Business Intelligence

Der Begriff Business Intelligence (deutsch etwa betriebswirtschaftliche Erkundung oder Geschäftsaufklärung), Abk. BI, wurde 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 und IT-Systeme, die Daten über das eigene Unternehmen, die Mitbewerber oder Marktentwicklung im Hinblick auf den gewünschten Erkenntnisgewinn auswerten. Mit den gewonnenen Erkenntnissen können Unternehmen ihre Geschäftsabläufe, 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, mit hoher Wahrscheinlichkeit die Geburtsstunde des Begriffes „Business Intelligence“. Ab 1989 machte sich Howard Dresner, ein Analyst der Gartner Group den Begriff zu eigen. Er schuf später auch den weiterführenden Begriff Business Performance Management.

Der englische Ausdruck „intelligence“ bedeutet in diesem Kontext nicht „Intelligenz“, sondern die aus dem Sammeln und Aufbereiten erworbener Informationen gewonnenen Erkenntnisse. Das entspricht der Bedeutung von Intelligence im Namen des amerikanischen Geheimdienstes, der CIA Central Intelligence Agency. Business bedeutet Geschäft im weiteren Sinne als Gesamtheit aller unternehmensinternen und -externen wirtschaftlichen Subjekte und Vorgänge, die für das eigene Unternehmen relevant sind.

Business Intelligence in der Praxis

In der Praxis versteht man in den meisten Fällen unter „Business Intelligence“ die Automatisierung des Berichtswesens (Reporting). 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.

Phasen

Die technologische 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

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 veränderndes Umfeld umfassen (strategic alignment). Das Institut für Business Intelligence versteht unter „Business Intelligence“ die Integration von Strategien, Prozessen und Technologien, um aus verteilten und inhomogenen Unternehmens-, Markt- und Wettbewerberdaten erfolgskritisches Wissen über Status, Potentiale und Perspektiven zu erzeugen.

Werkzeuge

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.

Anbieter

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 Prozent 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 Prozent. 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 >1 Millionen Euro Umsatz nicht wachsen. Einzelne Anbieter mussten dabei Umsatzrückgänge bis zu 35 Prozent verzeichnen.

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

Die Konzentration nimmt weiter zu: Der Marktanteil der „großen Fünf“ Anbieter (Oracle, SAP, IBM, SAS, Microsoft) steigt auf 61 Prozent (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 Millionen Euro oder mehr (Vorjahr: 49 Mio. Euro).

Die beim amerikanischen Analysten Gartner^[2] im Januar 2010 geführten 15 internationalen Software-Anbieter für Business-Intelligence-Lösungen sind in alphabetischer Folge:

• Actuate
• arcplan
• Board International
• IBM (Cognos)
• Information Builders
• InForum BI Studio - neu seit 2010
• Microsoft
• MicroStrategy
• Oracle
• Panorama Software
• QlikTech
• SAP
• SAS Institute
• Tableau - neu seit 2010
• Targit - neu seit 2010
• TIBCO Spotfire

Im Jahr 2007 fand eine wahre Übernahmeschlacht auf dem BI-Markt statt. 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 wohl eingestellt werden.

Neben oben genannten lizenzkostenpflichtigen Systemen gibt es auch 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]

Marktanalysten/ Forschungseinrichtungen

• BARC:[1]
• Institut für Business Intelligence:[2]
• TDWI:[3]
• TU Chemnitz:[4]
• Universität Duisburg-Essen:[5]
• Universität Stuttgart: [6]

Business Analytics

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. ^[5]

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. ^[5]

Literatur

• Detlef Apel, Wolfgang Behme, Rüdiger Eberlein, Christian Merighi: Datenqualität erfolgreich steuern - Praxislösungen für Business-Intelligence-Projekte, Carl Hanser und TDWI, 2009, ISBN 978-3-446-42056-4
• Andreas Bauer, Holger Günzel, H.: Data-Warehouse-Systeme – Architektur, Entwicklung, Anwendung, dpunkt, 2008, ISBN 3-89864-540-1
• Carsten Bange: OLAP & Business Intelligence – Softwarewerkzeuge im direkten Vergleich, Oxygon, 2005, ISBN 3-937818-05-7
• Carsten Bange, Nigel Pendse, Barney Finucane, Steffen Vierkorn: The BI Verdict ; 2009
• Frank Bensberg: BI-Portfoliocontrolling - Konzeption, Methodik und Softwareunterstützung, Baden-Baden 2010, ISBN 978-3-8329-5253-2
• Frank Bensberg: BI-Portfolioplanung - Handlungsfelder und methodische Aspekte, Tagungsbeitrag zur Multikonferenz Wirtschaftsinformatik 2008
• P. Chamoni, P. Gluchowski (Hrsg.): Analytische Informationssysteme: Data Warehouse, On-Line Analytical Processing, Data Mining, Berlin 1998
• Egger, Fiechter, Straub et al.: SAP Business Intelligence, Aktuell zu SAP NetWeaver 2004s, Mai 2006, ISBN 3-89842-790-0
• P. Gluchowski, H.-G. Kemper: Quo Vadis Business Intelligence?, in: BI-Spektrum, Ausgabe 1, 2006, S. 12–19
• M. Grothe, P. Gentsch: Business Intelligence – Aus Informationen Wettbewerbsvorteile gewinnen, München, Addison-Wesley, 2000
• U. Hambuch: Erfolgsfaktor Metadatenmanagement: Die Relevanz des Metadatenmanagements für die Datenqualität bei Business Intelligence, Saarbrücken 2008 ISBN 3-639-07879-9
• U. Haneke, St. Trahasch, T. Hagen, T. Lauer (Hrsg.): Open Source Business Intelligence: Möglichkeiten, Chancen und Risiken quelloffener BI-Lösungen, Hanser, 2010, ISBN 978-3-446-42396-1
• Hermann Heben, Dr. Markus Kottbauer: Business Intelligence für Controller, Freiburg und Wörthsee, Verlag für ControllingWissen, 2008, ISBN 978-3-7775-0032-4
• Heidi Heilmann, Hans-Georg Kemper, Henning Baars: Business & Competitive Intelligence, ISBN 3-89864-374-3
• Bernd Held, Hartmut Erb: Advanced Controlling mit Excel. Unternehmenssteuerung mit OLAP und PALO, m. CD-ROM., Franzis, Poing 2006, ISBN 978-3-7723-7585-9
• K. Hildebrand (Hrsg.): Business Intelligence, HMD 222, dpunkt.verlag, Heidelberg 2001, ISBN 3-89864-128-7.
• Jan Holthuis: Der Aufbau von Warehouse-Systemen, Konzept – Datenmodellierung – Vorgehen, Deutscher-Universitäts-Verlag, ISBN 3-8244-6959-6
• H.-G. Kemper, W. Mehanna, C. Unger: Business Intelligence – Grundlagen und praktische Anwendungen: eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung, Wiesbaden 2004 ISBN 3-528-05802-1
• R. Kimball: The Data Warehouse Toolkit, 2002, 2. Auflage, John Wiley & Sons
• J. Marx Gómez, C. Rautenstrauch, P. Cissek: Einführung in die Business Intelligence mit SAP NetWeaver 7.0, Berlin 2008 ISBN 3-540-79536-7
• P. Mertens: Business Intelligence – Ein Überblick, in: Information Management & Consulting 17 (2002) Sonderausgabe
• H. Schrödl: "Business Intelligence mit Microsoft SQL Server 2008", Hanser Verlag, München. 2008. ISBN 3-446-41210-7
• A. Seufert, P. Lehmann: Business Intelligence – Status Quo und zukünftige Entwicklungen. In: HMD-Handbuch der modernen Datenverarbeitung, Schwerpunktheft Business & Competitive Intelligence 247/2006, S. 21–32.
• A. Seufert, N. Bernhardt: Business Intelligence und Cloud Computing: Anforderungen – Potentiale – Einsatzbereiche. In: HMD-Handbuch der modernen Datenverarbeitung, Schwerpunktheft Cloud Computing & SaaS 275/2010, S. 34-41. ISBN 978-3-89864-675-8
• Töpfer, J.; Winter R.: "Active Enterprise Intelligence", Springer, 2008, ISBN 978-3-540-78496-8
• P. Zische: Business Intelligence für kleine Unternehmen, W3L, 2004, ISBN 3-937137-51-3

Quellen

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. ^{a b} "Der Blick zurück reicht nicht mehr" von Werner Kurzlechner auf CIO.de

Weblinks

• Business Intelligence Magazine – Das Wirtschaftsmedium für effektive Unternehmensführung auf Basis analytischer Konzepte und Systeme
• Lünendonk-Liste – Führende Anbieter von Business Intelligence Standard-Software in Deutschland.
• Computerwoche- Die Top20 Anbieter für BI-Software
• Controlling-Portal- Ein Vergleich der Open Source BI-Lösungen JasperSoft, Palo und Pentaho
• Business Intelligence Spektrum – BI-SPEKTRUM ist die unabhängige Informationsquelle für Entscheider über softwaretechnische und betriebswirtschaftliche Prozesse.