Business Intelligence

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Der Begriff Business Intelligence, Abkürzung BI, wurde ab Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung, Auswertung und Darstellung) von Daten in elektronischer Form.

Ziel ist die Gewinnung von Erkenntnissen, die in Hinsicht auf die Unternehmensziele bessere operative oder strategische Entscheidungen ermöglichen. Dies geschieht mit Hilfe analytischer Konzepte, entsprechender Software bzw. IT-Systeme, die Daten über das eigene Unternehmen, die Mitbewerber oder die Marktentwicklung im Hinblick auf den gewünschten Erkenntnisgewinn auswerten. Mit den gewonnenen Erkenntnissen können Unternehmen ihre Geschäftsabläufe, sowie Kunden- und Lieferantenbeziehungen profitabler machen, Kosten senken, Risiken minimieren und die Wertschöpfung vergrößern. Der Begriff wird dem Fachgebiet der Wirtschaftsinformatik zugerechnet.

Im Oktober 1958 erschien der Beitrag „A Business Intelligence System“ von Hans Peter Luhn im IBM-Journal; dies war mit hoher Wahrscheinlichkeit die Entstehung des Begriffes „Business Intelligence“. Ab 1989 machte sich Howard Dresner, ein Analyst der Gartner Inc. den Begriff zu eigen. Er schuf später auch den weiterführenden Begriff „Business Performance Management“.

Der englische Ausdruck „intelligence“ (von lat. intellegere „verstehen“ von lat. inter „zwischen“ und legere „lesen, wählen“) bezeichnet die aus dem Sammeln und Aufbereiten erworbener Informationen gewonnenen Erkenntnisse.

Business Intelligence in der Praxis[Bearbeiten]

In der Praxis versteht man unter „Business Intelligence“ vor allem die Automatisierung des Controllings, des Berichtswesens (Reporting), der Planung und des Forecastings sowie Unternehmensfunktionen wie Markt- und Kundenanalyse. Die in den ERP-Systemen anfallenden Unternehmensdaten werden genutzt, um unter verschiedenen Blickwinkeln die Situation des Unternehmens zu analysieren und ggf. zu bewerten. Die Analyse erfolgt nicht in den ERP-Systemen, sondern in einer davon getrennten Datenbasis, dem Data-Warehouse (DWH). Gründe hierfür können sein:

  • ungeeignete Strukturierung der Daten im ERP-System
  • keine Auswertungsmöglichkeit über mehrere ERP-Systeme, zum Beispiel bei der Aggregation für einen Konzernbericht
  • unzureichende Möglichkeit, fremde Daten z. B. von Wettbewerbern oder Forschungsinstituten einzubeziehen
  • Belastung des ERP-Systems durch analytische Auswertungen
  • laufende Änderung der Daten im ERP-System.

Die erste Aufgabe eines BI-Projekts ist daher, Daten des oder der ERP-Systeme für die Analyse in eine eigene Datenbank, das Data-Warehouse, zu stellen. Dies erfolgt durch Extraktion der Daten aus dem ERP-System, ihrer Transformation und dem Laden in das Data-Warehouse (ETL-Prozess).

Die zweite Aufgabe besteht darin, die für das Berichtswesen notwendigen analytischen Auswertungen einzurichten. Dies kann von einfachen Aggregationen von z. B. Umsatzzahlen einzelner Artikel in den letzten Tagen, Wochen, Monaten gesamt und in den einzelnen Sparten entwickelt bis hin zu komplizierten statistischen Analysen mittels Data-Mining z. B. Trendanalysen von Kundenverhalten gehen.

Siehe auch: Business Intelligence Competency Center

Phasen[Bearbeiten]

Die technische Grundlage der Unternehmensdatenanalyse (Business Intelligence) lässt sich in drei Phasen einteilen: In der ersten Phase (data delivery) werden Eckdaten festgelegt und erhoben (quantitativer und qualitativer Art, strukturiert oder unstrukturiert). Diese Datenerfassung erfolgt entweder über ein „operatives“ System (OLTP) oder in einem Data-Warehouse. In der zweiten Phase (discovery of relations, patterns, and principles) werden die Daten in Zusammenhang miteinander gebracht, sodass Muster und Diskontinuitäten sichtbar werden und mit etwaigen zuvor aufgestellten Hypothesen verglichen werden können, z. B. in Form von multidimensionalen Analysen oder Data-Mining. In der dritten Phase (knowledge sharing) werden die Erkenntnisse dann im Unternehmen kommuniziert, d. h. in das Wissensmanagement integriert. Die Verbreitung der gewonnenen Erkenntnisse soll dazu dienen, Entscheidungsgrundlagen für Maßnahmen und Aktionen zu liefern.

Begriffsverständnis[Bearbeiten]

Im engeren Sinn bezeichnet BI nur die Methodik der Datenerfassung, im weiteren Sinn versteht man unter Business Intelligence die Gesamtheit von Managementgrundlagen wie z. B. Wissensmanagement, Customer-Relationship-Management oder Balanced Scorecard, die bei einem prozessorientierten Begriffsverständnis auch die permanente Datenpflege und Anpassung an ein sich veränderndes Umfeld umfassen (strategic alignment). Das Institut für Business Intelligence versteht unter „Business Intelligence“ die Integration von Strategien, Prozessen und Techniken, um aus verteilten und inhomogenen Unternehmens-, Markt- und Wettbewerberdaten erfolgskritisches Wissen über Status, Potentiale und Perspektiven zu erzeugen.

Werkzeuge[Bearbeiten]

Business Intelligence bedient sich der analytischen Informationssysteme. Der Datenbestand einer Analyse wird aus einem Data-Warehouse bzw. Auszügen daraus (Data-Marts) gespeist. Analysemethoden sind u. a. OLAP, Data-Mining, Text Mining, Web Mining oder Case-Based-Reasoning. Auch die Integration geografischer Aspekte mithilfe von Geoinformationssystemen dient dazu, etwaige räumliche Zusammenhänge zwischen Unternehmensinformationen (z. B. zu Standorten) und externen Kunden- oder Potenzialdaten aufzudecken, um diese in Unternehmensentscheidungen mit einzubeziehen.

Anbieter[Bearbeiten]

BARC hat für 2009 den Business-Intelligence(BI)-Softwaremarkt in Deutschland detailliert analysiert. Erfasst wurden Lizenz- und Wartungsumsätze für Anwenderwerkzeuge und Datenmanagementkomponenten in Deutschland im Jahr 2009. Die Erhebung erfolgte als Vollerhebung: Dazu haben mehr als 150 Anbieter von BI-Lösungen selbst Auskunft gegeben oder wurden von den Analysten geschätzt.[1]

Kernerkenntnisse: Der Markt wächst im Jahr 2009 insgesamt 8 % auf ein Gesamtvolumen von 816 Millionen Euro an Lizenz- und Wartungserlösen für BI-Software in Deutschland.

Das stärkste Wachstum bei den größeren Anbietern (Top 2 Quartile der Top 50 Anbieter, Umsatz >3,4 Mio. Euro) verzeichnet IBM, die sowohl organisch in beiden Marktsegmenten als auch durch Zukauf von SPSS gewachsen sind. Die BI-Spezialisten Informatica, Evidanza, QlikTech und Information Builders folgen mit Wachstumsraten von mehr als 20 %. Auch in der unteren Hälfte der Top50 gibt es stark wachsende Herausforderer wie Exasol, Sybase, Tagetik, Board oder LucaNet.

Die Entwicklung der Anbieter wird insgesamt differenzierter: 2009 konnten 24 der 52 Anbieter im Segment über 1 Million Euro Umsatz nicht wachsen. Einzelne Anbieter mussten dabei Umsatzrückgänge bis zu 35 % verzeichnen.

Der Umsatz mit BI-Anwenderwerkzeugen (Frontends) und -Applikationen steigt um 6 % auf 474 Millionen Euro; der Backend/Datenmanagement-Bereich wächst um 10 % auf 342 Millionen Euro.

Die Konzentration nimmt weiter zu: Der Marktanteil der „großen Fünf“ Anbieter (Oracle, SAP, IBM, SAS, Microsoft) steigt auf 61 % (Vorjahr: 57 %), der Anteil der Top10 von 64 % auf 70 %. Die Konzentration auf wenige Großanbieter ist dabei im Backend-Bereich deutlich ausgeprägter als bei BI-Anwenderwerkzeugen.

Trotz Übernahmen nimmt die Anzahl der Anbieter weiter zu. Insgesamt bieten mehr als 150 Unternehmen Software für Business-Intelligence-Aufgaben in Deutschland an. Inzwischen erzielen 52 Anbieter einen Umsatz von 1 Million Euro oder mehr (Vorjahr: 49 Anbieter).

Die beim amerikanischen Analysten Gartner[2] im Januar 2010 geführten 16 internationalen Software-Anbieter für Business-Intelligence-Lösungen sind in alphabetischer Folge:

Im Jahr 2007 kam es zu einer überdurchschnittlich großen Übernahmewelle. Oracle kaufte Hyperion, SAP übernahm Business Objects, Cognos übernahm Applix und IBM erwarb Cognos. Diese Konsolidierung hat zur Folge, dass die zugekauften Systeme aufwändig in die bestehenden integriert werden müssen bzw. einzelne Produktlinien eingestellt werden.

Neben oben genannten lizenzkostenpflichtigen Systemen existieren Open-Source-Lösungen (in alphabetischer Reihenfolge):

  • BIRT: Business-Intelligence- and Reporting-Tools (BIRT) ist ein Open Source Reporting System der Eclipse Foundation, dessen Entwicklung am meisten durch die Firma Actuate betrieben wird
  • Bizgres: Business Intelligence mit PostgreSQL
  • JasperForge: Open Source Projekt der Jaspersoft Business Intelligence Suite
  • KNIME: Open Source Platform für Datenintegration, -analyse und -exploration sowie Reporting
  • Palo: in Deutschland entwickelte Open-Source-OLAP-Datenbank mit kostenfreiem Microsoft Excel-Addin
  • Pentaho: Open Source Business Intelligence Suite – Integratives Paket verschiedener Open-Source-BI-Tools
  • RapidMiner (vormals YALE): freie Open-Source Software für Business Intelligence, Knowledge Discovery und Data-Mining
  • SpagoBI: The Business Intelligence Free Platform
  • SQL Power Software: Eine vollständige OSBI Software-Suite mit verschiedenen Tools
  • Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka): freie Open-Source-Software für Data-Mining, die auch andere freie Tools einbindet (u.a. Weka, R und BIRT)

Die Bedeutung dieser so genannten Open Source Business Intelligence (OSBI) Tools nimmt dabei in den letzten Jahren immer mehr zu. Zwar ist ihr Marktanteil derzeit noch relativ gering, doch sollen sich OSBI-Tools, die seit Jahren ein stabiles Wachstum aufweisen, laut Marktforschern bis zum Jahr 2012 weiträumig durchsetzen.[3]

Neben den Anbietern von BI-Software existieren spezialisierte BI-Beratungen, die die Implementierung der Software übernehmen. Teilweise unterhalten die Hersteller auch Beratermannschaften, der sogenannte Business Benefit ist laut BI Survey 8 jedoch höher, wenn Unternehmen auf spezialisierte Beratungsunternehmen zurückgreifen.[4]

Business-Intelligence-Markt in Deutschland[Bearbeiten]

Das Marktforschungsunternehmen Lünendonk GmbH, Kaufbeuren, betrachtet seit 2003 kontinuierlich den Business-Intelligence-Markt (BI) in Deutschland. Es ist eine Besonderheit des deutschen Marktes für BI-Standard-Software, dass an der Spitze wenige umsatzstarke Unternehmen stehen, welche deutsche Töchter US-amerikanischer Software-Unternehmen sind. Im Mittelfeld der Anbieter am deutschen BI-Markt ist eine Vielzahl mittelgroßer, auf Business Intelligence oder Business Analytics spezialisierter Software-Häuser anzutreffen, die entweder einstellige Millionenumsätze oder niedrige zweistellige Millionenumsätze verzeichnen. Aufgrund dieser Fragmentierung im BI-Standard-Software-Markt ist kein Ranking möglich.

Ebenso wenig erhebt das Marktforschungsunternehmen den Anspruch, den Gesamtmarkt abzubilden. In der jährlich publizierten Lünendonk-Marktstichprobe[5] werden Software-Unternehmen analysiert, die mindestens 50 Prozent ihres Umsatzes mit Produktion, Vertrieb und Wartung eigener Business-Intelligence-Standard-Software-Produkte erwirtschaften. Dazu zählen beispielsweise Software für Datenintegration/Datenkonsolidierung oder Reporting- und Dashboard-Anwendungen. Bei großen, internationalen IT-Konzernen, die signifikante Umsätze mit BI-Standard-Software in Deutschland erzielen, sowie ERP-Software-Herstellern, die BI-Tools als Add-on zu ihren ERP-Suiten anbieten, liegt der BI-Umsatz unter 50 Prozent. Deshalb beinhaltet die Marktstichprobe keine solchen Software-Hersteller. Die Analyse des Jahres 2013 umfasst 29 Unternehmen.

Insgesamt ist der Markt für Business-Intelligence-Standard-Software in Deutschland durch mittelständische Anbieter geprägt, die noch überwiegend lokal im Binnenmarkt agieren und häufig inhabergeführt sind. Der Export-Anteil beträgt durchschnittlich 9,6 Prozent.

Das Volumen des BI-Software-Marktes schätzen die Analysten von Lünendonk für 2012 auf 1,2 Milliarden Euro (2011: 1,1 Mrd. Euro). Die Erwartungen hinsichtlich des Marktwachstums für das laufende Jahr 2013 sind mit durchschnittlich 11,5 Prozent nahezu identisch mit der im vergangenen Jahr abgegebenen Marktprognose für 2012 (11,3 %). Für den Zeitraum bis 2018 gehen die befragten BI-Software-Anbieter davon aus, dass der BI-Standard-Software-Markt pro Jahr um durchschnittlich 10,5 Prozent wächst. Etwas konservativer bewerten die Befragten die langfristigen Trendprognosen (2018 bis 2020): Im statistischen Mittel erwarten sie ein jährliches Marktwachstum von 9,9 Prozent.

Im Geschäftsjahr 2012 konnten die Anbieter von Business-Intelligence-Standard-Software ihre Gesamtumsätze um 11,3 Prozent erhöhen. Das statistische Mittel aller abgegebenen Prognosen für 2013 befindet sich mit 21,7 Prozent auf einem sehr hohen Niveau und fällt damit fast doppelt so hoch aus wie das erwartete Marktwachstum. Mittelfristig (bis 2018) gehen die BI-Hersteller von einem durchschnittlichen Umsatzwachstum von 19,4 Prozent pro Jahr aus.

Die von Lünendonk untersuchten Unternehmen beschäftigten 2012 insgesamt 2.436 Mitarbeiter. Zum Vergleich: 2011 waren 2.265 Mitarbeiter angestellt (+13,1 %). Die durchschnittliche Gesamtbeschäftigtenzahl beträgt 90 Mitarbeiter und zeigt, dass die untersuchten BI-Spezialanbieter mit einer relativ geringen Zahl an Mitarbeitern vergleichsweise hohe Umsätze erzielen. Fakturierbare Mitarbeiter machen bei den untersuchten BI-Spezialanbietern im Durchschnitt 64,9 Prozent aus. Hierzu gehören „Consulting, IT-Experten“, „Entwickler“ und „Kundensupport“. Damit hat sich die Anzahl der fakturierbaren Mitarbeiter leicht reduziert (Mittelwert 2011: 66,8 %). Die größte Gruppe der Beschäftigten entfällt (ebenso wie bereits in den vergangenen Jahren) auf „Consulting, IT-Experten“ (31,0 %). „Entwickler“ stellen mit 23,7 Prozent die zweitgrößte Gruppe, gefolgt von „Vertrieb, Marketing“ mit 19,9 Prozent im statistischen Mittel. In „Management, Verwaltung“ arbeiten durchschnittlich etwa 15 Prozent der Mitarbeiter.

Die Nachfrage nach Business-Intelligence-Software wird dominiert durch Kunden aus der Automobilindustrie (13,4 %). Die zweitwichtigste Kundenbranche stellt die „Konsumgüterindustrie“ mit einem durchschnittlichen Umsatzanteil von 10,7 Prozent dar. „Banken“ stehen für durchschnittlich 9,3 Prozent des Umsatzes. Ebenfalls eine sehr bedeutende Branche ist der „Handel“ mit einem durchschnittlichen Umsatzanteil von 9,3 Prozent. Weitere Kundenbranchen mit signifikanten Umsatzanteilen sind der „Maschinenbau“ (8,3 %) und „Chemie, Pharma“ (8,2 %).

BI-Anwendungen werden sowohl im Rechnungswesen zur Erstellung von Finanzberichten und Quartals- und Jahresabschlüssen als auch für die Steuerung operativer Geschäftseinheiten eingesetzt. Dabei steigt der Anteil der Nutzung von BI-Tools für das operative Geschäft seit Jahren an. Wie bereits in den vergangenen Jahren ist das „Finanzwesen“ der Einsatzbereich mit dem höchsten Umsatzanteil. Im Durchschnitt entfallen 28,1 Prozent der Umsätze der untersuchten BI-Anbieter auf die Nachfrage aus dem „Finanzwesen“ und damit vier Prozentpunkte weniger als in der Vorjahresuntersuchung. 19,1 Prozent des Umsatzes generierten die BI-Hersteller 2012 im Durchschnitt mit Anwendungen für den Sektor „Unternehmenssteuerung/Risikomanagement“. Mit einigem Abstand an dritter Stelle der wichtigsten Einsatzbereiche positioniert sich „Vertrieb“ mit einem Umsatzanteil im arithmetischen Mittel von 15,5 Prozent, gefolgt von „Marketing“ mit einem durchschnittlichen Umsatzanteil in Höhe von 9,3 Prozent.

Business Analytics[Bearbeiten]

Der Begriff „Business Analytics“ oder „Advanced Analytics“ ist eine Erweiterung der BI, dessen Ziel es jedoch weniger ist, durch die Analysen aktuelle Probleme aufzuzeigen, sondern stärker auf die Zukunft und Prognosen der Entwicklung zu setzen.[6]

Ein Unterbereich von Business Analytics ist Predictive Analytics, welches verschiedene Analyse-Tools enthält, und vorhandene Daten ähnlich dem Data-Mining analysiert, um weiterführende Kenntnisse zu gewinnen.[6]

Data Discovery[Bearbeiten]

Der Begriff Data Discovery („Datenentdeckung“) beschreibt eine neue Generation von Business Intelligence-Werkzeugen, welche sich gegenüber klassischen BI-Plattformen durch Bedienerfreundlichkeit und Flexibilität sowie höchstmögliche Autonomie der Anwender abgrenzen. Der Schwerpunkt bei Data Discovery Systemen liegt in der visuellen Analyse von Daten jeglicher Art. Des Weiteren differenzieren sich Data Discovery-Werkzeuge durch deren Zielsetzung, sowohl mittels Analysen aktuelle Probleme aufzuzeigen, als auch Prognosen zur Verfügung zu stellen und gezielt spezifische Fragestellungen mittels vertiefter Datenanalyse zu beantworten. Aus technischer Sicht basieren Data Discovery Systeme i.d.R. auf In-Memory-Techniken, welche die Daten in einem dedizierten Repository speichern und diese so ohne aufwendige Modellierung eingesetzt werden können. Durch den primären Zugriff auf den lokalen Arbeitsspeicher weisen Systeme mit In-Memory-Techniken kürzere Verarbeitungszeiten auf, da nicht auf ein externes Festplattenlaufwerk zugegriffen werden muss.[7]

Literatur[Bearbeiten]

  • M. Grothe, P. Gentsch: Business Intelligence – Aus Informationen Wettbewerbsvorteile gewinnen, München, Addison-Wesley, 2000
  • P. Mertens: Business Intelligence – Ein Überblick, in: Information Management & Consulting 17 (2002) Sonderausgabe
  • P. Zische: Business Intelligence für kleine Unternehmen, W3L, 2004, ISBN 3-937137-51-3
  • P. Rausch, A. Sheta, A. Ayesh (Eds.): Business Intelligence and Performance Management: Theory, Systems, and Industrial Applications, Springer Verlag U.K., 2013, ISBN 978-1-4471-4865-4

Quellen[Bearbeiten]

  1. „BI-Markt trotzt der Krise, wächst 2009 um 8 Prozent, 2010,” Pressemitteilung Business Application Research Center (BARC) 1. Juli 2010
  2. Homepage von Gartner
  3. Heise Online (vom 10. Dezember 2009): Gartner-Studie
  4. is-report, “Anwenderwille: Mehr Business Intelligence mit besserer Performance. Ergebnisse des BI Survey 8” is-report Sonderausgabe Oktober 2009, S. 10–13
  5. Lünendonk-Marktstichprobe 2013: Der Markt für spezialisierte Business-Intelligence-Standard-Software-Anbieter in Deutschland (PDF; 1 MB)
  6. a b Der Blick zurück reicht nicht mehr von Werner Kurzlechner auf CIO.de
  7. „Data Discovery – BI im Zeitalter von Apps und Social Media“ von Dr. Wolfgang Martin

Weblinks[Bearbeiten]