Business-Intelligence

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Der Begriff Business-Intelligence (von engl. „business intelligence“ = Geschäftsanalyse, geschäftliche Nachforschung, geschäftliche Erkenntnisse, von einigen Autoren mit „Geschäftsintelligenz“ übersetzt, Abk. BI) wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Systeme und Prozesse zur systematischen Analyse (intelligence) des eigenen Unternehmens und seines kommerziellen Umfelds bzw. bestimmter Teilaspekte. Ziel ist die Gewinnung von Erkenntnissen, die in Hinsicht auf die Unternehmensziele bessere operative, taktische oder strategische Entscheidungen ermöglichen. Dies geschieht mit Hilfe bestimmter analytischer Konzepte und EDV-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.

[Bearbeiten] Abgrenzung

Der Terminus wird häufig synonym mit Competitive-Intelligence benutzt, wobei Business-Intelligence etwas allgemeiner gefasst ist und auch die Auswertung firmeninterner Daten umfasst. Weitere Synonyme sind Technical-Intelligence, Strategic-Intelligence und Market-Intelligence. Der englische Terminus "intelligence" hat hier nicht die Bedeutung „Intelligenz“, sondern „Erkenntnisse aus dem Sammeln und Aufbereiten einschlägiger Informationen“ (vgl. die Bezeichnung des amerikanischen Geheimdienstes CIA (Central Intelligence Agency). „Business“ bedeutet hier „Geschäft“ im weiteren Sinne als Gesamtheit aller unternehmensinternen und -externen wirtschaftlichen Subjekte und Vorgänge, die für das eigene Unternehmen relevant sind.

[Bearbeiten] Phasen

Die systematische Unternehmensanalyse (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.

[Bearbeiten] Geschichte

Der Terminus "business intelligence" wurde 1989 von Howard Dresner geprägt, einem Analysten des Gartner-Konzerns. Er schuf später auch den weiterführenden Begriff Business-Performance-Management.

[Bearbeiten] 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.

[Bearbeiten] 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.

[Bearbeiten] Anbieter

Der Markt für Business-Intelligence-Software in Deutschland befindet sich zurzeit (2005) in einer Wachstumsphase: Eine Studie der Meta Group ergab, dass mit einem jährlichen Anstieg des Marktvolumens von ca. 16 Prozent zu rechnen ist. Bis 2007 wird laut Analystenaussage ein Gesamtumsatz im Markt von 1,76 Milliarden Euro prognostiziert. Der Markt befindet sich seit mehreren Jahren in einer Phase der Konsolidierung, es tauchen jedoch gleichzeitig immer wieder neue innovative Ansätze auf.

Die beim amerikanischen Analysten Gartner geführten internationalen Software-Anbieter für Business-Intelligence-Lösungen sind:

Applix
arcplan
Actuate
Business Objects
Cognos
Hyperion Solutions
Information Builders
Microsoft
MicroStrategy
Oracle
Panorama Software
QlikTech
SAP
SAS Institute

(Liste alphabetisch geordnet - Anbieter laut Gartner, eine weitere Marktübersicht findet sich z. B. bei BARC)

Neben diesen kommerziellen Systemen gibt es auch Open-Source-Lösungen:

Pentaho: Open Source Business Intelligence Suite - Integratives Paket verschiedener Open-Source-BI-Tools
WEKA: freie Open-Source-Software für Data-Mining
YALE (Yet Another Learning Environment): freie Open-Source Software für Business-Intelligence, Knowledge-Discovery und Data-Mining
PALO: in Deutschland entwickelte Open-Source-OLAP-Datenbank
BIRT: Business-Intelligence- and Reporting-Tools des Eclipse-Projektes
SpagoBI: The Business Intelligence Free Platform

[Bearbeiten] Literatur

Egger, N.: SAP Business Intelligence - Aktuell zu SAP NetWeaver 2004s, ISBN 3-89842-790-0, Mai 2006
Bange, Carsten: OLAP & Business Intelligence - Softwarewerkzeuge im direkten Vergleich, Oxygon, 2005, ISBN 3-937818-05-7.
Chamoni, P. / Gluchowski, P. (Hrsg.): Analytische Informationssysteme: Data Warehouse, On-Line Analytical Processing, Data Mining, Berlin 1998
Clausen, N.: Business Intelligence - Vortrag an der FH Heilbronn, 2005,
Grothe, M. / Gentsch, P.: Business Intelligence – Aus Informationen Wettbewerbsvorteile gewinnen, München, Addison-Wesley, 2000
Hildebrand, Knut (Hrsg.): Business Intelligence, HMD 222, dpunkt.verlag, Heidelberg 2001, ISBN 3-89864-128-7.
Kemper, H.-G. / Mehanna, W. / Unger, C.: Business Intelligence - Grundlagen und praktische Anwendungen: eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung, Wiesbaden 2004 ISBN 3-52805-802-1
Kimball, R.: The Data Warehouse Toolkit, 2002, 2. Auflage, John Wiley & Sons
Mertens, P.: Business Intelligence - Ein Überblick, in: Information Management & Consulting 17 (2002) Sonderausgabe
Kerstin Pietzko: Konzeption und Adaption des Microsoft Business Intelligence Portfolio auf ein mittelständisches Unternehmen. Diplomarbeit, FH Regensburg, 2006 (Volltext)
Seufert, A./ Lehmann, P.: Business Intelligence – Status Quo und zukünftige Entwicklungen. In: HMD-Handbuch der modernen Datenverarbeitung, Schwerpunktheft Business & Competitive Intelligence 247/2006, S. 21-32.
Zische, Peter: Business Intelligence für kleine Unternehmen, W3L, 2004, ISBN 3-937137-51-3