Was ist Business Intelligence? Alle Grundlagen abgedeckt

Business Intelligence (BI) macht aus rohen Daten nützliche Infos, damit Leute fundierte Entscheidungen treffen und das Geschäft voranbringen können. Es bringt Tools, Methoden und Strategien zusammen, damit Unternehmen besser verstehen, was los ist, und besser reagieren können.

Früher waren BI-Berichte meistens statische Berichte, die Analysten für Führungskräfte erstellt haben. Das hat sich geändert. Die BI-Plattformen von heute sind schneller, interaktiver und für einen breiteren Einsatz gedacht. Teams können Live-Dashboards erkunden, wichtige Kennzahlen auf einem Lernpfad verfolgen und Muster erkennen, ohne dass dafür technisches Fachwissen erforderlich ist. Von kleinen Teams, die ihre täglichen Abläufe verbessern, bis hin zu großen Unternehmen, die langfristige Strategien entwickeln – BI ist mittlerweile ein fester Bestandteil der Entscheidungsfindung. Möchtest du in diesem Bereich arbeiten? Start mit unserem Blogbeitrag „Wie werde ich Business Intelligence Analyst?“.

Business Intelligence erklärt

Fangen wir mal ganz einfach an: Was macht BI eigentlich genau? Im Mittelpunkt von Business Intelligence steht ein klares Ziel: Teams dabei zu helfen, Rohdaten in klare Erkenntnisse umzuwandeln, die sie nutzen können. Das läuft normalerweise in drei Schritten ab: Sammeln, Analysieren und Visualisieren. Jede Phase baut auf der vorherigen auf, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Es beginnt mit der Datenerfassung. Fast jeder Bereich eines Unternehmens macht Daten, wie Verkaufszahlen, Klicks auf der Website, Kundendienstanfragen und Updates zur Lieferkette. BI-Systeme holen diese Daten von verschiedenen Plattformen, bereinigen sie und organisieren sie an einem Ort, zum Beispiel in einem Data Warehouse oder einer Cloud-Datenbank. Wenn man Daten so zusammenfasst, ist es einfacher, damit zu arbeiten, und man kann sicher sein, dass alle die gleichen Infos haben.

Dann kommt die Datenanalyse. Sobald die Infos gespeichert und sortiert sind, machen sich die BI-Tools mit Aggregation, Filtern und Mustererkennung an die Arbeit. Ein Einzelhandelsunternehmen könnte zum Beispiel Kauf-Trends checken, um rauszufinden, welche Produkte in der Weihnachtszeit besonders gut laufen oder in welchen Regionen die Verkäufe eher zurückgehen.

Und dann gibt's noch Visualisierung und Berichterstellung. Hier werden Einblicke klar. BI-Tools machen aus den Daten Dashboards, Diagramme oder Grafiken, die man schnell checken kann. Mit diesen Visualisierungen können Entscheidungsträger schnell Trends erkennen, Leistungen vergleichen und bestimmte Fragen genauer anschauen, ohne sich durch endlose Rohdaten wühlen zu müssen.

Wichtige Teile von Business Intelligence

Nachdem du dir den groben Ablauf angesehen hast, schauen wir uns mal genauer an, wie BI wirklich funktioniert. Diese Teile sind die Bausteine, die aus unübersichtlichen Infos nützliche Erkenntnisse machen.

Daten sammeln und umwandeln

Daten kommen nicht immer in ordentlichen, brauchbaren Formaten an. Hier kommen dieETL-Pipelines(Extract, Transform, Load) von„ “ ins Spiel. Sie holen Daten aus verschiedenen Quellen, bereinigen sie und speichern sie in zentralen Systemen. Ohne solide ETL-Pipelines würde selbst die beste Analyse auf wackeligen Beinen stehen.

Analyse- und Visualisierungstools

Sobald die Daten in Form sind, helfen dir Tools wie Power BI und Tableau dabei, sie visuell zu verstehen. Diese Plattformen sind so gemacht, dass du schnell Muster erkennen kannst, auch wenn du kein technischer Experte bist. Wenn du gleich loslegen willst, schau dir „Datenanalyst in Power BI” oder „Grundlagen von Tableau” an.

Praktisch nutzbare Erkenntnisse

Bei BI geht's nicht nur um hübsche Diagramme – es geht um Klarheit. Gute BI zeigt, was wichtig ist und was beachtet werden muss. Diese Klarheit sorgt für schnellere Entscheidungen, gezieltere Maßnahmen und bessere Ergebnisse auf ganzer Linie – von der Preisanpassung bis zur Optimierung des Marketings.

Vorteile von Business Intelligence

Nachdem wir die wichtigsten Teile haben, schauen wir mal, was Unternehmen durch BI wirklich an „ “gewinnen. In allen Abteilungen und Branchen sind die Vorteile echt spürbar.

Bessere Entscheidungen

Mit BI kannst du dich von Vermutungen verabschieden und Entscheidungen auf der Basis von Daten treffen. Mit Live-Dashboards und Echtzeitberichten können Teams schneller reagieren. Egal, ob du einen Umsatzrückgang bemerkst oder einen Trend im Kundenverhalten erkennst – schnelle Einblicke führen zu klügeren Entscheidungen.

Effizienz in der Organisation und Wettbewerbsvorteil

Wenn Teams mit denselben Daten arbeiten, läuft die Zusammenarbeit besser. BI-Plattformen bringen verschiedene Datenquellen zusammen, machen Silos platt und sparen doppelte Arbeit. Durch diese gemeinsame Sichtbarkeit kannst du bei Bedarf schneller reagieren und der Konkurrenz immer einen Schritt voraus sein.

Kunden- und Mitarbeitererfahrung

BI ist nicht nur was für Chefs. Auch die Teams an vorderster Front profitieren davon. Vertriebsmitarbeiter können den Status der Pipeline in Echtzeit verfolgen. Der Kundensupport kann sofort die relevanten Kennzahlen abrufen. Für die Kunden sind die Daten super, um die Interaktionen persönlicher zu gestalten, Probleme schneller zu lösen und den Service insgesamt zu verbessern. Alle sind die Gewinner.

Beispiele für Business Intelligence in der Praxis

Wie sieht das Ganze in der Praxis aus? Hier sind zwei praktische Beispiele, die zeigen, wie BI im Alltag funktioniert.

1. Lieferkettenmanagement

Ein Elektronikunternehmen, das eine globale Lieferkette verwaltet, könnte BI-Dashboards nutzen, um Lieferzeiten und die Leistung der Lieferanten im Auge zu behalten. Wenn die Lieferungen aus einer Region regelmäßig verspätet sind, sagt BI das frühzeitig, sodass die Teams Zeit haben, Bestellungen umzuleiten oder Zeitpläne anzupassen, bevor sich die Verspätungen häufen.

2. Kundengewinnung und Verkauf

Ein SaaS-Unternehmen könnte BI nutzen, um seinen Verkaufstrichter zu checken. Wenn nach der Demo-Phase viele Leads abbrechen, können BI-Berichte diesen Engpass anzeigen. Von da aus kann das Verkaufsteam seine Botschaften oder Prozesse anpassen, um die Konversionsrate zu steigern.

Business Intelligence vs. Geschäftsanalytik

Vielleicht hast du schon mal die Begriffe BI und Business Analytics- n gehört , die oft verwechselt werden, aber sie sind nicht ganz dasselbe. Schauen wir uns das mal genauer an.

Unterschiede zwischen BI und Business Analytics

Business Intelligence schaut zurück. Der Fokus liegt auf beschreibender Analyse, die dir hilft, zu verstehen, was bereits passiert ist. Ein Einzelhändler könnte zum Beispiel die Verkäufe des letzten Quartals anschauen, um die besten Produkte zu finden.

Business Analytics, hingegen blickt nach vorne. Es geht darum, mit Hilfe von Vorhersage- und Regelungsmodellen zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und Maßnahmen zur Optimierung der Geschäftsabläufe zu empfehlen. Der gleiche Händler könnte Analysen nutzen, um die Nachfrage für die nächste Saison vorherzusagen und den Lagerbestand entsprechend anzupassen. 

Letztendlich sind beide super. BI zeigt dir, wo du gerade stehst; Analysen helfen dir, dich auf das vorzubereiten, was als Nächstes kommt.

Business-Intelligence-Tools und -Plattformen

Lass uns mal einen Gang zurückschalten und schauen, welche Tools Firmen wirklich nutzen, um BI zum Laufen zu bringen. Diese Plattformen übernehmen die ganze Arbeit, von der Datenintegration bis zur Visualisierung.

Ein paar große Unternehmen sind hier ganz vorne mit dabei, und jeder hat seine eigenen Stärken, die zu unterschiedlichen Bedürfnissen passen:

• Tableau-: Bekannt für erstklassige Visualisierungen und interaktive Dashboards. Perfekt, um Muster zu entdecken und Ideen zwischen Teams auszutauschen. Tableau-Grundlagen ist ein super Einstieg.
• Power BI-: Das BI-Tool von Microsoft lässt sich super mit Excel, Azure und anderen Microsoft-Tools verbinden, was es ideal für Unternehmen macht, die schon in diesem Ökosystem arbeiten. Probier mal Power BI lernen oder schau dir die Datenanalyst in Power BI Lernpfad an.
• Qlik: Bietet mit seiner assoziativen Engine einen flexiblen Ansatz, mit dem sich nicht offensichtliche Beziehungen in Daten ohne vordefinierte Drill-Down-Pfade leicht aufdecken lassen.
• Looker-: Looker ist Teil von Google Cloud, für Echtzeitanalysen optimiert und unterstützt eingebettete Dashboards und Modellierung – ideal für Cloud-native Teams.

Dashboards und Berichtsfunktionen

Dashboards sind der Bereich, in dem BI-Tools richtig glänzen. Sie zeigen wichtige Kennzahlen übersichtlich in Diagrammen, Heatmaps und mehr an. Statt dich durch Zahlenreihen zu quälen, bekommst du alles auf einen Blick. Mit den Berichtsfunktionen kannst du das noch weiter ausbauen und regelmäßig Updates erstellen oder Ansichten für verschiedene Zielgruppen anpassen. Brauchst du eine Zusammenfassung für die Chefs oder einen tieferen Einblick für dein Team? Die meisten Tools können beides. Echtzeit-Dashboards mit Real-en sorgen dafür, dass Entscheidungen auf den aktuellsten verfügbaren Daten basieren. Neugierig, wie KI dieses Erlebnis verbessert? Schau dir an , wie du Tableau Einstein Copilot oder Power BI Copilot in Microsoft Fabric nutzen kannst, um diese Tools in Aktion zu sehen.

Herausforderungen und bewährte Verfahren bei der Implementierung von BI

Natürlich klappt BI nicht einfach so von selbst. Viele Teams stoßen auf Hindernisse, vor allem wenn sie ganz von vorne anfangen. Hier erfährst du, worauf du achten solltest und wie du dem einen Schritt voraus sein kannst.

Herausforderungen von BI

• Unordentliches Daten kann den Fortschritt bremsen. Wenn deine Quelldaten verstreut oder nicht einheitlich sind, wird es schwierig, zuverlässige Erkenntnisse zu gewinnen.
• Integrationsprobleme treten auf, wenn mehrere Systeme miteinander verbunden werden sollen.
• Hohe Anfangskosten– wie Tools, Infrastruktur und Schulungen – können vor allem für kleine Teams ziemlich hoch sein.
• Geringe Akzeptanz passiert, wenn die Leute nicht wissen, wie (oder warum) sie die Tools nutzen sollen.

Tipps für eine reibungslosere Einführung

• Fang mit klaren Zielen an: Wissen, was du messen oder verbessern willst.
• Mach dein Team fit für die „ “: Geh nicht davon aus, dass die Nutzer alles selbst herausfinden – biete praktische, rollenspezifische Schulungen an.
• Lege die Regeln für den Datenzugriff frühzeitig fest: Lege fest, wer sensible Daten sehen oder bearbeiten darf.
• Vor dem Skalieren testen: Probier BI in einer Abteilung aus, hol Feedback ein und mach dann langsam weiter.

Die Zukunft der Business Intelligence

Also, wie geht's jetzt mit BI weiter? Der große Trend geht zu„ “ Selbstbedienungstools , die mit KI arbeiten . Anstatt auf Analysten zu warten, können Nutzer Fragen in natürlicher Sprache stellen und sofort Diagramme oder Zusammenfassungen bekommen. Funktionen wie Tableau Einstein Copilot und Power BI Copilot sindVorreiter dieser Veränderung.

Außerdem bieten moderne BI-Tools jetzt mehr als nur oberflächliche Berichte. Sie nutzen maschinelles Lernen, um Anomalien zu erkennen, Erkenntnisse zu gewinnen und sogar nächste Schritte auf der Grundlage vergangener Muster zu empfehlen. Das Ergebnis? Schnellere Entscheidungen und mehr Leute im Team können bei der Datenarbeit mitmachen.

Fazit

Business Intelligence ist kein Nischenprodukt mehr, sondern ein wichtiger Teil der Arbeitsweise von Unternehmen. Es hilft Teams, Komplexität zu reduzieren, wichtige Trends zu erkennen und klar zu handeln.

Egal, ob du interne Abläufe optimierst, dein Marketing auf den Punkt bringst oder den Kundenservice verbesserst – BI sorgt für die nötige Transparenz und Geschwindigkeit, um das besser hinzukriegen.

Wenn du bereit bist, herauszufinden, wie BI dein Team oder deine Karriere verbessern kann, fangmit „Wie werde ich Business Intelligence Analyst im Jahr 2024? “ anoder schau dir die „Top 6 Business Intelligence Tools für 2024“ an.

Die Zukunft der Entscheidungsfindung ist datengesteuert – BI macht es einfach, diese Zukunft zu erreichen.