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BI-Systeme

Business Intelligence Systeme (BI-Systeme)

Business Intelligence Systeme (BI-Systeme) dienen der systematischen Datenanalyse in elektronischer Form. Durch die Auswertung dieser Daten kann ein Unternehmen Erkenntnisse für die operativen und strategischen Entscheidungen gewinnen. Zum Einsatz kommen hierbei bestimmte analytische Konzepte, welche die Daten des eigenen Unternehmens, also den Umsatz und Gewinn, die Marktposition, die Unternehmensgröße und spezielle Daten wie beispielsweise Stückkosten mit den Daten der Wettbewerber vergleichen. Im Ergebnis werden Geschäftsabläufe optimiert, Kunden- und Partnerbeziehungen verbessert, Kosten gesenkt, Risiken minimiert und der Wertschöpfungsprozess verbessert.

Business Intelligence Systeme: Einsatz im Unternehmen

Im Unternehmen übernehmen BI-Systeme Aufgaben in bestimmten Geschäftsbereichen, wobei nicht jedes Unternehmen jeden dieser Bereiche per digitaler Business Intelligence abdeckt:

  • Automatisierung des Controllings
  • Reporting (Berichtswesen)
  • Planung
  • Forecasting (Prognosen, Schätzungen)
  • Markt- und Kundenanalyse

Daten für ein BI-System können und werden oft aus einem ERP-System kommen, jedoch unterscheiden sich diese beiden Systeme (siehe weiter unten). Die Daten für die Business Intelligence werden in größeren Unternehmen in einem Data Warehouse verarbeitet, voran geht ein sogenannter ETL-Prozess, also

  • E = ERP-Daten übernehmen,
  • T = ERP-Daten transformieren und
  • L = ERP-Daten ins Data Warehouse laden.

Die ERP-Daten sind keinesfalls die einzigen Daten, die für die Business Intelligence benötigt werden, denn BI-Systeme führen globale Marktanalysen abseits des ERP-Prozesses durch. Wenn die Daten aggregiert vorliegen und somit für den BI-Prozess aufbereitet wurden, müssen sie mit dem oben erwähnten analytischen Konzept verarbeitet werden. Dieses analytische Konzept muss seinerseits erarbeitet werden und wird auf bestimmten Annahmen basieren. Diese könnten zum Beispiel lauten, dass das Unternehmen auf einem wachsenden oder schrumpfenden Markt agiert, dass es im Wettbewerb eine starke, mittlere oder schwache Position einnimmt, dass die Diversifizierung des Produktportfolios mehr oder weniger gut vorangeschritten oder erweiterungsbedürftig ist (auch Über-Diversifizierungen gibt es) und auch, dass man sich nach neuen Zulieferern umsehen oder die Preispolitik im Einkauf und Verkauf ändern muss. Um hierzu Grundlagen aus den Daten zu erhalten, werden beispielsweise Umsatz- und Gewinnzahlen einzelner Zeitreihen aggregiert (Tage bis Monate und Jahre) und auch Trendanalysen des Kundenverhaltens eingearbeitet. Der gesamte Prozess der Business Intelligence basiert auf den Schritten des Data-Minings, der Verarbeitung entsprechend der Konzeption und der Generierung eines vorläufigen Ergebnisses. Um das Ergebnis zu verifizieren, müssen nicht nur fortlaufend neue Daten gewonnen, sondern gelegentlich auch die Konzepte angepasst werden.

Funktionen und Bestandteile von BI-Systemen

Ein Business Intelligence System übernimmt Funktionen in drei Phasen:

Phase 1: Datenerfassung (data delivery) mit der Festlegung quantitativer und qualitativer, strukturierter und unstrukturierter Eckdaten

Phase 2: Aggregation und Abgleich der Daten (discovery of relations), Erkennen von Mustern, Vergleich mit vorherigen Hypothesen

Phase 3: Ergebnis-Generierung und Kommunikation im Unternehmen (knowledge sharing), Integration der Erkenntnisse in das Wissensmanagement des Unternehmens

Für diese Funktionen bedient sich ein Business Intelligence System bestimmter Werkzeuge, zu denen neben den Einrichtungen zur Datenerfassung auch das OLTP (operatives System) beziehungsweise das Data-Warehouse gehören. Für die Analyse der Daten haben sich bestimmte Methoden etabliert, neben dem Data-Mining auch das Text- und das Web-Mining, OLAP (Online Analytical Processing) und Case-Based-Reasoning (Fallbasiertes Schließen) gehören. Des Weiteren werden Unternehmen, die Waren in bestimmten Regionen vertreiben, sich der Erkenntnisse aus Geoinformationssystemen bedienen.

Vorteile für Unternehmen durch Business Intelligence Systeme

Unternehmen haben praktisch schon immer mit einer Business Intelligence operiert, anders können sie sich am Markt nicht behaupten. Jedoch wird die Datenlage in einer immer komplexer werdenden Wirtschaftswelt so unübersichtlich, dass das Bauchgefühl von Unternehmern und Managern längst nicht mehr genügt, um Märkte und ihre Tendenzen exakt zu beurteilen. Auch das bloße Erfassen von Umsatz- und Gewinnzahlen genügt nicht, denn ein Unternehmen kann durchaus in einem schrumpfenden Markt oder gegen einen neuen, stärker werdenden Wettbewerber noch eine Weile gutes Geld verdienen, hierbei aber von der Substanz leben. Business Intelligence Systeme hingegen erfassen Einzelentwicklungen exakt und gleichen sie mit Hypothesen ab, um diese zu bestätigen beziehungsweise zu verifizieren oder auch zu falsifizieren. Ein Beispiel: Ein deutscher Markenanbieter könnte sich einer zunehmenden Billigkonkurrenz aus Fernost ausgesetzt sehen, was im Unternehmen zur Diskussion führt, ob die Ware aus China vielleicht minderwertig und daher keine langfristige Bedrohung sei, man also die eigene Produktions- und Preispolitik nicht ändern müsse. Durch ein BI-System lässt sich nun feststellen, dass die Ware aus China a) doch nicht so minderwertig ist wie bislang angenommen und b) ein Marktsegment im Niedrigpreissektor bedient, welches man bislang sträflich vernachlässigt hat.

BI-Systeme versus ERP-Systeme

ERP-Systeme (Enterprice Resource Planning) haben sich aus der Warenwirtschaft entwickelt und fokussieren nach wie vor auf den unmittelbaren Produktionsprozess, wobei naturgemäß auch Markt- und interne Rechnungsdaten erfasst werden. Auch ERP-Daten werden gern in einem Data Warehouse verarbeitet. Ein ERP-System ist aber vorrangig nach innen auf den unternehmensinternen Produktionsprozess gerichtet, ein BI-System auf das Wechselspiel von Markt und Unternehmensstrategie. Man könnte auch sagen, dass ein BI-System den strategischen Entscheidungen und das ERP-System dem operativen Geschäft dient. Natürlich überlagern sich in der Praxis BI-, ERP- und auch CRM-Prozesse (Letzteres: Customer Relationship Management).

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