Business Intelligence - Herkunft

Herkunft des Begriffes Business Intelligence

Begriffsentstehung: Information / Intelligence


1939 verwendete Claude Elwood Shannon in einem Aufsatz das Wort 'Intelligence' im Kontext 'relevante Information' in der Nachrichtentechnik. Er zielte dabei darauf ab mittels Intelligence sinnvolle Signale vom Rauschen (sinnlose Signale) zu trennen. Eine solche Semantik von Intelligence bezüglich Filterung sinnvoller Informationen (steuerungsrelevante Informationen) aus einem Datenpool 'sinnfreier' Informationen (kontextlos hinsichtlich Steuerungsrelevanz) wird auch im Begriff Business Intelligence benötigt. Die von Shannon bezeichnete Intelligence war die Vorform des Begriffes 'Information' in unserer heutigen Verwendung.

"Shannon's technical use of the term "information" was new. For example, in 1939, Shannon wrote to Vannevar Bush: "I have been working on an analysis of some of the fundamental properties of general systems for the transmission of intelligence..." "Intelligence" became "information." (See Erico Marui Guizzo's unpublished dissertation, "The Essential Message" for a lucid, understandable account of Shannon's context and contribution.)"
Quelle: http://www.hyperorg.com/backissues/joho-oct18-08.html

Claude Elwood Shannon veröffentlichte 1948 in dem Papier: 'A Mathematical Theory of Communication' das erste mal eine Abhandlung zum Verständnis des Begriffes 'Information'.
Quelle: http://www.hyperorg.com/backissues/joho-oct18-08.html
Quelle: http://plan9.bell-labs.com/cm/ms/what/shannonday/paper.html

Das Beispiel aus der Nachrichtentechnik zeigt sehr anschaulich, welchen Herausforderungen wir in der aktuellen Welt von Daten- und Informationsüberfluss gegenüberstehen. Eine Business Intelligence soll / muss eine Lösung bieten die richtigen Informationen zu selektieren, transformieren und visualisieren.

Management Support Systeme


Management Support Systeme sind die Vorgänger der heutigen Business Intelligence. Management Support Systeme (MSS) haben ihren Ursprung in den 60er Jahren. Mit dem Aufkommen von großen Datenbeständen in den wachsenden Informationssystemen kam die Idee auf, die Daten für Führungsfunktionen zu nutzen. Dabei wurden aus der Datenbasis Da­ten gesucht und herausgefiltert, um sie dann zu Führungsinformationen zu generieren. Zielset­zung der Management Information Systeme (MIS) war die Informationsversorgung des vor­wiegend dispositiv tätigen Managements und der Rationalisierung des unternehmerischen Entscheidungsprozesses.1 Durch die technischen Grenzen wurde aus diesen MIS jedoch eher ein verbessertes Berichtswesen, welches automatisch Berichte und Ad-hoc-Abfragen erstellen und ausdrucken konnte. Diesen MIS fehlte die Interaktivität und Dialogorientierung, um die gesteckten Ziele zu erfüllen.2


MSS Management Support Systeme
Abbildung: Komponenten der Management Support Systeme3

In den späten 70er und Anfang der 80er Jahre wurden Anwendungsprogramme entwickelt, welche die operativen Datenbestände unter Vermeidung der Schwachpunkte in den MIS zur Managementunterstützung nutzten. Dabei sollten gezielt Informationen aus dem Datenbestand herausgezogen werden, um sie dann auf dem PC des Managers mit Hilfe von Präsentations- und Analysewerkzeugen auszuwerten. Damit sollte die reine Informationsversorgung durch entsprechende Tools zur Unterstützung der Planung und Entscheidungsfindung abgelöst wer­den. Diese Systeme fielen unter den Begriff Decision Support Systeme (DSS). Jedoch waren damals viele Mängel aufgetreten wie ungenügende Konsistenz, Homogenität, Transparenz und Relevanz der abgespeicherten Daten. Hinzu kamen Probleme der Bedienungsfreundlich­keit und Leistungsfähigkeit der Endbenutzerwerkzeuge. Dies führte schließlich zum Scheitern vieler Projekte die das Ziel hatten, ein MSS zu entwickeln. Trotzdem sind viele solcher Sys­teme in der Praxis im Einsatz. Erkennt man den Problemlösungsbedarf und grenzt den Pro­blemumfang ein, leisten solche Systeme gute Dienste im Rahmen der Generierung und Be­wertung von Alternativen.4 Die Datenanalyse, speziell die Nutzung der umfangreichen Da­tenbestände zur Unterstützung des Managements, wurde jedoch damit nicht abgedeckt.

Erst die neueren Versuche (seit Anfang der 90er), DSS bzw. MSS zu entwickeln, geben Anlaß für Optimismus. Bei diesen neuen Ansätzen wird versucht, die MSS in zwei Phasen aufzu­bauen. In der ersten Phase werden die Daten für die Eignung zu Analysezwecken aufbereitet und erst in der zweiten Phase wird die Analyse dieser Daten durchgeführt. Dabei soll die Auf­bereitung der Daten die Problembereiche der OLTP lösen. Dieser neue Ansatz kann durch das Konzept der „Analytischen Informationssysteme“ realisiert werden.


1 Vgl.: Koreimann, D. S., (1971), S.21ff, Methoden und Organisation von Management-Informations-Systemen
2 Vgl.: Chamoni, P. / Gluchowski, P. (1998), S.6-7, Analytische Informationssysteme - Einordnung und Überblick, in: Chamoni, P. / Gluchowski, P.: Analytische Informationssysteme
3 Vgl.: Chamoni, P./ Gluchowski, P. (1998), S.9, Analytische Informationssysteme - Einordnung und Überblick, in: Chamoni, P. / Gluchowski, P.: Analytische Informationssysteme
4 Vgl.: Chamoni, P. / Gluchowski, P. (1998), S.8, Analytische Informationssysteme - Einordnung und Überblick, in: Chamoni, P. / Gluchowski, P.: Analytische Informationssysteme

Quelle: Auszug aus der Diplomarbeit von Ralph Leipert: "Analytische Informationssysteme als Basis des Risikomanagement der Unternehmung".


Begriffsentstehung: Business Intelligence


Der Begriff Business Intelligence wurde vermutlich in dieser Zwei-Wort-Kombination das erste mal 1958 von Hans Peter Luhn im IBM-Journal im Beitrag „A Business Intelligence System“ erwähnt. Erst durch Gartner wurde der Begriff Business Intelligence ab 1990 in der Fachwelt als gängiger Fachbegriff verwendet:

"Gartner defines business intelligence (BI) as an umbrella term that spans the people, processes and applications/tools to organize information, enable access to it and analyze it to improve decisions and manage performance.

BI platforms enable users to build applications that help organizations learn and understand their business. BI platforms are software platforms that deliver certain capabilities of integration (BI infrastructure, metadata management, development tools, collaboration), information delivery (reporting, dashboards, ad hoc query, search-based BI), and analysis (OLAP, interactive visualization, predictive modeling and data mining, scorecards). Information delivery is the core focus of most BI projects today, but Gartner analysts are seeing an increase in interest in deployments of analysis to discover new insights, and in integration to implement those insights."

Quelle: Business Intelligence | Gartner IT Glossary, April 2012, http://www.gartner.com/technology/it-glossary/business-intelligence.jsp

Mittlerweile trennt Gartner die Definition von Business Intelligence und Business Intelligence Platforms in seiner Verwendung und fokussiert noch stärker auf die Technologie indem die Wörter 'people' und 'processes' in der Definition von Business Intelligence entfernt wurden.

Business Intelligence (BI) | Gartner IT Glossary, Dezember 2013:
"Business intelligence (BI) is an umbrella term that includes the applications, infrastructure and tools, and best practices that enable access to and analysis of information to improve and optimize decisions and performance."
Quelle: http://www.gartner.com/it-glossary/business-intelligence-bi

Business Intelligence (BI) Platforms | Gartner IT Glossary, Dezember 2013:

"Business intelligence (BI) platforms enable enterprises to build BI applications by providing capabilities in three categories: analysis, such as online analytical processing (OLAP); information delivery, such as reports and dashboards; and platform integration, such as BI metadata management and a development environment."
Quelle: http://www.gartner.com/it-glossary/bi-platforms

Anhand der zitierten Beispiele ist ersichtlich, dass die Definition nicht ganz statisch ist, sondern sich im Wandel befindet. Dementsprechend sind sehr viele Definitionen des Begriffes Business Intelligence im Umlauf.

Eine reine Fokussierung der Business Intelligence auf die technologische Sicht (BI als Business Software) ist für die Anwendung in Unternehmen nicht zielführend. Hierzu hat u.a. Gartner eine ergänzende Sicht ins Leben gerufen, um die existierende Lücke teilweise zu schließen: Das 'Business Process Management'.

Business Process Management

Gartner führte einige Jahre nach der Einführung des Begriffes Business Intelligence den Begriff 'Business Process Management' ein. Dieser Begriff beinhaltet nun stärker die Fokussierung auf Prozesse und Organisation. Leider fehlt auch bei dieser Begrifflichkeit die Fokussierung auf eine Fachlichkeit. D.h. auch bei dieser Begrifflichkeit geht Gartner nicht darauf ein welche Prozesse und welche Organisationen gemanaged werden.

Business process management (BPM) | Gartner IT Glossary, Dezember 2013:
"Business process management (BPM) is the discipline of managing processes (rather than tasks) as the means for improving business performance outcomes and operational agility. Processes span organizational boundaries, linking together people, information flows, systems and other assets to create and deliver value to customers and constituents."
Quelle: http://blogs.gartner.com/it-glossary/business-process-management-bpm-2

Business Process Management ist im engeren Sinne keine Ergänzung zu Business Intelligence sondern eine Detaillierung von Business Intelligence. Für die Verbesserung der Steuerung des Unternehmens ist es selbstverständlich notwendig die Erkenntnisse aus der Business Intelligence in die operativen Prozesse zurückzuführen. Eine Trennung der Steuerung von Business Intelligence und Business Process Management im Unternehmen wird zu starken Überlappungen in der Verantwortung von Unternehmenssteuerungsfunktionen führen, was zwangsweise große Herausforderungen hervorrufen würde.

Empfehlung: Business Process Management muß als ein Bestandteil der Business Intelligence betrachtet werden. Trennen Sie niemals die Steuerung des Unternehmens (strategische Ebene der BI) von der Steuerung einzelner Prozesse des Unternehmens (operative Ebene der BI).