Was ist Business Intelligence (BI)? – Einfach erklärt

Was erwartet dich in diesem Artikel?

Viele Unternehmen sammeln heute jede Menge Daten – zum Beispiel zu Kunden, Projekten, Umsätzen oder Abläufen. Trotzdem werden diese Daten oft kaum genutzt. Ohne den Einsatz von Business Intelligence (BI) entstehen Entscheidungen dann eher aus Erfahrung oder Bauchgefühl als auf Basis klarer Zahlen und Fakten.

Business Intelligence hilft dabei, vorhandene Daten übersichtlich aufzubereiten, Zusammenhänge zu erkennen und bessere Entscheidungen zu treffen.

In diesem Artikel erfährst du, was Business Intelligence ist, wie sie funktioniert, wofür sie eingesetzt wird und worin der Unterschied zu Data Analytics liegt.

Inhaltsverzeichnis

• Business Intelligence – einfach erklärt
• Die zentralen Bausteine datenbasierter Auswertungen
• Gängige Methoden in Business Intelligence
• Typische Einsatzbereiche mit Mehrwert
• Beispiele aus der Praxis
• Herausforderungen in Business Intelligence
• Business Intelligence vs. Data Analytics – wo liegt der Unterschied?
• Fazit

Business Intelligence – einfach erklärt

Übersetzt bedeutet Business Intelligence  „Geschäftsintelligenz / Geschäftsinformationen“ und kann als „geschäftliche Erkenntnisse“ ausgelegt werden. Damit ist die Auswertung von Unternehmensdaten gemeint, um zum einen den Überblick zu behalten und zum anderen fundierte Entscheidungen besser treffen zu können.

Dazu werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, zusammengeführt und verständlich dargestellt. So entstehen zum Beispiel Berichte, Übersichten oder Dashboards, die zeigen, wie sich ein Unternehmen, Geschäftsbereich oder Projekt entwickelt, wo es gut läuft und wo es hakt.

Mit Business Intelligence können Unternehmen:

• wichtige Kennzahlen im Blick behalten
• Entwicklungen über längere Zeiträume erkennen
• Entscheidungen auf Basis von Zahlen statt Bauchgefühl treffen

Die zentralen Bausteine datenbasierter Auswertungen

Für viele grundlegende Auswertungen reichen die in Fachanwendungen (z. B. ERP-, Projekt- oder CRM-Tools) integrierten BI-Funktionen  bereits aus. Hier lohnt es sich ein bisschen Zeit zu investieren und zu klären, ob meine Fragestellungen darüber abgedeckt werden können.

Sobald jedoch Daten aus mehreren Systemen zusammengeführt oder unternehmensweite Kennzahlen benötigt werden, stoßen tool­eigene Lösungen an ihre Grenzen und eine zentrale Business-Intelligence-Plattform  und die Einhaltung folgender Schritte wird sinnvoll.

1. Daten sammeln

Am Anfang stehen die Daten. Diese kommen aus ganz unterschiedlichen internen Quellen, zum Beispiel aus Excel-Tabellen, Buchhaltungssystemen, Projekttools, Datenbanken oder Cloud-Anwendungen. Zusätzlich können auch externe Datenquellen wie Markt- und Branchendaten, Wettbewerbsinformationen, öffentliche Statistiken oder Wetterdaten eingebunden werden, um Auswertungen zu ergänzen und besser einzuordnen.

Ziel ist es, alle relevanten Informationen an einem Ort zusammenzuführen.

2. Daten bereinigen und vereinheitlichen

Bevor Daten ausgewertet werden können, müssen sie aufbereitet werden. Das bedeutet zum Beispiel:

• doppelte Einträge entfernen
• fehlerhafte oder unvollständige Daten korrigieren
• unterschiedliche Formate vereinheitlichen

Nur saubere und einheitliche Daten liefern verlässliche Ergebnisse. Die Datenbereinigung ist deshalb eine wichtige Grundlage für jede Business-Intelligence-Auswertung.

3. Daten zentral speichern

Die aufbereiteten Daten werden an einem zentralen Ort gespeichert, sodass alle relevanten Informationen gebündelt verfügbar sind. Das kann zum Beispiel eine Datenbank oder eine cloudbasierte Lösung sein.

Wichtig ist vor allem: Die Daten sollen übersichtlich, gut strukturiert und leicht abrufbar sein.

4. Daten auswerten

Im nächsten Schritt werden die Daten analysiert. Dabei geht es vor allem darum:

• Zahlen auszuwerten
• Entwicklungen zu erkennen
• Auffälligkeiten sichtbar zu machen

Die Analyse zeigt zum Beispiel, wie sich Umsätze entwickeln, wo Kosten steigen oder welche Projekte besonders erfolgreich sind.

5. Ergebnisse verständlich darstellen

Damit die Ergebnisse auch wirklich genutzt werden, müssen sie leicht verständlich sein. Genau dafür sorgen Berichte und Dashboards.

In übersichtlichen Grafiken und Kennzahlen sieht man auf einen Blick, wie es um bestimmte Bereiche steht – ohne lange Tabellen oder komplizierte Auswertungen.

Gängige Methoden in Business Intelligence

Business Intelligence beantwortet vor allem mit deskriptiven Analysen die Frage: Was ist passiert?

Dafür werden verschiedene Methoden genutzt:

• Rückblickende Auswertungen zeigen, wie sich Zahlen in der Vergangenheit entwickelt haben.
• Trendbetrachtungen machen sichtbar, ob sich etwas verbessert, verschlechtert oder stabil bleibt.
• Flexible Analysen: Nutzer können gezielt eigenen Fragen nachgehen, z.B.: „Wie haben sich die Kosten in diesem Quartal entwickelt?“
• Kennzahlen-Überwachung (KPIs): Wichtige Kennzahlen zeigen, ob Ziele erreicht werden und wo nachgesteuert werden sollte.

Typische Einsatzbereiche mit Mehrwert

Business Intelligence wird überall dort eingesetzt, wo viele Daten entstehen und der Überblick über Zahlen, Abläufe und Entwicklungen wichtig ist. Ziel ist es, Informationen übersichtlich darzustellen und Veränderungen frühzeitig sichtbar zu machen.

Typische Einsatzbereiche sind unter anderem die Projektsteuerung, die Überwachung von Abläufen und Prozessen, die Logistik und Planung sowie wirtschaftliche Auswertungen in Produktion und Dienstleistung.

Durch regelmäßige Auswertungen behalten Unternehmen ihre wichtigsten Kennzahlen im Blick und können schneller reagieren, wenn sich Rahmenbedingungen, Leistungen oder Ergebnisse verändern.

Beispiele aus der Praxis

Projekte steuern: In Projekten hilft Business Intelligence dabei, Budgets, Termine und Fortschritte im Blick zu behalten. Abweichungen werden früh erkannt, sodass rechtzeitig gegengesteuert werden kann.

Prozesse verbessern: Wenn Zahlen zu Bearbeitungszeiten, Kosten oder Fehlern ausgewertet werden, zeigt sich schnell, wo Abläufe nicht rund laufen. So können Prozesse gezielt optimiert werden.

Logistik und Lieferketten: In der Logistik sorgt BI für Transparenz bei Lagerbeständen, Lieferzeiten und Transportwegen. Engpässe lassen sich frühzeitig erkennen und vermeiden.

Handwerk und kleinere Betriebe: Auch kleinere Unternehmen und Handwerksbetriebe nutzen BI, zum Beispiel für Auftragsplanung, Kostenkontrolle oder Ressourceneinsatz. Die Daten helfen, den Betrieb effizienter zu steuern.

Produktion: In der Fertigung werden Maschinenleistungen, Produktionszahlen und Qualitätskennzahlen ausgewertet, um Ausfälle zu reduzieren und die Planung zu verbessern.

Social Media: Reichweiten, Interaktionen und Kampagnenerfolgen über verschiedene Plattformen hinweg können übersichtlich ausgewertet werden. So wird schnell sichtbar, welche Inhalte gut funktionieren und wo Optimierungspotenzial besteht.

Diese Beispiele zeigen: Business Intelligence hilft vor allem dabei, vorhandene Daten sinnvoll zu nutzen und den Überblick zu behalten.

Herausforderungen in Business Intelligence

So hilfreich Business Intelligence auch ist, sie bringt auch einige typische Herausforderungen mit sich. Eine zentrale Rolle spielt dabei die Datenqualität, denn falsche oder unvollständige Daten führen zwangsläufig zu falschen Ergebnissen.

Hinzu kommt der Einführungsaufwand: Das Zusammenführen unterschiedlicher Datenquellen kann zeitintensiv sein und erfordert eine saubere Struktur. Auch hier deswegen der Hinweis: solltet ihr euch aktuell mit der Auswahl einer neuen Software beschäftigen, achtet darauf, dass diese euch eine umfangreiche, sauber dokumentierte und offene Programmierschnittstelle (API) bietet. Ansonsten habt ihr zwar ein vermeintlich tolles neues Tool, könnt die Daten aber oft nur mit hohem Aufwand respektive hohen Kosten exportieren.

Darüber hinaus ist die Akzeptanz im Arbeitsalltag entscheidend. BI-Lösungen müssen verständlich und leicht nutzbar sein, damit sie von den Mitarbeitenden tatsächlich eingesetzt werden und ihren Mehrwert entfalten können. Ein Dashboard, welches nicht auf den ersten Blick eine übergeordnete Fragestellung beantwortet, wird, meiner Erfahrung nach, wenig bis gar nicht genutzt. Und als reine Arbeitsbeschaffungsmaßnahme macht BI einfach keinen Sinn.

BI vs. Data Analytics – wo liegt der Unterschied?

Einfach gesagt kann Business Intelligence als Teilbereich von Data Analytics verstanden werden. Während Business Intelligence vor allem auf vergangene Daten blickt und Fragen wie „Was ist passiert?“ beantwortet, arbeitet sie hauptsächlich mit Berichten, Dashboards und Kennzahlen.

Data Analytics geht darüber hinaus: Sie analysiert Zusammenhänge tiefer, versucht zukünftige Entwicklungen vorherzusagen und leitet daraus konkrete Handlungsempfehlungen ab.

Fazit

Business Intelligence hilft Unternehmen, ihre Daten sinnvoll zu nutzen. Sie schafft Transparenz, erleichtert Entscheidungen und unterstützt die Steuerung von Projekten und Prozessen.

Wer weiß, was in der Vergangenheit passiert ist und wie sich Zahlen entwickeln, kann bessere Entscheidungen für die Zukunft treffen. Deshalb ist Business Intelligence heute für viele Unternehmen unverzichtbar.

Bildnachweis: Foto von UX Indonesia auf Unsplash