Business Intelligence - Definition

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Business Intelligence - Definition


Der ganzheitliche Ansatz


Unter Business Intelligence wird die Intelligenz (Datenselektion, Datentransformation, Datenvisualisierung) des Bereitstellungsprozesses von Informationen für den Zweck der verbesserten Steuerung des Unternehmen verstanden. Dabei müssen die folgenden Kriterien erfüllt werden:
  • Steuerungsrelevanz: Die Informationen müssen zur Verbesserung der Steuerung des Unternehmens beitragen.

  • Zeitgerecht: Die Informationen müssen schnell / zeitgerecht zur Verfügung gestellt werden.

  • Visualisierung: Die Informationen müssen für eine schnelle und einfache Auffassungsgabe bedarfsgerecht aufbereitet werden.

Die Definition von Business Intelligence muss die folgenden Aspekte mit einbeziehen. In der gängigen Literatur werden häufig die beiden ersten sehr wichtigen Aspekte (Fachlichkeit und Organisation) weggelassen und nur auf den dritten Punkt der Technologie fokussiert.:

  • Fachlichkeit: Unternehmenssteuerungsmodell, Kennzahlen, Meßgrößen, Dimensionen

  • Organisation: Verantwortungskonzept für Prozesse, Organisation und Systeme

  • Technologie: Data Warehouse (DWH), Online-Analytical Processing (OLAP), Extract Transform Load (ETL), Data Mining, Datenvisualisierung, ...

Die Intelligence: Datenbereitstellung / Informationsbereitstellung

Die Intelligenz des Bereitstellungsprozesses von Informationen in der Business Intelligence beinhaltet die folgenden funktionalen Bereiche:

  1. Datenselektion (Extract): Die relevanten Daten in der korrekten Semantik aus anderen Systemen extrahieren, z.B.
    transaktionalen Business Software Systemen, wie Customer Relationship Management (CRM), Abrechnung / Billing, Enterprise Applikation Integration (EAI), Logistik, Produktion, Enterprise Ressource Planning (ERP), Techniksystemen, wie Produktionsstraßen, Netzwerktechnik, z.B. IP-Netzwerk, GSM-Netzwerk, externen Datenquellen, z.B. von externen Dienstleistern

  2. Datentransformation (Transform & Load): Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen müssen in einer korrekten Semantik zusammengeführt (Collaboration) werden. Die aufbereiteten Daten müssen persistent abgelegt werden, damit die Daten bzw. entstandenen Informationen den verschiedenen Stakeholder zur Verfügung gestellt werden können.

  3. Datenvisualisierung (Presentation): Die aufbereiteten Daten / Informationen müssen je nach Verwendungszweck aufbereitet werden, z.B. historisiert, aggregiert, grafisch, tabellarisch, online, mobile. Kategorien von Verwendungszwecken sind u.a.:
  • Reporting
  • Monitoring
  • Analyse
  • Data Mining
  • Planung / Forecast
  • Steuerung