Was bedeutet „Business Intelligence“?
Business Intelligence ist in der direkten Bedeutung eine Methode zur Erfassung von Daten, umfasst jedoch auch sämtliche Managementgrundlagen wie zum Beispiel Customer-Relationship-Management oder Wissensmanagement inklusive Datenpflege und Umfeld Anpassung. Fragt man direkt beim Institut für Business Intelligence nach der Bedeutung von „BI“, so umfasst diese auch die Einbindung von Strategien, Techniken, sowie Prozessen, um aus Daten (Unternehmen; Markt; Wettbewerb) Wissen zu erzeugen, das zur Erstellung von Status, Potentialen und Perspektiven genutzt werden kann.
Wie funktioniert Business Intelligence?
„BI“ basiert auf der Auswertung von unternehmensspezifischen Daten. Diese Daten kommen aus sämtlichen Bereichen des Unternehmens wie zum Beispiel Kundenanalysen, Marktanalysen. Außerdem beinhaltet Business Intelligence die Automatisierung diverser Bereiche, wie zum Beispiel „Controlling“, „Reporting“, Planung und Forcecasting. Diese Daten fallen im Normalfall im ERP-System des Unternehmens an und werden von dort aus ausgelesen und verarbeitet. Die Verarbeitung findet jedoch nicht im ERP sondern in einer externen Datenbasis an. Diese Datenbasis wird DWH (Data-Warehouse) genannt.
Warum wird nicht direkt im ERP ausgewertet?
Es gibt verschiedene Gründe, warum eine Auswertung meist nicht direkt im ERP stattfinden kann. Die Datenstruktur im ERP kann ungeeignet sein; es können mehrere ERP-Systeme existieren; die analytische Auswertung kann das ERP überlasten; die Daten im ERP werden ständig geändert und das Ergebnis wird somit verfälscht oder es fehlt die Möglichkeit, fremde Daten mit einzubeziehen.
Wie ist der Ablauf eines „BI“-Projekts?
Zunächst müssen die Daten aus dem ERP-System ausgelesen und in einer externe Datenbank (DWH) zusammengefasst werden. Dies erfolgt nach dem Standart-Ablauf: Extraktion – Transformation – Laden. Der zweite Schritt beinhaltet dann die eigentliche Auswertung und die Analyse. Dabei können sämtliche Analysemöglichkeiten zum Einsatz kommen. Das reicht von einfachen Analysen von Umsatzzahlen (Aggregationen) bis zu komplizierten statistischen Analysen, wobei das sogenannte Data-Mining zum Einsatz kommt. Sogar Trendanalysen der Kunden können so aufgestellt werden.
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