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In einer Welt, in der Daten das „neue Öl“ genannt werden, zeigt ein aktueller Fall eindrucksvoll, wie Business Intelligence (BI) Unternehmen helfen kann, in einem hochdynamischen Marktumfeld erfolgreich zu agieren. Im letzten Jahr konnte ein führender Einzelhändler durch den Einsatz von BI-Tools seine Bestandsführung revolutionieren. Indem er Echtzeitdaten aus verschiedenen Filialen und Online-Kanälen zusammenführte, konnte das Unternehmen die Nachfrage exakt vorhersagen und Lagerengpässe vermeiden. Das Ergebnis? Eine 20-prozentige Umsatzsteigerung und eine drastische Reduzierung von Überbeständen.
Solche Beispiele verdeutlichen die Macht von BI. Sie zeigen, wie Unternehmen, die Daten intelligent nutzen, nicht nur effizienter werden, sondern auch schneller auf Marktveränderungen reagieren können. BI-Tools ermöglichen es Unternehmen, komplexe Datenmengen zu durchdringen und daraus handlungsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen. Für Führungskräfte und Entscheider:innen ist dies eine unschätzbare Ressource, um die Richtung des Unternehmens zu bestimmen und nachhaltigen Erfolg zu erzielen. Denn in einer Zeit, in der Flexibilität und Geschwindigkeit über den Geschäftserfolg entscheiden, kann es sich kein Unternehmen leisten, die Potenziale von BI ungenutzt zu lassen.
Was ist Business Intelligence?
Klären wir zunächst die Basics: Business Intelligence (BI) bezieht sich auf Technologien, Anwendungen und Prozesse, die Unternehmen dabei unterstützen, aus ihren gesammelten Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen zum Beispiel, fundierte Entscheidungen zu treffen, ihre Leistung zu analysieren und strategische Maßnahmen zu ergreifen. BI umfasst eine Vielzahl von Tools und Techniken, die Daten sammeln, aufbereiten, analysieren und visualisieren, um den Entscheidungsprozess zu verbessern.
Typische Anwendungsbeispiele für Unternehmen sind:
Segmentierung und -analyse der Kundschaft: Unternehmen nutzen BI, um ihre Kundschaft in verschiedene Segmente aufzuteilen, basierend auf demografischen Daten, Kaufverhalten und Präferenzen. Dadurch sind gezielte Marketingkampagnen und personalisierte Angebote möglich.
Finanzanalyse und Budgetierung: Mit BI kann die Finanzabteilung detaillierte Analysen von Einnahmen, Ausgaben und finanziellen Risiken durchführen. Dashboards (als Teil der Visualisierung) bieten einen Überblick über wichtige Finanzkennzahlen in Echtzeit – so ist eine präzisere Budgetierung und Planung möglich.
Optimierung der Lieferkette: Unternehmen im Logistik- und Fertigungssektor verwenden BI, um ihre Lieferketten effizienter zu gestalten. Durch die Analyse von Daten zu Lagerbeständen, Lieferzeiten und Transportkosten können sie Engpässe vermeiden, Kosten senken und die Lieferzeiten verbessern. Die hierzu benötigten Prognosen sind das Lieblingsproblem von künstlicher Intelligenz, deswegen setzen Unternehmen wie beispielsweise Pacemaker stark auf diese Technologie. Die erhöhte Nachhaltigkeit, die durch ESG-Richtlinien immer stärker von Organisationen gefordert wird, ist gleichermaßen ein Benefit für die Umwelt als auch für Unternehmen.
BI ist somit ein essenzielles Werkzeug, das Unternehmen dabei hilft, aus Daten einen strategischen Vorteil zu ziehen und ihre Geschäftsziele zu erreichen.
Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Business Analytics?
Business Intelligence und Business Analytics (BA) werden oft synonym verwendet. Denn die Gemeinsamkeit besteht darin, dass beide Begriffe sich auf die Nutzung von Daten zur Entscheidungsfindung beziehen. Doch trotz ihrer Gemeinsamkeiten gibt es wesentliche Unterschiede zwischen ihnen, die in der Praxis eine wichtige Rolle spielen.
BI und BA – Zwei Seiten derselben Medaille
Business Intelligence und Business Analytics haben ein gemeinsames Ziel: Sie helfen Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen. Doch während BI sich auf die deskriptive Analyse konzentriert, also auf die Frage, was in der Vergangenheit geschehen ist, geht BA einen Schritt weiter. BA beschäftigt sich mit der prädiktiven und präskriptiven Analyse. Das bedeutet, es geht um die Frage, was in der Zukunft geschehen könnte und wie bestmöglich darauf reagiert werden sollte. Einfach ausgedrückt: BI schaut zurück, BA blickt nach vorne.
Typische Anwendungen im Vergleich
BI ist oft darauf ausgerichtet, operative Entscheidungen zu unterstützen. Unternehmen verwenden dazu BI-Tools, um Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen, Berichte zu erstellen und Performance-Dashboards zu entwickeln. Diese helfen dabei, den aktuellen Zustand des Unternehmens zu verstehen.
BA hingegen geht tiefer in die Datenanalyse und hilft, zukünftige Trends vorherzusagen. So kann BA genutzt werden, um festzustellen, welche Produkte in der nächsten Saison am erfolgreichsten sein könnten. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Strategie im Voraus anzupassen und so einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.
Unterschiedliche Experten, unterschiedliche Aufgaben
Die Unterscheidung zwischen BI- und Data-Analytics-Expert:innen liegt daher in ihren spezifischen Aufgaben und den Fähigkeiten, die sie mitbringen. Beide Rollen sind maßgebend für den Erfolg eines datengetriebenen Unternehmens. Wie sich ihre Schwerpunkte und Arbeitsweisen unterscheiden, schauen wir uns nun genauer an.
BI-Expert:innen erschaffen die Architektur der Dateninfrastruktur
BI-Expert:innen konzentrieren sich darauf, eine robuste Dateninfrastruktur aufzubauen und zu pflegen. Sie sammeln Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen, integrieren diese in zentrale Systeme wie Data Warehouses oder Data Lakes und sorgen für eine konsistente und fehlerfreie Datenbasis. Dazu gehören das Aufsetzen von ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load), um Daten zu bereinigen, zu transformieren und zu laden, sowie die Sicherstellung, dass diese Daten jederzeit zugänglich und aktuell sind.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ihrer Arbeit ist die bereits erwähnte Datenvisualisierung. BI-Expert:innen entwickeln hierbei Dashboards und Berichte/Reportings, die es dem Management einfach ermöglichen, auf einen Blick kritische Informationen zu erfassen. Diese Visualisierungen müssen deswegen besonders verständlich und benutzerfreundlich sein, damit Entscheidungsträger kritische Dinge erkennen und keine wichtigen Informationen verloren gehen. Typische Tools sind SAP Analytics Cloud, Power BI, Tableau oder Qlik. BI-Experten müssen daher über ein tiefes Verständnis von Datenmodellen, Datenbankmanagement und den entsprechenden Softwaretools verfügen.
Data-Analytics-Expert:innen – Analyse der Zukunft
Data-Analytics-Expert:innen hingegen gehen über das reine Reporting hinaus und tauchen tiefer in die Datenanalyse ein. Ihre Aufgabe besteht darin, komplexe Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, die nur für das geschulte Auge sichtbar sind. Weiterhin entwickeln sie statistische Modelle und Algorithmen, um Prognosen zu treffen und Handlungsempfehlungen zu generieren. Hier kommen fortgeschrittene Techniken wie maschinelles Lernen, neuronale Netze und prädiktive Modellierung zum Einsatz.
Diese Fachkräfte arbeiten oft mit Programmiersprachen wie Python oder R und setzen Analysewerkzeuge wie TensorFlow oder Scikit-learn ein. Ihr tiefes Verständnis von Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Datenwissenschaft ist zentral, um zuverlässige und nützliche Modelle zu entwickeln. Darüber hinaus müssen sie imstande sein, ihre Erkenntnisse klar und prägnant zu kommunizieren, damit sie von Entscheidungsträgern und anderen Stakeholdern verstanden und umgesetzt werden können.
Die Fülle an Fähigkeiten und Expertise
BI-Experten benötigen ein breites technisches Wissen in Bereichen wie Datenbankmanagement, ETL-Prozesse, Datenvisualisierung und Business Intelligence Tools. Damit können sie komplexe Datenlandschaften navigieren und technische Lösungen zu entwickeln, die auf die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens zugeschnitten sind.
Wie es die Profession verrät, bringen Data-Analytics-Profis tiefgehende analytische Fähigkeiten mit. Sie haben profunde Expertise in Statistik, maschinellem Lernen und Datenmodellierung. Ihre Fähigkeit, aus riesigen Datenmengen sinnvolle Erkenntnisse zu extrahieren und zukunftsorientierte Entscheidungen zu unterstützen, macht sie zu unverzichtbaren Partnern im strategischen Entscheidungsprozess.
Zusammen schaffen diese beiden Expertengruppen eine vollendete Datenstrategie – mit dieser verstehen Organisationen die Gegenwart und können parallel die Zukunft proaktiv gestalten. Ihre Zusammenarbeit bildet ein grundsolides Fundament für nachhaltigen Erfolg in einer datengetriebenen Welt.
Welche Vorteile ergeben sich aus BI und BA?
Benennen wir nun konkret die Vorteile, die Business Intelligence und Business Analytics Unternehmen bieten. Sie sind weit mehr als nur Werkzeuge zur Datenanalyse – sie sind Schlüssel zur Optimierung und nachhaltigen Steigerung der Unternehmensleistung.
1. Bessere Entscheidungsfindung
Einer der größten Vorteile von BI und BA liegt in der verbesserten Entscheidungsfindung. Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen Trends und Muster erkennen, die ansonsten verborgen bleiben würden. BI liefert hier detaillierte Berichte und Dashboards, die den aktuellen Zustand des Unternehmens abbilden. BA geht dann weiter und nutzt diese Daten, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Mit diesen Erkenntnissen treffen Unternehmen fundierte Entscheidungen, um sich stärker im Markt zu positionieren.
2. Effizienzsteigerung
BI und BA ermöglichen es Unternehmen, ihre internen Prozesse zu optimieren. Durch die Analyse von Arbeitsabläufen, Lieferketten und Ressourcenverwendung können ineffiziente Prozesse identifiziert und verbessert werden. Beispielsweise können Unternehmen durch den Einsatz von BI-Tools Lagerbestände besser verwalten und Lieferzeiten verkürzen. BA hilft zusätzlich dabei, potenzielle Engpässe oder Herausforderungen frühzeitig zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen, bevor es zu Problemen kommt.
3. Verständnis der Kundschaft und Personalisierung
Ein weiterer großer Vorteil liegt im besseren Verständnis ihrer Klientel. Unternehmen können mithilfe von BI und BA detaillierte Analysen über das Verhalten und die Präferenzen ihrer Kundschaft durchführen. Dadurch ist eine personalisierte Ansprache möglich und infolge eine verbesserte Customer Experience. Gezielte Marketingmaßnahmen, die auf den Ergebnissen von BI und BA basieren, helfen weiterhin in puncto Umsatzsteigerung und Customer Loyalty.
4. Risikomanagement
BI und BA kommt auch erheblich im Risikomanagement zum Tragen. Die Analyse historischer Daten und die Vorhersage zukünftiger Trends erlaubt es Unternehmen, potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen und dementsprechend Strategien entwickeln, um diesen entgegenzuwirken. Das reicht von der Identifizierung finanzieller Risiken bis hin zur Vorbeugung betrieblicher Störungen.
Fazit
Die Vorteile von Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA) liegen auf der Hand. Sie ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und sich strategisch auf die Zukunft vorzubereiten. Doch diese Technologien entfalten ihre volle Wirkung erst durch die Expertise von BI- und Data-Analytics-Expert:innen.
Sie sammeln und analysieren nicht nur Daten, sondern verwandeln diese in handlungsrelevante Erkenntnisse. Ihre Analysen sind der Kompass, der Unternehmen durch komplexe und dynamische Märkte führt. Und ohne BI- und Data-Analytics-Expertise bleibt das Potenzial von Daten ungenutzt. Die besten Tools und Technologien sind wertlos, wenn sie nicht richtig eingesetzt werden. Diese Expert:innen besitzen das Wissen und die Fähigkeiten, um aus Daten echten Mehrwert zu schaffen. Sie sind es, die Informationen in Treibstoff für Erfolg oder Wettbewerbsvorteile verwandeln. Jedes Unternehmen ist ein Software-Unternehmen heutzutage – nutzen Sie die Expertise und Chancen, die Ihnen Business Intelligence und Business Analytics bieten.
