Wie funktioniert Business Intelligence?
Unternehmen können in einem BI-System sehr vielfältige Daten vereinen. Hierzu gehören die Stammdaten – also: Grundinformationen über betrieblich relevante Objekte, wie Produkte, Dienstleistungen, Lieferanten, Kunden oder Personal, die meist in ERP- und CRM-Systemen vorgehalten werden. Nach Bedarf lassen sich aber auch externe Quellen einbeziehen, etwa zur Wettbewerbs- und Marktsituation. Zudem werden heutzutage oftmals Echtzeitdaten aus Gerätesensoren oder Social Media nach der ersten Nutzung konsolidiert und als historische Daten in das BI-System gespielt. Durch die Verknüpfung dieser ganzen Datenbestände haben Unternehmen die Möglichkeit, einen 360°-Blick auf den Kunden und das gesamte Geschäft zu erlangen.
Hierfür werden alle Daten zunächst in einem Datenmodell organisiert, das sozusagen den Bauplan für des Systems bildet. Dem folgt die Datenintegration, bei der die Daten aus den meist inhomogenen Quellen automatisch extrahiert, transformiert und in das System geladen werden. Dieser Vorgang wird in der Fachsprache auch als „Extract, Transform, Load“ – kurz: ETL – bezeichnet. Die bereinigten und vereinheitlichten Daten stehen den Nutzern schließlich auf unterschiedlichen Wegen zur Verfügung. Neben dem vorgefertigten Standard-Reporting sind das vor allem fachspezifische Analyseplattformen, sogenannte Cubes. Im Rahmen von Self-Service BI können die Nutzer hier mit entsprechenden Werkzeugen individuelle Analysen auf den für sie wichtigen Datenausschnitten vornehmen, die Erkenntnisse visualisieren und diese teilen.
Wie können Sie mit Business Intelligence neue Werte schaffen?
Ein BI-System lässt sich auf unterschiedliche Weise umsetzen. Die klassische Form ist ein Data Warehouse (DWH) mit Schichtenstruktur, das „OnPremises“ im lokalen Rechenzentrum des Unternehmens angesiedelt wird. Stetig wachsende Datenmengen sowie eine massive technologische Entwicklung haben jedoch dazu geführt, dass dieses Vorgehen zunehmend der Vergangenheit angehört. Inzwischen kommen vermehrt digitale Plattformen zum Einsatz, die auf Basis von Cloud-Diensten wie Microsoft Azure aufgebaut werden. Sie bieten Unternehmen weit mehr Flexibilität und Skalierbarkeit, als traditionelle Hardware-Lösungen.
Bei einem cloudbasierten Modern Data Warehouse wird der zentrale Datenspeicher meist über einen Data Lake abgebildet. Hier können Massendaten im Rohformat unbegrenzt gespeichert und für explorative Analysen genutzt werden. Gleichzeitig lässt sich ein strukturierter „DWH-Bereich“ zur Bereitstellung der Stammdaten einrichten, wobei hier die Datenaufbereitung nach dem Prinzip „ELT“ erfolgt – sprich: die Daten werden extrahiert und sofort in das System geladen. Eine Aufbereitung erfolgt nur im Bedarfsfall. Mit einem modernen Analyse-Werkzeug wie Power BI lassen sich daraufhin die Potenziale in den Datenbeständen für unterschiedlichste Anwendungssituationen erschließen. Dabei können auch Fremdsystemen wie SAP oder Oracle problemlos integriert werden.
Wollen auch Sie die vielfältigen Potenziale in Ihren Daten mit Business Intelligence erschließen und vollkommen neue Werte für Ihr Geschäft, Ihre Kunden und Ihre Mitarbeiter schaffen? Dann schauen Sie auf der Seite Business Intelligence & Data Analytics vorbei oder informieren Sie sich über unser Data Strategy Assessment.
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