Business-Intelligence

Der Begriff Business Intelligence (engl. etwa Geschäftsanalytik Abk. BI) wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung, Auswertung und Darstellung) von Daten in elektronischer Form. Ziel ist die Gewinnung von Erkenntnissen, die in Hinsicht auf die Unternehmensziele bessere operative oder strategische Entscheidungen ermöglichen. Dies geschieht mit Hilfe analytischer Konzepte und IT-Systeme, die Daten über das eigene Unternehmen, die Mitbewerber oder Marktentwicklung im Hinblick auf den gewünschten Erkenntnisgewinn auswerten. Mit den gewonnenen Erkenntnissen können Unternehmen ihre Geschäftsabläufe, Kunden- und Lieferantenbeziehungen profitabler machen, Kosten senken, Risiken minimieren und die Wertschöpfung vergrößern. Der Begriff wird dem Fachgebiet der Wirtschaftsinformatik zugerechnet.

Im Oktober 1958 erschien der Beitrag „A Business Intelligence System“ von Hans Peter Luhn im IBM Journal, mit hoher Wahrscheinlichkeit die Geburtsstunde des Begriffes „Business Intelligence“. Ab 1989 machte sich Howard Dresner, ein Analyst der Gartner Group den Begriff zu eigen. Er schuf später auch den weiterführenden Begriff Business-Performance-Management.

Der englische Ausdruck „intelligence“ bedeutet in diesem Kontext nicht „Intelligenz“, sondern die aus dem Sammeln und Aufbereiten erworbener Informationen gewonnenen Erkenntnisse. Das entspricht der Bedeutung von Intelligence im Namen des amerikanischen Geheimdienstes, der CIA Central Intelligence Agency. Business bedeutet Geschäft im weiteren Sinne als Gesamtheit aller unternehmensinternen und -externen wirtschaftlichen Subjekte und Vorgänge, die für das eigene Unternehmen relevant sind.

Business Intelligence in der Praxis

In der Praxis versteht man in den meisten Fällen unter „Business Intelligence“ die Automatisierung des Berichtswesens (Reporting). Die in den ERP-Systemen anfallenden Unternehmensdaten werden genutzt, um unter verschiedenen Blickwinkeln die Situation des Unternehmens zu analysieren und ggf. zu bewerten. Die Analyse erfolgt nicht in den ERP-Systemen, sondern in einer davon getrennten Datenbasis, dem Data-Warehouse (DWH). Gründe hierfür können sein:

• ungeeignete Strukturierung der Daten im ERP-System
• keine Auswertungsmöglichkeit über mehrere ERP-Systeme, zum Beispiel bei der Aggregation für einen Konzernbericht
• unzureichende Möglichkeit, fremde Daten z. B. von Wettbewerbern oder Forschungsinstituten einzubeziehen
• Belastung des ERP-Systems durch analytische Auswertungen
• laufende Änderung der Daten im ERP-System.

Die erste Aufgabe eines BI-Projekts ist daher, Daten des oder der ERP-Systeme für die Analyse in eine eigene Datenbank, das Data-Warehouse, zu stellen. Dies erfolgt durch Extraktion der Daten aus dem ERP-System, ihrer Transformation und dem Laden in das Data-Warehouse (ETL).

Die zweite Aufgabe besteht darin, die für das Berichtswesen notwendigen analytischen Auswertungen einzurichten. Dies kann von einfachen Aggregationen von z. B. Umsatzzahlen einzelner Artikel in den letzten Tagen, Wochen, Monaten gesamt und in den einzelnen Sparten entwickelt bis hin zu komplizierten statistischen Analysen mittels Data-Mining z. B. Trendanalysen von Kundenverhalten gehen.

Siehe auch: Business Intelligence Competency Center

Phasen

Die technologische Grundlage der Unternehmensdatenanalyse (Business Intelligence) lässt sich in drei Phasen einteilen: In der ersten Phase (data delivery) werden Eckdaten festgelegt und erhoben (quantitativer und qualitativer Art, strukturiert oder unstrukturiert). Diese Datenerfassung erfolgt entweder über ein „operatives“ System (OLTP) oder in einem Data-Warehouse. In der zweiten Phase (discovery of relations, patterns, and principles) werden die Daten in Zusammenhang miteinander gebracht, sodass Muster und Diskontinuitäten sichtbar werden und mit etwaigen zuvor aufgestellten Hypothesen verglichen werden können, z. B. in Form von multidimensionalen Analysen oder Data-Mining. In der dritten Phase (knowledge sharing) werden die Erkenntnisse dann im Unternehmen kommuniziert, d. h. in das Wissensmanagement integriert. Die Verbreitung der gewonnenen Erkenntnisse soll dazu dienen, Entscheidungsgrundlagen für Maßnahmen und Aktionen zu liefern.

Begriffsverständnis

Im engeren Sinn bezeichnet BI nur die Methodik der Datenerfassung, im weiteren Sinn versteht man unter Business-Intelligence die Gesamtheit von Managementgrundlagen wie z. B. Wissensmanagement, Customer-Relationship-Management oder Balanced-Scorecard, die bei einem prozessorientierten Begriffsverständnis auch die permanente Datenpflege und Anpassung an ein veränderndes Umfeld umfassen (strategic alignment). Das Institut für Business Intelligence versteht unter „Business Intelligence“ die Integration von Strategien, Prozessen und Technologien, um aus verteilten und inhomogenen Unternehmens-, Markt- und Wettbewerberdaten erfolgskritisches Wissen über Status, Potentiale und Perspektiven zu erzeugen.

Werkzeuge

Business-Intelligence bedient sich der analytischen Informationssysteme. Der Datenbestand einer Analyse wird aus einem Data-Warehouse bzw. Auszügen daraus (Data-Marts) gespeist. Analysemethoden sind u. a. OLAP, Data-Mining, Text-Mining, Web-Mining oder Case-Based-Reasoning, wobei die meisten dieser Verfahren auf klassischer Statistik beruhen.

Anbieter

Der Softwaremarkt für Business Intelligence in Deutschland wuchs von 2006 auf 2007 um 13,7 Prozent und bringt es nach einer Studie des Business Application Research Centers (BARC) auf ein Gesamtvolumen von 698 Millionen Euro.

Die Studie „BI-Softwaremarkt Deutschland 2007/2008“^[1] (hier wurden die Umsätze von 136 BI-Anbietern in Deutschland erhoben) ergab, dass die vier marktführenden Anbieter zusammen die Hälfte des Gesamtumsatzes erwirtschafteten. Ihr Wachstum haben sie größtenteils Firmen-Aufkäufen zu verdanken.

Trotz Konsolidierung des Marktes wuchsen die Umsätze kleinerer Anbieter häufig um 30 Prozent und es kamen neue Anbieter hinzu. Dies zeigt, dass die kleineren Unternehmen durch innovative Lösungen und Konzepte gegen die Großen der Branche bestehen können.

Der Meldung zufolge wird der Markt für Business-Intelligence in Deutschland bis 2012 jährlich im Schnitt 10 bis 12 Prozent wachsen.

Die beim amerikanischen Analysten Gartner im Januar 2009 geführten 13 internationalen Software-Anbieter für Business-Intelligence-Lösungen sind in alphabetischer Folge:

• Actuate
• arcplan
• Board International
• IBM
• Information Builders
• Microsoft
• MicroStrategy
• Oracle
• Panorama Software
• QlikTech
• SAP
• SAS Institute
• Tibco Spotfire

Im Jahr 2007 fand eine wahre Übernahmeschlacht auf dem BI-Markt statt. Oracle kaufte Hyperion, SAP übernahm Business Objects, Cognos übernahm Applix und IBM erwarb Cognos. Diese Konsolidierung hat zur Folge, dass die zugekauften Systeme aufwändig in die bestehenden integriert werden müssen bzw. einzelne Produktlinien wohl eingestellt werden.

Neben oben genannten lizenzkostenpflichtigen Systemen gibt es auch Open-Source-Lösungen:

• Pentaho: Open Source Business Intelligence Suite – Integratives Paket verschiedener Open-Source-BI-Tools
• Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka): freie Open-Source-Software für Data Mining
• RapidMiner (vormals YALE): freie Open-Source Software für Business-Intelligence, Knowledge-Discovery und Data-Mining
• Palo: in Deutschland entwickelte Open-Source-OLAP-Datenbank mit kostenfreiem Microsoft Excel-Addin
• BIRT: Business-Intelligence- and Reporting-Tools des Eclipse-Projektes
• SpagoBI: The Business Intelligence Free Platform
• JasperIntelligence: Business Intelligence Suite von JasperSoft
• Bizgres: Business Intelligence mit PostgreSQL

Literatur

• Carsten Bange: OLAP & Business Intelligence – Softwarewerkzeuge im direkten Vergleich, Oxygon, 2005, ISBN 3-937818-05-7
• Andreas Bauer, Holger Günzel, H.: Data-Warehouse-Systeme – Architektur, Entwicklung, Anwendung, dpunkt, 2008, ISBN 3-89864-540-1
• Frank Bensberg: BI-Portfolioplanung - Handlungsfelder und methodische Aspekte, Tagungsbeitrag zur Multikonferenz Wirtschaftsinformatik 2008
• P. Chamoni, P. Gluchowski (Hrsg.): Analytische Informationssysteme: Data Warehouse, On-Line Analytical Processing, Data Mining, Berlin 1998
• Egger, Fiechter, Straub et al.: SAP Business Intelligence, Aktuell zu SAP NetWeaver 2004s, Mai 2006, ISBN 3-89842-790-0
• P. Gluchowski, H.-G. Kemper: Quo Vadis Business Intelligence?, in: BI-Spektrum, Ausgabe 1, 2006, S. 12–19
• M. Grothe, P. Gentsch: Business Intelligence – Aus Informationen Wettbewerbsvorteile gewinnen, München, Addison-Wesley, 2000
• Hermann Heben, Dr. Markus Kottbauer: Business Intelligence für Controller, Freiburg und Wörthsee, Verlag für ControllingWissen, 2008, ISBN 978-3-7775-0032-4
• Heidi Heilmann, Hans-Georg Kemper, Henning Baars: Business & Competitive Intelligence, ISBN 3-89864-374-3
• Bernd Held, Hartmut Erb: Advanced Controlling mit Excel. Unternehmenssteuerung mit OLAP und PALO, m. CD-ROM., Franzis, Poing 2006, ISBN 978-3-7723-7585-9
• K. Hildebrand (Hrsg.): Business Intelligence, HMD 222, dpunkt.verlag, Heidelberg 2001, ISBN 3-89864-128-7.
• Jan Holthuis: Der Aufbau von Warehouse-Systemen, Konzept – Datenmodellierung – Vorgehen, Deutscher-Universitäts-Verlag, ISBN 3-8244-6959-6
• H.-G. Kemper, W. Mehanna, C. Unger: Business Intelligence – Grundlagen und praktische Anwendungen: eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung, Wiesbaden 2004 ISBN 3-528-05802-1
• R. Kimball: The Data Warehouse Toolkit, 2002, 2. Auflage, John Wiley & Sons
• J. Marx Gómez, C. Rautenstrauch, P. Cissek: Einführung in die Business Intelligence mit SAP NetWeaver 7.0, Berlin 2008 ISBN 3-540-79536-7
• P. Mertens: Business Intelligence – Ein Überblick, in: Information Management & Consulting 17 (2002) Sonderausgabe
• A. Seufert, P. Lehmann: Business Intelligence – Status Quo und zukünftige Entwicklungen. In: HMD-Handbuch der modernen Datenverarbeitung, Schwerpunktheft Business & Competitive Intelligence 247/2006, S. 21–32.
• P. Zische: Business Intelligence für kleine Unternehmen, W3L, 2004, ISBN 3-937137-51-3

Quellen

1. ↑ BARC-News, “Softwaremarkt für Business Intelligence in Deutschland wächst 2007 mit 13,7 Prozent, 2008,” Pressemitteilung Business Application Research Center (BARC) 5. Jun 2008.

Weblinks

• Lünendonk-Liste – Führende Anbieter von Business Intelligence Standard-Software in Deutschland.
• BARC Guide - Ausführliche Liste mit BI-Anbietern in Deutschland