Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) ist ein Prozess, bei dem Daten mithilfe von Software ausgewertet werden. Dabei werden diese Daten in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt, die als Grundlage für die strategischen und taktischen Geschäftsentscheidungen eines Unternehmens dienen. Es gibt BI-Tools, die auf Daten zugreifen und diese analysieren, um analytische Ergebnisse zu präsentieren. BI-Tools erstellen detaillierte Berichte, Zusammenfassungen, Grafiken, Diagramme usw., die den Anwendern Einblicke in die aktuelle Geschäftslage liefern.

Der Begriff „Business Intelligence“ bezieht sich auch auf verschiedene Tools, die anhand verfügbarer Daten schnelle und leicht verständliche Einblicke in die Leistungsfähigkeit eines Unternehmens liefern.

Was ist Business Analytics?

Business Analytics (BA) ist die systematische Auswertung der Daten eines Unternehmens zur Erstellung statistischer Analysen. Business Analytics dient der datengestützten Entscheidungsfindung.

Viele Unternehmen betrachten ihre Daten als einen Vermögenswert, der ihnen einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen verschafft. Eine gute Geschäftsanalyse hängt in hohem Maße von der Datenqualität und von qualifizierten Analysten ab.

Neue Trends in den Bereichen Business Intelligence und Analytik

Datenqualitätsmanagement

Unter Datenqualitätsmanagement versteht man den Prozess, bei dem Technologie mit den entsprechenden Kompetenzen der Analysten kombiniert wird. Das Datenqualitätsmanagement wandelt Rohdaten in aussagekräftige Daten um und trägt zudem zur Verbesserung der Datenqualität bei. Das bedeutet, dass die Daten wertvoll und korrekt sind.
Daten sind heutzutage ein wesentlicher Bestandteil eines Unternehmens. Ungenaue Daten können sich als schädlich für den Erfolg der Organisation erweisen. Es unterstützt die Pläne, Programme und Richtlinien, die zur Kontrolle und Verbesserung der Datenqualität in einer Organisation erstellt werden.

Künstliche Intelligenz (KI)

Viele Unternehmen setzen mittlerweile auf KI. Dadurch werden menschliche Fehler vermieden. Derzeit ist KI noch nicht ganz zuverlässig, da es noch viele Schwachstellen und Lücken gibt. Dennoch dürfte das Tempo, mit dem sie sich entwickelt hat, sicherlich von Vorteil sein, wenn es darum geht, verschiedene Aufgaben zu automatisieren, die sonst ständigen menschlichen Aufwand erfordern.
KI wird zweifellos eine entscheidende Rolle im Bereich Business Intelligence und Analytik spielen. Das Hauptziel der KI besteht darin, die menschliche Intelligenz dabei zu unterstützen, die Art und Weise zu verändern, wie wir mit Geschäftsdaten und Analysen umgehen.

Analyse des Kundenverhaltens

Die Analyse Ihrer Kunden war schon immer wichtig. Jedes Unternehmen, das bestehen will, muss verstehen, wie die Kunden seine Produkte und Dienstleistungen wahrnehmen.
Heutzutage lässt sich das Kundenverhalten mithilfe von sozialen Medien und anderen digitalen Plattformen nachvollziehen. Es wird in der Tat immer wichtiger, die Denkweise und die Entscheidungsfindung der Kunden zu analysieren.

Automatisierung

Die Automatisierung im Bereich der Analytik schreitet rasch voran. Da Maschinen nicht müde werden und das Fehlerrisiko zudem recht gering ist, dürfte die Automatisierung die Zukunft sein. Maschinen sind zwar oft kostspielig, doch ihre Produktivität gleicht dies aus.

Trends im Bereich Business Intelligence: Wie von Gartner prognostiziert

Intelligentere, verantwortungsbewusstere und skalierbare KI

KI würde intelligenter, verantwortungsbewusster und skalierbarer werden. Diese KI wird über bessere Algorithmen verfügen, was zu einer besseren Auswertung der Daten und einer verkürzten Analysezeit führt. Die Abhängigkeit von KI würde stark zunehmen, und es bestünde ein großer Bedarf, diese Technologie zu skalieren.

Modulare Daten und Analysen

Die Nutzung von Daten wurde durch verschiedene Tools in einzelne Bereiche aufgesplittert. Aufgrund von Kompatibilitätsproblemen lassen sich diese Daten derzeit nicht zusammenführen. In naher Zukunft werden Daten aus verschiedenen Analyse- und KI-Lösungen kombiniert, um eine flexible, benutzerfreundliche und praxisnahe Erfahrung zu ermöglichen.
Die Zusammenführung dieser Daten und Analysen an einem Ort würde die geschäftlichen Möglichkeiten, die Produktivität und die Agilität steigern.

Kleine und umfangreiche Datenmengen

„Small Data“ ermöglicht die Analyse kleiner, unstrukturierter und strukturierter Datenquellen, um Entscheidungen zu verbessern und das Bewusstsein zu schärfen. „Small Data“ nutzt Datenmodelle, die weniger Daten erfordern und dennoch wertvolle Erkenntnisse liefern. Im Gegensatz zu „Big Data“ löst es viele Probleme bei komplexen Fragestellungen mit begrenzten Datenmengen.

Daten und Analytik als zentrale Unternehmensfunktion

Unternehmen beginnen, den wahren Wert und das Potenzial von Daten zu erkennen. Daten und Analysen entwickeln sich zunehmend zu einer Kernfunktion vieler Unternehmen. Wer jedoch die Komplexität von Daten unterschätzt, läuft Gefahr, Chancen zu verpassen. Chief Data Officers sind gefragt, um den Unternehmenswert um das 2,6-Fache zu steigern.

Das Diagramm stellt alle Zusammenhänge dar

Der Einsatz von Graphen ist im Bereich Daten und Analytik nichts Neues. Es ist lediglich so, dass Unternehmen zunehmend erkennen, wie wichtig Graphen sind. Graphen bilden die Grundlage für Daten und Analytik. Sie eröffnen Möglichkeiten zur Optimierung und Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Nutzern, des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz.

Der Aufstieg des „Augmented Consumer“

Für die Datenanalyse sind derzeit fundierte Kenntnisse und Fähigkeiten im Umgang mit Daten erforderlich. Doch dies wird sich in Zukunft ändern. Das herkömmliche System wird durch automatisierte, dialogorientierte Erkenntnisse ersetzt werden, die auf die Bedürfnisse des jeweiligen Nutzers zugeschnitten sind und direkt an dessen Arbeitsort bereitgestellt werden. Dadurch erhält jeder in der Organisation einfachen Zugang zu den Daten.

Trends im Bereich Business Intelligence und Business Analytics für 2021

Software als Dienstleistung

SaaS verzeichnete während der Covid-19-Pandemie ein immenses Wachstum. Für 2021 wird ein weiteres Wachstum erwartet. Immer mehr Unternehmen setzen auf diese Lösung, um mehr Flexibilität zu gewinnen und von jedem Gerät aus auf Daten in der Cloud zugreifen zu können.
SaaS ist zur ersten Wahl für Remote-Teams und Teams an verschiedenen Standorten geworden, die Lösungen zur Optimierung ihrer Geschäftsprozesse benötigen. SaaS unterstützt Unternehmen bei ihrem nachhaltigen Wachstum, was in einer unsicheren Zeit wie dieser von entscheidender Bedeutung ist.

Self-Service-Schnittstelle für Business Intelligence

Mit der zunehmenden Verbreitung von Business Analytics ist der Einsatz von Datenwissenschaftlern zu einem aufwendigen Prozess geworden. Diese Abhängigkeit ist sowohl kostspielig als auch zeitintensiv. Durch den Einsatz einer Self-Service-Business-Schnittstelle (SSBI) ließe sich dies vereinfachen. Für Geschäftsanwender ist es unabhängiger und komfortabler, ohne die Hilfe von Datenwissenschaftlern auf Analysetools zuzugreifen. Daher hat die SSBI für viele Unternehmen höchste Priorität. Für die SSBI wird bis 2026 ein immenses Wachstum erwartet.

Mobile Business Intelligence

Mobile BI ermöglicht den Zugriff auf Business-Intelligence-Daten wie KPIs und Geschäftskennzahlen über mobile Geräte. Obwohl das Konzept der mobilen BI schon lange bekannt ist, sind die entsprechenden Verbesserungen erst in jüngster Zeit zu beobachten. Mobile BI wird zunehmend in Unternehmen integriert, die auf eine bessere Optimierung mithilfe mobiler Geräte hinarbeiten.

Hyperautomation

Robotic Process Automation, maschinelles Lernen und KI bilden den Kern der Hyperautomation. Hyperautomation unterstützt den Einsatz von Technologien in Unternehmen, um die automatisierte Entscheidungsfindung zu fördern. Mit der Weiterentwicklung von KI, maschinellem Lernen und RPA wird die Hyperautomation in Unternehmen enorm zunehmen.

Augmented Analytics

Datenanalyse ist eng mit Business Intelligence verbunden. Dies hat die Erwartung geschürt, dass Augmented Analytics einen größeren Einfluss auf die Business-Intelligence-Plattform haben wird. Augmented Analytics nutzt KI und maschinelles Lernen, um die menschliche Intelligenz zu ergänzen und kontextbezogenes Verständnis zu ermöglichen.
Laut Gartner ist Augmented Analytics einer der wichtigsten Trends im Bereich der Datenanalyse für das Jahr 2026.

Fazit:

Im letzten Jahr haben sich der Arbeitsplatz und die Arbeitsabläufe aufgrund der Pandemie stark verändert. Dies führte zu erheblichen Umwälzungen in der gesamten Branche. Eine Erkenntnis, die die Unternehmen gewonnen haben, ist, dass sie sich ständig weiterentwickeln müssen, um im Wandel der Zeit bestehen zu können.

Die Landschaft der Business Intelligence und Analytik verändert sich rasant, und Unternehmen müssen sich darauf einstellen. Durch den verstärkten Einsatz neuer Technologien und Automatisierung können Unternehmen ihre Business-Intelligence- und Analytik-Methoden verbessern. Dies ist notwendig, denn Daten sind der neue König, und daran führt kein Weg vorbei.