Einstieg in Business Intelligence: BI-Grundlagen für Einsteiger

Business Intelligence umfasst das Zusammentragen, Aufbereiten, Darstellen, Auswerten und letztlich das Nutzen von Daten. Dabei werden Erkenntnisse und fundierte Entscheidungsgrundlagen gewonnen – um objektivere, messbar erfolgreichere Entscheidungen zu treffen.

Zu BI gehören Strategien, Methoden und Hilfsmittel, die in diesem Prozess zum Einsatz kommen, um Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln – und so die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.

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Der folgende Artikel gibt einen umfassenden Einsteiger-Guide in das Thema Business Intelligence und die Nutzbarmachung von Daten. Er beleuchtet Relevanz, Vorteile und konkrete Starthilfen.

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Was ist Business Intelligence?

Das Ziel von Business Intelligence ist immer Klarheit und Entscheidungsgrundlagen aufgrund von Daten zu erhalten.

Je nach Bedarf, Ressourcen und Verfügbarkeit von Daten kommen für Business Intelligence verschiedene Lösungen infrage.

Große Unternehmen haben häufig Bedarf und Mittel um eigene (und viele) Daten zu sammlen, aufbereiten und zu speichern. Das bringt Möglichkeiten, aber auch viel Arbeit mit sich.

Self-Service Business intelligence Lösungen dagegen ermöglichen es ohne Vorwissen und schnell diese Aufgaben abzunehmen. So kann jede Person ohne Vorwissen in wenigen Klicks professionelle Dashboards erstellen.

Grundsätzlich umfasst Business Intelligence nicht nur die fertigen Dashboards und Berichte, sondern auch die Prozesse hinter diesen. Daher folgt hier eine Übersicht wichtiger Begriffe aus dem Datenmanagement.

Bausteine, Arten und typische Setups

Insbesondere durch moderne Self-Service BI Tools, lässt sich die Arbeit im Zusammenhang mit diesen Komponenten quasi auf 0 reduzieren, sodass jeder ohne Vorkenntnisse und ohne viele Ressourcen die Vorteiel von Business Intelligence nutzen kann. Aber das sind die typischen Business Intelligence Bestandteile:

Datenquellen: Interne Systeme (z.B. ERP, CRM, Shop, Buchhaltung, Excel) und externe Quellen (z.B. Website Analytics, Werbeplattformen, Marktdaten).

Datenintegration und -aufbereitung: Daten werden verbunden, bereinigt, vereinheitlicht und transformiert. Häufig passiert das automatisiert über Konnektoren und Datenpipelines (oft als ETL/ELT bezeichnet).

Zentrale Datenbasis: Ein zentraler Ort, an dem Daten strukturiert abgelegt werden, z.B. ein Data Warehouse oder ein Data Lake. Ziel ist eine gemeinsames, konsistente Grundlage von Zahlen.

Datenmodell und Kennzahlenlogik: Rohdaten werden so organisiert, dass sie sinnvoll analysierbar sind. Dazu gehören eindeutige Definitionen von Kennzahlen (z.B. „Umsatz“, „Deckungsbeitrag“, „aktive Kunden“) und die Logik dahinter, damit alle Interessensgruppen das Gleiche meinen.

Analyse und Visualisierung: Dashboards, Berichte und Ad-hoc-Analysen machen Daten verständlich und filterbar. Gute Visualisierung hilft dabei Muster, Ausreißer und Trends schnell zu erkennen.

Bereitstellung und Nutzung: Informationen müssen die richtigen Personen zur richtigen Zeit erreichen – z.B. über interaktive Dashboards, geplante Reportings oder Alerts bei Schwellwerten.

Governance und Betrieb: Rechte- und Rollenkonzepte, Dokumentation, Datenqualität, Aktualisierungszyklen und Monitoring sind entscheidend, damit BI dauerhaft zuverlässig bleibt. Für europäische Unternehmen ist die DSGVO / GDPR von großer Bedeutung.

BI-Fragen lassen sich außerdem grob in vier Arten einteilen – je nachdem, welche Entscheidung unterstützt werden soll:

• Deskriptiv: Was ist passiert? (Reporting, Monitoring)
• Diagnostisch: Warum ist es passiert? (Ursachenanalyse, Segmentierung, Drill-down)
• Prädiktiv: Was wird wahrscheinlich passieren? (Forecasts, Trendanalysen)
• Präskriptiv: Was sollten wir tun? (Handlungsempfehlungen, Regeln, Szenarien)

In der Umsetzung gibt es verschiedene Wege, diese Bausteine abzubilden. Drei typische Setups sind:

1) Eigenbau bzw. „Baukasten-Setup“ (separate Komponenten kombinieren)
Hier werden einzelne Bausteine selbst zusammengestellt: z.B. ein Tool für Datenintegration, eine zentrale Datenbank (Data Warehouse) und eine Visualisierungs-/Reporting-Software. Das bietet viel Kontrolle, erfordert aber auch mehr Konzeption, Pflege und technisches Know-how.

• Vorteile: sehr flexibel, skalierbar, volle Kontrolle über Datenmodell und Datenhaltung, gut für komplexe Anforderungen
• Nachteile: hoher Initialaufwand, laufender Betriebs- und Wartungsaufwand, Verantwortlichkeiten für Datenqualität, Updates und Monitoring müssen geklärt sein

2) Integrierte BI-Tools bzw. „All-in-one“-Ansatz (eine Lösung deckt mehrere Bausteine ab)
Hier übernimmt eine BI-Lösung viele Schritte in einem System: Daten anbinden, aufbereiten, modellieren und in Dashboards/Reports nutzbar machen. Das ist häufig schnell einsatzbereit und reduziert den technischen Aufwand – kann aber je nach Anbieter Einschränkungen bei sehr speziellen Datenmodellen, Integrationen oder Export-/Automatisierungsanforderungen haben.

• Vorteile: schneller Start, weniger technische Hürden, oft Vorlagen und Self-Service-Funktionen, schnelle Ergebnisse
• Nachteile: je nach Setup weniger Freiheit bei Datenmodellierung und Sonderlogik, potenzielle Grenzen bei sehr individuellen Anforderungen, mögliche Abhängigkeit vom Tool

3) Hybrid (Kombination aus zentraler Datenbasis und BI-Tool)
Viele Unternehmen kombinieren beides: z.B. ein (Cloud-)Data-Warehouse als zentrale Datenbasis und ein BI-Tool als Frontend für Analyse und Dashboards. Auch ein schrittweiser Weg ist möglich: erst schnell starten, später Teile auslagern oder ergänzen.

• Vorteile: Balance aus Geschwindigkeit und Kontrolle, oft gut erweiterbar
• Nachteile: etwas mehr Integrations- und Abstimmungsaufwand als bei „alles in einem Tool“

Welche Variante sinnvoll ist, hängt vor allem von Ressourcen, Komplexität, Anforderungen an Datenhoheit sowie der gewünschten Geschwindigkeit ab. Der nächste Abschnitt zeigt, wie BI – unabhängig vom Setup – typischerweise als Zyklus in der Praxis abläuft.

Wie läuft Business Intelligence in der Praxis ab?

BI findet üblicherweise - und idealerweise als kontinuierlicher BI-Zyklus statt. Einmal aufgebaut bietet der BI-Prozess kontinuierlich wertvolle Insights, was die Entscheidungsqualität nachhaltig verbessert.

Diese Schritte ohne unterstützende Software intern im Unternehmen abzubilden, ist mit erheblichem Aufwand verbunden. Stattdessen können moderne Business-Intelligence-Lösungen viele dieser Schritte abnehmen.

1. Sammeln von Daten

   Interne Systeme (z.B. Datenbanken, ERP, CRM, Excel) sowie externe Systeme (z.B. Website Analytics, Social Media, Marktforschung) bieten eine Vielzahl von Daten. Abhängig von den Ziele sollten diese nach Priorität integriert werden.

2. Datenintegration und -aufbereitung

   Dazu gehören das Bereinigen und Transformieren der Daten sowie das Abspeichern und zugänglich machen an einem zentralen Ort. Eine Möglichkeit ist ein internes Data Warehouse als zentrale Datenbank. Für viele Unternehmen übernimmt das alternativ eine BI-Lösung (oder ein angebundenes Cloud-Setup), ohne dass dafür eine eigene Infrastruktur betrieben werden muss.

3. Darstellung und Analyse der Daten

   Analysesoftware ermöglicht es, gezielt die gewünschten Daten und Zeiträume zu betrachten und zu filtern. Muster und Auffälligkeiten werden so schnell sichtbar. Dadurch lassen sich Trends, Optimierungspotenziale oder neue Chancen am Markt erkennen. Diese Erkenntnisse können direkt als Grundlage für Handlungsempfehlungen dienen.

4. Bereitstellung und Nutzung der Erkenntnisse

   Interaktive Dashboards oder Berichte bieten nach Bedarf die Flexibilität oder Übersichtlichkeit, um die wichtigen Informationen schnell erfassen zu können. Das kann direkt von Fachabteilungen als Entscheidungsgrundlagen genutzt werden und / oder für Reportings an Vorgesetzte und Entscheider eingesetzt werden.

Die Ergebnisse dieser Maßnahmen landen wiederum als Feedback im BI-Prozess.

Bei dem BI Zyklus werden immer wieder Daten neu erhoben, ausgewertet und genutzt, um Entscheidungen und Unternehmen kontinuierlich zu verbessern.

Wer kann und sollte Business Intelligence nutzen?

Früher wurden periodisch statische Berichte zeitaufwendig erstellt. Heute gibt es unkomplizierte, schnelle, dynamische und interaktive Lösungen. Während einige BI-Anwendungen komplex in Einrichtung und Anwendung sind, ermöglichen andere Self-Service-BI.

Self-Service-BI bedeutet, dass das Einrichten und Nutzen der BI-Lösung keine Vorkenntnisse oder Fachwissen voraussetzt. Unkompliziertes Verbinden, Vorlagen für Dashboards und Berichte und intuitive Benutzerführung ermöglichen es in wenigen Klicks den BI-Prozess zu starten.

Business Intelligence ist nicht mehr Großkonzernen mit vielen Ressourcen vorbehalten. Es benötigt keine gesonderten BI-Spezialisten im Unternehmen: Fachabteilungen, Management, auch Kleinunternehmen und Selbstständige können und sollten BI gleichermaßen einsetzen.

Studien zu erfolgreichen BI‑Einführungen zeigen:

Fakt

Unternehmen, die BI als besonders erfolgreich bewerten, stellen Analysen nicht nur Führungskräften zur Verfügung. Sie binden gezielt Fachanwender, Kunden, Partner und Lieferanten ein.

Quelle

Welche Vorteile entstehen durch Business Intelligence?

Durch das Verwandeln von Daten in konkreten Nutzen bietet BI erheblichen Mehrwert.

• Beschleunigte Entscheidungen mit besserer Qualität: Aktuelle und verlässliche Informationen sind immer zugänglich und sorgen für Reduktion von Risiken, während Chancen maximiert werden.
• Optimierung interner Prozesse: Automatische Berichte und Dashboards sparen über alle Fachabteilungen hinweg Zeit und Ressourcen. Engpässe und Ineffizienzen werden erkannt und können proaktiv behoben werden.
• Besseres Kundenverständnis: Analysen z.B. von Kaufmustern, Kundenrückmeldungen und KPIs im Zusammenhang liefern enormes Optimierungspotenzial. Kunden werden zufriedener und die Beziehungen zu den Kunden werden profitabler.
• Wettbewerbsvorteile durch schnelle Reaktion: Trends, Risiken, Potenziale, Probleme und sonstige Marktveränderungen werden sichtbar. Entsprechend kann durch Strategieanpassung reagiert werden.

Fakt

BI wirkt vor allem indirekt: Es stärkt Lernen und Innovation, die wiederum Performance steigern – direkt ist der Effekt von BI auf Performance in diesem Setting nicht signifikant, was die Bedeutung des „BI‑Zyklus“ und der Nutzung der Erkenntnisse unterstreicht.

Quelle

Selbstverständlich hängen die konkreten Vorteile immer von der richtigen Umsetzung ab.

Klare Ziele zu definieren (z.B. Kosten in Prozess X um Y% senken, Kundenzufriedenheit im Bereich Z steigern) und die Business Intelligence Strategie daran auszurichten, kann helfen.

Der richtige Start mit Business Intelligence

Der Einstieg in Business Intelligence muss kein Großprojekt sein. Häufig reicht es, mit einem konkreten Anwendungsfall zu starten und diesen Schritt für Schritt auszubauen.

Der typische Ablauf beim Einführen von Business Intelligence läuft so ab:

1. Ziele und Fragestellungen definieren

   Welche Probleme sollen gelöst oder welche Bereiche verbessert werden? Zum Beispiel: Kosten in einem Prozess senken, Umsatz in einem Kanal steigern oder Kundenzufriedenheit erhöhen.

2. Relevante Datenquellen identifizieren

   Welche Systeme enthalten die Informationen zur Beantwortung dieser Fragen? Typisch sind CRM, ERP, Shop-System, Buchhaltung, Support-Tools oder Website-Analytics.

3. Passende BI-Lösung auswählen

   Abhängig von Budget und Ressourcen kann eine Business-Intelligence- oder Self-Service-BI-Lösung gewählt werden, die sich unkompliziert mit den wichtigsten Systemen verbinden lässt.

4. Erstes Dashboard oder Bericht aufbauen

   Mit wenigen, aber zentralen Kennzahlen wird ein erstes Dashboard erstellt. Es zeigt die wichtigsten KPIs auf einen Blick und wird von den relevanten Personen regelmäßig genutzt.

5. Regelmäßige Nutzung und Weiterentwicklung

   Feedback aus der täglichen Nutzung fließt zurück in den BI-Prozess. Kennzahlen werden geschärft, weitere Datenquellen ergänzt und zusätzliche Dashboards entstehen nach Bedarf.

Fazit

Verfügbare Daten werden mehr und gewinnen zunehmend an Bedeutung. Sie zu nutzen macht Unternehmen klüger und handlungsfähiger.

Business Intelligence ist heute unverzichtbar, damit diese Daten aktiv zur Wertschöpfung beitragen.

Egal ob kleines Start-up oder großes Industrieunternehmen. Die richtige Strategie zur Nutzbarmachung von Daten bietet einen entscheidenden Vorsprung und trägt erheblich zum nachhaltigen Erfolg bei.

Erfolgreiche Unternehmen setzen bereits auf BI:

Fakt

Unternehmen mit starkem Umsatz‑ und EBIT‑Wachstum („High Performer“) geben dreimal so häufig wie andere an, dass ihre Data‑&‑Analytics‑Initiativen mindestens 20 % zum EBIT der letzten drei Jahre beigetragen haben.

Quelle

Wer sich noch nicht mit Business Intelligence beschäftigt hat, verpasst Chancen und sollte jetzt damit anfangen.