Business Intelligence

Business Intelligence ermöglicht eine vollständige Sicht auf die Daten des Unternehmens.

Man kann:

- Daten aus allen Unternehmensquellen effizient zusammenführen und umfassend analysieren (Data Warehousing).

- erfolgskritische Faktoren durch externe und interne Benchmarks überwachen.

- die wichtigsten Leistungskennzahlen zeitnah an alle relevanten Personenkreise im Unternehmen und im Unternehmensverbund über unterschiedliche Kommunikationskanäle (Internet, Extranet, Intranet und mobil) weitergeben.

- Strategien schnell an veränderte Marktbedingungen anpassen (Planung und Simulation).

- Analyseergebnisse in einer Vielzahl von Formaten grafisch darstellen

- Über einen Single Point of Access alle relevanten Informationen in Echtzeit abrufen (Portalintegration).

1. Begriffsabgrenzung und Synonyme Business Intelligence (BI) ist ein verhältnismässig junger und uneinheitlich verwendeter Begriff und wird im betriebswirtschaftlichen Kontext meist sehr technisch als „die Bereitstellung und Speicherung von Informationen über ein Unternehmen und dessen Umfeld sowie die Analyse der zur Entscheidungsunterstützung dienenden Daten” verstanden. Inhaltlich stimmt diese Sichtweise im Kern mit den meisten, wissenschaftlich geprägten Definitionen der Managementunterstützungssysteme überein, auch wenn sich in der betrieblichen Praxis eher der Begriff Business Intelligence etablieren konnte; ein Begriff, der im Übrigen auf Überlegungen der Gartner Group zurückgeht. Das Wort Intelligence hat hierbei im Übrigen nicht die Bedeutung von Einsicht oder Erkenntnisvermögen. Es soll vielmehr den Austausch von Nachrichten und Informationen im Kontext der Fundierung (untemehmensbezogener) Entscheidungen bezeichnen; eine Sichtweise, wie sie z.B. auch in der Bezeichnung des amerikanischen Geheimdienstes CIA, der Central Intelligence Agency, zum Ausdruck gebracht wird. Auf Basis dieses Teilbegriffes haben sich im Übrigen eine Reihe weitere Begriffe herauskristallisiert, die als vollwertige Synonyme für Business Intelligence verwendet werden. Beispiele hierfür sind etwa Technical Intelligence, Strategic Intelligence oder auch Market Intelligence. Schliesslich bleibt zu erwähnen, dass der Begriff Competitive Intelligence (CI), der ebenfalls häufig als Synonym für Business Intelligence Verwendung findet, differenziert von diesem betrachtet werden muss, da sich Competitive Intelligence eher auf die systematische, andauernde und legale Sammlung von Daten aus dem Umfeld des Unternehmens bezieht, während Business Intelligence neben diesen Informationen auch die Auswertung unternehmensinterner Daten berücksichtigt.
2. Begriffsverständnis Der Begriff Business Intelligence kann unterschiedlich weit aufgefasst werden. Ein enges Verständnis beschränkt sich dabei vor allem auf die Bereitstellung von Methoden und Werkzeugen der Informationstechnik zur Wahrnehmung der oben genannten Aufgabe und somit ausschliesslich auf die Informationstechnik selbst. Ein eher analytisches Verständnis versteht Business Intelligence hingegen als Methode bzw. Vorgehensweise im Rahmen von Managementansätzen wie z.B. dem Wissensmanagement, dem   Customer Relationship Management (CRM) oder der informationstechnologischen Umsetzung der Balanced Scorecard. Verbreitet ist auch ein eher prozessorientiertes Verständnis zu finden, bei dem der Schwerpunkt auf der informationsorientierten Prozessgestaltung zur kontinuierlichen Anpassung der Datenbasis sowie der Methoden und Werkzeuge an die Informationsstrategie des Unternehmens (strategic alignment) ruht. Weit gefasste Erklärungsversuche subsumieren unter Business Intelligence hingegen eine Vielzahl von unterschiedlichen Konzepten und Ansätzen zur Analyse und Auswertung von Geschäftsprozessen und zum Verständnis relevanter Wirkungszusammenhänge.
3. Business Intelligence als integrierter Gesamtansatz Aufgrund einer stetigen Ausweitung der zur Verfügung stehenden Daten (Information Overload) sowie der massiven Veränderung des Marktumfeldes können in vielen Bereichen einzelne, vor allem isolierte Systeme zur Managementunterstützung den immer höheren, internen und externen Anforderungen an Transparenz und Fundierung nur noch unzureichend genügen. Diese grundlegende Problematik erfordert deshalb neue, integrierte Lösungsansätze im Bereich der IT-basierten Managementunterstützung und genau hier kann Business Intelligence einen entscheidenden Mehrwert liefern, in dem BI als „integrierter, unternehmensspezifischer und IT-basierter Gesamtansatz zur betrieblichen Entscheidungsunterstützung verstanden” wird und nicht nur als „die Bereitstellung und Speicherung von Informationen über ein Unternehmen und dessen Umfeld sowie die Analyse der zur Entscheidungsunterstützung dienenden Daten”. Der entscheidende Aspekt ist hier also die Integrativität und der unternehmerische Gesamtansatz, durch den zugleich auch eine Unternehmensdenkweise zum Ausdruck gebracht wird. Die Ausgestaltung dieses Ansatzes findet nun auf Basis eines dreischichtigen Ordnungsrahmens statt, der die Einordnung und Positionierung einzelner Subsysteme umfasst. In der ersten Schicht erfolgt z.B. die Bestimmung und Bereitstellung (data delivery) von quantitativen sowie qualitativen, strukturierten oder unstrukturierten Basisdaten. Diese Bereitstellung kann direkt in einem operativen System (Enterprise Resource Planning-System, auch ERP-System genannt) oder besser als integrierte Sammlung relevanter Daten in einem   Data Warehouse oder in spezialisierten   Data Marts erfolgen. In der zweiten Schicht (discovery of relations, patterns and principles) sollen dann relevante Zusammenhänge, Muster und Musterbrüche sowie Diskontinuitäten gemäss vorbestimmten Hypothesen (oder auch hypothesenfrei) aufgedeckt werden. Dies kann beispielsweise durch multidimensionale Analysen, dem Online Analytical Processing (OLAP), oder mit Hilfe des   Data Mining erfolgen. Die dritte Schicht (knowledge sharing) beschäftigt sich schliesslich mit der Kommunikation der Erkenntnisse und der Integration dieser in das Wissensmanagement der Unternehmung. Die gewonnenen Erkenntnisse sollten verteilt und genutzt werden, um so Massnahmen und Entscheidungen zu stützen sowie das generierte Wissen in Aktionen umzusetzen. Insbesondere durch die letzte Schicht, aber auch durch die in Schicht eins zum Ausdruck gebrachte unternehmerische Einsicht in die Notwendigkeit der Datenbereitstellung wird deutlich, dass es sich bei Business Intelligence somit um mehr als nur die Analyse von Daten handelt, es ist vielmehr ein integrierter Gesamtansatz unternehmerischen Handelns.
4. Analysesysteme des Business Intelligence Die Analysesysteme, die vor allem der Unterstützung der zweiten Schicht (discovery of relations, patterns, and principles) dienen, lassen sich grob in die berichts- und methodenorientierten sowie die konzeptorientierten Systeme unterteilen, die im Folgenden beschrieben werden sollen: Berichts- und methodenorientiert: Im Rahmen dieser Ansätze stehen üblicherweise unterschiedlich komplexe und niveauvolle Auswertungsmöglichkeiten zur Verfügung. Zunächst einmal sind als einfachste Form der Informationsaufbereitung die Standardberichtssysteme zu nennen, die lediglich Informationen in Tabellen- und Diagrammform darstellen. Aufgrund ihrer einfachen Funktionalität verlangen diese Systeme vom Benutzer nur geringe IT-Kenntnisse, fördern so aber auch nur wenig aussagekräftige Resultate zu Tage. Des Weiteren sind komplexere sog. Adhoc-Berichtssysteme im Einsatz, deren bekanntester Vertreter das Online Analytical Processing (OLAP) ist. Mit diesen Systemen lassen sich auch tiefer gehende, mehrdimensionale Fragestellungen, wie z.B. nach dem Umsatz eines bestimmten Produktes in einer bestimmten Region während einer bestimmten Zeit in Folge einer bestimmten Werbekampagne, schnell und intuitiv beantworten. Die anspruchvollste Form der Analyse im Rahmen des analytischen Business Intelligence ist aber die Wissensentdeckung in Datenbanken (Knowledge Discovery in Databases). Diese Art der Auswertung impliziert zugleich einen Prozess, bei dem aus grossen Datenbeständen neues, nicht-triviales und relevantes Wissen generiert wird. Die zentrale Prozessphase nimmt dabei das   Data Mining ein, bei dem die potenziell interessanten Muster aus dem (selektierten und aufbereiteten) Datenbestand extrahiert und beschrieben werden. Dabei sind vor allem Fragestellungen der   Klassifikation, der   Prognose oder der   Segmentierung (Clustering) von Interesse. Aber auch nicht-triviale Beziehungen zwischen Objekten (Assoziationsanalyse) oder nicht-triviale Abfolgen spezifischer Vorgänge (Sequenzanalyse) gilt es mit Hilfe des Data Mining aufzudecken. Konzeptorientiert: Die konzeptorientierten Analysesysteme sind auf einer höheren Ebene angesiedelt als die berichts- und methodenorientierten Systeme, bedienen sich teilweise aber der Methoden dieser Systeme und dienen vor allem der Unterstützung des strategischen Managements. Implementiert werden diese Konzepte dabei oft in Form von strategischen   Kennzahlensystemen, deren bekanntester Vertreter die   Balanced Scorecard (BSC) ist.
5. Einsatzbereiche Der Einsatzbereich für moderne Business Intelligence-Anwendungen ist vielfältig. So können z.B. unternehmensübergreifende Logistikketten optimiert oder die Performance von Internet-Aktivitäten gemessen werden. Aber auch das Risikomanagement kann gezielte Unterstützung durch entsprechende Systeme erfahren (siehe auch   Basel II). Speziell im analytischen Kundenbeziehungsmanagement sind aber derzeit die meisten, teils innovativen Business Intelligence-Lösungen im Einsatz, so z.B. Systeme zur   Fraud Detection, zur Unterstützung des   Churn-Management, zur Optimierung von Kundenbindungen oder zur Nutzung von Cross-Selling- und   Up-Selling-Potenzialen. Des Weiteren bleibt schliesslich festzuhalten, dass auch im Bereich der Produktion erste Business IntelligenceAnwendungen, vor allem bei der Optimierung von Produktionsprozessen, zu finden sind.
6. Fazit Die Verwendung des Begriffes Business Intelligence erfolgt ebenso unterschiedlich wie die Anwendungsbereiche dieses Ansatzes heterogen sind. Somit wird auch deutlich, warum Business Intelligence zuweilen
(1) als Fortsetzung einer Daten- und Informationsverarbeitung verstanden wird, aber auch
(2) als Filter der Informationsflut (Information Overload),
(3) als Managementinformationssystem mit besonders schnellen und flexiblen Auswertungen,
(4) als Frühwarnsystem,
(5) als   Data Warehouse,
(6) als Informations- und Wissensspeicherung oder auch
(7) als Prozess, der Symptomerhebung, Diagnose, Therapie, Prognose und Therapiekontrolle umfasst — je nachdem, welches Verständnis und welche Anwendung von Business Intelligence zugrunde gelegt wird. Hinweis Zu den angrenzenden Wissensgebieten siehe Balanced Scorecard, Business Networking, Controlling-Informationssysteme, Customer Relationship Management (CRM),   Data Warehouse,   Datenbanksysteme,   Electronic Government, ERP-Systeme (Enterprise Resource PlanningSysteme), Management-Informationssysteme (MIS), Wirtschaftsinformatik, Grundlagen, Wissensmanagement,   Workflow-Management.

Literatur: Gluchowski, P.: Business Intelligence, in: HMD -- Praxis der Wirtschaftsinformatik, Heft 222, dpunkt 2001; Kemper, H.-G., Mehenna, W., Unger, K.: Business Intelligence — Gundlagen und praktische Grundlagen, Vieweg, Wiesbaden 2004; Mertens, P.: Business Intelligence — ein Überblick, Arbeitspapier an der Universität Erlangen-Nürnberg, 2/2002, Nürnberg 2002; Hollich, F., Fricke, M.: Business Intelligence, in: Mertens, P. (Hrsg.) Lexikon der Wirtschaftsinformatik,
4. , vollst. neu bearb. und erw. Auflage, Springer Berlin, 2001, S. 83 f.; Kemper, H.-G., Lee, P.-L.: Business Intelligence (BI) — Innovative Ansätze zur Unterstützung der betrieblichen Entscheidungsfindung, in: Kemper, H.-G., Mayer, R. (Hrsg.): Business Intelligence in der Praxis — Erfolgreiche Lösungen für Controlling, Vertrieb und Marketing, Lemmens Verlags- & Mediengesellschaft Bonn, 2002.

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