Ist Business Intelligence im Jahr 2025 noch zeitgemäß?

Sind Sie gerade aus einer weiteren Sitzung gekommen, in der es darum ging, welche Zahl richtig war, anstatt über die besten Wege zum Geschäftserfolg zu diskutieren? Wenn Sie mit "Nein" geantwortet haben, dürfen Sie sich glücklich schätzen. Die Realität vieler Unternehmen, ob klein oder groß, besteht darin, dass sie wertvolle Zeit mit dem Versuch verschwenden, herauszufinden, welche Informationen zur Unterstützung strategischer Entscheidungen richtig sind. Und wenn sich die Notwendigkeit ergibt, die Analyse zu vertiefen, wie z. B. Details über die monatlichen Umsätze, vergehen weitere 3 Tage mit der Analyse und 2 Tage mit der Validierung, was letztendlich dazu führt, dass wichtige Entscheidungen verzögert werden.

In diesem Zusammenhang ist es unmöglich, die Auswirkungen von Tools der generativen Artificial Intelligence wie Chat GPT, Copilot, Deep Seek R1, Claude 3.7 Code Builder und Manus AI zu ignorieren. Sicherlich verfolgen Sie die Marktnachrichten und erkennen, wie diese Technologien die Art und Weise, wie wir mit Technologie, Data und Business Intelligence (BI) arbeiten, verändern. Im data versprechen Lösungen wie Power BI Copilot, Tableau Einstein AI und Dutzende anderer Nischen-Tools, die data zu revolutionieren. Sie positionieren sich als Teil dessen, was wir Augmented BI nennen, das verspricht, "die transformative Kraft der generativen AI zu nutzen, um das Beste aus Ihren dataherauszuholen". Das Versprechen ist klar: Beseitigung der dichten (und manchmal mühsamen) Arbeit des data, der Modellierung, der Nutzerforschung, des Berichtsdesigns usw. Es scheint, dass alle Probleme gelöst sind, oder?

Aber ist es das wirklich? Die Antwort hängt vom Reifegrad der BI in Ihrem Unternehmen ab. Wenn Ihr Unternehmen über einen soliden, strukturierten BI-Bereich verfügt, der in der Lage ist, einen genauen und konsistenten Wert zu liefern, aber Schwierigkeiten hat, die wachsende Nachfrage der Stakeholder zu befriedigen, dann ist der Zeitpunkt für die Implementierung fortschrittlicher AI ideal. Wenn Ihr Unternehmen hingegen immer noch mit Silos zwischen den Bereichen, inkonsistenten und divergierenden KPIs und schwacher (oder nicht vorhandener) Modellierung zu kämpfen hat, ist es vielleicht notwendig, einen Schritt zurückzutreten. Bevor Sie Augmented BI-Lösungen einführen, sollten Sie unbedingt verstehen, wie robuste BI-Bereiche und -Projekte funktionieren und wie sich Ihr Unternehmen auf diese Transformation vorbereiten kann.

Lassen Sie uns einige Definitionen verstehen.

Business Intelligence (BI) ist eine Reihe von Strategien, Technologien und Verfahren, die es Unternehmen ermöglichen, data zu sammeln, zu analysieren und in nützliche Informationen für die Entscheidungsfindung umzuwandeln. Das BI-Konzept umfasst verschiedene Tools und Techniken wie data , data , KPI-Definition, data Governance und viele andere, die Unternehmen helfen, ihre Leistung besser zu verstehen und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen.

Die Demokratisierung von BI-Tools erweist sich als ein umwälzender Trend, der es Fachleuten an der Unternehmensfront ermöglicht, data unabhängig durchzuführen. Eine gut konsolidierte BI-Umgebung ermöglicht es Unternehmen nicht nur, historische data zu verstehen, sondern auch Trends und Verbrauchsmuster vorherzusagen - wesentliche Fähigkeiten in unserer modernen und hypervernetzten Welt. Die Data ist ein grundlegender Pfeiler und bietet interaktive Echtzeit-Schnittstellen, die das Verständnis komplexer Informationen vereinfachen und die Kommunikation im Unternehmen verbessern.

Unternehmen, die sich in verschiedenen Stadien der data befinden , benötigen unterschiedliche Ansätze für die BI-Implementierung. Von Ansätzen, die sich auf die Schaffung von Data Lakes und Data Warehouses konzentrieren, bis hin zu Ansätzen, die die data im gesamten Unternehmen verbessern und die data und -einsicht für die Führungskräfte des Unternehmens automatisieren.

Damit eine Organisation über einen minimal funktionsfähigen und robusten BI-Bereich verfügt, sind einige wichtige Punkte erforderlich:

Wir haben ein klares Verständnis für die soliden Grundlagen eines robusten BI-Bereichs in einer Organisation. Welches sind die wichtigsten Arten von Projekten zur Verbesserung der Business Intelligence, die in einem Unternehmen entwickelt werden können? Wir können sie in 3 Hauptgruppen unterteilen:

Lassen Sie uns diese Art von Projekten näher erläutern.

Die Implementierung einer BI Factory beinhaltet die Einrichtung eines zentralen und multidisziplinären Teams, das sich der Vereinheitlichung und Optimierung der BI-Bemühungen im gesamten Unternehmen widmet. Ziel ist es, die BI-Praktiken zu konsolidieren, die Effizienz und Qualität der Analysen zu verbessern und alle Bereiche des Unternehmens auf eine einheitliche data auszurichten.

Dieses zentralisierte Team hat die Aufgabe, BI-Initiativen innerhalb des Unternehmens zu koordinieren, KPIs und Prozesse zu standardisieren, den Einsatz von Tools zu optimieren und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams zu fördern. Dieser Ansatz fördert die gemeinsame Nutzung von kuratierten und standardisierten Informationen, bricht die Informationssilos auf und stellt sicher, dass alle KPIs auf einem gut konzipierten und robusten data basieren. Die Informationen werden unternehmensweit verfügbar, und die Diskussion konzentriert sich auf Geschäftsentscheidungen und nicht auf die Genauigkeit der Zahlen.

Die Implementierung einer BI-Fabrik ist jedoch mit verschiedenen Herausforderungen verbunden, z. B. der Unterstützung durch die Unternehmensleitung, der Abstimmung der Erwartungen der Beteiligten und dem Umgang mit Budget- und Ressourcenbeschränkungen. Um den Erfolg dieses Prozesses zu gewährleisten, müssen die Implementierungsphasen sorgfältig geplant werden. Dazu gehören die klare Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten, die Auswahl geeigneter Tools und die Einrichtung einer soliden Governance.

Langfristig erleichtert eine effektive BI Factory die kontinuierliche Bereitstellung von Erkenntnissen für verschiedene Bereiche des Unternehmens (und erhöht damit das Niveau data Entscheidungen), während gleichzeitig die Qualitätskontrolle und die Flexibilität erhalten bleiben, die erforderlich sind, um auf die sich ständig ändernden Geschäftsanforderungen zu reagieren.

Hauptmerkmale einer BI-Fabrik:

Wann sollte man eine BI-Fabrik in Betracht ziehen?

Ihr Unternehmen verfügt bereits über einen funktionalen BI-Bereich, der hochwertige Dashboards für verschiedene Abteilungen erstellt. Sie sind so erfolgreich, dass immer wieder Anpassungswünsche ("Können Sie Filter A und Metrik B hinzufügen? Das ist sehr wichtig"), Fragen ("Warum passt diese Zahl nicht zu Bericht X?") und neue Projekte eingehen. Sie müssen die Auswirkungen der data Kultur, zu deren Einführung Ihr BI-Bereich bereits beigetragen hat, ausweiten. Wie lässt sich das bewerkstelligen? Hier kommt die Idee der Self-Service-BI (SSBI) ins Spiel.

Self-Service Business Intelligence wird von Gartner definiert als "Endbenutzer, die ihre eigenen reports und Analysen innerhalb eines genehmigten und unterstützten Portfolios von Tools und Architekturen entwerfen und einsetzen". Gartner definiert den ähnlichen Begriff Self-Service Analytics auch als "...eine Form von Business Intelligence (BI), bei der Fachleute in die Lage versetzt und ermutigt werden, Abfragen und reports selbständig und mit nominaler IT-Unterstützung zu erstellen." Ergänzt wird die Definition durch "...sie ist typischerweise gekennzeichnet durch einfach zu bedienende BI-Tools mit grundlegenden analytischen Fähigkeiten und einem data , das vereinfacht oder reduziert ist, um das Verständnis und den direkten data zu erleichtern."

Während der Ansatz der BI-Factory darauf abzielt, den Geschäftsanwendern fertige reports zur Analyse zur Verfügung zu stellen, konzentriert sich der Ansatz der Self-Service-BI darauf, die Geschäftsanalysten in die Lage zu versetzen, die data selbst zu erforschen und die reports völlig unabhängig zu erstellen, wobei die Konsistenz der data und die Homogenität zwischen den Geschäftseinheiten gewährleistet bleibt. Dies ist der ultimative data , da alle Geschäftseinheiten Zugriff auf alle data und KPIs haben, die nicht durch Datenschutz- oder Sicherheitsgründe eingeschränkt sind.

Ziel der SSBI ist es also, eine robuste semantische data zu schaffen und die Endnutzer zu ermutigen, ihre eigenen Dashboards und Analysen zu erstellen. Die Ermöglichung dieser Freiheit für den Nutzer bringt jedoch Herausforderungen mit sich, die damit zusammenhängen, wie die Nutzer die bereitgestellten data interpretieren werden, ob sie nur auf die Informationen zugreifen, für die sie zugelassen sind, und ob sie die für ihre tägliche Arbeit erforderlichen Informationen tatsächlich finden werden.

Wenn man dem Endbenutzer so viel Freiheit lässt, kann es passieren, dass er unvereinbare Konzepte vermischt, unkorrelierte data in derselben Analyse kombiniert, ein ungeeignetes Diagramm auswählt, um die gesuchte Geschichte zu erzählen, reports erstellt, die fast identisch mit bereits vorhandenen reports sind, oder das Tool einfach aufgibt, weil es zu kompliziert ist, es richtig zu benutzen. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, dass unvorbereitete Benutzer sehr große Abfragen in der Datenbank erstellen, wodurch die Verarbeitung für alle, die denselben Server nutzen, eingefroren wird.

Es scheinen viele Herausforderungen zu sein, aber mit nur drei gut angewandten Grundlagen können alle gelöst werden: Eine klare und robuste semantische Schicht, Data der Analysten und Data Governance:

Die Implementierung einer Self-Service-BI ist eine hervorragende Ergänzung zu einer BI-Factory, die den Abteilungen die Freiheit gibt, data so zu erforschen, wie sie es für eine bessere Steuerung des Unternehmens für notwendig erachten, während sich das zentrale Team auf die Infrastruktur und robustere und komplexere reports konzentriert.

Hauptmerkmale von Self-Service BI:

Wann sollte man Self-Service BI in Betracht ziehen?

Augmented BI hebt Business Intelligence auf die nächste Stufe, indem AI zur data hinzugefügt wird. Während herkömmliche BI Ihnen reports liefert und Self-Service-BI Teams ihre eigenen Dashboards erstellen lässt, hilft Augmented BI dabei, Trends vorherzusagen und Fragen in einfacher Sprache zu beantworten. Das ist so, als würde man von einer Karte auf ein GPS mit Verkehrsvorhersagen umsteigen.

Dieser fortschrittliche Ansatz ist kein Startpunkt - er funktioniert am besten, wenn er auf gut etablierten BI-Systemen aufbaut. Unternehmen sollten zunächst grundlegende Berichte und Self-Service-Analysen beherrschen, bevor sie diese AI Funktionen hinzufügen.

Da Augmented BI für Unternehmen, die bereit sind, diesen Schritt zu gehen, so viele Vorteile bietet, werden wir uns in unserem nächsten Artikel ausführlich damit befassen. Wir werden darüber sprechen, was bereits verfügbar ist und was die Trends von morgen sind.

Fangen Sie klein an! Obwohl der wahre Wert von BI in der Integration von data aus verschiedenen Bereichen liegt, ist es wichtig, mit einem begrenzten, aber strukturierten Datensatz zu beginnen, um zu skalieren. Wenn Sie schnell greifbare Ergebnisse erzielen, schaffen Sie Vertrauen und Engagement.

Integrieren Sie die Ansätze. BI Factory, Self-Service BI und Augmented BI müssen sich nicht gegenseitig ausschließen. Zusammen bilden sie ein robustes Ökosystem: zentralisierte Steuerung, Benutzerautonomie und automatisierte, erweiterte Erkenntnisse. Durch die Integration dieser Strategien wird die Wirkung von BI maximiert.

Investieren Sie in Kultur und Schulung. Technologie ist nur dann wertvoll, wenn sie von einer data Kultur und befähigten Nutzern begleitet wird. Schulung und data sind unerlässlich, um Informationen in strategische Maßnahmen umzuwandeln.

Denken Sie schließlich daran, dass BI ein kontinuierlicher Prozess ist. Durch Planung, Integration und ständiges Lernen wird Ihr Unternehmen in der Lage sein, data in Ergebnisse umzuwandeln.

Self-Service Business Intelligence (Gartner). https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/self-service-business-intelligence
-Definition von Self-Service Analytics (Gartner), https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/self-service-analytics
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