Business Intelligence, kurz BI, ist ein von Technologie unterstützter Prozess, mit dem du deine Unternehmensdaten analysieren und visualisieren kannst.
Mithilfe von Daten, auf die deine Business Intelligence Prozesse und Applikationen aufbauen, bist du in der Lage:
- bessere Entscheidungen für dein Team, deine Abteilung oder dein Unternehmen zu treffen
- interne und externe Prozesse zu prüfen und diese zu optimieren
- die unternehmerische Effizienz zu verbessern und den Gewinn zu steigern
- dir einen Wettbewerbsvorteil gegenüber deiner Konkurrenz zu sichern
Kurz gesagt, ist Business Intelligence die logische Zusammenstellung von Daten, mit denen du alle Bereiche verbessern und optimieren kannst, um die Rentabilität in diesen Feldern zu steigern.
Basis von Business Intelligence – deine Daten
Das Positive bei BI-Projekten und deren Einführung ist, dass die Daten dafür bereits zum grössten Teil vorliegen.
Und nachdem es wie immer auch das Haar in der Suppe gibt, ist es eine Herausforderung, diese zu finden, zusammen zu stellen und für deine Zwecke auszuwerten.
Je “sauberer” die Rohdaten aufbereitet sind, um so mehr lässt sich damit anfangen.
Über die Qualität der Daten, wie diese strukturiert erfasst und abgelegt werden und wie eine “Zusammenführung” von Informationen aus unterschiedlichen Quellen in einen gemeinsamen auswertebaren Bereich kommen, möchte ich in diesem Beitrag nicht im Detail eingehen.
Was sind denn “deine Zwecke”?
Damit definierst du die Frage, die du mit den Kernzahlen oder Auswertungen beantworten möchtest, ein Ergebnis suchst oder eine Entscheidung treffen möchtest.
Und Fragen des Zweckes können unterschiedlich ausfallen. Ein:e Team- oder Abteilungsleiter:in hat andere Anforderungen an Kennzahlen, als das Sales-Team und nochmals andere, als die Geschäftsführung.
Kennzahlen können damit strategische, operative oder auch personelle Themen betreffen. Die Kennzahlen werden auch als KPI’s bezeichnet.
Was sind KPI’s?
KPI steht für Key Performance I ndicator und definiert Schlüsselkennzahlen, die sich auf den Erfolg oder die Leistung oder Auslastung beziehen.
Typische Schlüsselkennzahlen sind:
- Marketing
- Markenbekanntheitsgrad
- Anzahl der Follower auf Social Media.
- Kundenumfragen mit positiven Rückmeldungen über das Unternehmen.
- Vertrieb und Sales
- Umsatz von Neu- und Bestandskunden:innen
- Durchschnittlicher Umsatz pro Jahr
- Steigerung des Marktanteils.
70% deiner Daten, bleiben ungenutzt
Obwohl uns eine kaum überschaubare Menge an Daten und Informationen intern wie extern zur Verfügung stehen, empfinden es die meisten Unternehmen als deren grösste Herausforderung, diese Daten nutzbar zu machen.
Die Qualität der Daten ist unterschiedlich gut und auch der Orte, an denen diese abgelegt sind, nicht so einfach zugänglich. Mit einer Excel-Datei können relativ viele Mitarbeitenden etwas anfangen – sie kennen die Applikation selbst und können die Analysen selbst durchführen. Anders sieht es aber bei Informationen aus, die auf Datenbank-Servern in den verschiedensten Tabellen liegen. Hier braucht es Spezialisten – die, die mit den Daten arbeiten können und auch solche, die den Zugriff auf diese Systeme gewähren.
DataOps (Data Operations) schliesst die Lücke zwischen dem Erstellen und Auswerten von Daten. Theoretisch ist eine solche “Task Force”, ein Team hoch spezialisierter Datenprofils sicherlich der Wunsch einer jeden Unternehmung. In der Realität stehen all zu oft nicht genügend Kapazitäten im Unternehmen zur Verfügung, um sich eine solche Elitetruppe zu leisten. Gleichzeitig sind die Mitarbeitenden, die sich fachlich mit diesen Themen beschäftigen könnten, häufig zu stark im täglichen Geschäft eingebunden.
Und das ist äusserst bedauerlich. In zweierlei Hinsicht. Zum einen amortisiert sich ein BI-Projekt nach drei Jahren von selbst, zum anderen steigt die Menge an Daten kontinuierlich an.
Eine hervorragende Lösung sind Business Intelligence Consultants, die ein solches Projekt umsetzen und begleiten. Sie analysieren die Daten, führen diese nachhaltig zusammen und werten sie für dich aus. Schrittweise “übergibt” man dann das Projekt in die Hände der “Superuser” auf Kunden:innen-Seite. “Hilfe zu Selbsthilfe” ist das Konzept und Mitarbeitende sind dann recht schnell in der Lage, selbst die entsprechenden Kennzahlen zu ermitteln, künftige Anforderungen besser zu beschreiben und in Projektteams mitzuarbeiten.
Business Intelligence ist ein Hub für deine Daten
Daten können, wie oben beschrieben, in den verschiedensten Formen und an den unterschiedlichen Orten hinterlegt sein.
In der Zeiterfassung, in der man die rapportierte Arbeitszeit zu einem Projekt zuordnet, in der Buchhaltungssoftware, über die Angebote, Rechnungen etc. organisiert werden oder in allgemeinen Listen, die für Mitarbeitende im Intranet abgelegt sind.
Mit Business Intelligence ermittelst du die Daten der unterschiedlichen Quellen und bringst sie an einem zentralen Punkt zusammen. Dieser Daten-Hub wird dann von Reports oder Dashboards genutzt, um die entsprechenden Kennzahlen zur Verfügung zu stellen.
Es ist ein Pool von wertvollen Zahlen und Werten für die verschiedenen Bereiche im Team oder Unternehmen. Bildlich gesprochen, sind es mehrere Pools mit unterschiedlichen Themengebieten: ein Pool, der für Kinder konzipiert ist, ein Pool mit Strudel und ein Whirlpool. Unterschiedliche Anforderungen, um die Erwartungen der Stakeholder zu befriedigen.
Standard-Reporting und Auswertungen
Die 30% der genutzten Daten wirst du zum Grossteil für Standard-Reports oder Auswertungen verwenden.
Diese Art von Analyse beschäftigt sich vorwiegend mit der Frage: “Was passierte (in der Vergangenheit)?”
Ob Ad-hoc Reports, oder die Zusammenstellung statistischer Daten, du blickst auf eine bestimmte Datenkonstellation in der Vergangenheit zurück.
- Wie hat sich mein Team im vergangenen Jahr entwickelt?
- Konnten wir den geplanten Umsatz erreichen?
- Wie hat sich die Beschäftigtenzahl im Unternehmen geändert?
Technisch gesehen hast du dein Set an (Roh-)Daten, das du für deine Auswertungen meist noch bereinigen musst, z. B. variieren Telefonnummernformate recht stark oder fehlende Daten müssen ergänzt werden.
Anschliessend entwirfst du einen Report und visualisierst die Kennzahlen. Das muss nicht immer ein super teures Reporting-Tool sein. Auch Excel ist sehr stark im Umgang mit Diagrammen und grafischen Elementen, z. B. Donut-Diagramm, Kuchendiagramm, Pivot-Tabellen etc.
Diese aussagekräftigen, bebilderten Dateien können anschliessend in die entsprechenden Stellen verteilt werden.
Business Intelligence ermöglicht vorhersagbare und zukünftige Analysen
Während du im oberen Abschnitt über die Frage: “Was passierte?” nachgedacht hast, kommen wir nun in einen Bereich, der es dir erlaubt, bessere Entscheidungen zu treffen und dir damit einen deutlichen Wettbewerbsvorteil gegenüber deiner Konkurrenz sichern kann.
Wir sprechen vom Bereich der…
Prädiktive Analytik
Bei der prädiktiven Analytik werden historische Daten verwendet, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Prädiktive Analytik bildet eines der Fundamente der Business-Analyse im Bereich des “Data Minings”. So nennt sich der Bereich, der sich mit der Vorhersage zukünftiger Entwicklungen befasst.
Wir beschäftigen uns hier schon mit der Frage: “Warum passierte es?”
Warum liegt unser Team mit der Aufwandschätzung immer 30% unter der tatsächlich rapportierten Zeit? Sind es die unklaren Anforderungen des Kunden oder der Kundin? Sind es Schwachstellen in unseren Prozessen oder im Know-how?
Somit bist du mit dieser Analyse-Methode in einer wesentlich besseren Position, Ursachen, Probleme und mögliche Optimierungsquellen einzugrenzen und die entsprechenden Massnahmen abzuleiten.
Aber vorhersehbare Analyse hört an dieser Stelle noch nicht auf. Bisher war die Zeit, in der wir die Fragen gestellt haben, in der Vergangenheit.
Vorhersehbare Modellierung
Mit Vorhersagemodellen kommen wir nun in einen Bereich der Datenanalyse, die sich mit der Frage beschäftigt: “Was wird passieren?”
Mit diesen Modellen kannst du einen zukünftigen Datenzustand simulieren. Die dem Modell zugrunde liegenden Daten liefern dir, anhand von Anpassungen an den Modelleingaben, ein Ergebnis in einem zukünftigen Zustand oder zu einem zukünftigen Zeitpunkt.
- Wird dein Team wirklich super produktiv, wenn du drei neue Mitarbeitenden anstellst, oder bist du sogar noch erfolgreicher und effizienter, wenn du nur einen Mitarbeitenden anheuerst und den ein oder anderen Prozess anpasst?
- Wie sieht die finanzielle Entwicklung in den nächsten Jahren aus und welche Trends zeichnen sich ab.
- Wie wird sich die Marketingkampagne auf die Veröffentlichung eines neuen Produkts bei Markteintritt auswirken?
All das, ist mit der vorhersehbaren Modellierung realisierbar.
Dennoch – für die Umsetzung ist es aber unabdingbar, dass ein kleines Projektteam das Modell in einem iterativen Prozess entwickelt. Auf Basis von Test-Daten, die analysiert werden, prüft das Projektteam anschliessend die Genauigkeit der Vorhersagen.
Zudem können Machine-Learning Ansätze berücksichtigt werden, um das effektivste Vorhersagemodell zu finden.
Optimierung
Nach all den Fragen, die Business Intelligence beantworten kann und die in der Zukunft liegen, bleibt eine Frage noch offen.
“Was wird passieren” ist schon der Traum vieler Unternehmen – die Optimierung der Daten und der Datenmodelle (auch unter zu Hilfenahme von AI und Machine-Learning) beschäftigt sich mit der Königsdisziplin – “Was ist das Beste, das passieren kann?”
Was du nun über Business Intelligence weisst
Daten sind ein wesentlicher und zentraler Faktor, wenn es darum geht, bessere Entscheidungen treffen zu können.
Das können operative, strategische oder auch personelle Themen sein.
Das Schöne ist, dass diese Daten, wie Erdöl, bereits im Unternehmen schlummert. Du musst es nur noch fördern und ans Licht bringen und weiterverarbeiten.
Im Gegensatz zu fossilen Brennstoffen, deren Verfügbarkeit irgendwann einmal endet, wird die Nachfrage an qualitativen Kennzahlen steigen und auch die Menge der Daten wird sich in den kommenden Jahren vervielfachen.
Business Intelligence macht den nächsten Schritt und erlaubt dir, Auswertungen nicht nur rückwirkend zu betrachten, sondern zukünftige Ergebnisse und Trends zu simulieren.
Und damit bekommst du bessere Antworten, mehr Entscheidungsgrundlagen, einen Wettbewerbsvorteil gegenüber deiner Konkurrenten:innen und platzierst bessere Produkte und kundenorientierte Serviceleistungen.
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