Was ist Business Intelligence?
Von Rohdaten zu Erkenntnissen – wie BI Unternehmen hilft, bessere Entscheidungen zu treffen.
Business Intelligence (BI) bezeichnet Strategien, Technologien und Praktiken zur Sammlung, Integration, Analyse und Präsentation von Geschäftsdaten. Das Ziel: Entscheidungsträger mit den richtigen Informationen zur richtigen Zeit versorgen.
Der BI-Prozess
Datensammlung
Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen: ERP, CRM, Excel, Datenbanken, externe Quellen.
Datenintegration
ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) bereiten die Daten auf und laden sie ins Data Warehouse.
Analyse
OLAP, Data Mining und statistische Methoden decken Muster, Trends und Zusammenhänge auf.
Visualisierung
Dashboards und Reports machen komplexe Daten verständlich und handlungsrelevant.
Entscheidung
Auf Basis der Erkenntnisse werden fundierte Geschäftsentscheidungen getroffen.
Kernkomponenten eines BI-Systems
Data Warehouse
Zentrale Datenhaltung, die Informationen aus verschiedenen Systemen zusammenführt und für Analysen optimiert speichert.
ETL-Tools
Software zur Extraktion, Transformation und Laden von Daten. Macht Daten aus verschiedenen Quellen kompatibel.
OLAP-Engine
Online Analytical Processing ermöglicht multidimensionale Analysen und schnelles Drill-Down durch große Datenmengen.
Reporting & Dashboards
Visualisierungstools wie Qlik Sense, Power BI oder Tableau stellen Ergebnisse benutzerfreundlich dar.
BI vs. Data Analytics vs. Data Science
Oft werden diese Begriffe vermischt. Hier die Unterschiede:
| Fokus | Methoden | Nutzer | |
|---|---|---|---|
| Business Intelligence | Was ist passiert? Was passiert gerade? | Reporting, Dashboards, KPI-Monitoring | Manager, Fachabteilungen |
| Data Analytics | Warum ist es passiert? | Statistische Analyse, Segmentierung | Analysten, Data Engineers |
| Data Science | Was wird passieren? | Machine Learning, Predictive Models | Data Scientists, ML Engineers |
Kurze Geschichte der BI
Erste Decision Support Systems (DSS)
Howard Dresner prägt den Begriff "Business Intelligence"
Data Warehouses und OLAP werden Standard
Self-Service BI: Tools wie Qlik und Tableau
Cloud BI und In-Memory-Technologien
KI-gestützte BI, Augmented Analytics, Embedded BI
BI-Trends 2025
Augmented Analytics
KI unterstützt bei Datenaufbereitung, Analyse und Insights. Natürliche Sprache ersetzt SQL.
Embedded BI
Analysen direkt in Geschäftsanwendungen integriert – dort wo Entscheidungen getroffen werden.
Real-Time BI
Streaming Analytics für Echtzeitentscheidungen. Batch-Verarbeitung weicht kontinuierlichen Datenflüssen.
Data Mesh
Dezentrale Datenarchitektur: Fachbereiche verantworten ihre Datenprodukte selbst.
Häufige Fragen zu Business Intelligence
Jedes Unternehmen, das datenbasierte Entscheidungen treffen möchte, profitiert von BI. Die Komplexität der Lösung sollte zur Unternehmensgröße passen – von einfachen Excel-Dashboards bis zu Enterprise Data Warehouses.
Die Kosten variieren stark: Von kostenlosen Tools wie Metabase bis zu Enterprise-Lösungen im sechsstelligen Bereich. Wichtiger als die Lizenzkosten sind oft die Implementierungs- und Wartungsaufwände.
Ein erstes Dashboard kann in wenigen Wochen stehen. Ein vollständiges Data Warehouse mit sauberer Datenintegration braucht typischerweise 6-12 Monate. Der Schlüssel: Klein anfangen und iterativ ausbauen.
Reporting ist ein Teil von BI. Während Reporting statische Berichte liefert, ermöglicht BI interaktive Exploration, Ad-hoc-Analysen und Self-Service für Endanwender.