Business Intelligence (BI) hat im Geschäftsalltag eine zentrale Bedeutung erlangt. Unternehmen jeder Größe und aus allen Branchen haben erkannt, dass Daten nicht nur eine Ressource, sondern ein entscheidender Faktor für den Geschäftserfolg sind. BI Systeme ermöglichen es, aus einer Flut von Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und strategische Vorteile zu erzielen.
Mit über 20 Jahren Erfahrung in mehr als 1000 Softwareauswahlprojekten ist BARC Ihr idealer Partner für hohe Entscheidungssicherheit bei Softwareauswahl und strategischer Umsetzung von BI & Analytics.
Der rasante technologische Fortschritt und der damit einhergehende ständige Wandel in der Welt der Business Intelligence machen es jedoch schwer, den Überblick zu behalten. Um Ihnen die Dynamik und den Umfang dieses essenziellen Geschäftsbereichs umfassend und verständlich näher zu bringen, stützen wir uns auf Erkenntnisse aus BARC Scores, BARC Surveys und BARC Guides, die fundierte Analysen und Bewertungen im Bereich der Business Intelligence & Analytics bieten. Diese Ressourcen sind darauf ausgelegt, die aktuellen Trends, Tools und Strategien in BI & Analytics zu identifizieren und Ihnen bei der Softwareauswahl und der strategischen Einbettung von Business Intelligence höchstmögliche Entscheidungssicherheit zu bieten.
Was ist Business Intelligence?
Business Intelligence beschreibt Technologien, Anwendungen und Methoden, die zur Sammlung, Integration, Analyse und Präsentation von Geschäftsdaten verwendet werden. Ziel ist es, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, eine strategische Marktvision zu ermöglichen und so die Unternehmensleistung zu verbessern. Ob durch Reports, Analysen, oder Dashboards, BI ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.
Diese Daten werden aus internen Systemen sowie externen Quellen gesammelt, dann aufbereitet, analysiert und präsentiert, oft in Form von Berichten, Dashboards, Infografiken, Diagrammen und Karten. Diese Visualisierungen machen komplexe Datenmengen zugänglich und verständlich, sodass Nutzer Trends erkennen, Leistung bewerten und Vorhersagen treffen können.
Die Rolle von Business Intelligence hat sich im Laufe der Zeit entwickelt. Früher lag der Fokus auf der Bereitstellung von Informationen in Form von periodischen Berichten. Heute ist BI dynamischer und interaktiver, ermöglicht Echtzeitanalysen und ad-hoc-Abfragen, um schnelle Antworten auf geschäftliche Fragen zu liefern. Natural Language Processing (NLP) ermöglicht einer breiteren Zielgruppe den einfachen Zugang zu Erkenntnissen aus Daten ohne Kenntnis von Programmier- oder Abfragesprachen, und die Entwicklungen im Bereich künstlicher Intelligenz (KI) versprechen eine Beschleunigung dieses Trends. Weitere technologische Fortschritte in den Bereichen Datenmanagement und Analytics sowie insbesondere der anhaltende Trend zur Bereitstellung von Software in der Cloud treiben die Entwicklung ebenfalls voran.
Begriffsabgrenzung: BI vs. Analytics und Verwandtes
Obwohl Business Intelligence (BI), Analytics und Machine Learning (ML) oft in einem Atemzug genannt werden, ist es wichtig, die Unterschiede und spezifischen Funktionen jedes Bereichs zu verstehen. Diese Begriffsabgrenzung ist entscheidend, um die jeweiligen Technologien und Methoden effektiv in einem Geschäftskontext einsetzen zu können.
- Business Intelligence fokussiert sich primär auf die Sammlung, Integration und visuelle Aufbereitung von Daten. BI Systeme dienen dazu, aktuelle, vergangene und prognostische Ansichten der Geschäftsabläufe bereitzustellen. Sie sind vor allem für die Berichterstattung, die Online Analytical Processing (OLAP), Analytics und Dashboards zuständig. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der Daten und der Ableitung von Erkenntnissen, die für Geschäftsentscheidungen relevant sind.
- Analytics geht einen Schritt weiter und beinhaltet fortschrittlichere statistische Analysen. Analytics nutzt Daten, statistische Algorithmen und maschinelle Lernmethoden, um Muster und Korrelationen in großen Datenmengen zu identifizieren, die für zukünftige Entscheidungen und Prognosen nützlich sein können.
- Machine Learning, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, wird oft in Verbindung mit BI eingesetzt, um automatisierte, datengesteuerte Entscheidungen zu ermöglichen. Es erlaubt Systemen, aus Daten zu lernen und sich ohne explizite Programmierung zu verbessern. Im Kontext von BI kann Machine Learning dabei helfen, Muster in Daten zu identifizieren und präzisere Prognosen zu liefern.
Worin sich diese Bereiche unterscheiden und überschneiden wird in den verschiedenen BARC Scores, die verschiedene Technologiebereiche abdecken, deutlich hervorgehoben. Diese Bewertungen bieten wertvolle Einblicke in die jeweiligen Stärken und Anwendungsbereiche von BI, Analytics und Machine Learning, was Unternehmen dabei unterstützt, die jeweiligen Technologien effektiv für ihre spezifischen Bedürfnisse einzusetzen.
Darum ist Business Intelligence gerade jetzt unverzichtbar
In einer immer stärker vernetzten und datengetriebenen Welt ist die effektive Nutzung von BI & Analytics kein „Nice-to-have“ mehr, sondern unverzichtbar. Die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Daten analysieren und interpretieren, kann den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen. Ob Sie in Controlling, Finance oder Sales tätig sind, BI & Analytics ist Ihr Kompass, der Sie durch die immer komplexer werdende Geschäftslandschaft führt.
Die Vorteile von BI werden in Fallstudien und BARC Guides deutlich. Diese realen Beispiele zeigen, wie Unternehmen BI erfolgreich implementiert haben und bieten wertvolle Einblicke in die praktische Anwendung zur Erreichung von Geschäftszielen.
INWIEWEIT HABEN SIE MIT BI & ANALYTICS DIE FOLGENDEN VORTEILE ERZIELT? (N=1,179)
Aktuelle Herausforderungen bei BI & Analytics
In der modernen Geschäftswelt können die Herausforderungen in BI & Analytics so vielfältig sein wie die Daten, die sie analysieren. Von der Bewältigung des Big-Data-Tsunamis über die Sicherstellung der Datenqualität bis hin zur Einbindung der Self-Service Business Intelligence in das bestehende Data Warehouse, ist es eine ständige Jonglierübung. Vor allem die rasante Entwicklung in der BI & Analytics-Landschaft kann Unternehmen ins Schwitzen bringen.
Datenqualität und Integration
Eines der größten Hindernisse im Bereich Business Intelligence ist die Sicherstellung der Datenqualität. Ungenaue oder veraltete Daten können zu falschen Analysen und schlechten Entscheidungen führen. Ein weiteres Problem ist die Integration unterschiedlicher Datenquellen. Unternehmen sammeln Daten aus einer Vielzahl von Quellen wie CRM-Systemen, Finanzsoftware und externen Datenbanken. Die Herausforderung besteht darin, diese heterogenen Daten zu vereinheitlichen und konsistente, aussagekräftige Informationen daraus zu gewinnen. Beispielsweise können inkonsistente Kundendaten aus verschiedenen Systemen zu verwirrenden oder irreführenden Kundenprofilen führen.
Handhabung großer Datenmengen
Mit dem exponentiellen Wachstum der Datenmenge stehen Unternehmen vor der Herausforderung, diese effektiv zu verwalten und zu analysieren. Große Datenmengen zu verarbeiten und daraus wertvolle Einblicke zu gewinnen, erfordert fortschrittliche BI Software und -Techniken. Beispielsweise müssen Unternehmen, die täglich Millionen von Transaktionen verarbeiten, in der Lage sein, diese Daten schnell zu analysieren, um zeitnahe und relevante Geschäftsentscheidungen treffen zu können. Hier kommen fortschrittliche Analysemethoden wie Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel, die helfen können, Muster und Trends in großen Datenmengen zu identifizieren.
Eine Übersicht und weitere Information zu den Herausforderungen insbesondere bei der Auswahl von BI & Analytics Software finden sie hier.
Wichtige Segmente und Anbieter für Business Intelligence & Analytics Software
Der BI & Analytics-Markt ist reich an Anbietern und Produkten. Je nach Ihren spezifischen Bedürfnissen könnten Sie sich für eine Enterprise BI & Analytics Platform entscheiden, wie z. B. MicroStrategy ONE, IBM Cognos Analytics, SAP Business Objects BI, InformationBuilders ibi oder Pyramid Analytics. Diese bieten Ende-zu-Ende-Unterstützung für eine große Zahl an Anwendungsfällen.
Wenn Sie jedoch mehr Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit wünschen, könnte eine Self-Service Software wie Tableau von Salesforce, Qlik Sisense, SAP Analytics Cloud oder ThoughtSpot die richtige Wahl sein.
Auch die großen Cloud-Anbieter bieten BI & Analytics Software, die in die entsprechenden Cloud-Angebote integriert sind: Amazon AWS QuickSight, Looker von Google und Microsoft Power BI.
Weitere Informationen zu den einzelnen Werkzeugen finden Sie auch in den BARC Reviews, die mit ihrer Kombination aus Analysten- und Anwenderbewertungen und Umfrageergebnissen die jeweiligen Stärken und Schwächen umfassend beleuchten.
BI & Analytics Trends, Marktentwicklungen und ihre Bedeutung
Die BI & Analytics-Welt ist ständig in Bewegung. Der Trend geht von On-Premises zu Cloud zu Multi-Cloud-Umgebungen, wobei jedes Modell seine eigenen Vor- und Nachteile hat. Cloud-basierte BI & Analytics Software bietet Flexibilität und erleichtert den Zugang zu Daten. Sie ermöglicht es Unternehmen, umfangreiche interne IT-Infrastrukturen zu reduzieren und in Echtzeit auf Daten zuzugreifen und sie zu analysieren, was zu schnelleren und effizienteren Geschäftsentscheidungen führt.
Augmented Analytics treibt die Automatisierung und Verbesserung der Datenanalyse voran, und die Einführung von Generative AI verspricht, die Art und Weise, wie wir BI & Analytics nutzen, zu revolutionieren, da KI-Algorithmen große Datenmengen schneller und genauer analysieren können als traditionelle Methoden. Beispielsweise können KI-gestützte BI Systeme Muster in Kundenkaufverhalten erkennen und personalisierte Produktvorschläge machen, was zu einer verbesserten Kundenerfahrung und erhöhten Verkaufszahlen führen kann. Technologien wie Machine Learning und Natural Language Processing (NLP) erweitern die Fähigkeiten von BI & Analytics Software, indem sie es ermöglichen, komplexe Analysen durch intuitive, gesprächsbasierte Interaktionen durchzuführen.
Neuere Trends wie Data Mesh und Data Fabric beschäftigen sich mit Interoperabilität und zielen darauf ab, die traditionell gegensätzlichen Ansätze Zentralisierung und Dezentralisierung bei Organisationsstrukturen (Mesh) und technologischer Infrastruktur (Fabric) in ein möglichst effizientes Ganzes zu integrieren. Gerade hier zeigt sich immer wieder, dass es keine „One-size-fits-all“-Lösung gibt und bei der Anpassung an die individuellen Bedürfnisse eines Unternehmens zum Teil radikal umgedacht werden muss.
Eine ausführlichere Beschreibung der aktuellen von Analytics & Business Intelligence Trends für 2024 finden Sie auch im aktuellen BARC Trend Monitor.
Klicken Sie auf den unteren Button, um den Inhalt von Spotify zu laden.
Empfehlungen zur Standortbestimmung
Was bedeutet das für Sie, wenn Sie sich anschicken, Business Intelligence in Ihrem Unternehmen zu etablieren oder voranzutreiben? Sie müssen sich nicht nur über diese Entwicklungen im Klaren sein, sondern auch bereit sein, sie in Ihre BI & Analytics-Strategie zu integrieren, um auf dem neuesten Stand zu bleiben.
Zunächst sollten Sie hierfür genau wissen, wo Sie stehen, denn nur wer weiß, wo er ist, kann sicher den Weg dorthin planen, wo er hinwill. Sehr vereinfacht könnte eine erste Standortbestimmung wie folgt aussehen:
- SIE SETZEN NOCH VORWIEGEND AUF EXCEL: Es ist Zeit, Ihre BI & Analytics zu erweitern. Ziehen Sie den Umstieg auf eine spezialisierte BI Software in Betracht, die Ihnen besseren Zugang zu Ihren Daten und tiefergehende Analysemöglichkeiten eröffnet.
- SIE NUTZEN SELF-SERVICE-SOFTWARE, ABER ES FEHLT NOCH AN GOVERNANCE: Ein zentrales Data Warehouse der eine Cloud-Plattform kann die Antwort sein. Durch die Implementierung semantischer Modelle und zentraler KPI-Definitionen und Dimensionen können Sie die Datenintegrität gewährleisten, während Sie gleichzeitig Self-Service BI nutzen.
- SIE MÖCHTEN VERSTÄRKT PREDICTIVE ANALYTICS UND GENERATIVE AI NUTZEN: Bildung ist der Schlüssel. Investieren Sie in Schulungen und Ressourcen, um Ihre Teams auf den neuesten Stand zu bringen, und suchen Sie nach BI & Analytics Software, die diese fortschrittlichen Funktionen unterstützen.
Es ist von entscheidender Bedeutung, dass Sie ihren aktuellen Standort – d.h. Ihren Reifegrad in der Datenanalyse – genau bewerten, bevor sie sich auf den Weg zu neuen Zielen machen. Ein Maturity Assessment hilft dabei, Lücken zu erkennen, Investitionen zu priorisieren und eine Roadmap für die Weiterentwicklung der Analysefunktionen zu entwickeln.
„BARC berät Unternehmen als unabhängiger Dritter und stellt umfangreiche Informationen über den BI-Markt zur Verfügung. Besonders die Klassifikation der BI-Systeme in verschiedene Anwendungsklassen hilft dabei, die Anbieter und deren Lösungen besser einschätzen zu können.
Laut den Anbietern gibt es für alles eine, wenn auch umständliche, technologische Lösung. Auf die unabhängige Meinung von BARC können wir uns verlassen. Wir setzen auch künftig auf die kompetente Beratung von BARC.“
Kurt Hanika
Leiter des Controllings, Wewalka
Wie finden Sie die beste BI & Analytics Software für Ihre Anforderungen?
Bei der Auswahl von Software für Business Intelligence oder Analytics sollten Unternehmen spezifische Kriterien wie Datenintegration, Sicherheit, Reporting-Fähigkeiten und Anpassungsoptionen berücksichtigen. Es ist wichtig, eine Software zu wählen, die mit den vorhandenen Systemen kompatibel ist und die spezifischen Analysebedürfnisse des Unternehmens erfüllt.
Die Auswahl sollte eine gründliche Evaluierung der verfügbaren Optionen beinhalten, einschließlich der Prüfung von Produktinfos, Kundenreferenzen und unabhängigen Bewertungen wie den BARC Scores. Dies hilft, eine fundierte Entscheidung zu treffen und die beste Software für das Unternehmen auszuwählen.
Weitere Informationen zu Best Practices für die Softwareauswahl finden Sie hier.
