Was ist Business Intelligence? Der ultimative RevOps-Leitfaden

Beide nutzen Big Data und fortschrittliche Datenanalysetechniken, um aus wichtigen Informationsschnipseln ein Gesamtbild für dich zusammenzustellen. Beide visualisieren Daten meist auf irgendeiner Art von interaktivem Dashboard, und sowohl Business Analytics als auch Business Intelligence sind darauf ausgelegt, aus dem vermeintlichen Chaos eines großen Unternehmens mit vielfältigen Abläufen ein klares Bild entstehen zu lassen.

Der Unterschied liegt im Zeitfaktor. Business Analytics ist eine Methode, um genaue Prognosen für die Zukunft zu erstellen, während gute Business Intelligence eher darin besteht zu erkennen, was gerade jetzt – also in der unmittelbaren Gegenwart – passiert. Während dich eine solide Analyse von vor drei Monaten darauf vorbereitet hat, was du im laufenden Quartal beim Umsatz erwarten kannst, zeigt dir Business Intelligence, ob du diese Ziele tatsächlich erreichst oder wo du vielleicht vom Kurs abgekommen bist.

Dadurch kannst du kleine Probleme erkennen, solange sie noch klein sind – anstatt am Ende des Geschäftsjahres ratlos dazustehen und dich zu fragen, warum du am Ende nur die Hälfte von dem eingenommen hast, was du erwartet hattest. Das ist so bedeutend, dass das Department of the Interior kleinen Unternehmen aktiv dabei hilft, eigene BI-Tools einzurichten.

Um dir klarzumachen, wie das praktisch in dein Unternehmen passt, denk mal an das aktuelle Problem vieler Firmen, dringend gute Mitarbeitende einzustellen und zu halten. Deine HR-Analyse hat prognostiziert, dass eine Investition von 100.000 $ in Recruiting dir 110 % des benötigten Personals für dieses Jahr einbringen wird, davon fallen naturgemäß etwa 9 % aus verschiedenen Gründen weg, sodass du am Ende mit 101 % Personal ausgestattet bist. Also investierst du das Geld, schaltest Anzeigen, führst mehrere Gesprächsrunden und stellst ein. Doch am Jahresende stellt sich heraus, dass du unterbesetzt bist und Aufträge ablehnen musst, weil deine verbliebene Belegschaft bereits Doppelschichten schiebt. Was ist passiert?

Es stellte sich heraus, dass dein Büro zu kalt war und mehrere Leute kündigten, weil sie das nicht mochten. Klingt dämlich, aber manchmal sind die Ursachen wirklich so banal. Das hast du allerdings erst am 15. April erfahren, weil du den ganzen Winter über deinem Analysemodell gefolgt bist, anstatt die Fluktuation in Echtzeit zu erfassen und gründliche Exit-Gespräche zu führen, um herauszufinden, warum das Büro- und nicht das Außendienstpersonal gekündigt hat. Das zeigt einige der größten Herausforderungen der Business Intelligence, mit denen Unternehmen heute konfrontiert sind.

Exit-Gespräche sind eine sehr einfache Art der Erhebung von Business Intelligence. Wenn du sie durchgeführt und gute Tools gehabt hättest, um diese Informationen direkt an das Management weiterzuleiten, hättest du vielleicht schon im September das Thermostat angepasst und im nächsten Jahr 50.000 $ an Recruitingkosten gespart. In diesem Beispiel zeigen dir Business Intelligence Beispiele auf, was gerade tatsächlich passiert und warum sich die Wirklichkeit von den Prognosen unterscheidet.

Arten von BI-Tools

Das ist nur ein sehr einfaches Beispiel dafür, wie Echtzeit-Feedback zu umsetzbaren Änderungen wird, die dir ein Vermögen sparen können. Business Intelligence hat sich im modernen Zeitalter weit über die Einsteiger-Methoden der Exit-Gespräche hinausentwickelt. Und natürlich ist die andere Seite der Medaille ein gutes Reporting. Alle Vorteile von Business Intelligence nützen dir nämlich nichts, wenn deren Ergebnisse niemandem zugänglich sind, der darauf reagieren kann. 

Die Business Intelligence Tools, die du zur Erhebung und Präsentation von Daten nutzt, unterscheiden sich je nach Branche, den gewünschten Kennzahlen und offen gesagt auch nach deinem persönlichen Umgang mit moderner Technik. Es bringt nichts, das neueste, schicke Big-Data-Dashboard zu kaufen, das verspricht, deinen Lagerbestand sekundengenau über drei Kontinente hinweg zu verfolgen, wenn du die Auswertungen dahinter gar nicht verstehst – dann bist du letztlich wieder beim Raten. Im Folgenden findest du einige der beliebtesten Wege, wie Firmen ihre Business Intelligence gewinnen, sie erfassen und verständlich auswerten.

Tabellenkalkulationen

Wenn ich Tabellenkalkulation sage, denken Sie vermutlich sofort an Microsoft Excel und Google Sheets, und das ist auch nicht falsch. Gewöhnliche Tabellenkalkulationen sind erstaunliche Werkzeuge, um riesige Datenmengen in einem einfach grafisch dargestellten Format übersichtlich darzustellen und nahezu unbegrenzt zu skalieren. Sie müssen 50 Dinge gleichzeitig überwachen? Fügen Sie Spalten hinzu. Sie erhalten Eingaben von 15 Quellen? Fügen Sie Zeilen hinzu. Sie möchten zwischen Verkaufsprovisionsdaten, Personalverwaltung, Gemeinkosten und dem Preis, den Sie für Kupferdraht zahlen, wechseln? Fügen Sie einfach ein paar Registerkarten hinzu und arbeiten Sie in einem einzigen Dokument. 

Sie möchten wissen, wie hoch der durchschnittliche Ertrag für die von Ihnen gekauften Kupferdrähte ist, aufgeschlüsselt nach all Ihren 37 Produktlinien, die diese nutzen? Kein Problem: Tragen Sie einfach den Drahtpreis in Spalte A ein, den Verbrauch pro Produkt in Spalte B, fügen Sie für jedes Produkt eine Zeile hinzu und lassen Sie den Zaubermann im Computer den Durchschnitt pro Zeile in Spalte C berechnen. Dann exportieren Sie diese Daten an Ihren Logistikmitarbeiter, damit er Ihnen erklären kann, was Sie vor sich haben.

Die ersten Tabellenkalkulationen waren dicke Papierbücher, in die Sie mit einer Feder oder sonstigem hineinschrieben. Später waren es Programme, die Sie auf Ihrem Computer hatten und per Diskette physisch kopierten (ach, die guten alten Zeiten). Heutzutage liegt alles in der Cloud, und Sie teilen Ihre Tabellen mit den relevanten Personen Ihres Unternehmens in Echtzeit. Sie schauen kurz rein, geben die Zahlen ein oder sehen sich die aktuellsten Daten aus der heutigen Übersicht an – und schon sind Sie auf dem neuesten Stand der Zahlen, die Sie benötigen.

Reporting-Software

Reporting-Software ist eine Stufe über Cloud-Tabellenkalkulationen, wenn es um die Nachverfolgung von Business Intelligence geht. Wie Tabellenkalkulationen bieten diese Programme eine praktische und intuitive Möglichkeit, die Kennzahlen nachzuverfolgen, die für Sie wichtig sind – aber auf einem System, das von Grund auf auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist und nicht nur eine angepasste Tabelle darstellt. Manche dieser Tools sind wahre Datenfresser. Eines davon, datapine, ermöglicht es allen in Ihrem Unternehmen, Daten aus jeder Abteilung oder Station einzuspeisen, alles in Kategorien zu bündeln und die Ergebnisse nach Ihren Wünschen darzustellen. 

Sie können sogar in den SQL-Modus wechseln und eigene benutzerdefinierte Abfragen starten – oder Sie lassen die hochentwickelte Benutzeroberfläche das alles für Sie erledigen. Am Ende werden Sie vermutlich gezwungen sein, die App herunterzuladen, sonst können Sie die Oberfläche nicht anpassen, aber ansonsten ist es fast wie einen Wissenschaftsoffizier à la Spock zu haben, der die relevanten Daten vorgibt und mit mobiler BI-Software Ihre Entscheidungsprozesse beschleunigt.

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Datenvisualisierungssoftware

Okay, ab hier geht es noch weiter nach oben. Datenvisualisierungssoftware ist ähnlich wie Reporting-Software, nur dass sie manchmal an Ihrem Verstand als intelligentem Menschen zweifelt. Gute Visualisierungstools sind im Prinzip Reporting-Systeme und Apps, hinter denen ein erstklassiges Design-Team steckt, das besonders viel Wert auf die Ausgabe und Benutzeroberfläche legt, um Business Intelligence so einfach verständlich wie möglich zu gestalten.

Angenommen, Sie haben einen riesigen Haufen Daten von Lieferanten, Dienstleistern, Kundenfeedback, Behörden und Ihrem Finanzteam. Laut deren Predictive Analytics lohnt es sich, jetzt einen Kredit für den Kauf von Kupfer aufzunehmen, bevor der Preis steigt, und die Zinsen anschließend mit den Umsätzen Ihrer musikalischen Kaffeemaschinen abzuzahlen. Zeigen Sie jedoch alle Informationen in einem Tool wie Tableau an, erkennen Sie vielleicht: Die Verkäufe bei Amazon laufen schleppend, steigende Zinsen machen die Rückzahlung schwierig und strengere Verkaufsberichte erschweren den Abschluss der Deals – Hinweise auf eine schrumpfende Kundschaft.

Mit all diesen Informationen auf der Startseite Ihres Dashboards sagen Sie der Finanzabteilung, sie soll vom Kredit absehen, bitten die Logistik, günstigeren Kupferdraht zu finden, setzen dem Vertrieb neue Ziele und lassen die F&E eventuell prüfen, ob Kaffeemaschinen mit digitaler Anzeige attraktiver wären. Sie haben in kurzer Zeit eine Reihe geschäftlicher Entscheidungen getroffen – nur weil Sie einen Gesamtüberblick über Ihr Unternehmen erhielten, den Ihnen die relevante, verknüpfte Visualisierung standortübergreifender Daten ermöglicht hat. Zu den besten Tools dafür gehören:

• Google Charts
• Tableau
• Grafana
• Chartist
• FusionCharts
• Datawrapper
• Infogram
• ChartBlocks

Online Analytical Processing (OLAP)

Das klingt schon ziemlich cool, denken Sie sicher, aber woher weiß ich denn überhaupt, welche Daten ich betrachten muss? Ist es nicht letztlich eine Frage von Müll rein, Müll raus? Wer sagt einem, welche Daten für Entscheidungen relevant sind – und welche nicht?

Hier kommt die Online Analytical Processing (OLAP) ins Spiel. Stellen Sie sich OLAP als einen klugen menschlichen Forscher vor, der nie schläft und immer genau weiß, wo er nach relevanten Informationen suchen muss. Ganz gleich, welche Art von Organisation Sie führen, Sie speichern wahrscheinlich Informationen aus verschiedenen Quellen, wie etwa direktes Feedback, Web-Traffic, interne Systeme, Verkaufsdaten usw. Ein gutes OLAP-Tool durchsucht diese Quellen und speist die Daten in Ihre Visualisierungs- oder Reporting-Software ein – mit einem Big-Data-Ansatz für Echtzeitanalyse und -verfolgung, wie wenn täglich ein Experte aus jedem Fachgebiet bei Ihnen anrufen würde, um Sie über den aktuellen Stand zu informieren.

Data Mining

Data-Mining-Tools ergänzen Ihr OLAP, indem sie zuerst die notwendigen Rohdaten beschaffen. Stellen Sie sich Data-Mining-Anwendungen wie die Streifenpolizei vor. Wenn Ihr OLAP-System (der Lieutenant) seine Ermittler losschickt, um Befragungen durchzuführen, dann sind es die Data-Mining-Programme, die Trenchcoats anziehen, Notizblöcke mitnehmen und die Fragen stellen.

Muss Ihr OLAP Daten aus Vertrieb, Marktforschung und Lagerbestand zusammenstellen? Es ist Ihre Data-Mining-Software, die direkt aus diesen Datenbanken die tatsächlichen Verkaufszahlen, Kundenbefragungen und Lagerinformationen zum Produktumschlag zieht. Bevor Sie kluge, datenbasierte Entscheidungen treffen können, benötigen Sie zunächst die Daten selbst. Data Mining ist eines der BI-Tools, das im Hintergrund leise arbeitet, um Ihren anderen Business-Intelligence-Systemen die Rohinformationen zu liefern, die sie für ihre Aufgaben brauchen. 

Vorteile von Business Intelligence

Sie erhalten viele Vorteile durch Business-Intelligence-Lösungen. Auch wenn wir bereits die Komponenten von Machine Learning und verschiedene BI-Plattformen besprochen haben, sind Sie vielleicht noch nicht überzeugt, warum Sie das überhaupt tun sollten. Und ich will nicht leugnen, dass es Herausforderungen bei der Implementierung von BI gibt. Aber meines Erachtens überwiegen die Vorteile die Nachteile bei weitem.

Warum ist Business Intelligence also so wichtig, und warum braucht man sie überhaupt, wenn man bereits Predictive Analytics und einen kühlen Kopf besitzt? 

Hier sind vier Gründe:

Ein ganzheitlicher Überblick

Erstens verschafft Ihnen gute Business Intelligence einen ganzheitlichen Überblick darüber, wie es läuft. Sie sind der Chef, erinnern Sie sich? Sie müssen das große Ganze sehen. In der Vergangenheit bedeutete das, entweder so weit abzuziehen, dass Sie die Details aus den Augen verloren, oder zu stark zu zoomen und den Wald vor lauter Bäumen nicht zu sehen. Self-Service-BI-Tools zeigen Ihnen die Bäume im Kontext, sodass Sie fast intuitiv wissen, wie die Dinge stehen.

Mehr Effizienz in der Organisation

Die verschiedenen Teile Ihrer Organisation müssen miteinander kommunizieren, um etwas zu erreichen. Zufällige Begegnungen auf dem Flur reichen für einen modernen Wissensaustausch im Unternehmen nicht aus, und auch strukturierte Besprechungen haben nur begrenzten Nutzen. Die in BI-Anwendungen integrierte künstliche Intelligenz nutzt Machine Learning, um relevante Daten zusammenzutragen und an die richtigen Personen weiterzugeben. Die Effizienzgewinne sprechen für sich. 

Datenbasierte Geschäftsentscheidungen

Intuition hat ihren Platz im Geschäftsleben, und Sie sind darin vermutlich gut, aber ohne Daten sind Sie am Raten. Datengetriebene Entscheidungen beginnen mit Daten, und genau darum geht es bei Business-Intelligence-Software: Sie liefert Ihnen die benötigten Informationen in einer Form, die Sie verstehen können. Wenn Sie wissen, was Sie Tag für Tag tun, ist das ein Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Unternehmen.

Verbesserte Kundenerfahrung

BI-Lösungen sind manchmal erschreckend intelligent und zeigen dies, indem sie Probleme lösen, bevor sie entstehen. Ein intelligenter Ansatz für Vertrieb, Marketing, Lieferketten, Zustellsysteme – was immer Ihnen einfällt – trägt dazu bei, potenzielle Kundenbeschwerden zu verhindern, bevor sie auftreten. Allerdings ist es wichtig, die Nachteile von Business Intelligence vor der Einführung zu kennen. Ihr BI-System hat vielleicht schon vor Monaten auf ein Problem mit Ihrer Weboberfläche hingewiesen. Als Sie es frühzeitig behoben haben, konnten Sie verhindern, dass tausende Besucher Ihrer Seite ein Problem hatten und sich beschwerten.

3 Schritte zu Business Intelligence

Wenn Sie erst einmal die Phasen der Business Intelligence verstanden haben, fällt es Ihnen leichter zu entscheiden, was Sie automatisieren sollten. Hier sind die üblichen Schritte:

Schritt 1: Datensammlung

Sie können Daten aus vielen Quellen gewinnen. Planen Sie, Ihre BI-Software mit möglichst vielen Datenquellen zu speisen. Gute Unternehmensdaten stammen unter anderem von:

• Umfragen, Fragebögen, Abstimmungen usw. 
• Vertriebszahlen
• Lagerbestandsverwaltungssoftware
• Intelligente Messgeräte
• Leistungskennzahlen
• IBM POS-Scans und andere Außendienstsysteme
• Im Grunde alles andere, was Ihnen einfällt 

Schritt 2: Daten analysieren

Datenwissenschaftler benötigen Daten, und sobald sie diese haben, müssen sie verstehen, was sie betrachten, während sie häufige Herausforderungen der Geschäftsanalytik (BI) angehen. Für relativ einfache Dinge, wie die Lohnabrechnung in einer Tabellenkalkulation, braucht es kein Team von Datenanalysten. Doch bei allem, was über klassische Aufzeichnungen hinausgeht, sollten Sie solide Analysetools wie die oben genannten verwenden. Zusätzliche Schulungen können sinnvoll sein, etwa indem Sie einen Kurs für Geschäftsanalytik belegen.

Schritt 3: Daten präsentieren

Ausgabe, Ausgabe, Ausgabe. Um wirklich zu verstehen, was Sie haben, müssen Sie Ihre Daten in einer verständlichen Form sehen. Wählen Sie ein gutes Tool zur Datenvisualisierung, das für moderne Unternehmensumgebungen geeignet ist. Infografiken eignen sich hierfür hervorragend, ebenso wie klassische Diagramme und Grafiken. Wie Sie visualisieren, bleibt Ihnen überlassen – gute Analysetools bieten Ihnen zahlreiche Visualisierungsoptionen.

Das große Ganze

Zusammenfassend: Was bedeutet Geschäftsanalytik? Es handelt sich um eine Reihe von Datenanalysetools, mit denen Sie Ihr modernes Unternehmen verstehen und fundierte Entscheidungen für die Zukunft treffen können. Das Abonnieren des RevOpsTeam-Newsletters ist ebenfalls eine kluge Entscheidung, die Sie am besten sofort treffen: Bleiben Sie so auf dem neuesten Stand, was Methoden, Werkzeuge und Trends angeht, mit denen Ihre Marke den Wettbewerbsvorteil erzielt, um zu gedeihen.