{"id":72266,"date":"2023-02-03T08:00:40","date_gmt":"2023-02-03T08:00:40","guid":{"rendered":"https:\/\/app-mde-blog-prd.azurewebsites.net\/?p=72147"},"modified":"2026-01-23T20:34:29","modified_gmt":"2026-01-23T20:34:29","slug":"was-steckt-hinter-dem-konzept-business-intelligence-bi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.manutan.de\/blog\/intelligentes-und-effizientes-arbeiten\/was-steckt-hinter-dem-konzept-business-intelligence-bi\/","title":{"rendered":"Was steckt hinter dem Konzept Business Intelligence (BI)?"},"content":{"rendered":"
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Der Begriff Business Intelligence<\/i> (BI) umfasst eine ganze Reihe von Technologien, mit denen Unternehmen ihre Daten sammeln und analysieren k\u00f6nnen, um ihre Entscheidungsfindung zu erleichtern. Angesichts der rasant zunehmenden Datenmenge ist es f\u00fcr die Einkaufsfunktion \u00e4u\u00dferst hilfreich, wenn sie sich bei der Ausrichtung ihrer Strategie auf ein solches Instrument st\u00fctzen kann.<\/p>\n

Was versteht man unter Business Intelligence<\/i>?<\/h2>\n

Es kommt vor, dass die Begriffe Business Analytics<\/i> und Business Intelligence<\/i> (auch \u201eGesch\u00e4ftsanalytik\u201c genannt) synonym verwendet werden. Letzterer umfasst Prozesse, Methoden und Software, mit denen interne und externe, strukturierte oder unstrukturierte Daten gesammelt und zu analytischen Zwecken verarbeitet<\/b> werden k\u00f6nnen. Diese Daten liefern den Nutzern anhand von Berichten, Dashboards oder auch Datenvisualisierungen verschiedene Einblicke.<\/p>\n

Fr\u00fcher war Business Intelligence<\/i> (BI)-Software ausschlie\u00dflich Datenanalysten<\/i> vorbehalten. Mittlerweile hat sie sich jedoch immer mehr durchgesetzt und ist einem breiteren Publikum zug\u00e4nglich. Das Unternehmen wird zu einer echten \u201eData Driven<\/b><\/i> Company\u201c. Eine solche Demokratisierung des Datenzugangs erm\u00f6glicht es im \u00dcbrigen, die operativen Gewinne aus der digitalen Transformation zu maximieren.<\/p>\n

Neben der Optimierung von Prozessen und der Steigerung der Produktivit\u00e4t im Unternehmen helfen Business Intelligence<\/i> und \u00e4hnliche Konzepte den Entscheidungstr\u00e4gern, ihre Entscheidungsfindung auf der Grundlage faktenbasierter Informationen in Echtzeit zu steuern, zu beschleunigen und zu verbessern.<\/p>\n

Heute sind diese Anwendungen innerhalb der Organisationen nicht mehr wegzudenken, um einen \u00dcberblick \u00fcber die Gesch\u00e4ftst\u00e4tigkeit zu erhalten, Markttrends zu erkennen, eine \u00dcberwachung der wichtigsten Leistungsindikatoren einzurichten, die Leistung zu optimieren usw. Mit anderen Worten, die richtige Nutzung dieser Daten ist ein zentrales Element, um die Wettbewerbsf\u00e4higkeit zu erh\u00f6hen.<\/b><\/p>\n

Wie funktioniert das Konzept der Business Intelligence<\/i>?<\/h2>\n

Das Konzept der Business Intelligence<\/i> besteht aus vier Schritten: Sammlung, Speicherung, Verteilung und Nutzung von Daten.<\/p>\n

1. Datensammlung<\/h2>\n

In einem ersten Schritt k\u00f6nnen mit ETL-Tools (Extract Transform and Load<\/i>) alle Daten unabh\u00e4ngig von ihrem Format abgerufen, formatiert, bereinigt und konsolidiert werden. Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen: Unternehmensinformationssystem (ERP), Customer Relationship Management (CRM)-Tool, Marketinganalysen, Daten aus Callcentern etc.<\/p>\n

2. Datenspeicherung<\/h2>\n

Nach der Strukturierung werden diese Daten dann in einer Datenbank gespeichert und zentralisiert, die auf einem Server oder in der Cloud<\/i> gehostet werden kann. Dies wird als Data Warehouse<\/i> oder Data Mart<\/i> bezeichnet.<\/p>\n

3. Datenverteilung<\/h2>\n

Das BI-Portal erm\u00f6glicht die Verteilung der Informationen an alle internen Partner im Unternehmen. Mit der Web 2.0-inspirierten BI der zweiten Generation wird der Zugang zu Entscheidungsinformationen noch weiter ge\u00f6ffnet.<\/p>\n

4. Datennutzung<\/h2>\n

Je nach Bed\u00fcrfnis kommen verschiedene Tools zum Einsatz. So stehen beispielsweise bei OLAP-Tools (On Line Analytical Processing<\/i>) multidimensionale Analysen im Mittelpunkt, beim Data Mining<\/i> die Korrelationssuche, beim Reporting<\/i> die Kommunikation der Leistung, bei Dashboards die Steuerung der Leistung usw.<\/p>\n

Das Konzept der Business Intelligence<\/i> zur Unterst\u00fctzung des Einkaufs<\/h2>\n

Durch die Einf\u00fchrung von Business Intelligence<\/i> und \u00e4hnlichen Konzepten k\u00f6nnen Einkaufsabteilungen auf aggregierte, relevante und exakte Daten zugreifen, sei es zu den Ausgaben des Unternehmens oder auch zum Lieferantenbestand. Dazu geh\u00f6ren z.B. der erzielte und prognostizierte Umsatz, die Kontakthistorie und der Verlauf von Gerichtsverfahren, ausgehandelte Preise, die Vertragsgestaltung usw.<\/p>\n

So k\u00f6nnen sie diese Rohdaten sehr schnell visualisieren und extrahieren, um sie mithilfe von KPIs verst\u00e4ndlich und allgemein zug\u00e4nglich zu machen, aber auch, um fundierte Entscheidungen im Rahmen ihrer Einkaufsstrategie zu treffen.<\/p>\n

BI kann sie beim Benchmarking der Lieferantenleistung, bei der Auswertung von Ausschreibungen, bei der Auswahl von Lieferanten nach verschiedenen Kriterien im Rahmen des Lean Procurement<\/i> usw. unterst\u00fctzen.<\/p>\n

Neben dieser Entscheidungshilfe steigern die Einkaufsabteilungen auch ihre operative Effizienz. Eink\u00e4ufer verbringen immer noch fast drei Viertel ihrer Zeit mit rein transaktionalen oder operativen T\u00e4tigkeiten: Eine solche L\u00f6sung macht also durchaus Sinn.<\/p>\n

So behauptet beispielsweise die Itochu Corporation, ein weltweit operierendes Handelsunternehmen, dass sie die Zeit f\u00fcr die Erstellung ihrer Monatsberichte mithilfe von Business Intelligence<\/i> um 92% reduzieren konnte. Eine Zahl, die Eink\u00e4ufer heutzutage zum Tr\u00e4umen verleiten mag\u2026<\/p>\n

Letztendlich vereinfacht eine solche Software die Kommunikation zwischen der Einkaufsabteilung und dem Rest des Unternehmens und verbessert sie erheblich. Anhand von Zahlen und Fakten k\u00f6nnen sie besser mit anderen Abteilungen<\/b>, insbesondere der Finanzabteilung, zusammenarbeiten<\/b>, aber auch ihre strategische Position<\/b> in der Organisation festigen<\/b>.<\/p>\n

Widerst\u00e4nde gegen\u00fcber BI<\/h2>\n

Die Entwicklung dieser Art von Technologien ist jedoch nicht ohne Hindernisse. Zwei zentrale Probleme sind zu nennen.<\/p>\n

Die Komplexit\u00e4t der Nutzung<\/h2>\n

Zun\u00e4chst erfordert die Komplexit\u00e4t der Nutzung<\/b> von Business Intelligence<\/i> besondere interne Qualifikationsprofile, wie Analysten, Architekten oder auch Entwickler, die auf BI spezialisiert sind.<\/p>\n

Die heutigen L\u00f6sungen richten sich jedoch zunehmend an alle Mitarbeiter des Unternehmens, an die F\u00fchrungskr\u00e4fte und das operative Personal. Sie sind leicht zu erlernen und erm\u00f6glichen eine individuelle Anpassung der Steuerungsinstrumente. Man bezeichnet dies auch als \u201eSelf-Service-BI\u201c.<\/p>\n

Qualit\u00e4t, Zuverl\u00e4ssigkeit und N\u00fctzlichkeit der Daten<\/h2>\n

Au\u00dferdem kann auch die Qualit\u00e4t, Zuverl\u00e4ssigkeit und N\u00fctzlichkeit der Daten<\/b> ein neues Hindernis darstellen. Dies kann z.B. in Unternehmen der Fall sein, in denen der Prozess der Lieferantenauswahl nicht zentralisiert oder von den Einkaufsabteilungen validiert wird. Dann ist es ratsam, vor jeder Anfrage die Datensammlung gut vorzubereiten und die Datenbanken entsprechend zu strukturieren.<\/p>\n

Daten sind das neue schwarze Gold des 21. Jahrhunderts<\/b>, d.h. sie geh\u00f6ren zu den strategischsten Ressourcen eines Unternehmens. Das Zeitalter von Big Data<\/i> wird damit vom Zeitalter der Smart Data<\/i> abgel\u00f6st. _Business-Intelligence**\u2013**_Programme k\u00f6nnen sogar noch weiter gehen, indem sie Werkzeuge f\u00fcr pr\u00e4diktive Analysen, Data- oder Textmining usw. integrieren. Durch BI gest\u00e4rkt, liegt es an der Einkaufsfunktion, einen _Purchasing Intelligence-_Ansatz zur Verbesserung der Unternehmensleistung zu implementieren.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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