Ist Business Intelligence im Jahr 2025 noch zeitgemäß?

Kommen Sie gerade aus einem anderen Meeting, in dem es um die Diskussion welche Zahl richtig war, anstatt über die besten Wege zum geschäftlichen Erfolg zu diskutieren? Wenn Sie mit “Nein” geantwortet haben, betrachten Sie sich als privilegiert.. Die Realität für viele Organisationen, ob klein oder groß, ist, dass sie wertvolle Zeit damit verschwenden, herauszufinden, welche Informationen richtig sind um strategische Entscheidungen zu unterstützen. Und wenn es notwendig ist, die Analyse zu vertiefen, z.B. Details über die monatlichen Umsätze, vergehen weitere 3 Tage für die Analyse und 2 Tage für die Validierung, was letztendlich wichtige Entscheidungen verzögert.

In diesem Zusammenhang, Es ist unmöglich, die Auswirkungen von Werkzeugen der generativen künstlichen Intelligenz zu ignorieren, wie z.B. Chat GPT, Copilot, Deep Seek R1, Claude 3.7 Code Builder und Manus AI. 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-Universum versprechen Lösungen wie Power BI Copilot, Tableau Einstein AI und Dutzende anderer Nischen-Tools, die data-Nutzung zu revolutionieren. Sie positionieren sich als Teil dessen, was wir als Augmented BI bezeichnen und was verspricht, dass “Nutzen Sie die transformative Kraft der generativen KI, um das Beste aus Ihrem data herauszuholen”.”. Das Versprechen ist klar: Beseitigung der dichten (und manchmal mühsame) Arbeit des Verstehens von data, der Modellierung, der Benutzerforschung, der Berichtsgestaltung usw. Es scheint, dass alle Probleme gelöst sind, oder?

Aber ist es das wirklich? Die Antwort hängt davon ab, wie reif Ihr Unternehmen in Bezug auf BI ist. Wenn Ihr Unternehmen über einen soliden, strukturierten BI-Bereich verfügt, der in der Lage ist, präzise und konsistent Werte zu liefern, aber Schwierigkeiten hat, die wachsende Nachfrage der Stakeholder zu befriedigen, ist dies der ideale Zeitpunkt für die Implementierung fortschrittlicher KI-Tools. Auf der anderen Seite, wenn Ihr Unternehmen 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 Praktiken die es Unternehmen ermöglichen sammeln, analysieren, und data in nützliche Informationen für die Entscheidungsfindung umwandeln. Das BI-Konzept umfasst verschiedene Tools und Techniken, wie z.B. data Analyse, data-Visualisierung, KPI-Definition, data governance, und viele andere, die Unternehmen dabei 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-Analyse unabhängig durchführen. Eine gut konsolidierte BI-Umgebung ermöglicht es Unternehmen nicht nur, historische data zu verstehen, sondern auch Vorhersagen zu treffen Trends und Konsummuster, unverzichtbare Fähigkeiten in unserer modernen und hypervernetzten Welt. Die Data-Visualisierung ist ein grundlegender Pfeiler und bietet interaktive Echtzeit-Schnittstellen, die das Verständnis komplexer Informationen vereinfachen und die Kommunikation in Unternehmen verbessern.

Organisationen in verschiedenen Stadien der data-Reife erfordern unterschiedliche Ansätze für die BI-Implementierung. Von Ansätzen, die sich auf die Schaffung von Data-Seen und Data-Warehouses konzentrieren, bis hin zu Ansätzen, die die data-Demokratisierung im gesamten Unternehmen verbessern und data-Analysen und -Einsichten für die Führungskräfte des Unternehmens automatisieren.

Damit eine Organisation eine minimal funktionaler und robuster BI-Bereich, sind einige wichtige Punkte zu beachten:

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

Lassen Sie uns verstehen diese Arten von Projekten im Detail.

Bei der Implementierung einer BI Factory geht es darum, ein zentrales und multidisziplinäres Team einzurichten, das sich der Vereinheitlichung und Optimierung der BI-Bemühungen im gesamten Unternehmen widmet. Ziel ist es, die BI-Praktiken zu konsolidieren und die Effizienz und Qualität der Analysen zu verbessern, indem alle Bereiche des Unternehmens auf eine einheitliche data-Strategie ausgerichtet werden.

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. Der Hauptvorteil besteht darin, dass es eine effizientere Nutzung von Ressourcen ermöglicht und sicherstellt, dass die generierten Informationen konsistent sind, eine hohe Wirkung haben und strategische Entscheidungen unterstützen. Dieser Ansatz fördert den Austausch von kuratierten und standardisierten Informationen, bricht die Informationssilos auf und stellt sicher, dass alle KPIs auf einem gut konzipierten und robusten data-Modell 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 Stakeholder 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 Einführung einer soliden Governance.

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

Die wichtigsten Merkmale einer BI Factory:

Wann Sie eine BI-Fabrik in Betracht ziehen sollten:

Ihr Unternehmen verfügt bereits über einen funktionalen BI-Bereich, der hochwertige Dashboards für verschiedene Abteilungen erstellt. Die Dashboards sind so erfolgreich, dass immer wieder Anfragen nach Anpassungen (“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 Wirkung der data-driven-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.

Selbstbedienung Business Intelligence wird von Gartner definiert als “Endbenutzer, die ihre eigenen reports und Analysen innerhalb eines genehmigten und unterstützten Portfolios von Tools und Architekturen entwickeln und einsetzen.” Gartner definiert auch den ähnlichen Begriff Self-Service Analytics als “...eine Form von Business Intelligence (BI), bei der Geschäftsleute in die Lage versetzt und ermutigt werden, selbständig Abfragen durchzuführen und reports zu generieren, und zwar mit nominaler IT-Unterstützung.” Die Definition wird ergänzt durch “...es ist typischerweise gekennzeichnet durch einfach zu bedienende BI-Tools mit grundlegenden analytischen Fähigkeiten und ein data-Modell, das vereinfacht oder reduziert ist, um das Verständnis und den direkten data-Zugang zu erleichtern.”

Während sich der Ansatz der BI Factory darauf konzentriert, Geschäftsanwendern analysierfertige reports zur Verfügung zu stellen, ist die Der Self-Service-BI-Ansatz konzentriert sich darauf, Geschäftsanalysten in die Lage zu versetzen, das data auf eigene Faust zu erkunden., und das reports auf völlig unabhängige Weise zu erstellen, wobei die Konsistenz des data und die Homogenität zwischen den Geschäftseinheiten gewährleistet bleibt. Dies ist der ultimative data-Silobrecher, da alle Geschäftseinheiten Zugriff auf alle data und KPIs haben, die nicht durch Datenschutz- oder Sicherheitsgründe eingeschränkt sind.

Das Ziel von SSBI ist es dann, eine robuste data semantische Schicht zu schaffen und Endbenutzer zu ermutigen, ihre eigenen Dashboards und Analysen zu erstellen. Diese Freiheit für den Benutzer bringt jedoch Herausforderungen mit sich, die damit zusammenhängen, wie die Benutzer die bereitgestellten data interpretieren werden, ob sie nur auf die Informationen zugreifen werden, die ihnen erlaubt sind, und ob sie die für ihre tägliche Arbeit notwendigen 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 bestehenden 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 data-Datenbank erstellen und so die Verarbeitung für alle, die denselben Server nutzen, einfrieren.

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

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

Hauptmerkmale von Self-Service BI:

Wann Sie Self-Service BI in Betracht ziehen sollten:

Erweiterte BI bringt Business Intelligence auf die nächste Stufe, indem es Ihre data-Analyse um KI erweitert. Während Sie mit traditioneller BI reports erhalten und Teams mit Self-Service-BI ihre eigenen Dashboards erstellen können, hilft Augmented BI tatsächlich bei der Vorhersage von Trends und beantwortet Fragen in einfacher Sprache. Es ist, als ob Sie von einer Landkarte auf ein GPS mit Verkehrsvorhersagen umsteigen würden.

Dieser fortschrittliche Ansatz ist kein Ausgangspunkt - 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 KI-gestützten Funktionen hinzufügen.

Denn Augmented BI bietet Unternehmen, die bereit sind, diesen Schritt zu wagen, ganz neue Möglichkeiten, wir werden sie in unserem nächsten Artikel ausführlich behandeln. Wir werden darüber sprechen, was bereits verfügbar ist und was die Trends von morgen sind.

Fangen Sie klein an! Während der wahre Wert von BI in der Integration von data aus verschiedenen Bereichen liegt, ist es für die Skalierung unerlässlich, mit einem begrenzten, aber strukturierten data-Set zu beginnen. 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 Ausbildung. Technologie schafft nur dann Wert, wenn sie von einer data-driven-Kultur und befähigten Benutzern begleitet wird. Schulung und data-Kenntnisse sind unerlässlich, um Informationen in strategische Maßnahmen umzuwandeln.

Denken Sie schließlich daran, dass BI eine kontinuierliche Reise ist. Mit Planung, Integration und ständigem Lernen wird Ihr Unternehmen darauf vorbereitet 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
-Übersicht - https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/create-reports/copilot-introduction