Das vergangene Jahrzehnt war Zeuge eines bemerkenswerten datengetriebenen Wandels in der Geschäftswelt. Und wenn eine Lektion besonders deutlich geworden ist, dann die, dass selbst die großen Unternehmen nicht sicher sind und Anpassung an Veränderungen der einzige Weg zum Wachstum ist. Um voranzukommen, sind datengestützte Erkenntnisse notwendig, und genau hier kommt Geschäftsintelligenz (BI) ins Spiel.
In diesem Artikel beantworte ich genau, was Geschäftsintelligenz ist, gehe auf die verschiedenen damit verbundenen Phasen ein und erkläre, wie du den Prozess mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) automatisieren kannst.
Was ist Geschäftsintelligenz (BI)?
Bei Geschäftsintelligenz, kurz BI, geht es um die Analyse von Geschäftsinformationen. Ziel von BI ist es, anhand von Daten historische, aktuelle und prädiktive Einblicke in Geschäftsabläufe zu liefern.
Die Technologien, die einige der besten Softwares für Geschäftsintelligenz unterstützen, zielen darauf ab, große Datenmengen aufzuschlüsseln und zu interpretieren, was zur Entwicklung neuer Geschäftsmöglichkeiten beitragen kann. BI stellt Führungskräften und Geschäftsanwendern aus verschiedenen Bereichen und auf unterschiedlichen Ebenen wichtige Informationen bereit und ermöglicht ihnen, effizienter zu arbeiten. Eine ganzheitliche Strategie für Geschäftsintelligenz führt zu mehreren Vorteilen, wie zum Beispiel:
- Ein genaueres Verständnis der Geschäftsleistung
- Bessere Kommunikation zwischen Entscheidungsträgern
- Frühzeitige Warnung vor geschäftlichen, finanziellen und betrieblichen Problemen
- Genaues Benchmarking und Wettbewerbsanalyse
- Bessere Prognosen zu Cashflow-, Markt- und Nachfragetrends
- Verbesserter Entscheidungsprozess
Die 5 grundlegenden Phasen der Geschäftsintelligenz
Die meisten BI-Plattformen und BI-Systeme durchlaufen diese fünf grundlegenden Phasen der Datenverwaltung und -interpretation.
Datenerfassung
Dabei werden relevante Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen gesammelt, etwa aus Tabellenkalkulationen, Dateien, Datenlagern oder sogar Cloud-Speicherplattformen.
Betrachten wir das Beispiel einer Online-Bäckerei und nehmen wir an, du führst für diese Bäckerei eine E-Mail-Marketingkampagne durch.
Um den Erfolg deiner Kampagne zu bewerten und zukünftige Kampagnen zu verbessern, benötigst du Leistungsdaten aus dem E-Mail-Marketing-Tool, musst die Veränderungen beim Website-Traffic untersuchen und möglicherweise sogar Conversion-Tracking für deine Website einrichten. Ein weiterer Schritt wäre, aktiv mit deiner Kundenbasis über Umfragen und Feedbackformulare zu interagieren, um mehr über deren Vorlieben und Kaufverhalten zu erfahren.
All diese gesammelten Daten liefern dir die erforderlichen Informationen, um ein Geschäftsziel zu formulieren, etwa den Aufbau von Markentreue oder die Förderung des Umsatzwachstums, und Möglichkeiten zu dessen Erreichung zu identifizieren.
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Datenaufbereitung
Sobald du die Daten gesammelt hast, besteht der nächste Schritt darin, sie für die Analyse aufzubereiten. Dazu gehört, Inkonsistenzen, Duplikate und Fehler auszuschließen, um sicherzustellen, dass der endgültige Datensatz sauber und genau ist. Das Organisieren und Transformieren sind die beiden wichtigsten Schritte beim Umgang mit unstrukturierten Daten, bevor du sie analysierst.
Aufbauend auf dem vorherigen Beispiel einer Online-Bäckerei könnte deine anfängliche Datenerfassung neben Leistungskennzahlen auch ein großes Inventar verschiedener beworbener Produkte wie Kuchen, Cupcakes, Gebäck, Scones usw. umfassen, die für die Analyse ordnungsgemäß kategorisiert werden müssen. Dies ist wichtig, um sicherzustellen, dass deine Erkenntnisse korrekt sind.
Datenanalyse
Datenanalyse ist der technische Prozess, durch den du aus Rohdaten umsetzbare Erkenntnisse gewinnst. Sie verfolgt einen engeren Fokus und nutzt Techniken wie Datengewinnung, Algorithmenentwicklung, Modellierung und Simulationen, um bestimmte Geschäftsprobleme zu lösen, wichtige Leistungskennzahlen zu analysieren, zukünftige Trends vorherzusagen sowie Muster und Erkenntnisse aufzudecken.
Im Fall der Online-Bäckerei kann dir die Datenanalyse Erkenntnisse darüber liefern, welche Geschmacksrichtungen deine Kunden bevorzugen, was beliebt ist, was nicht gut ankommt, ob sich eine bestimmte Jahreszeit oder ein bestimmter Monat auf deine Umsätze auswirkt und vieles mehr. Diese Erkenntnisse helfen dir, deine Marketingstrategie zu verfeinern, um das Kundenerlebnis und dein Geschäftsergebnis zu verbessern.
Der gesamte Prozess hat etwas von Sherlock an sich. Du bist fast wie ein Detektiv, der nach Anomalien, Trends und Mustern sucht, um daraus eine Geschichte zu entwickeln und die Psyche deiner Kundenbasis zu verstehen.
Datenvisualisierung
Bei der Datenvisualisierung werden sämtliche Informationen in eine Reihe visueller Formate wie Diagramme, Grafiken, Karten und grafische Darstellungen umgewandelt, um die Daten zu verstehen und wichtige Erkenntnisse zu identifizieren. Sie ermöglicht Führungskräften, Muster und Beziehungen zu verstehen sowie Zusammenhänge zu erkennen, die in Zeilen und Spalten von Rohdaten möglicherweise übersehen werden.
Software zur Datenvisualisierung ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um komplexe Informationen zu vermitteln und eine Geschichte zu erzählen. Im Geschäftsbereich und bei der Vertriebsintelligenz kann es die KPIs eines Unternehmens anhand wichtiger Kennzahlen verfolgen und mit denen der Wettbewerber vergleichen. Es kann auch die Effektivität einer Marketingkampagne anhand relevanter Metriken bewerten und feststellen, ob sie auf dem richtigen Weg ist, ihr Ziel zu erreichen.
Entscheidungsfindung
Der Zweck von BI besteht darin, Managern und Führungskräften umsetzbare Erkenntnisse bereitzustellen, damit sie Prozesse verbessern und bessere Entscheidungen treffen können. Diese Entscheidungen können von grundlegenden Abläufen, etwa der Bestimmung der Produktionsmenge, bis hin zu umfassenderen strategischen Überlegungen reichen, beispielsweise der Frage, welche Produkte verkauft und welche Märkte angesprochen werden sollen.
Business Intelligence ist ein entscheidender Faktor für Unternehmen, die daraus einen Mehrwert aus all ihren Daten gewinnen und datengestützte Entscheidungen über die Zuweisung ihrer Ressourcen treffen.
5 Möglichkeiten zur Automatisierung von BI mit künstlicher Intelligenz
Durch den Einsatz von KI in BI kann Ihr Unternehmen innerhalb weniger Minuten nützliche Erkenntnisse aus großen Datenbanken in verständlicher Form gewinnen. KI hilft Ihnen, das Problem aufzuschlüsseln und Möglichkeiten zur Untersuchung der Daten auf weitere Erkenntnisse vorzuschlagen. Sie kann ein Problem aufschlüsseln und lösen, indem sie Erkenntnisse in umsetzbare Ergebnisse umwandelt.
Hier sind fünf Möglichkeiten, wie Sie BI mit künstlicher Intelligenz automatisieren können.
Datengewinnung automatisieren
Datengewinnung ist ein Prozess, bei dem Rohdaten für die Analyse in strukturierte Daten umgewandelt werden. Durch die Untersuchung von Mustern und Beziehungen, die in großen Datensätzen verborgen sind, können Sie Modelle erstellen, um Geschäftsprognosen und betriebliche Vorhersagen zu treffen, neue Verfahren vorzuschlagen und vieles mehr.
Künstliche Intelligenz vereinfacht den Prozess der Datengewinnung, indem sie sich wiederholende manuelle Arbeiten eliminiert. Sie identifiziert relevante Datensätze, die wertvolle Informationen enthalten können, und extrahiert und analysiert Informationen, um Muster oder Trends hervorzuheben. Diese Analyse ist manuell nur schwer durchzuführen, kann mit KI jedoch innerhalb weniger Minuten erledigt werden.
Beispielsweise können Fluggesellschaften ihre Dienstleistungen und Angebote verbessern, indem sie in großem Umfang auf Flugdaten aus der Suche nach Reisen und Buchungen sowie aus Interaktionen im Internet, in sozialen Medien und mit Callcentern zugreifen. Sie können diese Erkenntnisse nutzen, um das Kundenverhalten zu verstehen und personalisierte Reiseerlebnisse anzupassen.
Im Marketing kann Datengewinnung in der Marktforschung eingesetzt werden, um die Zielgruppensegmentierung zu verbessern. KI kann Bereiche wie die demografischen Merkmale und Präferenzen der Kunden sowie deren Zusammenhänge analysieren, um das Verhalten vorherzusagen und die Ergebnisse durch die Personalisierung von Kampagnen zu maximieren.
Datenverarbeitung automatisieren
Datenverarbeitung ist die Umwandlung von Rohdaten in nützliche Informationen für verschiedene Zwecke. Dieser Prozess umfasst das Erfassen, Organisieren, Analysieren und Darstellen von Daten mithilfe verschiedener Methoden und Werkzeuge.
KI kann die Datenverarbeitung verbessern, indem sie komplexe und sich wiederholende Aufgaben automatisiert, über Integrationsplattformdienste Erkenntnisse aus großen Datenquellen gewinnt und auf Grundlage vorhandener Daten neue Daten oder Vorhersagen erstellt.
Darüber hinaus kann KI die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zur Analyse von Textdaten, Computer Vision zur Erkennung von Bildern und Videos sowie Algorithmen des maschinellen Lernens zur Ermittlung von Mustern und Trends einsetzen. Durch die Automatisierung manueller, zeitaufwendiger Aufgaben wie Datenbereinigung, Normalisierung, Merkmalsextraktion und Transformation kann KI die Effizienz der Datenverarbeitung erheblich steigern.
Algorithmen des maschinellen Lernens können außerdem Muster und Beziehungen in Daten erlernen, um diese vorzuverarbeiten. So können sie beispielsweise Anomalien oder Inkonsistenzen in Daten erkennen, fehlende Werte vorhersagen, Ausreißer erkennen und kategorisieren sowie eine Datennormalisierung und -transformation durchführen, wodurch der Bedarf an manuellen Eingriffen verringert wird.
Fortgeschrittene Datenanalyse
Fortgeschrittene Analytik bezeichnet eine Reihe von Techniken und Methoden zur Analyse großer Datensätze, darunter statistische, rechnergestützte und auf maschinellem Lernen basierende Verfahren. Durch das Aufdecken von Mustern, die Identifizierung von Chancen oder Problembereichen, das Erstellen von Vorhersagen und die Generierung von Erkenntnissen können diese Techniken dazu beitragen, Geschäftsprozesse zu verbessern.
KI hilft dabei, Korrelationen oder komplexe Muster in Daten zu erkennen, die von menschlichen Analysten möglicherweise übersehen werden. Dadurch wird das Risiko menschlicher Fehler bei der Datenanalyse verringert, was zu genaueren Erkenntnissen und Vorhersagen führt. Darüber hinaus werden KI-Algorithmen kontinuierlich trainiert, um neue Daten zu erlernen und sich an sie anzupassen, wodurch sich die Genauigkeit im Laufe der Zeit verbessert.
Die Automatisierung der erweiterten Datenanalyse mit KI bietet zusätzlich den Vorteil der prädiktiven Modellierung, die Echtzeit-Erkenntnisse und umsetzbare Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse liefern kann.
Mithilfe dieser Erkenntnisse können Sie potenzielle Risiken erkennen und im Voraus eindämmen, wodurch mögliche Verluste minimiert werden. Die prädiktive Modellierung kann außerdem personalisierte Empfehlungen für eine bestimmte Gruppe oder ein bestimmtes Verhalten liefern, was zu stärkeren und genaueren Vorhersagen führt.
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Datenvisualisierung verbessern
Laut einem Bericht der Aberdeen Group nutzen 74 % der Unternehmen Datenvisualisierungstools, um Arbeitsabläufe an die Anforderungen ihres Teams anzupassen. Wenn Unternehmen die richtigen Datenvisualisierungstools einsetzen, ist es außerdem fünfmal wahrscheinlicher, dass sie wichtige Geschäftsentscheidungen treffen, die ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Während Kreisdiagramme, Histogramme und Grafiken nützlich sind, bieten komplexere Visualisierungen wie Heatmaps und Fieberdiagramme einen besseren Kontext für Geschäftsdaten. KI- und ML-Tools spielen eine entscheidende Rolle dabei, eine detaillierte Datenvisualisierung zu ermöglichen.
Beispielsweise kann KI Algorithmen verwenden, um Daten von einem Format in ein anderes umzuwandeln, etwa indem Flächenverkaufszahlen in geophysikalische Visualisierungen umgewandelt werden. Bei Zeitreihendaten kann das System beispielsweise Liniendiagramme vorschlagen. KI kann auch BI-Dashboards für einzelne Benutzer auf Grundlage ihrer Rollen, früheren Interaktionen und Präferenzen personalisieren.
Prädiktive Analysen nutzen
Prädiktive Analysen sind der Prozess, Daten, statistische Methoden und maschinelles Lernen zu nutzen, um zukünftige Ergebnisse und Trends vorherzusagen. Modelle des maschinellen Lernens können aus vergangenen Daten lernen, um zukünftige Trends, Umsätze, Kundenverhalten und vieles mehr vorherzusagen. Diese Prognosen können Ihrem Team dabei helfen, potenzielle BI-Probleme zu bewältigen oder Chancen zu nutzen.
Beispielsweise kann KI das Kundenverhalten wie Abwanderung, Kundenbindung, Kundenlebenswert und Zufriedenheit auf Grundlage der Interaktionen, Präferenzen und Rückmeldungen der Kunden vorhersagen. Diese Geschäftsanalysen können dazu beitragen, Marketing-, Vertriebs- und Servicestrategien zu verbessern.
In einem weiteren Beispiel kann KI Nachfrage, Angebot und Preise auf Grundlage historischer Daten, Markttrends und externer Faktoren vorhersagen. Dies kann Lagerbestand, Produktion und Vertrieb optimieren und gleichzeitig Rentabilität und Effizienz steigern. Darüber hinaus kann KI Risiken, Betrug und Anomalien auf Grundlage von Mustern, Regeln und Signalen prognostizieren. Dies kann Verluste verhindern, Vermögenswerte schützen und die Einhaltung von Vorschriften sicherstellen.
KI kann Ergebnisse, Szenarien und Maßnahmen auf Grundlage von Simulationen, Datenmodellen und Optimierungen vorhersagen. Dies kann dabei helfen, Hypothesen zu testen und Optionen für eine Expansion zu untersuchen.
Tipps & bewährte Verfahren zur Automatisierung von BI
Die Integration von KI in Business-Intelligence-Systeme kann Ihnen dabei helfen, die richtigen Daten zu erhalten, um Ihr Unternehmenswachstum zu bestimmen. Beachten Sie beim Start des Prozesses die folgenden Tipps und bewährten Verfahren.
- Um KI und BI zu integrieren, erstellen Sie zunächst einen Plan, der Ihre Ziele und die Messung des Erfolgs beschreibt.
- 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 gezielte Schulung, um bestimmte Techniken für das von Ihnen ausgewählte System zu erlernen. Dies kann ein allgemeiner BI-Kurs oder etwas Spezialisierteres wie ein Power-BI-Kurs oder ein Tableau-Kurs sein.
- Stellen Sie für eine erfolgreiche Integration von KI und BI umfassende Schulungen und Unterstützung bereit. Informieren Sie Ihr Team über die Vorteile, Funktionen, Möglichkeiten und die ethische Nutzung der Lösungen.
- Machen Sie Ihr Unternehmen intelligent, indem Sie die Zielgruppe Ihres Berichts bestimmen. Ermitteln Sie, was Ihre Stakeholder wissen möchten, und wählen Sie Datenvisualisierungstypen, Dashboard-Typen und Berichtsformate aus, die diese Fragen beantworten.
- Stellen Sie die Zustimmung im gesamten Unternehmen sicher, um die Erfolgschancen zu maximieren.
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