern. Daher ist Business Intelligence ein entscheidendes Instrument, um Unternehmenssysteme und deren Daten besser zu nutzen.

Wie definiert sich Business Intelligence

Business Intelligence (BI) bearbeitet Daten so auf, dass es User und anderen Beteiligten ermöglicht, aus einer großen Menge von Daten und Transaktionen Zusammenhänge und Rückschlüsse zu ziehen Es geht dabei darum Daten auswertet, interpretiert und in einer anschaulichen Weise zu präsentiert. Am wichtigsten ist vielleicht, dass die Daten so interpretiert werden, dass Entscheidungen mit größerer Sicherheit getroffen werden können.
Business-Intelligence-Wekzeuge enthalten oft Dashboards, mit denen die Benutzer Daten auf verschiedene Weise darstellen können. Sie ermöglichen es den Anwendern, Was-wäre-wenn-Analysen auf Basis der Daten im System durchzuführen. Dabei können auch Daten aus mehreren Quellen zusammengezogen und konsolidiert analysiert werden, wie z. B. getrennte ERP- und CRM-Systeme.

Von der Business zur künstlichen Intelligenz

Jenseits von Business Intelligence: Predictive Analytics, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
Oft wird Business Intelligence als etwas gesehen, das eine Art erweitertes Reporting darstellt. Dies ist aber zu kurz gesprungen. Das Berichtswesen konzentriert sich in der Regel auf die Bereitstellung historischer Daten in zusammengefasster Form. BI eine kann auch eine vorausschauende Sicht bieten, die aus den zur Verfügung stehenden Daten abgeleitet wird.

Die BI-Technologie ist so weit fortgeschritten, dass sie prädiktive Analysen zur Vorhersage von Trends und Mustern auf der Grundlage historischer Daten ermöglicht. Beispielsweise können statistische Analysefunktionen innerhalb von BI-Tools Korrelationen zwischen verschiedenen Variablen identifizieren. Dadurch können Unternehmen besser vorhersehen, was in der Zukunft passieren könnte. Dies kann in einer Vielzahl von Situationen genutzt werden, z. B. bei der Vorhersage, was mit dem Umsatz passiert, wenn wir in neue Märkte expandieren oder wie sich Krisen auf die verschiedenen Bereiche eines Unternehmens auswirken werden.

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) sind zwei weitere Ableger von BI. Die Technologie kann Trends und Probleme vorhersehen, bevor sie auftreten. Software kann dabei Anomalien in Echtzeitdaten identifizieren und “lernen”, um Muster auf der Grundlage von Echtzeitdaten vorherzusagen.

Auf dem Weg zur Business Intelligence Infrastruktur

Es gibt einige Aufgaben, die jede Organisation zu erledigen hat, wenn sie Business Intelligence effizient nutzen will.
Der erste Schritt besteht darin, herauszufinden, wo und wie bessere BI dem Unternehmen helfen kann. Zunächst das Naheliegende: Berichte und Dashboards, die man nicht aber haben möchte. Von dort aus ist der Kreativität keine Grenze gesetzt. Wo sind noch Datenquellen, die man anzapfen könnte? Welche Daten geben erst in Kombination mit anderen zusätzliche Informationen preis? Welche Fragen führen zu neuen Antworten?

Bevor die vorangegangene Konzeption umgesetzt werden kann, gilt es die Daten zu bereinigen. Ein gutes BI-Tool ist nur so gut wie die Daten, die es speisen. Wenn die Daten teilweise fehlerhaft sind – und das sind sie wahrscheinlich, wen es sich um ein “normales” Unternehmen handelt -, dann werden die BI- und Predictive-Analytic-Ergebnisse fehlerhaft sein. Man sollte sich also Zeit nehmen, die Daten zu bereinigen, damit Sie sie besser auf potenzielle neue BI-Tools abbildbar sind. Gleichzeitig sollte ein Regelwerk zur Stammdatenpflege einführen, um sicherzustellen, dass die bereinigten Daten im Laufe der Zeit sauber bleiben.

Aber nicht nur die Technik, auch die Mitarbeiter müssen weiterentwickelt werden. Mit den neuen BI-Instrumenten umzugehen, ist keinesfalls eine selbstverständliche Fertigkeit. Den vollen Nutzen der Investition in eine Business Intelligence Infrastruktur wird ein Unternehmen erst dann ziehen können, wenn die Mitarbeiter diese Instrumente verstehen und anwenden können.

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