Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) bezeichnet eine Reihe von Prozessen und Technologien, mit denen auf Daten zugegriffen, sie analysiert und in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden, um geschäftliche Entscheidungen zu treffen. In der Regel präsentieren BI-Tools Informationen auf benutzerfreundlichen Dashboards und Datenvisualisierungen, die wichtige Kennzahlen grafisch darstellen. Mithilfe von Business-Intelligence-Tools können Entscheidungsträger Berichte einsehen und aus den Daten konkrete geschäftliche Erkenntnisse gewinnen, anstatt einen Analysten mit der Erstellung von Berichten zu beauftragen. Traditionell konzentrierte sich Business Intelligence auf die deskriptive und diagnostische Berichterstattung über historische und aktuelle Geschäftsaktivitäten. Moderne Business Intelligence kann Techniken wie prädiktive Echtzeit-Analytik, KI-gestützte Abfragen und Szenarioplanung umfassen.

Business Intelligence ermöglicht es Ihnen, datengestützte Einblicke in Ihre Geschäftsabläufe, Ihre Personalausstattung, Ihre Kunden und allgemeine Markttrends zu gewinnen. Wenn Sie Daten erfassen können, können Sie diese mit BI einer Analytik unterziehen.

Schnellere datengestützte Entscheidungsfindung

BI liefert datengestützte Antworten auf komplexe geschäftliche Fragen. Die Fähigkeit, schnell Antworten aus Geschäftsdaten zu erhalten, ermöglicht es Unternehmen, Entscheidungen schneller und mit mehr Vertrauen zu treffen. Dies kann Ihrer Geschäftsstrategie einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Wenn ein Unternehmen beispielsweise die Gesamtkosten eines Produkts anhand der nahezu in Echtzeit verfügbaren Kosten der Lieferkettenkomponenten einsehen kann, wäre es in der Lage, den Verkaufspreis dynamisch anzupassen.

Verbesserte Zugänglichkeit

BI stellt Daten aus verschiedenen Datenquellen und Data Warehouses in Form von leicht verständlichen Dashboards, Grafiken oder Berichten dar und ermöglicht es Benutzern, Aufgaben wie die Analyse der Unternehmensleistung, das Erkennen von Trends und die Ermittlung von Bereichen, in denen die Leistung nicht akzeptabel ist, durchzuführen. Bevor moderne Business-Intelligence-Tools weit verbreitet waren, baten Benutzer Analysten, statische Berichte zu erstellen. Die Analysten strukturierten daraufhin Abfragen, die auf herkömmlichen relationalen Datenbanken ausgeführt wurden, und erstellten Berichte über die Daten.

Höhere Umsätze und geringere Kosten

Die richtigen Daten, die in Business-Intelligence-Tools einfließen, können in Kombination mit den richtigen Abfragen zu höheren Umsätzen und geringeren Kosten im gesamten Unternehmen führen. Wenn sich beispielsweise herausstellt, dass eine neue Produktlinie hinter den Erwartungen zurückbleibt, könnte dies bedeuten, dass mehr in das Marketing investiert, das Produkt neu konzipiert oder das Produkt vom Markt genommen werden muss.

Verbesserte Kundenintelligenz

Sie können den Service und das Produktangebot verbessern, indem Sie Datenpunkte zum Kundenverhalten untersuchen und Muster analysieren. Beispielsweise können Sie Ihre Kundendaten abfragen, um festzustellen, ob Beiträge in sozialen Medien zu Anfragen, Verkäufen oder anderen Interaktionen führen.

Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) im Bereich Business Intelligence nutzen fortschrittliche Algorithmen und Deep-Learning-Techniken, um Big Data zu analysieren und in den Daten verborgene Muster aufzudecken.

ML ermöglicht es Datenwissenschaftlern und Business-Analysten, Daten umfassender zu analysieren als mit herkömmlichen BI-Techniken. Dies kann dazu beitragen, die Entscheidungsfindung in Geschäftsprozessen zu beschleunigen und weitere Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Vorteile von KI in der BI

Zu den Vorteilen von KI in der BI gehören:

● Verbesserte BI-Fähigkeiten: KI bietet eine größere Fähigkeit, Beziehungen innerhalb von Daten, Nuancen, Ausreißer und verborgene Trends zu erkennen

● Fundiertere Entscheidungsfindung: Die Vorhersagefähigkeiten von KI-gestützter BI ermöglichen es Benutzern, Trends leichter zu erkennen und fundiertere Entscheidungen zu treffen

● Proaktive Entscheidungen: KI kann Trends in aktuellen Daten schnell hervorheben, sodass Analysten diese frühzeitig erkennen und proaktive Entscheidungen in Echtzeit treffen können

● Intelligente adaptive BI: Selbstlernende KI kann die BI-Leistung verbessern, da sie neue Informationen einbeziehen kann, um die Qualität der Erkenntnisse zu steigern

● Bessere Erkenntnisse: KI-gestützte BI-Lösungen helfen Benutzern, verborgene Trends besser zu erkennen und liefern neue Erkenntnisse, die mit herkömmlichen BI-Tools nicht ohne Weiteres erkennbar sind

Natürliche Sprachverarbeitung in der BI

Eine Schlüsseltechnologie des maschinellen Lernens in modernen BI-Lösungen ist die natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Mit dieser Technik kann KI-gestützte BI Erkenntnisse aus Stimmungsanalysen sowie Informationen aus Dokumenten, E-Mails und Transkripten von Callcentern einbeziehen. Die Abfrage in natürlicher Sprache (NLQ) ist eine spezifische Anwendung von NLP. Mit NLQ können Benutzer Daten mithilfe von Freitext untersuchen, ohne dass Analysten benutzerdefinierte Dashboards oder Berichte erstellen müssen.

Die Business-Intelligence-Pipeline umfasst vier Phasen.

1. Datenerfassung

Geschäftsdaten stammen aus vielen Quellen, darunter SaaS-Anwendungen, Datenbanken, Dateien, E-Mails und Streaming-Daten. Die Erfassung dieser Daten ist die erste Phase in der BI-Pipeline. Daten können in Chargen, nach Zeit oder Größe unterteilt oder als Datenstrom erfasst werden.

Rohdaten können unverändert und bereit zur sofortigen Speicherung eingehen. Dies wird als Extract, Load, Transform (ELT)-Pipeline bezeichnet. Eine weitere Option besteht darin, Rohdaten vor dem Speicher zu transformieren. Diese Option wird als Extract, Transform, Load (ETL) bezeichnet und umfasst die Datenaufbereitung, -umstrukturierung und -bereinigung vor dem Speicher.

2. Datenspeicher und Modellierung

Die zugrunde liegende Datenspeichertechnologie für Ihre BI-Lösung hängt von Ihrer Wahl des ELT-/ETL-Ansatzes ab und davon, ob Sie strukturierte und unstrukturierte Daten gemeinsam speichern. Beispielsweise können Daten, die in ein standardisiertes Format aufgenommen und transformiert wurden, in einem Data Warehouse gespeichert werden. Ein Data Warehouse wie Amazon Redshift enthält mehrere Datenbanken. Während der Erfassung mit ELT-Pipelines werden Daten üblicherweise in einem Data Lake gespeichert, obwohl moderne Data Warehouses auch ETL unterstützen. Ein Data Lakehouse kombiniert sowohl das Data Warehouse als auch den Data Lake zu einer All-in-One-Speicherlösung.

Datenmodellierung trägt zur Leistungsfähigkeit von Business-Intelligence-Systemen bei. So kann beispielsweise die Modellierung von Daten mit einem Sternschema die Abfragezeit verkürzen, während die Modellierung mit einem Schneeflockenschema den Speicherbedarf senken kann, je nach Workload und Infrastruktur.

Datenkataloge indexieren Informationen unternehmensweit, sodass Benutzer vorhandene relevante Daten finden können, um sie in ihre Abfragen einzubeziehen.

3. Analyse und Abfrage

Data Warehouses unterstützen native SQL-Abfragen, während Data Lakes und Lakehouses in der Regel separate Abfrage-Engines erfordern, die auf ihnen aufsetzen. So können Sie beispielsweise den Amazon S3-Speicher mit dem Abfrageservice Amazon Athena kombinieren.

Über SQL-Abfragen hinaus benötigen Sie BI-Software, um erweiterte Abfragen und Berichte durchzuführen. Ein gängiges Muster sind vorgefertigte Berichte, die feste Informationen enthalten. Beispielsweise könnten Sie einen wöchentlichen Umsatzbericht für eine Abteilung erhalten. Diese Berichte werden in der Regel im Voraus von einem Business-Analysten konfiguriert. Andere fortgeschrittene Techniken der Analytik, bekannt als Data Mining, nutzen Methoden aus Bereichen wie Statistik, Datenwissenschaft und Machine Learning.

Moderne Self-Service-BI-Lösungen ermöglichen es Benutzern, Berichte einzusehen, ohne darauf warten zu müssen, dass ein Analyst Datenanalytik durchführt. Analysten können Dashboards basierend auf Benutzergruppen einrichten, um relevante Geschäftsinformationen anzuzeigen. Bei anderen Lösungen können Benutzer Abfragen innerhalb der Software erstellen, um ohne Eingreifen eines Analysten auf Berichte zuzugreifen. Moderne BI-Lösungen integrieren Natural Language Querying (NLQ), das auf Machine Learning basiert, um Daten ohne spezifische technische Kenntnisse zu analysieren.

4. Visualisierung und Bereitstellung

Die vierte Phase der BI-Pipeline ist die Darstellung der Abfragen für den Benutzer. In der Regel können Sie auf konfigurierbare Dashboards, Scorecards und Berichte zum Ausdrucken zugreifen. In einigen Fällen sind BI-Tools in bestehende Software eingebettet und können Berichte direkt in der Anwendung anzeigen, beispielsweise in Tooltips oder Seitenleisten.

Sie können BI so konfigurieren, dass Warnmeldungen, E-Mails, Benachrichtigungen und andere Push-Aktionen für die Berichterstellung ausgegeben werden. Diese Push-basierten Ereignisse können bei ausgelösten Ereignissen, nach einem Zeitplan, wenn Daten einen Schwellenwert überschreiten oder wenn eine umfangreiche Analyse abgeschlossen ist, erfolgen.

Je nach Lösung kann BI historische Daten analysieren, die Ursachen von Anomalien ermitteln, zukünftige Ereignisse vorhersagen und auf der Grundlage dieser Vorhersagen Maßnahmen empfehlen.

Es gibt vier Hauptarten von Business Intelligence, die häufig in einer einzigen Lösung kombiniert werden:

Deskriptive BI

BI-Berichte und Dashboards sind oft so strukturiert, dass sie geschäftliche Einblicke in die historische Leistung einschließlich der aktuellen Ergebnisse bieten. Deskriptive BI zeigt den Benutzern, was geschehen ist, und kann Dashboard-Komponenten wie Key Performance Indicators (KPIs) und Übersichtstabellen umfassen.

Diagnostische BI

Diagnostische BI umfasst eine Ebene über der deskriptiven BI, um die Grundursache von Anomalien in den Daten zu analysieren. Lösungen für diagnostische BI beinhalten Tools zur detaillierten Datenanalyse.

Prädiktive BI

Es ist wichtig, vorhersagen zu können, was als Nächstes in Ihrem Unternehmen geschehen wird. Prädiktive BI nutzt Regression, Klassifizierung und Zeitreihenprognosen sowie ML-Modellierung, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

Präskriptive BI

Präskriptive BI hilft Ihnen bei der Entscheidung, wie Sie mit Ihren Vorhersagen umgehen sollen. Diese Art von BI umfasst Techniken wie Szenariomodellierung und Optimierungsempfehlungen.

AWS bietet eine Reihe von Diensten, die Sie beim Aufbau und der Optimierung Ihrer Business-Intelligence-Pipeline unterstützen – von der Datenerfassung bis hin zu Visualisierungstools. Hier sind einige der Dienste, die Sie auf Ihrem Weg zur BI unterstützen:

Amazon Redshift ist ein Cloud-Data-Warehouse, das ein unübertroffenes Preis-Leistungs-Verhältnis für Analytik und agentenbasierte KI bietet. Redshift ermöglicht SQL-Analytik auf einheitlichen Daten in Ihrem Lakehouse in Amazon SageMaker. Zero-ETL-Integrationen ermöglichen Analytik nahezu in Echtzeit, indem sie Streaming-Dienste, operative Datenbanken und Unternehmensanwendungen von Drittanbietern ohne komplexe Datenpipelines miteinander verbinden.

Amazon QuickSight bietet KI-gestützte BI-Funktionen und Dashboards innerhalb von Quick, wandelt Ihre verstreuten Daten in strategische Erkenntnisse für alle um und ermöglicht es Ihnen, schnellere Entscheidungen zu treffen und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Mit Amazon QuickSight können Sie erweiterte Datenanalysen in natürlicher Sprache mit Szenarien durchführen und „Was-wäre-wenn“-Fragen mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen beantworten.

Amazon SageMaker Canvas ermöglicht es Ihnen, ML in Ihre BI-Pipelines zu integrieren, indem Sie hochpräzise ML-Modelle über eine visuelle Schnittstelle erstellen – ganz ohne Programmierkenntnisse. Mit SageMaker Canvas können Sie Daten im Petabyte-Maßstab transformieren sowie produktionsreife Machine-Learning-Modelle (ML) ohne Programmieraufwand erstellen, bewerten und bereitstellen.

AWS Glue unterstützt Sie dabei, alle Ihre Daten zu ermitteln, aufzubereiten und zu integrieren. Sie können mehr als 100 verschiedene Datenquellen finden und mit ihnen verbinden, Ihre Daten in einem zentralen Datenkatalog verwalten und Datenpipelines visuell erstellen, ausführen und überwachen, um Daten in Ihre Data Lakes, Data Warehouses und Lakehouses zu laden.

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