Wenn ich den Leuten erzähle, dass ich BI-Entwickler bin, können die Leute damit nichts anfangen. Darum mit dem folgenden Ausschnitt meiner Masterarbeit eine Einführung in des Thema Business Intelligence gegeben werden.

Business Intelligence ist kein einheitlich besetzter Begriff, sondern wird unterschiedlich interpretiert. Nach den Autoren KeBaMe liegt dies vor allem in der Geschichte von Business Intelligence. Bereits in den Anfängen der elektronischen Datenverarbeitung in den 1960er Jahren wurde versucht, das Management mit Informationssystemen zu unterstützen. Diese Versuche scheiterten jedoch trotz oder gerade wegen ihrer umfassenden Ansätze alle. Erst im Laufe der 1980er und 1990er Jahre entstanden benutzerspezifische Einzelsysteme, die dem Management zur Unterstützung dienten. In den 1980er Jahren entstand ein Konglomerat von Informations- und Kommunikationssystemen unter dem Begriff „Management Information System“ (MIS). Scott Marton erkannte schon damals, dass sich die Unterstützung des Managements nicht nur auf den Computer beschränken darf, sondern das komplette Umfeld von Kommunikations- und Informationssystemem einschließen muss. Mitte der 1990er Jahre zog statt MIS der deutlich vielschichtigere Begriff des Business Intelligence in die Praxis ein, der primär auf Überlegungen der Gartner Group von 1996 zurückgeht. (vgl. [KeBaMe10], S. 1ff) Zu Beginn war Business Intelligence ein größtenteils von Technikern geprägter Begriff und wurde kaum von Wirtschaftsfachleuten wahrgenommen. Erst im Laufe der Jahre erkannten auch Betriebswirte die Möglichkeiten von BI und besetzten die Diskussionen um BI immer mehr mit betriebswirtschaftlichen Themen. (vgl. [Schrödl06], S. 12)

Häufig beziehen sich die Begriffsdefinitionen allein auf das technische System BI, d.h .
Daten- und Informationsverarbeitung für die Unternehmensleitung,

• Frühwarnsystem,
• Data Warehouse (DWH),
• Informations- und Wissensspeicher

werden häufig als Begriffe zu Business Intelligence genannt. (vgl. [KeBaMe10], S. 3)

Dabei beschreibt BI nur den technischen Ansatz. Es gibt jedoch noch einen betriebswirtschaftlichen oder anwendungsorientierten Ansatz. Daher definiert Holger Schrödl BI wie folgt:

„Business Intelligence ist die entscheidungsorientierte Sammlung, Aufbereitung und Darstellung geschäftsrelevanter Informationen.“ [Schrödl06], S. 12

Nach Schrödls Definition besteht BI aus folgenden Aspekten:

• Entscheidungsorientierung: BI dient zur Verbesserung der Entscheidungsgrundlage.
• Datensammlung: Das Datensammeln aus verschiedensten Informationsquellen, egal ob Excel-Dateien, Datenbanken oder der Telefonanlage.
• Datenaufbereitung: Aus Rohdaten werden Informationen generiert, die vom Anwender in Geschäftsaktionen umgesetzt werden können. Das setzt voraus, dass die generierten Informationen für den Anwender neu sind.
• Informationsdarstellung: Die generierten Informationen sind so darzustellen, dass der Anwender sie nutzen kann. Hierfür ist das Verständnis der Geschäftslogik von entscheidender Bedeutung.
• Geschäftsrelevante Informationen: Das ist die Konzentration auf Daten, die einen Vorteil in sich bergen.

(vgl. [Schrödl06], S. 12f)

Folgt man der Definition von Holger Schrödl, so stellt sich Business Intelligence nicht als Technik, sondern als Prozess dar. BI-Lösungen sind mit Excel möglich, da BI keine Aussagen zu den Techniken trifft, die zu verwenden sind.

BI-Prozesse haben keinen Projekt-Charakter. BI ist ein zyklischer Prozess, bei dem die Datenmenge bei jeder Iteration zunimmt und dadurch neue Erkenntnisse gewonnen werden. Demzufolge besitzen BI-Lösungen keinen finalen Status, sondern haben eine Phase innerhalb des BI-Zyklus erreicht. Laut Schrödl besteht der BI-Prozess aus fünf Phasen:

• Quantifizieren und Qualifizieren von Unternehmensinformationen
• Analyse der gewonnenen Daten
• Ableiten von Erkenntnissen, welche die geschäftlichen Vorgänge unterstützen
• Bewerten der Erkenntnisse in Bezug auf die Ziele
• Umsetzen der relevanten Ergebnisse in konkrete Maßnahmen

(vgl. [Schrödl06], S. 15)

Ziele von Business Intelligence

Aus der Definition des BI-Prozesses ergeben sich die Ziele fast zwangsläufig:

• An erster Stelle steht die Verbesserung der Entscheidungsgrundlage des Managements. Dabei gilt es, die Informationsflut im Unternehmen in ein Format zu überführen, durch das ein Informationsgewinn entsteht.
• Ein weiteres Ziel ist die Erhöhung der Transparenz von Unternehmenshandlungen. Der Mitarbeiter soll mit Hilfe von BI in die Lage versetzt werden, durch Fakten und Kennzahlen Verantwortung für seinen Bereich zu übernehmen und Unternehmensentscheidungen nachvollziehen zu können.
• Die größte Herausforderung ist das Aufzeigen von Zusammenhängen von isolierten Informationen. Ziel von BI-Lösungen ist es, Daten aus verschiedenen Quellen zu verknüpfen und daraus Zusammenhänge zu erkennen, die aus den einzeln betrachteten Informatiosquellen nicht gewonnen werden können.

(vgl. [Schrödl06], S. 16)

Voraussetzungen von Business Intelligence

Um diese Ziele zu erreichen sind Bedingungen an die Informationsquellen geknüpft. Hauptbedingung ist die elektronische Form der Daten. Formulare auf Papier sind völlig ungeeignet für eine automatisierte Analyse. Doch es gibt drei Faktoren, welche über die Qualität der Ergebnisse entscheiden:

• Datenqualität: Das ist der wesentlichste Faktor für die Qualität der Analyseergebnisse. Je höher die Integrität der Daten in den Datenquellen, umso effizienter können die Daten verarbeitet werden. Unter Umständen kann die Datenqualität so schlecht sein, dass die Inkonsistenzen während der Verarbeitung nicht mehr korrigiert werden können, z. B. leere Fremdschlüsselfelder, die nicht leer sein dürften.
• Datenmenge: Um verlässliche Aussagen treffen zu können, muss eine Mindestmenge an Informationen vorhanden sein, um einzelnen Extrema ihr Gewicht zu nehmen. Z. B. ist der Informationsgewinn überschaubar, wenn man die geografische Verteilung von zehn Kunden analysiert.
• Datenstruktur: Aufgrund der mathematischen Verfahren, die beim BI auf die Daten angewendet werden, müssen die Daten ein feste Struktur aufweisen. Tabellarische Daten, wie sie in relationalen Datenbanken und Excel vorgefunden werden oder Daten aus XML-Dateien eignen sich gut als Quelldaten. Fließtexte aus E-Mails eignen sich hingegen gar nicht oder müssen vorverarbeitet werden.

Diese Voraussetzungen stellen die erste Hürde bei der Entwicklung von BI-Lösungen dar.  (vgl. [Schrödl06], S. 17)

Literatur

• [KeBaMe10]: Kemper Hans-Georg; Baars, Henning; Mehanna, Walid: Business Intelligence - Grundlagen und Praktische Anwendungen. 2. Aufl. Wiesbaden : Vieweg + Teubner, 2010. -  ISBN: 978-3-9348-0719-9
• [Schrödl06]: Schrödl, Holger: Business Intelligence mit Microsoft SQL Server 2005. 1. Aufl. Wien : Carl Hanser, 2006. -  ISBN: 978-3-446-40463-2