Unternehmen müssen heute riesige Datenmengen aus CRM, ERP oder IoT-Sensoren bewältigen. Erst mit Business Intelligence (BI) werden diese Daten zu echten Entscheidungsgrundlagen. BI unterstützt beim Digitalisieren von Prozessen, macht Muster sichtbar und ermöglicht faktenbasierte Entscheidungen. In diesem Beitrag erfährst du, was Business Intelligence ist, wie es funktioniert und welche Vorteile und Trends für Entscheider relevant sind.
Business Intelligence „kurz erklärt“
Business Intelligence (BI) ist ein Sammelbegriff für Methoden und Softwarelösungen, die Daten in verständliche Informationen umwandeln. Ziel ist es, Führungskräften und Fachabteilungen einen klaren Überblick zu geben. Konkret umfasst BI folgende Schritte:
- Daten sammeln aus Systemen wie ERP, CRM, IoT oder Cloud-Plattformen
- Analysieren und Visualisieren mit Reports, Dashboards und KPIs
- Daten bereinigen, strukturieren und zusammenführen
- Entscheidungen schnell und faktenbasiert treffen
➜ BI ist damit das Werkzeug, um aus Daten echte Geschäftsnutzen zu ziehen.
Definition: Business Intelligence
Business Intelligence, kurz BI, beschreibt Strategien, Technologien und Prozesse, die Daten in nutzbare Informationen umwandeln, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.
Abgrenzung zu Analytics & Data Science
-
BI: Deskriptiv und diagnostisch
➜ Was ist passiert? Warum ist es passiert? -
Analytics: Prädikativ
➜ Was wird passieren? -
Data Science: Präskriptiv und explorative
➜ Welche Maßnahmen führen zum besten Ergebnis?
Kernfunktionen
- Transformation & Modellierung (Data Warehouse, Data Lake)
- Datenintegration (ETL/ELT)
- Reporting & Dashboards
- Ad-hoc-Analysen
- Visualisierung
Ziele
- Transparenz über alle Geschäftsbereiche schaffen
- Entscheidungen beschleunigen & verbessern
- Kosten reduzieren & Effizienz steigern
- Wettbewerbsvorteile sichern
Warum ist BI wichtig?
Gerade im B2B-Umfeld ist Business Intelligence ein entscheidender Faktor:
Datenvielfalt
Informationen aus ERP, CRM, Außendienst, Lieferketten
Transparenzbedarf
Welche Kunden sind profitabel? Wo entstehen Kosten? Welche Projekte laufen aus dem Ruder?
Komplexe Prozesse
Lange Vertriebszyklen, projektbasierte Strukturen, viele Stakeholder
➜ Unternehmen, die BI erfolgreich nutzen, erhalten einen 360-Grad-Blick auf ihr Geschäft und können schneller auf Marktveränderungen reagieren.
Schritt-für-Schritt Anleitung
Eine erfolgreiche Business-Intelligence-Lösung folgt meist einem klaren Prozess. Die einzelnen Schritte bauen aufeinander auf und entscheiden darüber, ob BI echten Mehrwert liefert.
Am Anfang steht die Auswahl der relevanten Daten. Das ist heute deutlich komplexer als noch vor einigen Jahren, da Unternehmen auf unzählige interne und externe Quellen zugreifen können. Neben klassischen Kundendateien, Auftragsbüchern oder Umfragen fließen zunehmend Daten aus modernen ERP- und CRM-Systemen ein.
Besonders anspruchsvoll sind Informationen aus dem Industrial Internet of Things (IIoT): Sensoren liefern hier in Sekundenabständen Messwerte, die wertvolle Einblicke in Prozesse ermöglichen, aber nur, wenn sie richtig verarbeitet werden.
Ein entscheidender Faktor ist die Datenqualität. Unvollständige oder fehlerhafte Informationen führen zu falschen Analysen und letztlich zu schlechten Entscheidungen. Deshalb müssen Daten nicht nur sorgfältig erhoben, sondern auch geprüft und aktuell gehalten werden.
Die gesammelten Daten müssen so gespeichert werden, dass sie jederzeit verfügbar und effizient abrufbar sind. In den letzten Jahren haben sich Speichertechnologien stark weiterentwickelt: Speicherkapazitäten sind günstiger geworden, und Cloud-Lösungen bieten Unternehmen nahezu unbegrenzte Flexibilität.
Je nach Unternehmensstrategie kommen Datenlager, auch Data Warehouses genannt, oder Data Lakes zum Einsatz. Diese sind entweder auf eigenen Servern oder in der Cloud. Wichtig ist, dass die Daten strukturiert und sicher abgelegt werden, damit sie ohne großen Aufwand weiterverarbeitet werden können.
Die eigentliche „Intelligenz“ der Business Intelligence zeigt sich in diesem Schritt. Aus großen, heterogenen Datenmengen werden mithilfe von statistischen Verfahren, Algorithmen, KI und neuronalen Netzen Muster erkannt und Zusammenhänge sichtbar gemacht.
Hier geht es nicht nur darum, rückblickend zu verstehen, was passiert ist, sondern auch darum, warum es passiert ist und welche Entwicklungen wahrscheinlich bevorstehen. Je besser die Verarbeitungsmethoden, desto wertvoller sind die Erkenntnisse für Management und Fachbereiche.
Die Ergebnisse müssen so aufbereitet werden, dass Entscheider sie schnell erfassen und nutzen können. Dashboards, Reports und interaktive Visualisierungen sorgen dafür, dass komplexe Daten einfach verständlich werden.
Ob Balkendiagramm, Heatmap oder KPI-Cockpit: Die Darstellung ist mehr als nur „schönes Design“. Sie ist der letzte und entscheidende Schritt, damit BI nicht im Datenberg stecken bleibt, sondern konkrete Handlungen ermöglicht.
Nutzen & Vorteile
Business Intelligence bietet Unternehmen nicht nur bessere Einblicke in ihre Daten, sondern schafft auch messbare Wettbewerbsvorteile. Die folgenden Punkte zeigen, wo BI den größten Mehrwert liefert:
Vorteil
Beschreibung
Beispiel-KPIs
Schnellere Entscheidungen
Datenbasiert statt Bauchgefühl
Entscheidungsdauer, Time-to-Insight
Früherkennung von Risiken
Trends & Anomalien erkennen
Abweichungen Forecast vs. Ist
Prozessoptimierung
Engpässe sichtbar machen
Durchlaufzeiten, Ressourcenauslastung
Kostenreduktion
Effizienzgewinne durch Automatisierung
Kosten je Auftrag, Produktionskosten
Umsatzsteigerung
Cross- & Upselling-Potenziale
Customer Lifetime Value, Churn-Rate
Wie sich diese Vorteile konkret in der Praxis zeigen, verdeutlicht das folgende Beispiel.
Praxisbeispiel
Ein mittelständischer Maschinenbauer nutzte BI, um Lieferzeiten zu analysieren.
➜ Durch Umplanung der Logistikprozesse konnte die Termintreue um 18 % verbessert werden, was wiederum die Kundenzufriedenheit deutlich erhöhte.
Herausforderungen & Risiken
Business Intelligence ist kein Selbstläufer. Typische Stolpersteine sind:
✖ Silos & Widerstände: Abteilungen teilen ungern ihre Daten
✖ Akzeptanz: Wenn Dashboards zu komplex sind, nutzt sie niemand
✖ Datenschutz & Governance: Wer darf was sehen? DSGVO und Compliance sind kritisch
✖ Kosten & Ressourcen: BI erfordert Investitionen in Lizenzen, Infrastruktur und Know-how
✖ Datenqualität & Integration: „Garbage in, garbage out“ = schlechte Daten = schlechte Ergebnisse
Best Practices
Damit Projekte nicht an diesen Hürden scheitern, haben sich bestimmte Vorgehensweisen bewährt. Die folgenden Best Practices helfen, Business Intelligence erfolgreich einzuführen und nachhaltig zu verankern:
✔ Klein starten: MVP oder Pilotprojekt statt Big Bang
✔ Schulung & Change Management: Akzeptanz sichern
✔ Iteratives Vorgehen: Agil entwickeln, Feedback einholen
✔ Data Governance: Rollen & Verantwortlichkeiten festlegen
✔ Stakeholder einbinden: IT, Controlling, Vertrieb gemeinsam
✔ Klare Use Cases definieren: z. B. Vertriebscontrolling, Kostenanalyse)
✔ Self-Service BI fördern: Fachanwender befähigen, Berichte selbst zu erstellen
Aktuelle Trends
Business Intelligence entwickelt sich rasant weiter. Neue Technologien und steigende Anforderungen sorgen dafür, dass klassische Reports nicht mehr ausreichen. Unternehmen erwarten heute Lösungen, die intelligenter, schneller und benutzerfreundlicher sind. Hier sind die wichtigsten Trends im Überblick:
Augmented Analytics
Künstliche Intelligenz unterstützt Analysten bei der Erkennung von Mustern und Prognosen. Statt stundenlanger manueller Auswertungen liefert die Software automatisch Insights und Handlungsempfehlungen.
Echtzeit-BI
Daten werden nicht mehr nur rückblickend betrachtet, sondern live ausgewertet. Das ermöglicht sofortige Reaktionen, etwa bei Lieferengpässen oder im Kundenservice.
Embedded BI
Business Intelligence wird direkt in Fachanwendungen integriert. Anwender müssen die Software nicht wechseln, sondern erhalten Analysen dort, wo sie arbeiten.
Cloud-BI
Flexibilität und Skalierbarkeit sind zentrale Vorteile. Unternehmen können BI-Lösungen ohne großen Hardwareaufwand einsetzen und weltweit verfügbar machen.
Collaborative BI
Reports und Dashboards werden nicht mehr allein konsumiert, sondern in Teams gemeinsam bearbeitet und kommentiert. So wird BI Teil der täglichen Zusammenarbeit.
Self-Service BI
Statt auf die IT-Abteilung zu warten, können Fachanwender selbst Reports erstellen und Daten auswerten. Das beschleunigt Entscheidungen und entlastet die IT.
Tools & Lösungen
Bei Business Intelligence gibt es keine „One-Size-Fits-All“-Lösung. Unternehmen müssen abwägen zwischen proprietären Tools großer Anbieter und Open-Source-Alternativen. Entscheidend sind Unternehmensgröße, IT-Landschaft, Sicherheitsanforderungen und Budget:
Proprietär
Oracle BI
Stark in komplexen, international ausgerichteten Konzernen mit umfangreichen Datenmengen
IBM Cognos
Bietet umfassendes Reporting und Analysen, oft im Finanz- und Controlling-Bereich eingesetzt
Besonders beliebt bei KMU und Mittelstand, da es sich nahtlos in die Microsoft-Umgebung integriert
Klassische Lösung für Unternehmen mit bestehendem SAP-Ökosystem, besonders stak im Bereich ERP-Integration
Open Source
Weka
Eher im wissenschaftlichen Umfeld und für Data-Mining-Projekte genutzt
Pentaho
Bekannt für flexible ETL-Prozesse und Open-Source-Integration
SQL Power
Schlankes Tool für Datenmodellierung und Reporting
RapidMiner
Stark für Predicitive Analysis und Data Science, häufig genutzt in Forschung.
Tipp: Proprietäre Lösungen punkten oft mit Support, einfacher Integration und skalierbarer Infrastruktur. Open-Source-Tools sind günstiger und flexibler, erfordern jedoch mehr technisches Know-how im Unternehmen.
Häufig gestellte Fragen
Business Intelligence entwickelt sich stetig weiter und wird durch Trends wie KI, Echtzeit-Analysen und Cloud-Lösungen auch in den kommenden Jahren ein zentrales Werkzeug für Unternehmen bleiben.
Unter Business Intelligence versteht man Strategien und Software, mit denen Daten gesammelt, aufbereitet und in verständliche Informationen für Entscheidungen umgewandelt werden.
Ein BI-Manager koordiniert die Datenstrategie eines Unternehmens, verantwortet die Einführung von BI-Tools und sorgt dafür, dass relevante Kennzahlen für Fachbereiche bereitgestellt werden.
BI analysiert vor allem, was passiert ist und warum. Business Analytics geht einen Schritt weiter und beschäftigt sich stärker mit Vorhersagen und Handlungsempfehlungen.