Business Intelligence Tools im Check : Business IntelIigence Software: Der große Vergleich

Im digitalen Zeitalter sind Daten das wertvollste Gut eines Unternehmens. Sie legen die Grundlage für strategisches Handeln, das über Erfolg und Wettbewerbsfähigkeit entscheidet. Die Kunst besteht aber darin, die Daten so aufzubereiten, dass sich daraus auch wirklich effektive Managemententscheidungen ableiten lassen.

Dafür sorgt die Business Intelligence (BI). Unter diesem Begriff sind verschiedene Prozesse zusammengefasst, etwa Business Analytics, Data-Mining, Dateninfrastruktur, Datenvisualisierung und Datentools. Unternehmen aus nahezu allen Sektoren – von der Produktion über den Handel bis hin zu Dienstleistungen und dem öffentlichen Sektor – profitieren von BI. Besonders wichtig ist sie für Führungskräfte und Entscheidungsträger auf C-Ebene, wie CEOs, CFOs und CIOs, die sich auf genaue Daten stützen müssen, um strategische Entscheidungen zu treffen. Auch in Abteilungen wie Finanzen, Vertrieb, Marketing und IT wird BI eingesetzt, um Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern.

Die häufigste Art von BI-Tools ist die Business Intelligence Software (BIS). Diese Programme sind oft komplexe Analysewerkzeuge, für deren effektive Nutzung ein gewisses Maß an Wissen und Erfahrung in der entsprechenden Thematik vorausgesetzt wird. Manche Business-Programme bieten erweiterte Funktionen, wie beispielsweise die Analyse von Big Data oder die Möglichkeit, auch unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Immer häufiger ist auch eine KI integriert, die prädiktive Analysen erstellen kann. Business Intelligence Software gibt es für viele Anwendergruppen: für spezielle Datenanalytiker und Datenwissenschaftler genauso wie Software-Pakete, die auf KMU oder Fertigungsunternehmen zugeschnitten sind. BIS hilft der Marketingabteilung, den Erfolg von Kampagnen zu messen und zielgenau auszurichten. Durch die Analyse von Supply-Chain-Daten lassen sich Zeit und Ressourcen sparen und Vertriebswege optimieren.

Bei traditionellen BI-Tools übernimmt ein BI-Team oder alternativ die IT-Abteilung die Datenanalyse für die Mitarbeiter. Diese fordern bei den entsprechenden Abteilungen die Abfragen an, die dann von speziell geschulten BI-Analysten geschrieben und ausgeführt werden. Als Ergebnis erhalten die Mitarbeiter Dashboards oder Berichte mit den gewünschten Informationen. Nachteil: Dieser gesamte Prozess kann Wochen dauern.

Self-Service-Systeme hingegen sind deutlich schneller und flexibler. Sie setzen für die Nutzung keine speziellen Kenntnisse voraus und können daher praktisch von jedem genutzt werden. Voraussetzung ist eine intuitive Benutzeroberfläche, die einfach zu bedienen ist, etwa durch Drag-and-Drop-Funktionen oder auch Spracheingaben. Mit solchen Systemen können Mitarbeiter Daten sortieren, analysieren und visualisieren, ohne dass die BI- und IT-Abteilungen hinzugezogen werden müssen. Dadurch können sie schneller auf geschäftliche Herausforderungen reagieren, und die IT-Abteilung wird entlastet. Weitere Vorteile: Die Mitarbeiter können Dashboards und Berichte individuell an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen, ohne auf vordefinierte Vorlagen oder Standardberichte angewiesen zu sein. Mehr Mitarbeiter innerhalb des Unternehmens haben Zugriff auf relevante Daten, unabhängig von ihrer technischen Expertise.

Die Grenzen zwischen traditioneller BI-Software und Self-Service-Produkten sind aber mittlerweile fließend: So finden sich etwa auch in traditioneller BI-Software zunehmend Self-Service-Funktionen, umgekehrt wird Self-Service-Software mit tiefergehenden Analyse-Funktionen aufgewertet. Ein weiterer Trend bei Self-Service-Software ist der Einsatz von KI, Low-Code- und No-Code-Tools sowie die Unterstützung von Multi-Cloud-Plattformen.

So attraktiv die Idee hinter Self-Service ist, sollen doch auch die Nachteile nicht verschwiegen werden. Auch wenn die Systeme einfach zu nutzen sind, können sie im Management sie bisweilen trotzdem auf Ablehnung stoßen. Etwa, weil sich die Manager nicht mit dem Thema nicht befassen wollen oder auch weil sie eher auf ihre eigenen Analysen setzen. Die Analysen können zudem aufgrund nicht erkannter Datenfehler ungenau sein, und einzelne Abteilungen können inkonsistente Datensilos produzieren. Es ist daher zwingend notwendig, vor dem Einsatz von Self-Service-Systemen eine genaue Strategieplanung durchzuführen und auch Technologie- und Governance-Standards festzulegen. Zudem sollten die Nutzer erfahren, wo sie die für sie relevanten Daten finden und wie sie daraus aussagekräftige Visualisierungen, Berichte und Dashboards erstellen können.

Um solche Systeme einzusetzen, ist ein Data Warehouse unbedingt empfehlenswert. Ein Data Warehouse sammelt Daten aus verschiedenen operativen Systemen, Abteilungen und Quellen und speichert sie zentral. Dies ermöglicht eine einheitliche und konsistente Datenbasis, die alle Unternehmensbereiche nutzen können. Es verhindert Datensilos, die entstehen, wenn Abteilungen ihre eigenen, isolierten Datenbestände pflegen. „Es gibt immer noch Unternehmen, die sich die Kosten für ein Data Warehouse sparen wollen“, sagt Swen Göllner, Co-Founder des BIS-Unternehmens bimanu, in seinem Videoblog. „Doch das hat gravierende Nachteile, vor allem auch für die Datenqualität.“ Wenn die Datenhoheit bei den einzelnen Controllern liegt, schleichen sich Fehler ein, glaubt Göllner. Probleme können auch entstehen, wenn ein Mitarbeiter oder eine Mitarbeiterin krank wird oder das Unternehmen verlässt.

Ein Data Warehouse beugt hier vor. Durch die zentrale Speicherung und die Anwendung von Standardisierungs- und Bereinigungsverfahren wird eine hohe Datenqualität gewährleistet. Inkonsistenzen, Duplikate und Fehler werden erkannt und behoben, was die Zuverlässigkeit der Daten für Analysen und Berichte deutlich erhöht. Ein weiterer Vorteil: Das Data Warehouse übernimmt die Last der komplexen Abfragen und Analysen und entlastet die operativen Systeme, die ansonsten Performance-Probleme zeigen könnten.

Die Auswahl des richtigen Systems für ein bestimmtes Unternehmen hängt von einer Reihe von Faktoren ab. Der wohl wichtigste: Das System muss zum Unternehmen passen. Um das herauszufinden, sollten vor der Entscheidung die Anforderungen der Firma analysiert werden. Dazu gehören Fragen wie etwa welche Geschäftsprozesse einbezogen werden sollen, und welche Daten verarbeitet werden sollen. Auch wichtig: Passt die neue Software zu den bestehenden Systemen? Sie muss nahtlos integriert werden können und kompatibel etwa zu ERP- oder CRM-Systemen sein. Deshalb ist es wichtig, dass das BI-Tool mit einer breiten Auswahl an Datenquellen umgehen kann.

BI-Systeme können hochkomplex sein. Deshalb ist eine einfache und intuitive Benutzeroberfläche wichtig, wenn möglich auch als ressourcenschonende Web-Oberfläche. Das neue Tool soll unterstützen und die Arbeit erleichtern und nicht Arbeitskraft binden, weil es von den Anwendern nicht verstanden wird. Die Visualisierung und Datenanalyse sollten Hand in Hand gehen und benutzerfreundlich gestaltet sein. Dazu sollte es auch Unterstützung vom Software-Produzenten geben, etwa durch Schulungen oder Lehrvideos.

Wenn das Unternehmen wächst, sollte auch das BI-System mitwachsen können. Skalierbarkeit ist daher ein sehr wichtiges Kriterium, ebenso wie die Sicherheitsfunktionen.

Und schließlich sind auch die Kosten ein Kriterium. Dazu gehören nicht nur die Software selbst, sondern auch die Implementierungskosten und die laufenden Kosten.