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Business Intelligence (BI) – Trends und Lösungen

Prognostische Analytik

von - 18.10.2018
MicroStrageg Erweiterte Funktionen für Geoanalytik
Die Welt im Blick: Moderne BI-Lösungen bieten erweiterte Funktionen für Geoanalytik.
(Quelle: MicroStrategy)
Mit dem Stichwort „Prognostische Analytik“ spricht Jagoda einen wichtigen BI-Trend an. Aktuelle Business-Cases für Business Intelligence werden zunehmend von Fragestellungen bestimmt, die wesentlich stärker in Richtung Zukunft reichen. Wie verhalten sich meine Kunden künftig? Wie dynamisch sollte ich daher meine Preise anpassen? Welchen Einfluss hat das auf meine Marge und mein Jahresergebnis?
„Solche Fragen allein mit Bauchgefühl und langjähriger Erfahrung absichern zu wollen, kann für unangenehme Überraschungen sorgen. Um Entwicklungen möglichst zutreffend zu prognostizieren und Risiken deutlich zu reduzieren, setzen Firmen im Rahmen von BI-Projekten vermehrt auf Predictive Analytics“, erklärt Dirk Böckmann von avantum. „Die Erfolgsquoten konkreter Projekte sind hoch, auch dank Künstlicher Intelligenz, da hier schnell Muster in Daten erkannt werden.“
Nathan Jagoda
Nathan Jagoda
Country Manager Deutschland bei Information Builders
www.informationbuilders.de
Foto: Information Builders
„Die reine Geschäftsanalyse als traditionelle BI wird heute um eine  Event-getriebene Prozess-Steuerung und die prognostische Analytik erweitert. Daher sprechen wir heute von Business oder Smart Analytics.“
Mit Hilfe von KI lassen sich laut Böckmann nicht nur stupide Prozesse wie die Zuordnung von Eingangsrechnungen zu den korrespondierenden Kostenstellen intelligent automatisieren, sondern auch mehr Ressourcen für anspruchsvolle Lenkungsaufgaben freischaufeln.
Wichtig dabei ist: Den jeweiligen Mitarbeitern müssen zur richtigen Zeit die richtigen Daten zur Verfügung stehen, damit sie diese Entscheidungen treffen können. Hier kommt Selfservice-BI ins Spiel. Damit können Mitarbeiter aus den Fachabteilungen ohne Hilfe der IT auf die Unternehmens­daten zugreifen, diese analysieren und visualisieren. Da die Fachanwender nicht immer über das passende technische Know-how verfügen, müssen die Selfservice-Oberflächen einfach zu bedienen sein. Sie können damit unterschiedliche Datenquellen nutzen, bündeln und aufbereiten.

Die Datenqualität entscheidet

Grundlegende Voraussetzung für die effiziente Datenanalyse ist ein leistungsfähiges Data Warehouse beziehungsweise eine Infrastruktur, die auch große Datenmengen schnell auswertet. Es ist unerlässlich, Daten aus unterschiedlichsten Quellen zu aggregieren und zu analysieren. Sämtliche Datenquellen wie Maschinen, Prozesse, Social Media, Produkte oder Wetterdaten und Systeme wie ERP, CRM oder BI müssen miteinander integriert werden. Die Daten sollten natürlich alle Kriterien für hohe Qualität erfüllen wie Korrektheit, Konsistenz, Vollständigkeit, Aktualität oder Einheitlichkeit.
Wie wichtig Datenqualität und Datenmanagement sind, zeigt der „BI Trend Monitor 2018“ von BARC, der eine Übersicht der weltweit wichtigsten BI-Trends gibt. Für die Studie wurden rund 2800 Anwender, Berater und Software-Hersteller weltweit befragt. Zum ersten Mal nennen die Teilnehmer Master Data Management und Data Quality Management als aktuell führenden Trend in der BI-Branche mit der größten Relevanz für ihre tägliche Arbeit. Dieses Thema stieg von Platz drei im vergangenen Jahr zum Spitzenreiter auf und liegt nun vor Data Discovery/Data Visualization und Selfservice BI, die in den beiden Jahren zuvor das Feld anführten.
„Trotz des enormen Hypes um Themen wie Data Discovery, Visualisierung und Selfservice-BI, die sehr attraktiv für Fachanwender sind, geht nichts ohne eine solide Datenbasis. Ein mit ausreichenden Ressourcen ausgestattetes, gut organisiertes und kontinuierliches Programm zur Datenintegra­tion und Datenqualität ist unerlässlich für jede datengesteuerte Organisation“, kommentiert Carsten Bange, Gründer von BARC, die Ergebnisse. „Fehlt in einem Unternehmen das Vertrauen in die zugrunde liegenden Daten, stehen die Business-Intelligence-Systeme – und damit letztendlich die Entscheidungsfindung – auf wackeligen Beinen.“
Zu den Trends, die zuletzt an Relevanz gewonnen haben, zählen Data Governance, Realtime Analytics, Collaboration und die Nutzung von externen Daten/Open Data. Beim Thema Cloud-BI zögern laut BARC insbesondere die Firmen in Europa noch. Hauptgrund sind Bedenken hinsichtlich rechtlicher Aspekte, Sicherheit und Datenschutz, oder die Firmen verfügen noch über zu wenig Fachwissen in puncto Implementierung und Betrieb von Cloud-BI-Lösungen.
Business Intelligence und Business Analytics
Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA) werden häufig synonym verwendet, obwohl es Unterschiede bei Fragestellung und Methodik gibt.
BA ist im Grunde eine fortschrittlichere Evolutionsstufe von BI. Business Intelligence wird oft aber auch als Oberbegriff für alle Formen der Datenanalyse verwendet.
Mit Business Intelligence (BI) sind Unternehmen in der Lage, Fragen zur aktuellen wirtschaftlichen Situation zu beantworten, indem sie Unternehmensdaten systematisch sammeln, auswerten und darstellen. Kennzahlen und Auswertungen zum Monats- oder Quartalsende unterstützen in Kombination mit Soll-Ist-Vergleichen das Management dabei, bessere operative oder strategische Entscheidungen zu treffen.
Business Intelligence befasst sich überwiegend mit Geschehnissen in der Vergangenheit und deren Auswirkungen auf die Gegenwart. Es beantwortet Fragen zum Geschehen (was ist wann passiert), zu Menge, Häufigkeit oder Ursachen eines Ereignisses.
Werkzeuge dafür sind Reporting (KPIs, Metriken), automatisiertes Monitoring (Alarm bei Über-/Unterschreiten von Schwellenwerten), Dashboards, Ad-hoc-Anfragen oder Online Analy­tical Processing (OLAP). OLAP beispielsweise arbeitet deduktiv, stellt also Hypothesen auf und fragt gezielt Informationen ab, um die Vorannahme zu bestätigen oder zu verwerfen.
Business Analytics (BA) erweitert BI um den Blick in die Zukunft und setzt vor allem auf statistische Analysen von Unternehmensdaten. BA gibt Antworten auf die Fragen nach Gründen, Auswirkungen, Wechselwirkungen oder Folgen von Ereignissen. Zudem ist es möglich, Szenarien durchzuspielen und Handlungsalternativen aufzuzeigen: Was geschieht, wenn wir an dieser oder jener Stellschraube drehen?
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