Mehr Intelligenz für Business Intelligence

Hinter dem Begriff "Business IntelligenceBusiness Intelligence" stehen seit rund 20 Jahren Werkzeuge, die eine interaktive Analyse von Unternehmensdaten ermöglichen, wie sie gerade das Controlling oft benötigt. Technisch können es OLAP-Datenbanken, interaktive Auswertungswerkzeuge, Data-Warehouse-Systeme oder auch Data-Mining-Werkzeuge sein, die die Auswertungen ermöglichen. Alles zu Business Intelligence auf CIO.de

Allerdings verfügen die meisten Werkzeuge nicht über das, was man gemeinhin unter Intelligenz versteht. Letztere ist in diesem Kontext als die Fähigkeit zu verstehen, Situationen beurteilen und entsprechende Entscheidungen zur Steuerung treffen zu können. Abgesehen von speziellen Data-Mining-Anwendungen sind die Lösungen in der Praxis vielmehr einfach strukturiert: Sie verschaffen einen schnellen und interaktiven Zugang zu den Unternehmensdaten und beschränken sich meistens auf die Analyse von Standardfragen. Typisch- und häufig in den Marketingunterlagen und Präsentationen der Anbieter zu finden - sind Standardfragestellungen wie Deckungsbeitragsrechnungen oder Abschlussberichte.

BI, CI, CIA

Wenn dennoch der Begriff "Business Intelligence" solche Assoziationen weckt, dann vor allem deshalb, weil er auf die Tätigkeit der Analyse anspielt, wie sie auch andere Wortschöpfungen mit Intelligenzbestandteil wie "Competitive Intelligence" oder "Central Intelligence Agency“" (CIA) kennzeichnen. So betrachtet ist der Begriff "Business Intelligence“ durchaus bewusst gewählt: Bessere Entscheidungen treffen durch bessere Informationsversorgung. Damit rückt die Art der Begrifflichkeit auch in die Nähe zum Terminus Corporate Performance Management (CPM), den Analysten und Anbieter heute viel verwenden.

Allerdings ist die Analysetechnik heute schon weiter, als es viele, eher einfach strukturierten Auswertungswerkzeuge vermuten lassen. Seit der (unrealistische) Anspruch aufgegeben wurde, dass Systeme selbständig Entscheidungsvorlagen erstellen können, die nur noch umzusetzen sind, hat sich viel getan. So hat die Arbeit mit so genannten Operation-Research-Anwendungen gezeigt, dass solche Lösungen häufig viel zu starr sind für eine breite Nutzung. Vielmehr sollte eine intelligente Lösung sich durch das Zusammenspiel von Mensch und Maschine auszeichnen.

Dieser Artikel erschien bei CFOworld.