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Business Intelligence

Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse von Daten in elektronischer Form
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Der Begriff Business Intelligence (engl. etwa Geschäftsintelligenz, Geschäftsanalytik Abk. BI) wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Systeme und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung, Auswertung, Darstellung) von Unternehmensdaten in elektronischer Form. Ziel ist die Gewinnung von Erkenntnissen, die in Hinsicht auf die Unternehmensziele bessere operative oder strategische Entscheidungen ermöglichen. Dies geschieht mit Hilfe analytischer Konzepte und IT-Systeme, die Daten über das eigene Unternehmen, die Mitbewerber oder Marktentwicklung im Hinblick auf den gewünschten Erkenntnisgewinn auswerten. Mit den gewonnenen Erkenntnissen können Unternehmen ihre Geschäftsabläufe, Kunden- und Lieferantenbeziehungen profitabler machen, Kosten senken, Risiken minimieren und die Wertschöpfung vergrößern. Der Begriff wird dem Fachgebiet der Wirtschaftsinformatik zugerechnet.

Der Terminus "business intelligence" wurde 1989 von Howard Dresner geprägt, einem Analysten des Gartner-Konzerns. Er schuf später auch den weiterführenden Begriff Business-Performance-Management.

Der englische Begriff "intelligence" bedeutet nicht „Intelligenz“, sondern die aus dem Sammeln und Aufbereiten erworbener Informationen gewonnenen Erkenntnisse. Das entspricht der Bedeutung von Intelligence im Namen des amerikanischen Geheimdienstes, der CIA Central Intelligence Agency. Business bedeutet Geschäft im weiteren Sinne als Gesamtheit aller unternehmensinternen und -externen wirtschaftlichen Subjekte und Vorgänge, die für das eigene Unternehmen relevant sind.

Phasen

Die technologische Grundlage der Unternehmensdatenanalyse (Business Intelligence) lässt sich in drei Phasen einteilen: In der ersten Phase (data delivery) werden Eckdaten festgelegt und erhoben (quantitativer und qualitativer Art, strukturiert oder unstrukturiert). Diese Datenerfassung erfolgt entweder über ein "operatives" System (OLTP) oder in einem Data-Warehouse. In der zweiten Phase (discovery of relations, patterns, and principles) werden die Daten in Zusammenhang miteinander gebracht, sodass Muster und Diskontinuitäten sichtbar werden und mit etwaigen zuvor aufgestellten Hypothesen verglichen werden können, z. B. in Form von multidimensionalen Analysen oder Data-Mining. In der dritten Phase (knowledge sharing) werden die Erkenntnisse dann im Unternehmen kommuniziert, d. h. in das Wissensmanagement integriert. Die Verbreitung der gewonnenen Erkenntnisse soll dazu dienen, Entscheidungsgrundlagen für Maßnahmen und Aktionen zu liefern.

Begriffsverständnis

Im engeren Sinn bezeichnet BI nur die Methodik der Datenerfassung, im weiteren Sinn versteht man unter Business-Intelligence die Gesamtheit von Managementgrundlagen wie z. B. Wissensmanagement, Customer-Relationship-Management oder Balanced-Scorecard, die bei einem prozessorientierten Begriffsverständnis auch die permanente Datenpflege und Anpassung an ein veränderndes Umfeld umfassen (strategic alignment). Das Institut für Business Intelligence versteht unter "Business Intelligence" die Integration von Strategien, Prozessen und Technologien, um aus verteilten und inhomogenen Unternehmens-, Markt- und Wettbewerberdaten erfolgskritisches Wissen über Status, Potentiale und Perspektiven zu erzeugen.

Werkzeuge

Business-Intelligence bedient sich der analytischen Informationssysteme. Der Datenbestand einer Analyse wird aus einem Data-Warehouse bzw. Auszügen daraus (Data-Marts) gespeist. Analysemethoden sind u. a. OLAP, Data-Mining, Text-Mining, Web-Mining oder Case-Based-Reasoning, wobei die meisten dieser Verfahren auf klassischer Statistik beruhen.

Anbieter

Der Markt für Business-Intelligence-Software in Deutschland befindet sich zurzeit (2005) in einer Wachstumsphase: Eine Studie der Meta Group ergab, dass mit einem jährlichen Anstieg des Marktvolumens von ca. 16 Prozent zu rechnen ist. Bis 2007 wird laut Analystenaussage ein Gesamtumsatz im Markt von 1,76 Milliarden Euro prognostiziert. Der Markt befindet sich seit mehreren Jahren in einer Phase der Konsolidierung, es tauchen jedoch gleichzeitig immer wieder neue innovative Ansätze auf.

Die beim amerikanischen Analysten Gartner im April 2007 geführten 15 internationalen Software-Anbieter für Business-Intelligence-Lösungen[1] sind in alphabetischer Folge:


Neben diesen lizenzkostenpflichtigen Systemen gibt es auch Open-Source-Lösungen:

  • Pentaho: Open Source Business Intelligence Suite - Integratives Paket verschiedener Open-Source-BI-Tools
  • Weka: freie Open-Source-Software für Data Mining
  • RapidMiner (vormals YALE): freie Open-Source Software für Business-Intelligence, Knowledge-Discovery und Data-Mining
  • Palo: in Deutschland entwickelte Open-Source-OLAP-Datenbank mit kostenfreiem Microsoft Excel-Addin
  • BIRT: Business-Intelligence- and Reporting-Tools des Eclipse-Projektes
  • SpagoBI: The Business Intelligence Free Platform
  • JasperIntelligence: Business Intelligence Suite von JasperSoft

Literatur

  • Bange, Carsten: OLAP & Business Intelligence - Softwarewerkzeuge im direkten Vergleich, Oxygon, 2005, ISBN 3-937818-05-7.
  • Chamoni, P. / Gluchowski, P. (Hrsg.): Analytische Informationssysteme: Data Warehouse, On-Line Analytical Processing, Data Mining, Berlin 1998
  • Egger, Fiechter, Straub...: SAP Business Intelligence, Aktuell zu SAP NetWeaver 2004s, Mai 2006, ISBN 3-89842-790-0
  • Gluchowski, P. / Kemper, H.-G.: Quo Vadis Business Intelligence?, in: BI-Spektrum, Ausgabe 1, 2006, S. 12-19.
  • Grothe, M. / Gentsch, P.: Business Intelligence – Aus Informationen Wettbewerbsvorteile gewinnen, München, Addison-Wesley, 2000
  • Hildebrand, K. (Hrsg.): Business Intelligence, HMD 222, dpunkt.verlag, Heidelberg 2001, ISBN 3-89864-128-7.
  • Kemper, H.-G. / Mehanna, W. / Unger, C.: Business Intelligence - Grundlagen und praktische Anwendungen: eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung, Wiesbaden 2004 ISBN 3-52805-802-1
  • Kimball, R.: The Data Warehouse Toolkit, 2002, 2. Auflage, John Wiley & Sons
  • Mertens, P.: Business Intelligence - Ein Überblick, in: Information Management & Consulting 17 (2002) Sonderausgabe
  • Seufert, A./ Lehmann, P.: Business Intelligence – Status Quo und zukünftige Entwicklungen. In: HMD-Handbuch der modernen Datenverarbeitung, Schwerpunktheft Business & Competitive Intelligence 247/2006, S. 21-32.
  • Zische, P.: Business Intelligence für kleine Unternehmen, W3L, 2004, ISBN 3-937137-51-3

Quellen

  1. ↑ Gartner Research, “Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms, 1Q07,” by K. Schlegel, B. Hostmann and A. Bitterer. Jan. 26, 2007. Auch als PDF-Download (Zugriff: 31. Juli 2007) erhältlich.
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