Was ist Geschäftsintelligenz? Der ultimative RevOps-Leitfaden

Sie haben also Ihre Analysen im Griff und sind ziemlich sicher, dass Sie die richtigen Informationen sammeln, um vorherzusagen, wohin sich Ihr Unternehmen entwickelt. Aber was ist Geschäftsintelligenz? Wenn Sie das nicht wissen, haben Sie einen blinden Fleck, der Sie Geld kostet, und es könnte sogar noch ernster sein. Geschäftsintelligenz kombiniert intelligente Datenanalysen mit großen Datenmengen in Echtzeit, um Ihnen ein Bild davon zu geben, was in Ihrem Unternehmen vor sich geht, statt davon, was Ihrer Erwartung nach geschehen sollte. Das Konzept zu verstehen ist, als würden Sie ein zusätzliches Augenpaar bekommen, mit dem Sie sehen können, was in Ihrem Unternehmen wirklich los ist.

In diesem Artikel geht es um Geschäftsintelligenz, ihre Funktionsweise und darum, warum sie für Sie wichtig sein sollte. Er soll Ihnen einige einfache Möglichkeiten zeigen, wie Sie Ihr internes Feedback verändern können, um eine bessere (und tatsächlich nützliche) Datenvisualisierung zu erhalten und Ihren Entscheidungsprozess zu verbessern. Am Ende sollten Sie einige umsetzbare Erkenntnisse gewonnen haben, die Sie bei Ihrer Rückkehr ins Büro anwenden können und die Ihre Sicht auf Ihre Geschäftsanalysen verändern werden.

Was ist Geschäftsintelligenz?

Beginnen wir damit, was Geschäftsintelligenz ist und wie sie sich von den Geschäftsanalysemethoden unterscheidet, die Sie bereits einsetzen. Zunächst einmal handelt es sich dabei nicht um zu 100 % unterschiedliche Konzepte, da sowohl Geschäftsintelligenz als auch Geschäftsanalyse Ihnen dabei helfen, ein klares Bild davon zu erhalten, was in Ihrem Unternehmen vor sich geht und wie es um Vertrieb, Kundenbindung, Bestände usw. steht.

Beide nutzen große Datenmengen und fortgeschrittene Techniken zur Datenanalyse, um wichtige Informationsfragmente zu einem Gesamtbild für Sie zusammenzuführen. Beide stellen Daten typischerweise auf eine Weise dar, die auf einer Art interaktiver Übersicht verständlich ist, und sowohl Geschäftsanalyse als auch Geschäftsintelligenz sind darauf ausgelegt, aus dem zufälligen Chaos eines großen Unternehmens mit überall stattfindenden Abläufen ein klares Bild zu erstellen.

Der Unterschied liegt im Zeitfaktor. Geschäftsanalyse ist eine Methode zur Erstellung genauer Prognosen, die auch in Zukunft Bestand haben sollten, während es bei guter Geschäftsintelligenz darum geht, zu sehen, was jetzt, in der unmittelbaren Gegenwart, geschieht. Während Ihnen eine gute Analyse von vor drei Monaten gesagt hat, was Sie in diesem Quartal beim Vertrieb erwarten können, sagt Ihnen gute Geschäftsintelligenz, ob Sie diese Ziele erreichen oder wo Sie möglicherweise vom Weg abgekommen sind.

So können Sie kleine Probleme erkennen, solange sie noch klein sind, anstatt am Ende des Geschäftsjahres ratlos dazustehen und sich zu fragen, warum Sie nur die Hälfte dessen erwirtschaftet haben, was Sie prognostiziert hatten. Das ist so bedeutsam, dass das US-Innenministerium kleinen Unternehmen sogar dabei hilft, ihre eigenen BI-Werkzeuge einzurichten.

Um besser zu verstehen, wie dies in Ihr Unternehmen passt, denken Sie darüber nach, wie viele Unternehmen derzeit verzweifelt versuchen, gute Mitarbeiter zu gewinnen und zu halten. Ihre Geschäftsanalyse aus der Personalabteilung prognostizierte, dass Sie durch Ausgaben von $100,000 für die Rekrutierung in diesem Jahr 110 % der benötigten Arbeitskräfte gewinnen würden und vielleicht etwa 9 % aus irgendeinem Grund nicht dauerhaft bleiben würden, sodass Sie letztlich mit 101 % Personalbestand dastünden. Also investieren Sie das Geld, schalten einige Anzeigen und führen mehrere Runden von Vorstellungsgesprächen und Einstellungen durch. Am Jahresende stellt sich dann heraus, dass Sie unterbesetzt sind und Aufträge ablehnen müssen, weil die verbliebene Belegschaft bereits Doppelschichten arbeitet. Was ist passiert?

Es stellt sich heraus, dass Ihr Büro zu kalt war und eine Reihe von Mitarbeitern gekündigt hat, weil es ihnen dort nicht gefiel. Ja, das klingt dumm, aber manchmal ist es tatsächlich so einfach. Sie erfuhren davon jedoch erst am 15. April, da Sie den ganzen Winter über auf das Analysemodell vertraut hatten, statt die Fluktuation in Echtzeit zu verfolgen und gründliche Austrittsgespräche zu führen, um herauszufinden, warum Ihre Büroangestellten, nicht aber Ihre Außendiensttechniker, gekündigt hatten. Dies verdeutlicht einige der größten Herausforderungen der Geschäftsintelligenz, vor denen Unternehmen heute stehen.

Austrittsgespräche sind eine sehr einfache Form der Erhebung von Daten zur Geschäftsintelligenz. Wenn Sie diese durchgeführt hätten und über gute Werkzeuge verfügt hätten, um diese Informationen an die Geschäftsleitung weiterzuleiten, hätten Sie den Thermostat im September anpassen und $50,000 bei der Rekrutierung im nächsten Jahr sparen können. In diesem Beispiel zeigen Ihnen Beispiele für Geschäftsintelligenz, was gerade passiert, während es sich entwickelt, und warum die Realität von den Prognosen abweicht.

Arten von BI-Werkzeugen

Das ist nur ein sehr einfaches Beispiel dafür, wie Echtzeit-Feedback in umsetzbare Änderungen münden kann, die Ihnen ein Vermögen sparen. Geschäftsintelligenz ist im modernen Zeitalter weit über die einfachen Fragen und Antworten von Austrittsgesprächen hinausgegangen. Und natürlich ist eine gute Berichterstattung die andere Seite der Medaille. Alle Vorteile der Geschäftsintelligenz auf der Welt nützen Ihnen nichts, wenn ihre Erkenntnisse nicht jemanden erreichen, der darauf reagieren kann. 

Die Werkzeuge für Geschäftsintelligenz, die Sie zum Sammeln und Präsentieren von Daten verwenden, hängen von der Art Ihres Unternehmens, den für Sie interessanten Kennzahlen und, offen gesagt, Ihrem persönlichen Umgang mit Technologie ab. Es ist zwar schön und gut, in die neueste beeindruckende Übersicht für große Datenmengen zu investieren, die eine sekundengenaue Verfolgung Ihrer Bestände auf ihrem Weg durch Lagerhäuser auf drei Kontinenten verspricht, aber wenn Sie die Ausgabe nicht lesen können, könnten Sie genauso gut raten. Hier sind einige der beliebtesten Möglichkeiten, wie Menschen ihre Geschäftsintelligenz erhalten – sowohl beim Sammeln als auch beim Lesen der Daten auf eine verständliche Weise.

Tabellenkalkulationen

Wenn ich Tabellenkalkulationen sage, denkst du zuerst an Microsoft Excel und Google Sheets, und das ist nicht falsch. Gewöhnliche Tabellenkalkulationen sind erstaunliche Werkzeuge, um riesige Datenmengen in einem einfachen grafischen Format darzustellen, das sich unbegrenzt skalieren lässt. Du musst 50 Dinge gleichzeitig verfolgen? Füge Spalten hinzu. Du bekommst Eingaben aus 15 Quellen? Füge Zeilen hinzu. Du möchtest zwischen Daten zu Verkaufsprovisionen, der Personalverwaltung, Gemeinkosten und dem Preis, den du für Kupferdraht bezahlst, wechseln? Füge ein paar Tabellenblätter hinzu und arbeite in einem einzigen Dokument. 

Du musst wissen, wie hoch die durchschnittliche Rendite der Kupferdrähte ist, die du kaufst, aufgeschlüsselt nach einer der 37 Produktlinien, in denen du sie verwendest? Das ist kinderleicht. Gib einfach den Preis des Drahts in Spalte A und die pro Produkt verwendete Menge in Spalte B ein, füge für jedes Produkt Zeilen hinzu und sage dem Zaubermann im Computer, dass er für jede Zeile einen Durchschnitt in Spalte C ausgeben soll. Dann exportierst du das an deinen Logistikmitarbeiter, damit er dir erklären kann, was du da siehst.

Die frühesten Tabellenkalkulationen waren große Papierbücher, in die man mit einem Federkiel oder Ähnlichem kritzeln musste. Später waren es Programme, die man auf dem Computer aufbewahrte und physisch auf Disketten kopierte (ach, das waren gute Zeiten). Heutzutage befindet sich alles in der Cloud, und du teilst deine Tabellenkalkulationen in Echtzeit mit den zuständigen Personen in deinem Unternehmen. Einfach öffnen, die Zahlen eingeben oder die aktuellen Daten aus der morgendlichen Zusammenfassung ansehen, und schon hast du offiziell den Überblick über die Zahlen, die du brauchst.

Berichtssoftware

Berichtssoftware ist beim Verfolgen von Geschäftsinformationen eine halbe Stufe höher als Cloud-Tabellenkalkulationen. Wie Tabellenkalkulationen bieten diese Programme eine praktische und intuitive Möglichkeit, die für dich wichtigen Zahlen zu verfolgen, allerdings auf einem System, das auf deine Bedürfnisse zugeschnitten ist, statt auf einer angepassten Tabellenkalkulation. Einige dieser Systeme sind wahre Datenfresser. Eines davon, datapine, ermöglicht es allen in deinem Unternehmen, Daten aus jeder Abteilung oder jedem Standort einzugeben, alles in Kategorien zusammenzufassen und das Ganze beliebig darzustellen. 

Du kannst sogar in den SQL-Modus wechseln und eigene Abfragen ausführen oder einfach die leistungsstarke Benutzeroberfläche die Arbeit für dich erledigen lassen. Irgendwann werden sie dich dazu bringen, die App herunterzuladen, da du die Benutzeroberfläche sonst nicht anpassen kannst, aber ansonsten ist es, als hättest du Spock als Wissenschaftsoffizier, der dir die relevanten Daten vorliest und deine Entscheidungsfindung mit mobiler BI-Software beschleunigt.

Software zur Datenvisualisierung

Okay, ab hier geht es also noch eine Stufe weiter. Software zur Datenvisualisierung ähnelt Berichtssoftware, außer dass sie nicht besonders viel Vertrauen in dich als intelligenten Menschen hat. Gute Visualisierungsprogramme sind im Grunde Berichtssysteme und Apps mit einem hervorragenden Designteam, das viel in die Ausgabe und die Benutzeroberfläche investiert hat, um Geschäftsinformationen so verständlich wie möglich zu machen.

Angenommen, du hast einen riesigen Datenberg von Lieferanten, Anbietern, Kundenfeedback, staatlichen Aufsichtsbehörden und deinem Finanzdienstleistungsteam. Ihren prädiktiven Analysen zufolge sollte es kein Problem sein, einen Kredit aufzunehmen, um Kupfer zu kaufen, bevor die Preise steigen, und die Zinsen anschließend mit dem Geld zu tilgen, das die Leute für deine musikalischen Kaffeemaschinen bezahlen. Wenn du jedoch alles in einem Tool wie Tableau darstellst, kannst du sehen, dass die Verkäufe bei Amazon schleppend verlaufen, steigende Zinssätze dir einen schwierigen Rückzahlungsplan aufgezwungen haben und ungewöhnlich zähe Verkaufsberichte den Geschäftsabschluss erschweren, was auf eine schrumpfende Kundenbasis hindeutet.

Da all diese Informationen auf der Startseite deines Dashboards angezeigt werden, sagst du der Finanzabteilung, sie soll die Kredite vergessen, der Logistikabteilung, sie soll günstigeren Kupferdraht finden, dem Vertrieb, er soll neue Ziele entwickeln, und der Forschungs- und Entwicklungsabteilung, sie soll eine Neubewertung vornehmen und vielleicht die Kaffeemaschinen mit einer Digitaluhr im Sockel verbessern. Du hast eine Reihe geschäftlicher Entscheidungen getroffen, die alle auf einem Bild deines Unternehmens basieren, das du ohne eine relevante, relationale Visualisierung wichtiger Daten aus mehreren Quellen nicht gehabt hättest. Einige der besten Tools dafür sind:

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

Online-Analyseverarbeitung (OLAP)

Das ist ziemlich beeindruckend, sagst du dir, aber woher um alles in der Welt weiß ich überhaupt, welche Daten ich mir ansehen soll? Ist das nicht eine Frage nach dem Prinzip „Müll rein, Müll raus“? Wer sagt dir, welche Daten für die Entscheidungsfindung relevant und welche bedeutungslos sind?

Hier kommt die Online-Analyseverarbeitung ins Spiel. Stellen Sie sich OLAP als einen intelligenten menschlichen Forscher vor, der nicht schläft und genau weiß, wo nach relevanten Informationen zu suchen ist. Ganz gleich, welche Art von Organisation Sie leiten, wahrscheinlich speichern Sie Informationen aus mehreren Quellen, etwa direktes Feedback, Webverkehr, interne Systeme, Verkaufsdaten usw. Ein gutes OLAP-Tool durchforstet diese Quellen und speist sie in Ihre Datenvisualisierungs- oder Berichtssoftware ein – mit einem Massendaten-Ansatz für Echtzeitanalyse und -überwachung, der so ist, als würde Sie täglich ein Experte aus jedem Fachgebiet anrufen und Ihnen mitteilen, was vor sich geht.

Datengewinnung

Werkzeuge zur Datengewinnung ergänzen Ihr OLAP, indem sie zunächst die benötigten Rohdaten erfassen. Stellen Sie sich Anwendungen zur Datengewinnung wie Polizisten auf Streife vor. Wenn Ihr OLAP-System (der Leutnant) seine Ermittler auffordert, hinauszugehen und einige Befragungen durchzuführen, sind es die Datengewinnungsprogramme, die ihre Mäntel anziehen, Notizblöcke greifen und mit den Fragen beginnen.

Muss Ihr OLAP Daten aus Vertrieb, Marktforschung und Lagerbestand zusammenführen? Ihre Datengewinnungs-Software ruft diese Daten direkt aus den Datenbanken ab, um tatsächliche Verkaufszahlen, Antworten aus Kundenfragebögen und Lagerinformationen über den Produktumschlag zu erhalten. Bevor Sie intelligente, datenbasierte Entscheidungen treffen können, benötigen Sie zunächst die Daten selbst. Datengewinnung ist eines der BI-Tools, das unauffällig im Hintergrund arbeitet und Ihre anderen Systeme für Geschäftsintelligenz mit den Rohinformationen versorgt, die sie für ihre Aufgaben benötigen. 

Vorteile der Geschäftsintelligenz

Lösungen für Geschäftsintelligenz bieten Ihnen zahlreiche Vorteile. Wir haben zwar die Bestandteile des maschinellen Lernens und verschiedene BI-Plattformen behandelt, aber vielleicht sind Sie noch nicht davon überzeugt, warum Sie dies überhaupt tun sollten. Und ich bestreite nicht, dass es Herausforderungen bei der Implementierung von BI gibt. Meiner Meinung nach überwiegen die Vorteile jedoch bei Weitem die Nachteile.

Warum ist Geschäftsintelligenz also so wichtig, und warum wird sie benötigt, wenn Sie bereits über prädiktive Analysen und einen klaren Verstand verfügen? 

Hier sind vier Gründe:

Ein ganzheitlicher Überblick

Erstens verschafft Ihnen gute Geschäftsintelligenz einen ganzheitlichen Überblick darüber, wie die Dinge laufen. Sie sind schließlich der Chef, nicht wahr? Sie müssen das große Ganze sehen. Früher bedeutete das, dass Sie entweder den Überblick verloren, weil Sie sich zurückzogen und die Details aus den Augen verloren, oder dass Sie zu sehr ins Detail gingen und den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr sahen. Mit Self-Service-Tools für Geschäftsintelligenz können Sie die Bäume im Kontext sehen und sind dadurch beinahe intuitiv darüber informiert, wie die Dinge laufen.

Höhere organisatorische Effizienz

Die verschiedenen Bereiche Ihrer Organisation müssen miteinander kommunizieren, damit überhaupt etwas erledigt wird. Zufällige Begegnungen auf dem Flur reichen für den Informationsaustausch in einem modernen Unternehmen nicht aus, und selbst strukturierte Besprechungen haben nur einen begrenzten Nutzen. Die in BI-Anwendungen integrierte künstliche Intelligenz nutzt maschinelles Lernen, um relevante Daten zusammenzuführen und an die Personen weiterzuleiten, die sie benötigen. Die Effizienzgewinne sprechen für sich. 

Datenbasierte Geschäftsentscheidungen

Intuition hat im Geschäftsleben ihren Platz, und wahrscheinlich sind Sie darin gut, aber ohne Daten raten Sie nur. Datenbasierte Entscheidungen beginnen mit Daten, und der gesamte Zweck von Software für Geschäftsintelligenz besteht darin, Ihnen diese Daten in einer verständlichen Form bereitzustellen. Zu wissen, was Sie von einem Tag zum nächsten tun, ist ein Wettbewerbsvorteil gegenüber konkurrierenden Unternehmen.

Verbesserte Kundenerfahrung

BI-Lösungen können beängstigend intelligent sein, und sie zeigen dies, indem sie Probleme lösen, die noch gar nicht aufgetreten sind. Ein intelligenter Ansatz für Vertrieb, Marketing, Lieferketten und Liefersysteme – was auch immer Sie nennen – wirkt zusammen, um potenzielle Kundenbeschwerden bereits im Vorfeld zu verhindern. Dennoch ist es wichtig, vor der Implementierung die Nachteile der Geschäftsintelligenz zu verstehen. Ihr BI-System hat möglicherweise bereits vor Monaten auf ein Problem mit Ihrer Weboberfläche hingewiesen. Indem Sie es frühzeitig behoben haben, verhinderten Sie, dass Tausende von Websitebesuchern auf ein Problem stoßen und Beschwerden einreichen.

3 Schritte zur Geschäftsintelligenz

Sobald Sie die Phasen der Geschäftsintelligenz verstehen, fällt es leichter zu entscheiden, was automatisiert werden soll. Hier sind die üblichen Schritte:

Schritt 1: Daten sammeln

Sie können Daten aus mehreren Quellen beziehen. Beginnen Sie damit, Ihre BI-Software mit Daten aus so vielen Quellen wie möglich zu versorgen. Gute Geschäftsdaten können stammen aus:

• Umfragen, Fragebögen, Abstimmungen usw. 
• Verkaufszahlen
• Software zur Bestandsverfolgung
• Intelligente Zähler
• Leistungskennzahlen
• IBM-POS-Scans und andere Außendienstsysteme
• Im Grunde alles andere auf der Welt, was Ihnen einfällt 

Schritt 2: Daten analysieren

Datenwissenschaftler benötigen Daten. Sobald sie diese haben, müssen sie verstehen, was sie vor sich sehen, und dabei häufige Herausforderungen bei der Geschäftsanalytik bewältigen. Für relativ einfache Aufgaben, etwa die Lohnabrechnung in einer Tabellenkalkulation, benötigen Sie kein Team von Datenanalysten. Für alles, was über das hinausgeht, was Sie in einem Hauptbuch festhalten könnten, sollten Sie jedoch geeignete Analysetools wie die oben aufgeführten verwenden. Vielleicht ziehen Sie auch eine Schulung in Betracht, etwa die Teilnahme an einem Kurs für Geschäftsanalytik.

Schritt 3: Daten präsentieren

Ausgabe, Ausgabe, Ausgabe. Wenn Sie verstehen wollen, was Sie haben, müssen Sie es zunächst in einer verständlichen Form lesen können. Wählen Sie ein gutes Datenvisualisierungstool, das für moderne Geschäftsumgebungen geeignet ist. Infografiken eignen sich dafür hervorragend, ebenso wie traditionelle Diagramme und Grafiken. Das liegt im Grunde bei Ihnen, und gute Analysetools bieten Ihnen eine Reihe von Möglichkeiten zur Visualisierung.

Alles zusammenführen

Zusammenfassend lässt sich sagen: Was ist Geschäftsanalytik? Es handelt sich um die Gesamtheit der Datenanalysetools, mit denen Sie das moderne Unternehmen, das Sie führen, verstehen und kluge Entscheidungen darüber treffen, wie es von hier aus weitergeht. Den Newsletter des RevOpsTeams zu abonnieren ist eine weitere kluge Entscheidung, die Sie jetzt treffen sollten, um über die neuesten Methoden, Tools und Trends auf dem Laufenden zu bleiben, die Ihrer Marke den nötigen Wettbewerbsvorteil verschaffen können, um erfolgreich zu sein.