3 Hauptvorteile der Nutzung eines Business-Intelligence-Systems

Vera Agiang

on May 21, 2026

So wie Menschen auf Sauerstoff angewiesen sind, verlassen sich RevOps-Profis auf Daten. Daten helfen dabei, wichtige Fragen zu beantworten wie: „Wie entwickelt sich unsere Wettbewerbslandschaft?“ und „Wie unterscheiden sich die Kosten pro Lead je nach Kanal?“

Stellen Sie sich vor, Sie hätten zwei Millionen Datenzeilen aus verschiedenen Quellen und müssten diese Fragen schnell beantworten:

Welche Marketingkampagnen sorgen für mehr Bekanntheit im Vergleich zu mehr Interaktionen?
Welche Partnerschaften würden stärker zum Umsatzwachstum beitragen?
Sollten Umsatzprognose und Budget angepasst werden?
Wie sieht unsere Umsatzprognose für das nächste Quartal aus?

Ich vermute, dass Ihnen nach einer Weile die Augen zufallen, Sie von Datenlücken frustriert sind, Sie Ihre Berufswahl hinterfragen und Ihr Gehirn irgendwann einfach nicht mehr mitmacht. So sieht das Leben von RevOps-Führungskräften ohne Business-Intelligence-(BI)-Systeme aus.

Stellen Sie sich ein BI-System wie einen cleveren Assistenten vor, der Ihnen dabei hilft, bessere Geschäftsentscheidungen schnell zu treffen. Sie sind in der Lage, Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu importieren, diese Daten zu transformieren und sie visuell in unterschiedlichen Darstellungsformen abzubilden.

Und das ist nicht ihr einziger Vorteil. In diesem Artikel entdecken wir noch weitere Vorteile.

Was ist Business Intelligence (BI)?

Business Intelligence ist der Prozess, relevante, genaue Daten sowie empirische Beweise zu sammeln und zu nutzen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Der Prozess umfasst das Einlesen relevanter Daten aus ihren Quellen, das Transformieren, Bereinigen und Verarbeiten dieser Daten sowie deren Visualisierung zur Analyse.

BI beinhaltet auch das Durchführen von Experimenten zum Testen von Hypothesen sowie das Segmentieren von Nutzern für gezielte Analysen.

Warum ist Business Intelligence wichtig?

Erinnern Sie sich an die Fragen, die Sie zu Beginn beantworten sollten?

Business Intelligence ist wichtig, weil es Ihnen hilft, den gesamten Prozess zur Beantwortung dieser Fragen zu steuern und auf Basis der Erkenntnisse datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

BI steuert und beschleunigt die Datenanalyse durch strukturierte BI-Phasen:

Datenerfassung: BI-Systeme verfügen über Konnektoren, um Daten aus unterschiedlichen Quellen wie APIs, CPQs, CRMs, Datenspeicherplattformen etc. zu importieren und zu migrieren.
Datenaufbereitung und -verarbeitung: Business-Intelligence-Software stellt Umgebungen zur Verfügung, um SQL-Abfragen sowie Python- und R-Skripte zu schreiben, um Ihre Daten für Analysen zu bereinigen und zu transformieren. Außerdem können Sie Drag-and-drop-Funktionen nutzen, um Daten auch ohne Programmierung zu bereinigen, zu verarbeiten und aufzubereiten.
Datenanalyse und Visualisierung: BI-Tools nutzen verschiedene Visualisierungsformate, wie Karten, Tabellen, Diagramme und Grafiken, um Ihre Daten zu verstehen, sie zu analysieren und Erkenntnisse für Entscheidungsträger klar zu vermitteln.

Außerdem verwenden BI-Tools künstliche Intelligenz (KI), um Analysen und Aufgaben zu automatisieren. Zum Beispiel könnten Sie ein BI-Tool in einfachem Deutsch fragen „Zeige mir alle Verkäufe aus dem letzten Quartal“, und das Tool liefert eine Visualisierung dieser Daten—so können Sie Trends und Muster einfach erkennen.
Datenspeicherung: Manche BI-Tools wie Power BI verfügen über integrierte Data Warehouses zur Datenspeicherung.

Die drei wichtigsten Vorteile eines Business-Intelligence-Systems

Wenn Sie online nach den ‚Vorteilen von Business Intelligence (Systemen)‘ recherchieren, spucken Suchmaschinen Vorteile wie ‚höherer Umsatz, verbesserte Kundenerfahrung und präzise Berichte‘ aus—und damit liegen sie nicht falsch.

Diese Vorteile beruhen jedoch auf drei wesentlichen Nutzen von Business-Intelligence-Systemen: Aufbrechen von Silos, bessere datenbasierte Entscheidungsfindung und gesteigerte Produktivität.

1. Aufbrechen von Silos

Bei B2B-SaaS-Unternehmen ist es ziemlich normal, dass Produkt-, Vertriebs-, Marketing-, Finanz- und sogar Customer-Success-Teams als getrennte Einheiten arbeiten.

Die Mitarbeitenden, ihre Prozesse und ihre Werkzeuge können so stark auf ihre individuellen KPIs und Ziele ausgerichtet sein, dass sie selten zusammenarbeiten oder sich gegenseitig verstehen.

BI-Systeme können dabei helfen, diese Silos aufzubrechen. Sie ermöglichen es Ihnen, Daten aus den verschiedenen Abteilungssystemen in ein zentrales System zu importieren. So können Mitarbeitende aus den Abteilungen erkennen, wie ihre Daten zusammengeführt das komplette Kundenbild ergeben und die operative Effizienz steigern.

Adam Greco, Product Evangelist bei Amplitude, bringt diesen Vorteil auf den Punkt. Er sagt: „Vor 10 Jahren habe ich mit Salesforce gearbeitet und nachdem Interessenten sich angemeldet hatten, war ich außen vor. Stellen Sie sich eine Welt vor, in der ich sehe, woher die Leute kommen, und das Produktteam informieren kann, damit wir das CRM-Feature von Salesforce gezielt für X- und Y-Nutzer während der Testphase bewerben, weil genau das sie zu uns geführt hat.“

Er fährt fort:

„Es wäre wirklich großartig, wenn ich sehen könnte, mit welchen Funktionen sich die Leads beschäftigen und dies darauf zurückführen könnte, wie ich diesen Nutzer gefunden habe. So könnte ich meine Werbemaßnahmen maximieren und herausfinden, was ich auf den verschiedenen Kanälen bewerben sollte… “

2. Verbesserte datengesteuerte Entscheidungsfindung

Bevor wir BI-Software nutzten, haben wir soziale Medienkennzahlen, Verkaufszahlen, Produkt- und Marketinganalysen genutzt, um die Performance unserer Markteinführungsbemühungen zu messen. Das heißt, wir haben schon immer datenbasierte Entscheidungen getroffen.

Der Nachteil war jedoch, dass System-Silos die Zuordnung erschwerten. War es der Vertrieb oder das Marketing, das den Kauf beeinflusst hat? Wie verhält sich der Lead nach der Umwandlung, und wie können wir dieses Wissen nutzen, um unsere Markteinführungsstrategien zu optimieren?

Das waren damals Fragen, deren Beantwortung für uns nur ein Traum war.

Doch mit der Verbesserung der Datenqualität durch BI-Tools hat sich auch die Qualität der Erkenntnisse, die wir daraus gewinnen, gesteigert. Und damit auch die daraus folgenden Entscheidungen und Handlungen. Beachten Sie, dass auch die Menge an Daten, die Unternehmen sammeln, zugenommen hat – Big Data – daher ist es wichtig, nur die benötigten Daten aufzunehmen, um Überforderung und Verwirrung zu vermeiden.

Glücklicherweise bieten Business-Intelligence-Lösungen Visualisierungstools wie Diagramme, Karten und Dashboards, sodass Sie die benötigten Daten für strategische Entscheidungen schneller einsehen und verstehen können. Häufig gibt es auch Automatisierungsmöglichkeiten, um Ihnen Arbeit abzunehmen. Hier sind einige Beispiele, wie Sie durch BI bessere datenbasierte Entscheidungen treffen können:

Erkennen von Markttendenzen: Durch die Nutzung von Daten aus sozialen Plattformen, Online-Foren, Branchenberichten und verschiedenen Wettbewerbsumfeldern können Sie Analysen zur Marktlücke durchführen, verpasste Chancen erkennen und aktuelle Kundenbedürfnisse und Trends verstehen. Das verschafft einen Wettbewerbsvorteil und hilft, wichtige Akteure und Trends in neuen Märkten zu identifizieren.
Verkaufsprognose und -optimierung: Sie können Verkaufsdaten aus Außendienst-Software, CRMs, Sales Engagement Software usw. einbinden, um Verkaufsprognosen auf Basis historischer Verkaufsdaten zu erhalten. Sie können auch Daten aus anderen Systemen wie Amplitude anreichern, um das Nutzerverhalten besser zu verstehen. So können Sie Verkäufe gezielter planen und Ressourcen besser zuweisen.
Kundenerlebnis verbessern: Die Kunden selbst wollen, dass Sie ihre Daten nutzen, wenn dies bedeutet, dass sie ein besseres Erlebnis mit Ihrer Marke haben. Sie können Kundendaten nutzen, um Hürden zu erkennen, Erlebnisse zu personalisieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
Optimierte Markteinführungs- und Produktstrategien: Daten aus all diesen Quellen geben Ihnen Einblicke, was funktioniert und was nicht – so können Sie bessere Entscheidungen für die Markteinführung treffen.

Je bessere Einblicke Sie aus Markttendenzen, Vertrieb, Kundenerlebnis und Produkt gewinnen, desto bessere Entscheidungen können Sie treffen. Ihr Umsatzwachstum, Ihre Prozesse entwickeln sich weiter, Ihre Gewinnmargen steigen, Sie können Ineffizienzen aufdecken und bekommen einen Wettbewerbsvorteil.

Sie sollten dabei jedoch eine Datenüberflutung und andere Nachteile einer schlechten BI-Implementierung vermeiden. Eine solide Business-Intelligence-Strategie und ein Ausrollplan helfen dabei.

3. Produktivitätssteigerung

Business-Intelligence-Plattformen bieten Standardfunktionen wie:

Ad-hoc-Berichte und Analysen: Sie können Berichte und Analysen bei Bedarf zu einem Datensatz anfordern. Außerdem können Sie die für Ihren Bericht benötigten Daten selektieren und filtern.
Vorlagen für Berichte und Dashboards: Vorlagen, mit denen Sie Ihr Dashboard und Ihre Visualisierung individuell an Ihre Geschäftsanforderungen anpassen können.
Drag-and-Drop-Builder: Damit können Sie Daten auch ohne Analysten oder Datenwissenschaftler verknüpfen. Außerdem lassen sich Dashboards und Visualisierungen schneller erstellen.
KI und Automatisierung: Einige BI-Systeme ermöglichen es, Berichte zu terminieren, Echtzeitdaten für automatische Dashboards und Berichte zu sammeln und Analysen zu automatisieren.
Connectoren: Mit Connectoren können Sie Daten aus verschiedenen Quellen aufnehmen, ohne über Engineering-Kosten und Zeitaufwand nachdenken zu müssen.

Diese Funktionen einschließlich Datenvisualisierungen ermöglichen es Ihnen, die Produktivität zu steigern und Datensätze in kürzerer Zeit zu analysieren. Gleichzeitig werden Fehler minimiert, was zu schnelleren und genaueren Berichten führt.

Aber verlassen Sie sich nicht nur auf mein Wort. Hier sind ein paar Beispiele, wie BI-Lösungen B2B-SaaS-Unternehmen geholfen haben, die Produktivität zu steigern:

Klipfolio spart Irdeto 15 Stunden Arbeit im Monat für Marketingberichte mit Klipfolio
Zoho Analytics hilft Whatsconvert, Engpässe schneller durch Visualisierungen zu erkennen

Wie B2B-SaaS-Unternehmen von BI profitieren

Wir haben untersucht, wie einige SaaS-Unternehmen BI genutzt haben, um die Produktivität zu steigern. Jetzt schauen wir uns an, wie andere B2B-Marken die Vorteile von BI genießen.

Zoho Analytics half Peri, den Umsatz um 25% - 30% zu steigern und die Kundenbindung um 50% zu erhöhen.
Tableau sparte Splunk 300.000 $ pro Jahr an Kosten für Server- und Plattform-Administration.
Genesys nutzt MicroStrategy, um Daten zu vereinheitlichen und einen 360-Grad-Blick auf das Geschäft zu erhalten. Das hat dazu beigetragen, die Nutzerakzeptanz zu erhöhen und die Reichweite zu vergrößern.

Die Vorteile von BI in Ihrem Unternehmen nutzen

Im gesamten Artikel habe ich gezeigt, dass B2B-SaaS-Marken bei richtiger Umsetzung BI nutzen können, um positive Auswirkungen auf Geschäfts- und Umsatzergebnisse zu erzielen. Hier sind einige Schritte, die Sie unternehmen können, um die Vorteile von BI in Ihrem Unternehmen zu nutzen:

1. Ermitteln Sie Ihr BI-Reifegradniveau

Dies ist ein Maß dafür, auf welcher Stufe der BI-Einführung sich Ihr Unternehmen aktuell befindet. Sie können sich verschiedene Variationen der folgenden Fragen stellen, um eine Vorstellung davon zu bekommen, wo Sie starten – und wo Sie hin möchten.

Sind Sie mit BI nicht vertraut?
Möchten Sie von den Vorteilen von BI profitieren?
Nutzen Sie bereits Standardfunktionen wie Berichterstellung?
Sind Sie fortgeschritten in der Analyse und beim Erstellen eigener Modelle?
Sind Sie ein BI-Befürworter – bauen Sie zusätzliche Tools auf Ihrem System auf?
Stimmt die Einführung von BI im Allgemeinen mit der Digitalisierungsstrategie Ihres Unternehmens überein?

2. Planen Sie Ihre Strategie

Der nächste Schritt besteht darin, Ihren Grund für den Einsatz von BI, Ihre Ziele und die benötigten Ressourcen festzulegen.

Fragen Sie sich: Wo könnten bessere Datenanalysen die Kundenbindung, das Wachstum, den Kampagnen-ROI, die Preisstrategie-Optimierung, die Prognosegenauigkeit und andere Ergebnisse verbessern?

Dokumentieren Sie dann konkrete Szenarien, in denen BI greifbaren Mehrwert sowie Infrastrukturkosten bei Upgrades und Erweiterungen liefert.

Setzen Sie spezifische, messbare, erreichbare, relevante und terminierte (SMART) Ziele, um zu verstehen, wie Ihr Endzustand aussehen sollte. Zum Beispiel:

Ein SMART-Ziel für ein kleines B2B-SaaS-Unternehmen (Software für Ressourcenplanung) in der frühen BI-Reifephase könnte sein:

Erhebung von Kundendaten über ein Jahr, um die Kundenerfahrung innerhalb eines Monats zu verstehen.
Analyse von Daten zum Kundenverhalten, wie Website-Traffic, Kaufhistorie und Aktivitäten in sozialen Medien, um zu verstehen, wie diese die Kundenzufriedenheit beeinflussen.

Ein SMART-Ziel für ein Fintech-Infrastruktur-SaaS-Unternehmen in der frühen BI-Reife könnte sein:

Sammeln von Daten aus den Vertriebsteams, um neue Verkaufsmöglichkeiten zu identifizieren.
Kunden identifizieren, die abwanderungsgefährdet sind

Messen Sie den Erfolg Ihrer Strategie durch:

Verfolgung der Anzahl der gesammelten Datenpunkte und der erstellten Berichte.
Betrachtung der Auswirkungen Ihrer Ergebnisse auf Ihre Ziele.

3. Definieren Sie Ihre Key Performance Indicators

Im dritten Schritt legen Sie KPIs fest, um den Erfolg Ihrer Strategie zu messen. Ihre KPIs sollten mit Ihren Zielen übereinstimmen.

Wenn zum Beispiel das Ziel von Unternehmen X die Verbesserung der Kundenzufriedenheit war, sollten die KPIs Folgendes beinhalten:

Kundenakquisitionskosten (CAC)
Lebenszeitwert eines Kunden (LTV)
Kundenzufriedenheitswert (CSAT)
Net Promoter Score usw.

Das Ziel von Unternehmen Z war es, die Vertriebsaktivitäten zu optimieren. Die KPIs sollten daher wie folgt aussehen:

Konversionsrate von Sales Qualified Leads (SQL)
Kundenabwanderungsrate
Mittlerer absoluter prozentualer Fehler (MAPE)
Mittlere absolute Abweichung (MAD)

4. Legen Sie Ihr Budget fest

Sobald die Roadmap definiert und die KPIs festgelegt sind, besteht der nächste Schritt darin, die für die Umsetzung der BI-Strategie benötigten Ressourcen sowie die Kosten für Tools und Infrastruktur (selbst gehostet, verwaltet oder in der Cloud) zu budgetieren.

Obwohl BI eine beträchtliche Investition erfordert, kann sich die Investition in datengesteuerte Entscheidungsfindung langfristig lohnen.

Im Rahmen der Budgetierung für BI finden Sie nachfolgend einige Strategien, um eine kostengünstige Infrastruktur zu gestalten:

Mit einem kleinen, begrenzten Pilotprojekt starten, um den ROI zu validieren, bevor eine unternehmensweite Einführung erfolgt
Open-Source-BI-Tools prüfen, um Lizenzkosten zu reduzieren und alle Komponenten selbst zu betreiben (Self-hosted)
Internes Personal in grundlegenden BI-Tools schulen, bevor teure Berater hinzugezogen werden
Funktionen stufenweise einführen, anstatt alles auf einmal umzusetzen
Sich um Fördermittel und Investitionen bemühen.

5. Wählen Sie Ihre BI-Tools aus

Bevor Sie BI-Tools auswählen, führen Sie zunächst eine Bestandsaufnahme Ihrer aktuellen Analyse-Infrastruktur und Ihres gesamten Daten-Stacks durch. Identifizieren Sie Lücken, die die neue Business-Intelligence-Software schließen kann, und bewerten Sie die Fähigkeiten hinsichtlich Berichten, Dashboards, Arten der Datenvisualisierung, prädiktiver Analytik und Datenaufbereitung.

Nehmen wir an, Sie entscheiden sich für ein Open-Source-BI-Tool (Self-hosted). In diesem Fall müssen Sie die Funktionen und Eigenschaften des Tools bewerten, um zu prüfen, wie diese Ihnen dabei helfen, Ihre Ziele zu erreichen. Außerdem müssen Sie Ihren BI-Stack entsprechend den Funktionen und Vorteilen des Tools gestalten.

Können Sie beispielsweise nur Berichte mit dem Tool erstellen oder müssen Sie externe Tools bzw. Hilfsfunktionen integrieren, um Ihre BI-Strategie umzusetzen?

Hier sind einige spezifische Fragen, die Sie sich bei der Bewertung eines Open-Source-BI-Tools stellen sollten:

Mit welchen Datenquellen kann das Tool verbunden werden?
Welche Arten von Datenanalysen kann das Tool durchführen?
Welche Visualisierungen kann das Tool generieren?
Wie benutzerfreundlich ist das Tool?
Ist das Tool skalierbar?
Wird das Tool von einer Anwender-Community unterstützt?

Bevorzugen Sie unternehmensreife oder selbst gehostete Plattformen, die eine einfache Erweiterung von den ersten Anwendungsfällen aus ermöglichen. Gleichen Sie Benutzerfreundlichkeit und Funktionalität anhand Ihres Analysekonzepts ab.

Zu den Kernplattformen für BI zählen Tableau, Microsoft Power BI, Qlik, Looker, Sisense und mehr. Überlegen Sie, ob Sie in die Schulung von Mitarbeitern investieren müssen. Dazu können allgemeine BI-Kurse oder spezialisierte Schulungen wie ein Power BI Kurs oder Tableau Kurs zählen.

6. Erstellen Sie Ihre Roadmap

Sobald Sie Ihre Ziele, KPIs und Ihr Budget definiert und Ihr Tool ausgewählt haben, müssen Sie eine Roadmap für die Umsetzung Ihrer BI-Strategie erstellen. Eine Roadmap zeigt auf, wie und wann die einzelnen Elemente Ihrer BI-Implementierung umgesetzt werden. Sie bringt sämtliche Schlüsselaktivitäten in einen umsetzbaren Zeitplan.

Mit einer klar definierten Roadmap können Sie BI-Funktionen gezielt ausrollen, die mit Ihren Strategien und Geschäftszielen übereinstimmen. Passen Sie Zeitpläne je nach Ressourcen und Anforderungen an.

Anhand des obigen Bildes lässt sich die Roadmap ableiten, welche die erwarteten Zielsetzungen und den Umfang für jede Phase oder jedes Quartal festlegt. Ihre Roadmap kann je nach Umfang mehrere Monate oder Jahre umfassen. Sie sollte sowohl kurzfristige Quick Wins als auch langfristige Ziele aufzeigen.

Starten Sie ein Pilotprojekt und handeln Sie

Nachdem Sie eine Strategie entwickelt, Ihre Daten bereinigt, Kennzahlen erstellt und eine Roadmap entworfen haben, können Sie endlich ein Pilotprojekt starten. Achten Sie darauf, Ihr System genau im Blick zu behalten, um sicherzustellen, dass alles reibungslos funktioniert, und suchen Sie kontinuierlich nach Bereichen zur Optimierung und Verbesserung.

Ebenso wichtig ist es, die Erkenntnisse aus BI-Systemen immer in die Tat umzusetzen. Wenn Sie zum Beispiel bei einer Wettbewerbsanalyse feststellen, dass Ihre Preisstrategie zu Reibungen führt, reagieren Sie darauf. Es klingt vielleicht einfach und offensichtlich, aber manchmal muss es ausdrücklich gesagt werden. Die Daten sollen analysiert und anschließend umgesetzt werden.

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