5 Stufen der Business Intelligence, die Sie mit KI automatisieren können

Alisha Shibli

on May 21, 2026

Wie definiert KI Business Intelligence neu? Von der Automatisierung der Datenanalyse bis zu prädiktiver Analytik – entdecken Sie, wie Unternehmen Technologien nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Das vergangene Jahrzehnt hat eine bemerkenswerte, datengetriebene Transformation in der Geschäftswelt erlebt. Und wenn es eine Lektion gibt, die sich herauskristallisiert hat, dann ist es, dass selbst die Großen nicht sicher sind und dass Anpassungsfähigkeit der einzige Weg ist, um zu wachsen. Um voranzukommen, sind datenbasierte Erkenntnisse notwendig – und genau hier kommt Business Intelligence (BI) ins Spiel.

In diesem Artikel beantworte ich genau, was Business Intelligence ist, erkläre die verschiedenen Phasen, die sie umfasst, und wie Sie den Prozess mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) automatisieren können.

Was ist Business Intelligence (BI)?

Business Intelligence oder kurz BI dreht sich ganz um die Analyse von Unternehmensdaten. Das Ziel von BI ist es, durch Daten einen historischen, gegenwärtigen und vorausschauenden Blick auf Geschäftsprozesse zu ermöglichen.

Die Technologien, die einige der besten Business-Intelligence-Softwarelösungen antreiben, zielen darauf ab, Big Data aufzuschlüsseln und zu interpretieren, was hilft, neue Geschäftsmöglichkeiten zu erkennen. BI liefert wichtige Informationen für Führungskräfte und Geschäftsbereiche auf allen Ebenen und ermöglicht es ihnen, intelligenter zu arbeiten. Eine ausgewogene Business-Intelligence-Strategie bringt verschiedene Vorteile mit sich, wie zum Beispiel:

Ein genaueres Verständnis der Unternehmensleistung
Bessere Kommunikation zwischen Entscheidern
Frühwarnung vor unternehmerischen, finanziellen und operativen Problemen
Genaue Benchmark- und Wettbewerbsanalysen
Bessere Prognosen von Cashflow-, Markt- und Nachfragetrends
Verbesserter Entscheidungsfindungsprozess

Die 5 grundlegenden Phasen der Business Intelligence

Die meisten BI-Plattformen und BI-Systeme folgen diesen fünf grundlegenden Phasen, um Daten zu verwalten und verständlich zu machen.

Datenerfassung

Hierbei werden relevante Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen gesammelt, wie zum Beispiel aus Tabellenkalkulationen, Dateien, Data Warehouses oder sogar Cloud-Speicherplattformen.

Nehmen wir das Beispiel einer Online-Bäckerei und gehen davon aus, dass Sie eine E-Mail-Marketingkampagne für diese Bäckerei durchführen.

Um den Erfolg Ihrer Kampagne zu bewerten und zukünftige Kampagnen zu verbessern, benötigen Sie Leistungsdaten aus dem E-Mail-Marketing-Tool, beobachten Veränderungen im Website-Traffic und installieren möglicherweise Conversion-Tracking für Ihre Website. Ein weiterer Schritt wäre, Ihre Kunden aktiv durch Umfragen und Feedback-Formulare einzubinden, um mehr über deren Vorlieben und Kaufverhalten zu erfahren.

All diese gesammelten Daten liefern Ihnen die Informationen, die Sie benötigen, um ein Unternehmensziel wie den Aufbau von Markenloyalität oder die Steigerung des Umsatzwachstums zu formulieren – und zeigen Wege auf, dieses zu erreichen.

Datenaufbereitung

Sobald Sie die Daten gesammelt haben, folgt als nächster Schritt die Aufbereitung für die Analyse. Hierbei werden Inkonsistenzen, Duplikate und Fehler ausgeschlossen, um sicherzustellen, dass der endgültige Datensatz sauber und korrekt ist. Das Organisieren und Umwandeln sind die zwei wichtigsten Schritte bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten, bevor Sie diese analysieren.

Angenommen, Sie sammeln für Ihre Online-Bäckerei zunächst Leistungskennzahlen sowie eine große Produktpalette, die Sie beworben haben, wie Kuchen, Cupcakes, Gebäck, Scones usw. – diese müssen für die Analyse richtig kategorisiert werden. Das ist wichtig, um sicherzustellen, dass Ihre Erkenntnisse zutreffend sind.

Datenanalyse

Datenanalyse ist der technische Prozess, mit dem Sie aus Rohdaten umsetzbare Erkenntnisse gewinnen. Dabei wird gezielt auf bestimmte geschäftliche Fragestellungen fokussiert, indem Techniken wie Data Mining, Algorithmus-Entwicklung, Modellierung und Simulationen eingesetzt werden, um spezielle Geschäftsprobleme zu lösen, Schlüsselkennzahlen zu analysieren, zukünftige Trends zu prognostizieren und Muster sowie Zusammenhänge aufzudecken.

Bezogen auf die Online-Bäckerei kann Ihnen die Datenanalyse zeigen, welche Geschmacksrichtungen Ihre Kunden bevorzugen, was beliebt ist, was nicht und ob bestimmte Saisons oder Monate Ihre Verkaufszahlen beeinflussen usw. Diese Erkenntnisse können Ihnen helfen, Ihre Marketingstrategie zu verfeinern, um das Kundenerlebnis und Ihren Gewinn zu verbessern.

Der gesamte Prozess erinnert ein wenig an Sherlock Holmes. Man ist fast wie ein Detektiv auf der Suche nach Auffälligkeiten, Trends und Mustern, um daraus eine Geschichte zu entwickeln und in die Denkweise der Kunden einzutauchen.

Datenvisualisierung

Datenvisualisierung nimmt alle Informationen auf und wandelt sie in eine Vielzahl von visuellen Darstellungsformen um – beispielsweise Diagramme, Grafiken, Karten oder Plots –, damit die Daten verstanden und wichtige Erkenntnisse gewonnen werden können. Dadurch können Führungskräfte Muster, Beziehungen und Zusammenhänge erkennen, die in reinen Zahlenreihen oft verborgen bleiben.

Datenvisualisierungssoftware ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um komplexe Informationen zu vermitteln und eine Geschichte zu erzählen. Im Geschäftsleben und der Vertriebsintelligenz kann sie die KPIs eines Unternehmens über wichtige Kennzahlen hinweg verfolgen und mit Konkurrenten vergleichen. Sie kann außerdem die Wirksamkeit einer Marketingkampagne anhand relevanter Metriken bewerten und feststellen, ob diese auf dem Weg ist, ihr Ziel zu erreichen.

Entscheidungsfindung

Das Ziel von BI ist es, Führungskräften und Managern umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, damit sie Prozesse optimieren und bessere Entscheidungen treffen können. Diese Entscheidungen reichen von einfachen operativen Vorgängen, wie zum Beispiel der Festlegung der Produktionsmenge, bis zu umfassenderen strategischen Überlegungen, etwa welche Produkte verkauft und welche Märkte anvisiert werden sollen.

Business Intelligence ist ein entscheidender Vorteil für Unternehmen, die damit den Wert all ihrer Daten erschließen und datenbasierte Entscheidungen hinsichtlich der Zuweisung ihrer Ressourcen treffen.

5 Wege, wie Sie BI mit künstlicher Intelligenz automatisieren können

Durch den Einsatz von KI in der BI kann Ihr Unternehmen nützliche Erkenntnisse aus großen Datenbanken innerhalb von Minuten in einem verständlichen Format erhalten. KI hilft Ihnen dabei, das Problem zu analysieren und weitere Möglichkeiten zur Datenauswertung für zusätzliche Erkenntnisse vorzuschlagen. Sie zerlegt ein Problem und löst es, indem sie Erkenntnisse in umsetzbare Ergebnisse verwandelt.

Hier sind fünf Möglichkeiten, wie Sie BI mit künstlicher Intelligenz automatisieren können.

Data Mining automatisieren

Data Mining ist ein Prozess, mit dem Rohdaten in strukturierte Daten zur Analyse umgewandelt werden. Durch das Studium von Mustern und Beziehungen, die in großen Datensätzen verborgen sind, können Modelle zur Geschäftsprognose und betrieblichen Vorhersage erstellt, neue Verfahren vorgeschlagen und vieles mehr erreicht werden.

Künstliche Intelligenz vereinfacht den Data-Mining-Prozess, indem sie wiederholende manuelle Aufgaben überflüssig macht. Sie identifiziert relevante Datensätze, die wertvolle Informationen enthalten könnten, extrahiert und analysiert Informationen und hebt vorhandene Muster oder Trends hervor. Diese Analyse ist manuell nur schwer durchführbar, kann mit KI jedoch in Minuten erledigt werden.

Beispielsweise können Fluggesellschaften ihre Dienstleistungen und Angebote verbessern, indem sie im großen Maßstab Flugdaten aus Reisesuchanfragen und Buchungen mit Interaktionen aus Web, sozialen Medien und Callcentern abrufen. Sie können diese Erkenntnisse nutzen, um das Kundenverhalten besser zu verstehen und personalisierte Reiseerlebnisse zu gestalten.

Im Marketing kann Data Mining in der Marktforschung eingesetzt werden, um die Zielgruppensegmentierung zu verbessern. KI kann Bereiche wie die Demografie und Präferenzen von Kunden analysieren und diese Korrelationen nutzen, um Verhalten vorherzusagen und durch personalisierte Kampagnen optimale Ergebnisse zu erzielen.

Datenverarbeitung automatisieren

Datenverarbeitung ist die Umwandlung von Rohdaten in nützliche Informationen zu unterschiedlichsten Zwecken. Dieser Prozess umfasst das Erfassen, Organisieren, Analysieren und Präsentieren von Daten mit verschiedenen Methoden und Werkzeugen.

KI kann die Datenverarbeitung verbessern, indem sie komplexe und sich wiederholende Aufgaben automatisiert, Erkenntnisse aus großen Datenquellen mittels integrationsbasierten Plattformdiensten gewinnt und auf Grundlage bestehender Daten neue Daten oder Vorhersagen erstellt.

Zusätzlich kann KI natürliche Sprachverarbeitung (NLP) einsetzen, um Textdaten zu analysieren, Computer Vision zur Erkennung von Bildern und Videos sowie maschinelle Lernalgorithmen, um Muster und Trends zu finden. Indem zeitraubende, manuelle Aufgaben wie Datenbereinigung, Normalisierung, Merkmalsextraktion und Transformation automatisiert werden, kann KI die Effizienz der Datenverarbeitung erheblich steigern.

Maschinelle Lernalgorithmen können außerdem Muster und Zusammenhänge in Daten erlernen, um diese vorzubereiten. Sie können beispielsweise Auffälligkeiten oder Inkonsistenzen erkennen, fehlende Werte vorhersagen, Ausreißer erkennen und kategorisieren sowie Daten normalisieren und transformieren. Dadurch wird der manuelle Eingriff erheblich verringert.

Datenanalyse vorantreiben

Erweiterte Analytik bezeichnet eine Reihe von Techniken und Methoden zur Analyse großer Datensätze, darunter statistische, rechnergestützte und maschinelle Lernverfahren. Durch das Aufdecken von Mustern, das Erkennen von Chancen oder Schwachstellen, das Erstellen von Prognosen und das Generieren von Insights können diese Techniken helfen, Geschäftsprozesse zu verbessern.

KI hilft dabei, Korrelationen oder komplexe Muster in Daten zu erkennen, die menschlichen Analysten möglicherweise entgehen. Dadurch wird das Fehlerrisiko bei der Analyse reduziert und es entstehen präzisere Erkenntnisse und Vorhersagen. Darüber hinaus werden KI-Algorithmen kontinuierlich trainiert, um neue Daten zu lernen und sich anzupassen, was die Genauigkeit im Zeitverlauf erhöht.

Die Automatisierung fortschrittlicher Datenanalysen mit KI hat den zusätzlichen Vorteil des Predictive Modelling, das in Echtzeit umsetzbare Einblicke und Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse bieten kann.

Mit diesen Erkenntnissen können potenzielle Risiken frühzeitig erkannt und minimiert werden, sodass potenzielle Verluste reduziert werden. Predictive Modelling kann auch personalisierte Empfehlungen für bestimmte Gruppen oder Verhaltensweisen liefern, was zu stärkeren und präziseren Prognosen führt.

Datenvisualisierung verbessern

Laut einem Bericht der Aberdeen Group nutzen 74 % der Unternehmen Datenvisualisierungstools, um Workflows auf die Bedürfnisse ihres Teams anzupassen. Unternehmen, die die richtigen Datenvisualisierungstools einsetzen, sind zudem fünfmal wahrscheinlicher in der Lage, wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen, die ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Obwohl Tortendiagramme, Histogramme und Grafiken nützlich sind, bieten komplexere Visualisierungen wie Heatmaps und Fieberkurven einen besseren Kontext für Geschäftsdaten. KI- und ML-Tools spielen eine entscheidende Rolle dabei, eine detailliertere Datenvisualisierung zu ermöglichen.

Zum Beispiel kann KI mithilfe von Algorithmen Daten von einem Format in ein anderes umwandeln, etwa Verkaufszahlen aus unterschiedlichen Regionen in geophysikalische Visualisierungen. Oder wenn Zeitreihendaten vorliegen, kann das System Liniendiagramme vorschlagen. KI kann zudem BI-Dashboards für einzelne Nutzer auf Basis ihrer Rollen, früheren Interaktionen und Vorlieben personalisieren.

Nutzen Sie Predictive Analytics

Predictive Analytics bezeichnet den Prozess, mit Daten, statistischen Methoden und maschinellem Lernen zukünftige Ergebnisse und Trends vorherzusagen. Maschinelle Lernmodelle können aus vergangenen Daten lernen, um künftige Trends, Umsätze, Kundenverhalten und mehr zu prognostizieren. Diese Vorhersagen können Ihrem Team helfen, potenzielle BI-Probleme zu lösen oder Chancen wahrzunehmen.

Beispielsweise kann KI das Kundenverhalten vorhersagen, etwa Abwanderung, Bindung, Lebenszeitwert und Zufriedenheit – basierend auf deren Interaktionen, Präferenzen und Rückmeldungen. Diese Business Analytics unterstützen die Optimierung von Marketing-, Vertriebs- und Service-Strategien.

In einem anderen Beispiel kann KI Nachfrage, Angebot und Preisentwicklung auf Basis historischer Daten, Markttrends und externer Faktoren prognostizieren. Dies optimiert Bestände, Produktion und Verteilung und steigert Rentabilität und Effizienz. Außerdem kann KI Risiken, Betrug und Auffälligkeiten anhand von Mustern, Regeln und Signalen vorhersagen. So lassen sich Verluste verhindern, Vermögenswerte schützen und die Einhaltung von Vorschriften sicherstellen.

KI kann anhand von Simulationen, Datenmodellen und Optimierung Ergebnisse, Szenarien und Aktionen voraussagen. Auf diese Weise lassen sich Hypothesen testen und Expansionsmöglichkeiten erkunden.

Tipps & Best Practices für die Automatisierung von BI

Die Integration von KI in Business Intelligence-Systeme hilft Ihnen, die richtigen Daten zu gewinnen, um Ihr Unternehmenswachstum zu steuern. Beachten Sie dabei die folgenden Tipps und Best Practices, wenn Sie den Prozess starten.

Um KI und BI zu integrieren, erstellen Sie zunächst einen Plan, der Ihre Ziele und die Erfolgsmessung definiert.
Überprüfen Sie bei der Auswahl von KI- und BI-Tools und -Plattformen deren Kompatibilität, Skalierbarkeit und Flexibilität, um Datensilos, Duplikate und Inkonsistenzen zu vermeiden.
Erwägen Sie eine spezielle Schulung, um spezifische Techniken für das von Ihnen ausgewählte System zu erlernen. Dies kann ein allgemeiner BI-Kurs sein oder etwas Spezielles wie ein Power BI Kurs oder Tableau Kurs.
Für eine erfolgreiche Integration von KI und BI sorgen Sie für umfassende Schulung und Unterstützung. Vermitteln Sie Ihrem Team die Vorteile, Funktionen, Möglichkeiten und ethische Nutzung der Lösungen.
Machen Sie Ihr Unternehmen intelligenter, indem Sie die Zielgruppe Ihres Berichts definieren. Finden Sie heraus, was Ihre Stakeholder wissen möchten, und wählen Sie Datenvisualisierungstypen, Dashboard-Arten und Berichtsformate, die diese Fragen beantworten.
Sichern Sie sich die Zustimmung im gesamten Unternehmen, um die Erfolgschancen zu maximieren.

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