Business Intelligence

Aus Informationen Wissen machen

„Wir ertrinken in Information und hungern nach Wissen.“
John Naisbitt, Zukunftsforscher und Autor
des Buches „High Tech, High Touch“

Business Intelligence (BI) ist ein Oberbegriff den Howard Dresner (Gartner Group) 1989 für die Verdichtung und Analyse von einer Vielzahl von Informationen zu nutzbarem Wissen auswählte. BI setzt sich zusammen aus: Data Warehouse, Data Mining, OLAP und Customer Relationship Management (CRM).

Verwertbares Wissen ist in vielen Unternehmen Mangelware. Es werden viele Informationen in unterschiedlichen Bereichen und Abteilungen gespeichert, die aber für andere Abteilungen nicht oder nur schwer nutzbar sind. Noch schwieriger wird die Situation, weil die Daten auf Grund der Art und Weise, wie sie gespeichert werden, nur schwer analysierbar sind.

Business Intelligence schafft hier Abhilfe. Um z.B. Kunden optimal bedienen zu können, führen Manager einheitliche Techniken zur Informationsspeicherung, -verwaltung und -analyse in einem Unternehmen ein. Darüber hinaus impliziert Business Intelligence nicht nur die einzelnen Software-Produkte, sondern auch die Prozesse, die später bei der Nutzung der Informationen zur Entscheidungsfindung ablaufen.

Data Warehouse

Ein Data Warehouse ist die Ansammlung strategisch relevanter Unternehmensdaten in High-Performance-Systemen, die verschiedenen Anwendern (Vertrieb, Marketing, Controlling, Geschäftsführung) schnellen und unkomplizierten Zugriff auf Informationen ermöglicht.

Ein Data-Warehouse unterstützt bei der Formulierung und Überwachung der Strategien (zum Beispiel Optimierung des Cross-Sellings) und wird kontinuierlich aktualisiert.

Die im Warenhaus gesammelten Daten können dann per Data Mining oder mit anderen Analysetools (z.B. OLAP) analysiert und ausgewertet werden.

Data Mining

Unter Data Mining versteht man komplexe Systeme zur Analyse von Daten und Erstellung statistischer Berechnungen. Man unterscheidet zwei grundsätzliche Vorgehensweisen:

  • Überprüfung von Hypothesen über Muster innerhalb der Daten und
  • Entdecken von bisher unbekannten Mustern oder Regeln in den Daten.

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OLAP (On-Line Analytical Processing)

OLAP ist eine Ergänzung des Data-Warehouse-Konzepts zur analytischen, multidimensionalen Datenauswertung, wobei es bei den Konzepten zu inhaltlichen Überschneidungen kommen kann. Der Begriff impliziert schnelle Abfrageergebnisse und eine intuitive Bedienung der Oberfläche.

Die OLAP-Datenbank sollte dem sogenannten FASMI-Test genügen: Fast, Analysis, Shared, Multidimensional and Information.

Customer Relationship Management (CRM)

Customer Relationship Management als Softwareprogramm hat als primäres Ziel, Unternehmen bei der Verwirklichung von mehr Kundenorientierung zu unterstützen. Es integriert Anwendungen und Funktionen aus Vertrieb, Marketing, Call Center und Service, so dass alle Mitarbeiter im Prinzip auf die gleichen Kundendaten blicken.

Links und Literatur

Weitere Informationen

  • KEMPER, Hans- Georg / MAYER, Reinhold (Hrsg): Business Intelligence in der Praxis. Erfolgreiche Lösungen für Controlling, Vertrieb und Marketing. Lemmens-Verlag 2002, 271 Seiten, broschiert, EUR 39,80 plus Versand, ISBN 3-932306-42-2.
  • www.acquisa-crm-expo.de: Virtuelle Sonderschau zu Business Intelligence: 70 Prozent der Fragestellungen im Business Intelligence betreffen Kunden, Marketing oder Vertrieb.

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