Was ist BI überhaupt?

Was ist BI? Wozu braucht man es überhaupt? Und warum sollte mich das interessieren?

Sie haben wahrscheinlich schon viel Geflüster über Big Data, Datenanalyse, und natürlich seltsame Akronyme, die neben LOL und LMAO leicht in den Wortschatz Ihres Teenagers passen könnten.

Aber keine Sorge, wir sind hier, um Ihnen eine einfache Erklärung für ein sehr wichtiges Thema zu geben ... BI!

Lassen Sie uns damit beginnen, die Abkürzung loszuwerden. BI steht für Business Intelligence, ist es also ein intelligentes Geschäft? Ist es jemand, der wirklich intelligent ist, Geschäfte zu machen? Nun, nicht genau, aber wenn man es gut anwendet, sollte man beides herausbekommen.

BI ist ein technologiegetriebener Prozess. Das bedeutet im Grunde genommen, dass es sich um einen Prozess handelt, der mit Technologie abläuft, eigentlich kombiniert er eine Reihe von Werkzeugen, Technologien und Methoden. All dies mit dem Zweck, Daten zu sammeln und zu analysieren, um die Ergebnisse weiter zu interpretieren.
Klingt das immer noch sehr ungenau und als wäre es nur für IT-Fachleute gedacht?

Gehen Sie noch nicht, Sie werden gleich herausfinden, warum es so beliebt ist und warum Ihr Unternehmen es braucht.

Sie haben hoffentlich bemerkt, dass sich fast alle menschlichen Aktivitäten in den letzten Jahrzehnten in die digitale Welt verlagert haben. Dadurch konnten die Produktionen schneller und genauer werden, und die Informationen sicher gespeichert und leicht auffindbar gemacht werden. Das bedeutet aber auch noch, dass wir jetzt die Möglichkeit haben, Daten oder Informationen über alles, was in der digitalen Welt geschieht, zu verfolgen.

Wo wird Ihr Produkt am meisten verkauft? Was machen Ihre Konkurrenten anders? Was hat sich in den letzten 2 Jahrzehnten/ 1 Jahr/ 10 Tagen auf dem Markt getan?

Diese Informationen zu haben und sie gut zu nutzen, gibt Ihnen die Möglichkeit, zu analysieren, was in der Vergangenheit geschehen ist und was in der Gegenwart geschieht, um Probleme zu erkennen und die besten Entscheidungen für Ihr aktuelles Geschäft zu treffen. Stellen Sie sich vor, Sie wüssten immer, wie Sie die Effizienz Ihres Betriebs verbessern können, indem Sie Ihre Entscheidungen auf die aktuellen Markttrends und Kundenverhaltensmuster stützen.

Wenn sich Unternehmen den ständigen Informationsfluss zunutze machen, der jedes Mal entsteht, wenn eine Ihrer Maschinen läuft oder eines Ihrer Produkte verkauft wird, sind sie in der Lage, einfache unverbundene Informationen in Erkenntnisse, umzuwandeln und letztlich Ihre Wettbewerbsfähigkeit und Ihre Einnahmen zu steigern, indem sie alle Ihre Entscheidungen auf reale Beweise stützen. Warum tut dies also nicht jeder?

In einem normalen Unternehmen mit einem ERP-System geschieht es, dass die monatlichen oder wöchentlichen Berichte in der Regel mehr Fragen aufwerfen als sie beantworten. Große Unternehmen mit einem großen Budget und großen IT-Abteilungen könnten die Daten der Berichte an Ihr IT-Team senden oder externe Hilfe beauftragen, um die Erkenntnisse zu erhalten (was viele andere Prozesse wie Data-Mining, Vorhersageanalysen, statistische Analysen und mehr umfasst, aber wir decken heute die Grundlagen ab). Da dies jedoch sehr teuer und zeitaufwendig ist, war dies früher nur für sehr mächtige Unternehmen möglich.

Zum Glück ist das heute nicht mehr der Fall. Wie wir hier erwähnt haben, war die Datenanalyse noch nie so einfach. Heutzutage gibt es BI-Tools, die es allen möglichen Unternehmen ermöglichen, BI zu implementieren, ohne Millionen auszugeben oder Experten auf diesem Gebiet zu sein. Aber wie funktionieren diese "Werkzeuge"? Um das zu verstehen, müssen Sie sich zunächst mit einigen nicht so spannenden Begriffen wie "Text Mining" und "querying" vertraut machen. Aber keine Sorge, wir werden Sie in einem kommenden Beitrag, in dem Sie sich wie ein Profi fühlen werden, durch all das führen.

Für den Fall, dass Sie nicht warten können und sofort anfangen wollen, alles über dieses Thema zu lernen, haben wir in früheren Beiträgen vier BI-Tools behandelt, die Sie hier finden können: Power BI, Tableau, Qlik Sense und ThoughtSpot.

Bis zum nächsten Mal,
Ihr Statistance-team!