Einführung

Business Intelligence

21.11.2008
Von 
Oliver Häußler arbeitet als freier Journalist und Moderator in der IT- und Telekommunikationsbranche. Seine journalistischen, wirtschaftlichen und technischen Erfahrungen sammelte der Kommunikationswissenschaftler während seiner über 20 Jahre langen Tätigkeit als Chefredakteur von renommierten Fachzeitschriften wie der Funkschau, FunkschauHandel, NetworkWorld und als Moderator von Kongressen, Webcasts und zahlreichen Podiumsdiskussionen.
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Aufbereitung der Rohdaten

BI-Systeme sammeln alle relevanten Daten und bereiten sie für die Weiterverwendung auf. Der Datenbestand wird auf Doubletten und Qualitätsmängel hin geprüft und bereinigt und in eine einheitliche Form umgewandelt werden. Die Fachbegriffe dafür sind Data Profiling und Data Cleansing. Daraufhin werden sie extrahiert und nach Themenbereichen zusammengefasst. Die anschließende Transformation filtert die Daten, harmonisiert sie - das ist beispielsweise die themenorientierte Einteilung der Daten nach Kunden oder Produkten. Bei der Aggregation werden schließlich die Fakten zu einem einzelnen Fakt zusammengefasst. "Beispielsweise lassen sich aus einer Menge von Zahlen der Mittelwert, das Minimum bzw. Maximum oder die Summe bestimmen. Das Ergebnis wird dann stellvertretend für die Quelldaten verwendet. Der umgekehrte Weg wird als Verfeinerung bezeichnet" (Wikipedia). Im Ergebnis lassen sich beispielsweise die Absatzzahlen eines Produktes in einer bestimmten Region über eine ausgewählte Niederlassung im Jahr 2007 darstellen.

Datenaufbereitung im BI-Prozess: Interne, externe und Metadaten werden gesammelt, geprüft und einheitlich dargestellt und dann ins Data Warehouse geladen.
Datenaufbereitung im BI-Prozess: Interne, externe und Metadaten werden gesammelt, geprüft und einheitlich dargestellt und dann ins Data Warehouse geladen.



Diese bereinigten und sortierten Daten werden in speziellen Datenbanken abgespeichert (Fachbegriff: Loading). Von diesem Data Warehouse aus sind sie schnell abrufbar und in vielen denkbaren Kombinationen verknüpfbar. Sie dienen als Grundlage für Entscheidungen des Managements.

Im BI-System sind Daten ständig verfügbar. Es bietet dem Anwender unterschiedliche Methoden zur Analyse: Von der freien Datenbankrecherche über komplexe Ad-hoc-Analysen - Stichwort OLAP (Online Analytical Processing) - bis zum Data Mining (Datenschürfen), also der systematisch-mathematischen Suche. Jede dieser Methoden bietet wiederum zahlreiche Anwendungen wie die Cluster- oder Assoziationsanalyse, mit deren Hilfe bestimmte Lernkurven erarbeitet werden können, wie beispielsweise das Kaufverhalten bestimmter Kunden in Bezug zu speziellen Produkten innerhalb eines vorgegebenen Zeitraums.

Schließlich müssen die recherchierten Daten übersichtlich und verständlich dargestellt werden. Auch hierfür bieten BI-Systeme spezielle Berichtssysteme. Für die grafische Darstellung sind sogenannte Dashboards weit verbreitet. Sie sind einem Armaturenbrett ähnlich und stellen Werte beispielsweise in Tachometerform dar.

Eines von vielen Visualisierungsinstrumenten: Die Balanced Scorecard stellt neben den Finanzwerten auch menschliche Aspekte dar.
Eines von vielen Visualisierungsinstrumenten: Die Balanced Scorecard stellt neben den Finanzwerten auch menschliche Aspekte dar.




Ein anderes Instrumentarium sind die sogenannten Balanced Scorecards. Sie stellen neben der Finanzperspektive auch die menschlichen Aspekte dar, die "Treiber für die Ergebnisse sind, so dass sich die Organisation auf ihre Zukunft und langfristigen Interessen konzentriert" (Wikipedia).

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