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Business Intelligence Definition

Was ist ein BI-System? Business Intelligence Definition, Überblick, Aufgaben & Funktionen

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Business Intelligence

. Business Intelligence – Homepage & Website Entwicklung ·

Business Intelligence 🅾️ Das sollten Sie wissen – In diesem Beitrag erfahren Sie alles über Business Intelligence und wie die besten BI-Tools Sie bei Ihren Projekten im Webdesign und beim Aufbau einer Homepage helfen können.

Was ist ein Business Intelligence-System?

Was ist ein Business Intelligence-System? Welche Funktionen und Aufgaben erfüllt es.

Was bedeutet Business Intelligence?

 

Business Intelligence (BI) bezieht sich auf die Verwendung von Technologien, Anwendungen und Verfahren, um große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu analysieren und zu präsentieren, um bessere unterstützende Entscheidungen in einem Unternehmen zu treffen. Es hilft Unternehmen, bessere Einblicke in ihre Geschäftstätigkeit zu gewinnen und klügere Entscheidungen zu treffen, indem es Daten sammelt, organisiert, analysiert und präsentiert, um Trends, Musters und Abweichungen zu identifizieren.

Wo kommt Business Intelligence (BI) zum Einsatz?


Business Intelligence kommt in vielen Bereichen eines Unternehmens zum Einsatz, einschließlich:

  1. Finanzen: BI-Tools können Unternehmen dabei helfen, Finanzdaten zu sammeln, zu analysieren und zu präsentieren, um Finanzprognosen zu erstellen und bessere Finanzentscheidungen zu treffen.
  2. Marketing: BI kann eingesetzt werden, um Kundendaten zu sammeln, zu analysieren und zu präsentieren, um bessere Marketingstrategien zu entwickeln und die Wirksamkeit von Marketingkampagnen zu messen.
  3. Operations: BI kann genutzt werden, um Produktionsdaten zu sammeln, zu analysieren und zu präsentieren, um Prozesse zu optimieren und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.
  4. Personalwesen: BI-Tools können verwendet werden, um Personal- und Gehaltsdaten zu sammeln, zu analysieren und zu präsentieren, um bessere Personalentscheidungen zu treffen und das Personalmanagement zu verbessern.
  5. Supply Chain Management: BI kann eingesetzt werden, um Daten zu sammeln, zu analysieren und zu präsentieren, um bessere Entscheidungen im Bereich Supply Chain Management zu treffen und Lieferketten effizienter zu gestalten.

In den meisten Fällen kommt Business Intelligence dort zum Einsatz, wo große Mengen an Daten generiert werden und eine schnelle und effektive Analyse erforderlich ist, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Business Intelligence Tools

Liste - Die besten BI-Tools

Bei der Vielzahl der Anbieter kann man schnell die Übersicht verlieren. In dieser Liste haben wir Ihnen die aus unserer Sicht wichtigsten BI-Tools zusammengefasst.

ToolFunktionenKosten
TableauDatenvisualisierung, Datenanalyse, Dashboarding, ReportgenerierungAb 70 US-Dollar pro Monat/Benutzer
Power BIDatenvisualisierung, Datenanalyse, Dashboarding, ReportgenerierungAb 9,99 US-Dollar pro Monat/Benutzer
QlikViewDatenvisualisierung, Datenanalyse, Dashboarding, ReportgenerierungAb 70 US-Dollar pro Monat/Benutzer
SAP LumiraDatenvisualisierung, Datenanalyse, Dashboarding, ReportgenerierungAb 50 US-Dollar pro Monat/Benutzer
IBM Cognos AnalyticsDatenvisualisierung, Datenanalyse, Dashboarding, ReportgenerierungPreis auf Anfrage
Oracle Business IntelligenceDatenvisualisierung, Datenanalyse, Dashboarding, ReportgenerierungPreis auf Anfrage
MicroStrategyDatenvisualisierung, Datenanalyse, Dashboarding, ReportgenerierungPreis auf Anfrage
TIBCO SpotfireDatenvisualisierung, Datenanalyse, Dashboarding, ReportgenerierungPreis auf Anfrage
SAS Business IntelligenceDatenvisualisierung, Datenanalyse, Dashboarding, ReportgenerierungPreis auf Anfrage
Informatica Intelligent Cloud ServicesDatenintegration, Datenanalyse, DatenbereinigungPreis auf Anfrage
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Die fünf Phasen im Business Intelligence

Bei Business Intelligence (BI) gibt es üblicherweise fünf Phasen:

  1. Datensammlung: Die erste Phase beinhaltet die Sammlung relevanter Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Datenbanken, Dateien und Online-Systeme.
  2. Datenbereinigung: In dieser Phase werden die gesammelten Daten bereinigt, formatiert und auf Vollständigkeit und Genauigkeit überprüft.
  3. Datenmodellierung: Hierbei werden die Daten in einem geeigneten Format modelliert, um sie für Analysen und Berichte verwenden zu können.
  4. Datenanalyse: In dieser Phase werden die Daten ausgewertet und analysiert, um wertvolle Informationen und Einsichten zu gewinnen.
  5. Datenkommunikation: In der letzten Phase werden die gewonnenen Einsichten in einer verständlichen und ansprechenden Form präsentiert, um sie für Entscheidungen und Handlungen nutzen zu können.

Diese Phasen werden iterativ durchlaufen, um sicherzustellen, dass die Daten immer aktuell und relevant sind und dass die Einsichten kontinuierlich verbessert werden.

BI - Business Intelligence Anbieter Markt

1. Datensammlung in der BI

Die Datensammlung ist ein wichtiger Teil des Business Intelligence-Prozesses, da es darum geht, relevante Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und vorzubereiten, um sie für Analysen und Berichte nutzen zu können.

Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, einschließlich:

  1. Datenbanken: Diese können unternehmensintern oder extern sein und können Daten aus unterschiedlichen Abteilungen enthalten, wie Finanzen, Marketing und Personalwesen.
  2. Dateien: Diese können in verschiedenen Formaten vorliegen, wie z.B. Excel-Tabellen, CSV-Dateien oder Textdateien.
  3. Online-Systeme: Diese können Websites, Social-Media-Plattformen oder andere Cloud-basierte Systeme sein, die Daten bereitstellen.

2. Datenbereinigung in der BI

Die Datenbereinigung ist ein wichtiger Schritt im Business Intelligence-Prozess, da es darum geht, die Daten von Unvollständigkeiten, Fehlern und Inkonsistenzen zu bereinigen und in ein verwendbares Format zu bringen.

Hier sind einige Schritte, die während der Datenbereinigung durchgeführt werden können:

  1. Duplikate entfernen: Es ist wichtig, Duplikate aus den Daten zu entfernen, um Verzerrungen und falsche Schlussfolgerungen zu vermeiden.
  2. Fehlende Werte ausfüllen: Fehlende Werte können die Analyse beeinflussen, daher müssen sie ausgefüllt oder geeignet behandelt werden.
  3. Inkonsistenzen beheben: Inkonsistenzen in den Daten, wie inkonsistente Datentypen oder falsch formatierte Daten, müssen bereinigt werden.
  4. Datenformatierung: Die Daten müssen in ein einheitliches Format gebracht werden, um sicherzustellen, dass sie für Analysen und Berichte verwendet werden können.
  5. Datenstandardisierung: Daten aus verschiedenen Quellen können unterschiedliche Schreibweisen oder Formate verwenden, daher müssen sie standardisiert werden, um Verzerrungen zu vermeiden.

3. Datenmodellierung in der BI

Datenmodellierung ist ein wichtiger Schritt im Business Intelligence-Prozess, bei dem die Daten in einem bestimmten Format organisiert werden, um sie für Analysen und Berichte nutzen zu können.

Hier sind einige Schritte, die während der Datenmodellierung durchgeführt werden können:

  1. Datenstrukturierung: Die Daten werden in eine bestimmte Struktur gebracht, wie z.B. Tabellen oder Datenbanken, um sie für Analysen und Berichte verwenden zu können.
  2. Datenaggregation: Daten können aggregiert werden, um sie für die Analyse auf höherer Ebene bereitzustellen, wie z.B. durchschnittlicher Umsatz pro Monat.
  3. Datennormalisierung: Daten können normalisiert werden, um Redundanzen zu vermeiden und die Datenqualität zu verbessern.
  4. Datenvereinheitlichung: Daten aus verschiedenen Quellen können in unterschiedlichen Formaten vorliegen, daher müssen sie vereinheitlicht werden, um eine einheitliche Analyse zu ermöglichen.
  5. Schaffung von Beziehungen: Beziehungen zwischen den Daten können definiert werden, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt miteinander verknüpft sind und um Verzerrungen zu vermeiden.

4. Datenanalyse in der BI

Die Datenanalyse ist ein wichtiger Schritt im Business Intelligence-Prozess, bei dem die bereitgestellten Daten untersucht und ausgewertet werden, um wertvolle Einsichten zu gewinnen.

Hier sind einige Schritte, die während der Datenanalyse durchgeführt werden können:

  1. Datenaufbereitung: Die Daten müssen bereinigt und aufbereitet werden, um sicherzustellen, dass sie für die Analyse bereit sind.
  2. Datenexploration: Die Daten können untersucht werden, um Mustererkennung, Trends und Abhängigkeiten zu identifizieren.
  3. Datenmodellierung: Daten können modelliert werden, um Prognosen und Vorhersagen zu erstellen und um bessere Einsichten zu gewinnen.
  4. Datenvisualisierung: Daten können visualisiert werden, um Trends und Mustererkennung zu veranschaulichen und um die Ergebnisse für Entscheidungsträger leicht verständlich zu machen.
  5. Dateninterpretation: Die Ergebnisse der Datenanalyse müssen interpretiert werden, um wertvolle Einsichten zu gewinnen und um Entscheidungen zu treffen.

Diese Schritte tragen dazu bei, dass aus den Daten wertvolle Einsichten gewonnen werden können und dass Entscheidungen auf der Grundlage von Daten getroffen werden können. Die Datenanalyse ist ein wichtiger Teil des Business Intelligence-Prozesses, da sie dazu beiträgt, dass Unternehmen bessere Entscheidungen treffen und bessere Ergebnisse erzielen können.

5. Datenkommunikation in der BI

“Datenkommunikation in der BI” bezieht sich auf den Austausch von Daten in einer Business Intelligence (BI) Umgebung. In einer BI-Umgebung sammelt, integriert, analysiert und präsentiert man Daten aus verschiedenen Quellen, um bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können.

Datenkommunikation in einer BI-Umgebung kann auf viele Arten erfolgen, einschließlich:

  • Datenimport: Hierbei handelt es sich um den Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen in eine zentrale Datenbank importiert werden.
  • Datenintegration: Hierbei handelt es sich um den Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen zu einer einheitlichen Sicht zusammengeführt werden, um eine bessere Analyse zu ermöglichen.
  • Datenübertragung: Hierbei handelt es sich um den Prozess, bei dem Daten von einer Quelle zu einer anderen übertragen werden, z.B. von einer Datenbank zu einem Analyse-Tool.
  • Datenaustausch: Hierbei handelt es sich um den Prozess, bei dem Daten zwischen verschiedenen Teilnehmern ausgetauscht werden, z.B. zwischen verschiedenen Abteilungen innerhalb eines Unternehmens oder zwischen verschiedenen Unternehmen.
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