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.
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:
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.
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.
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.
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.
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:
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):
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]
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]