Den Inhalt Ihrer Daten zu verstehen, sie visualisieren zu können und schließlich zu analysieren, ist leichter gesagt als getan.

Keine Sorge; wenn das, was ich beschrieben habe, Ihnen bekannt vorkommt, sind Sie nicht allein. Eine kürzliche Umfrage von NewVantage ergab, dass zwar 98,6 Prozent der Fortune-1000-Unternehmen dabei sind, eine datengesteuerte Kultur zu schaffen, aber nur 32,4 Prozent sich selbst als vollständig datengesteuert betrachten.

Es ist großartig, Ambitionen zu haben, datengesteuert zu sein. Unternehmen, die Daten innerhalb und außerhalb ihrer Organisationen nutzen, sehen Geschäftseffizienzen, reduzierte Betriebskosten und sind typischerweise schneller bei disruptiven Gelegenheiten.

Allerdings ist es leichter gesagt als getan, datengesteuert zu sein. Von Verbraucherinformationen bis hin zu Daten des Lieferkettenmanagements kann die Menge an geschäftskritischen Daten, die heute verfügbar ist, ziemlich überwältigend sein.

Da immer mehr Unternehmen sich auf die datengesteuerte Zukunft vorbereiten, wird der Einsatz von Business-Intelligence-Software immer häufiger.

Was ist Business Intelligence?

In ihren frühesten Tagen war Business Intelligence, auch bekannt als BI, nicht der digital versierteste Ansatz zur Dateninterpretation.

Es bedeutete oft, lange Blätter mit Metriken und Key Performance Indicators (KPIs) wie Verkaufs- und Abwanderungszahlen auszudrucken. Während diese Ausdrucke für Manager und Führungskräfte hilfreich waren, erfassten sie nicht das vollständige Bild der Leistung einer Organisation.

Da mehr Daten generiert wurden, insbesondere außerhalb der Datenbank einer Organisation, bestand ein drastischer Bedarf an intuitiveren Möglichkeiten, all diese Daten zu sammeln und zu visualisieren. Hier kommt Business Intelligence ins Spiel. 

Business Intelligence ist ein gängiges Tech-Buzzword, ähnlich wie Big Data Analytics, das Internet der Dinge, Data Mining und andere. Während diese Technologien und Prozesse alle auf irgendeine Weise Daten nutzen, gibt es einige bemerkenswerte Unterschiede, auf die wir später eingehen werden.

Unabhängig davon, über welchen Begriff Sie sprechen, gibt es immer einen Zweck, datengesteuerte Erkenntnisse anzuwenden.

Bevor echter Wert aus den Daten extrahiert werden kann, muss jedes Unternehmen im Voraus einen Datenmanagementprozess etablieren.

Datenmanagement

Ähnlich wie bei der Ausrichtung eines Thanksgiving-Dinners gibt es eine ernsthafte Menge an Vorbereitung, die in die Verwaltung großer Mengen und Arten von geschäftskritischen Daten fließt. Tatsächlich verbringen fast 40 Prozent der Datenprofis mehr als 20 Stunden pro Woche damit, Daten zu sichten und vorzubereiten, anstatt sie zu analysieren.

Die Vorbereitung, so mühsam sie auch sein mag, ist ein notwendiger erster Schritt, um die begehrte datengesteuerte Kultur zu schaffen. Dies wird als Datenmanagement bezeichnet.

Es gibt viele Facetten des Datenmanagements. Der erste Schritt besteht darin, eine Menge Daten aus internen Quellen zu sammeln, wie z.B. CRM-Software, ERP-Systeme, Cloud-Computing-Dienste und mehr. Daten aus externen Quellen, wie Marktdaten oder sozialen Netzwerken, können ebenfalls gesammelt werden.

Nachdem all diese Daten gesammelt wurden, findet der wirklich zeitaufwändige Prozess statt. Daten müssen standardisiert und so organisiert werden, dass sie für Business-Intelligence-Tools leichter zu betrachten sind. Alles wird schließlich in einem Data Warehouse oder einem zentralen Ort gespeichert, damit die Daten schnell abgerufen werden können.

Der Datenmanagementprozess sollte als Zyklus betrachtet werden, anstatt als lineare Abfolge von Aufgaben. Nicht alle Daten sind perfekt oder sogar relevant für das Endergebnis eines Unternehmens. Beschädigte und doppelte Daten scheinen immer neue Wege zu finden, um wieder einzuschleichen. Datenmanagement stellt sicher, dass die am besten geeigneten Daten gezogen und analysiert werden.

Business-Intelligence-Tools

Mit all diesen standardisierten Daten an einem Ort ist es an der Zeit, sie durch ein Business-Intelligence-Tool laufen zu lassen.

Es gibt heute eine Vielzahl von Tools, und jedes Tool hat seine eigene einzigartige Art, Daten zu analysieren. Zum Beispiel könnten einige BI-Tools Ad-hoc-Analysen beinhalten, was im Grunde bedeutet, dass der Benutzer seine eigenen Ergebnisse ziehen muss. Andere BI-Tools können Echtzeitanalysen oder Unternehmensberichte nutzen.

Mit den analysierten Daten muss jedes BI-Tool die Ergebnisse für Analysten und Forscher visualisieren. Eine gängige Methode ist die deskriptive oder diagnostische Analyse in Form von Grafiken, Diagrammen und anderen Berichten. Diese Analysen bieten einen allgemeinen Überblick darüber, was zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Vergangenheit passiert ist und warum es passiert ist.

Eine zunehmend beliebte Methode, BI-Daten zu visualisieren, sind Self-Service-Dashboards und Leistungsscorecards. Diese Tools machen die Daten für Manager, Führungskräfte und allgemeine Geschäftsanwender lesbarer.

Erweiterte Analysen in Form von prädiktiven, präskriptiven und Big-Data-Analysen können ebenfalls integriert werden. Diese Analysen sind jedoch extrem komplex und erfordern ein hohes Maß an künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen.

Der Einsatz von erweiterten Analysen ist nicht alltäglich. Sie sind nicht nur teuer zu generieren, sondern es werden oft hochqualifizierte Datenwissenschaftler benötigt, um sie zu verstehen.

Den Geschäftswert finden

Wir analysieren Daten nicht nur zum Spaß. Es muss echter Wert aus den Berichten, Diagrammen, Dashboards und anderen Visualisierungen extrahiert werden, die bereitgestellt werden. Dies ist schließlich der ultimative Zweck von Business Intelligence.

Während KPIs und andere geschäftsrelevante Metriken offensichtlich betrachtet werden, wird der Wert selbst von einem Unternehmen zum anderen unterschiedlich sein.

Zum Beispiel könnte eine Marketingfirma Business Intelligence nutzen, um demografische Merkmale einzugrenzen und die richtigen Zielgruppen mit ihren Kampagnen anzusprechen.

Diejenigen, die im Vertrieb arbeiten, könnten Business Intelligence nutzen, um höherwertige Kunden zu identifizieren und sich auf sie zu konzentrieren – und nein, das bedeutet nicht immer, sich auf die „größeren Fische“ zu konzentrieren.

Auf Führungsebene kann BI-Daten als einzige Quelle der Wahrheit oder SSOT für Ihr Unternehmen fungieren. Wenn alle relevanten Daten in die gleiche Richtung weisen, können diese entscheidenden Geschäftsentscheidungen offiziell als „datengesteuert“ bezeichnet werden.

BI und Big Data

Business Intelligence und Big Data sind einige der häufigsten Tech-Begriffe, über die Sie heute im Internet lesen werden. Während man versucht sein könnte, die beiden Begriffe austauschbar zu verwenden, sind die Unterschiede ziemlich deutlich.

Big Data sind einfach „große“ Mengen und Arten von Daten und die Geschwindigkeit, mit der sich das digitale Universum ausdehnt. Big Data ist alles von E-Mails und Textnachrichten bis hin zu Voicemails und YouTube-Videos. Es ist jede Form von strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Daten.

Etwa 80 Prozent der weltweiten Daten gelten als unstrukturiert, eine Art von Daten, die nicht gut in feste Felder oder relationale Datenbanken passt. Da unstrukturierte Daten für herkömmliche Analyseprogramme schwer verdaulich sind, werden Big-Data-Verarbeitungssoftware und Analysen verwendet, um Wert zu finden.

Andererseits befasst sich Business Intelligence hauptsächlich mit strukturierten Daten. Diese Art von Daten ist hochorganisiert (denken Sie an Daten, die gut in eine Tabelle passen würden), sodass sie schnell für die Analyse abgerufen werden können.

Die beiden Begriffe, obwohl unterschiedlich, überschneiden sich an einigen Punkten. Sowohl Big-Data-Analytics als auch BI-Tools haben die Fähigkeit, deskriptive und diagnostische Berichte zu erstellen. Deskriptiv sagt uns, was passiert ist, und diagnostisch sagt uns, warum es passiert ist.

Wenn wir beginnen, uns in Richtung prädiktiver und präskriptiver Analysen zu bewegen, die KI und maschinelles Lernen beinhalten, ist dies der Punkt, an dem die meisten BI-Tools aufhören.

BI und Big-Data-Analytics werden beide verwendet, um Effizienzen, Kundeninformationen, neue Produktmöglichkeiten und mehr zu finden. Der Maßstab der beiden ist jedoch einfach unterschiedlich.

Wenn ich diesen Unterschied visualisieren könnte, wäre es wie Angeln in einem See im Vergleich zum Angeln im Ozean. Beide streben das gleiche Ergebnis an, aber die während der Reise verwendeten Werkzeuge und der Maßstab der Reise selbst werden unterschiedlich sein.

BI und Data Mining

Data Mining ist ein weiterer Tech-Begriff, auf den Sie stoßen könnten, wenn Sie über Unternehmen und die Art und Weise lesen, wie sie ihre Daten nutzen. Business Intelligence und Data Mining werden oft zusammengeworfen, aber die beiden haben ihre eigenen Unterschiede.

Wir haben festgestellt, dass die Begriffe datengesteuert und Business Intelligence ziemlich Hand in Hand gehen. Von Daten getrieben zu sein bedeutet, dass BI Endbenutzern ermöglicht, die Leistung durch KPIs, Dashboards, Scorecards und mehr zu visualisieren. Data Mining hingegen wird in eine bestimmte KPI oder Metrik eintauchen.

BI-Tools verarbeiten ziemlich große Mengen geschäftsbezogener Daten, während Data Mining im Allgemeinen kleinere Mengen durchsucht. Da Data Mining ein wissenschaftlicher und mathematischer Ansatz zur Dateninterpretation ist, sind BI-Tools für Manager und Führungskräfte ohne algorithmisches Wissen viel zugänglicher.

Data Mining wird als „Wissensentdeckung innerhalb der Datenbank einer Organisation“ definiert. Die Ergebnisse des Data Mining können schnell getestet werden und es könnten auch neue KPIs oder Metriken generiert werden.

Sowohl BI als auch Data Mining helfen Unternehmen, intelligenter und berechneter zu werden. Entscheidungsträger können die Erkenntnisse der beiden nutzen, um Schmerzpunkte anzugehen und neue Geschäftsmöglichkeiten zu finden.

Business-Intelligence-Beispiele

Unternehmen in vielen Branchen nutzen BI-Software, um große Mengen an Daten zu sammeln und zu verarbeiten. Da jede Branche ihre eigenen Maßstäbe für den Erfolg hat, variiert die Art und Weise, wie diese Daten visualisiert und angewendet werden, erheblich. Schauen wir uns einige Branchen an und die Art und Weise, wie Unternehmen Daten in umsetzbare Ergebnisse umwandeln.

Gesundheitswesen

In letzter Zeit hat die Gesundheitsbranche die Nutzung von Daten mit offenen Armen begrüßt. In einer PwC-Umfrage stimmten 95 Prozent der CEOs im Gesundheitswesen zu, dass die Nutzung von mehr Daten neue Wege zur Bewältigung von Branchenschmerzpunkten aufzeigen würde.

Einer der prominentesten Schmerzpunkte im Gesundheitswesen ist die Frage, wie man Berge von internen Daten verwaltet. Von sensiblen Patientendaten bis hin zu Diagnose- und Verfahrensdaten kann die Gesundheitsbranche stark von BI-Dashboards profitieren, die alles an einem Ort konsolidieren.

Durch die effizientere Organisation von Daten könnte Business Intelligence zu besseren Patientenergebnissen, niedrigeren Wiederaufnahmeraten und einer höheren Qualität der Versorgung führen.

Fertigung

Damit die Fertigung erfolgreich ist, muss die Produktion einer Fabrik so hoch wie möglich sein und gleichzeitig effizient – im Wesentlichen das Beste aus beiden Welten. Durch den Einsatz von Business Intelligence können Werkstattmanager BI-Daten nutzen, um eine gut geölte Maschine zu erhalten und Betriebskosten zu senken.

Hier ist ein Mockup-Dashboard, um die Arten von Berichten zu visualisieren, die in der Fertigung häufig erstellt werden.

Das Verfolgen von Echtzeitdaten, wie Bestandsmanagement und Lieferkette, ist in der Fertigung äußerst nützlich. Das regelmäßige Durchführen dieser Analysen kann Einblicke in Kundenpräferenzen, Auftragsabwicklungsraten und Produktionszyklen bieten.

Finanzen

Seit der Finanzkrise 2008 wurden neue Vorschriften und Compliance-Maßnahmen eingeführt, um Risiken zu identifizieren, zu minimieren und zu managen.

BI-Tools wurden und werden weiterhin verwendet, um Kreditportfolios, Kundenkredite und Delinquenzfälle proaktiv zu untersuchen. Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie mit all diesem Finanzjargon nicht vertraut sind. Alles, was Sie wissen müssen, ist, dass Business Intelligence eine nachhaltigere Finanzlandschaft ermöglicht.

Um mit der sich schnell ändernden Gesetzgebung, die für die Finanzbranche geschaffen wurde, konform zu bleiben, beschäftigen viele Unternehmen Software, um ihnen zu helfen, konform zu bleiben. 

Programme wie unser eigenes G2 Track bieten eine einfache Möglichkeit für Unternehmen, Anbieter zu verwalten, Finanzdaten zu konsolidieren und den SAAS-ROI mit unserem Integrations- und Partnerschaftsprogramm zu steigern. G2 Track ermöglicht es Ihnen auch, alle Ihre Softwareverträge und Ausgaben an einem Ort mit unserem Software-Entdeckungstool zu verwalten.

Der Weg vorwärts für Business Intelligence

BI-Software hat sicherlich zu agileren Entscheidungen geführt und Unternehmen geholfen, die datengesteuerten Kulturen zu erreichen, die sie angestrebt haben. Während die Vorteile von Business Intelligence unbestreitbar sind, gibt es noch einige Hindernisse, die BI in naher Zukunft überwinden muss, um seine Relevanz zu bewahren.

Self-Service

Das erste Hindernis besteht darin, effektivere Self-Service-BI-Software zu schaffen. Datenwissenschaft ist notwendig, aber auch schwer für viele Unternehmen zu verstehen.

Self-Service-Tools entlasten IT-Abteilungen, indem sie Managern und Führungskräften ermöglichen, relevante Daten zu verstehen.

Das soll nicht heißen, dass Datenwissenschaftler vollständig umgangen werden müssen. Aber je mehr Geschäftsanwender über ihre Daten informiert sind, desto besser ist das Ergebnis für ihre Unternehmen.

Erweiterte Analysen

Ein weiteres Hindernis, das konventionelle BI-Tools überwinden müssen, ist die Einführung erweiterter Analysen – und dafür können Sie Big Data danken.

Daten außerhalb einer Organisation haben sich als äußerst wertvoll erwiesen, sind aber ohne erweiterte Analysen schwer anzuwenden. Während Berichte einen großartigen Überblick über die vergangene Leistung einer Organisation bieten, liegen die Zukunft in Dingen wie prädiktiven und präskriptiven Analysen.

Sprachsuche und KI

Die Zukunft der BI-Berichterstattung wird sprachsuchfreundlich sein und digitale Entscheidungsunterstützungsassistenten oder DSDA integrieren. ComScore schätzt, dass bis 2020 die Hälfte aller Suchmaschinenanfragen per Sprache durchgeführt werden. Allein in den USA werden im nächsten Jahr 67 Millionen sprachunterstützte Geräte regelmäßig genutzt werden.

Wenn Sie denken, dass KI-Assistenten wie Alexa und Cortana dem B2C-Markt vorbehalten sind, denken Sie noch einmal nach. DSDA wird die Art und Weise verändern, wie Manager und Führungskräfte ihre Berichte und KPI-Aufschlüsselungen von Business-Intelligence-Tools erhalten.

Mit Fortschritten in der Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache und Maschinelles Lernen werden die Ergebnisse von Sprachsuchen nur noch genauer. Der Grund, warum Sprachsuche bevorzugt wird, ist derzeit, dass sie schnell ist und das Tippen und Lesen eliminiert.

Zusammenfassung von Business Intelligence

In einer Welt, die zunehmend von Daten getrieben wird, können es sich nur wenige Unternehmen leisten, in naher Zukunft keine datengesteuerte Kultur zu übernehmen.

Sie können beginnen, diese Kultur zu formen, indem Sie einen Datenmanagementprozess etablieren – der sicherstellt, dass alle gesammelten Daten für Ihr Unternehmen relevant sind. Wenn Sie diese Daten durch Business-Intelligence-Tools laufen lassen, hilft es, vergangene Schmerzpunkte zu visualisieren und kann auf mögliche Lösungen in der Zukunft hinweisen.

Der Weg vorwärts für Business Intelligence ist vielversprechend. Da BI-Tools besser in der Lage sind, mit Big Data umzugehen, werden mehr Geschäftsanwender ein Verständnis für ihre Metriken gewinnen und in der Lage sein, einzigartige Lösungen zu entwickeln, die Gewinne steigern und Kunden zufriedenstellen.

Interessiert an mehr Informationen? Schauen Sie sich diese 30 Business-Intelligence-Statistiken für datengesteuerte Unternehmen an.