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IDL Wissenswert: Business Intelligence Trends 2020

Das Ziel von Business Intelligence ist, Daten zu entscheidungsrelevanten Informationen aufzubereiten und damit die Unternehmenssteuerung zu unterstützen.

Diese Aufgabe hat sich mit der Digitalisierung nicht geändert. Die Daten und die Einsatzgebiete sind mehr geworden und die Technologien fortgeschritten – nach wie vor aber gilt es, die Ressource Daten so zu erschließen, dass Entscheider zeitnah die richtigen Schlüsse ziehen und Maßnahmen einleiten können. Die Anforderungen der Nutzer sind dabei jedoch mit den technischen Möglicheiten gestiegen.

Die Nutzer als Treiber von Business Intelligence Trends

  • Entscheider auf allen Ebenen wollen nicht auf Auswertungen warten, sondern ihre Informationen jederzeit selbst im Zugriff haben und flexibel analysieren. Das nennt sich Self-Service BI.
  • Die Nutzer wollen mehr vorausschauende Informationen und Trendanalysen für eine zeitnahe Steuerung. Das nennt sich Advanced Analytics oder Predictive Intelligence.
  • Zunehmend werden systemgestützte Interpretations- und Entscheidungshilfen erwartet. BI-Lösungen sollen Business-Treiber und Trends ermitteln und entsprechende Handlungsempfehlungen liefern.
  • Weitgehende Automatisierung wird vorausgesetzt. Manuelle Routinen, die ein System übernehmen kann, sind im stressigen Tagesgeschäft nicht mehr akzeptabel.

Diese Anforderungen bestimmen die Prioritäten aktueller BI-Projekte. Zentrale BI-Trends, die sich damit abzeichnen, sind:

BI-Trend 1: Datenarbeit im Fokus

Moderne Geschäftsmodelle und Prozesse hängen zunehmend von Daten und ihrer schnellen Analyse ab. Die Menge der Daten und der auszuwertenden Datenquellen hat sich damit auch in den Business Intelligence- und Steuerungssystemen vervielfacht. Immer mehr BI-Verantwortliche sehen daher ein systematisches Datenqualitätsmanagement sowie eine definierte Data Governance, die u.a. den Lebenszyklus und Compliance-Vorgaben der Daten regelt, als zentralen Faktor erfolgreicher Business-Intelligence-Projekte.

BI-Trend 2: Self-Service-Szenarien neu ordnen

Self-Service BI bringt Entscheidern die benötigte Agilität und hat sich daher vielerorts etabliert, inzwischen aber auch mit sichtbaren Nachteilen: eigene Kennzahlen-Definitionen, Datenqualitätsprobleme und unkontrollierte Berichtslandschaften, z.T. auch aufgrund der separaten Datenhaltung der eingesetzten Tools, sind weit verbreitet. Um funktionierende End-to-End-Berichtsprozesse und valide Analysen zu gewährleisten, müssen BI-Verantwortliche den Wildwuchs eindämmen, firmenweite Standards definieren und diese auch im Rahmen der Systemsteuerung durchsetzen - ohne den Freiraum der Nutzer unnötig einzuschränken. 

BI-Trend 3: Advanced Analytics und Data Discovery

Individualisierte Berichte und pointierte Dashboards mit Plan-Ist-Vergleichen sind heute selbstverständlich. Darüber hinaus sind smarte, einfach handhabbare Frontends für explorative BI gefragt, mit denen Fachanwender selbst Daten erforschen, Prognosen ableiten und Auffälligkeiten, Muster oder Entwicklungstreiber aufdecken können. Auch die Datenquellen und Datenarten werden damit vielfältiger und das Datenmanagement entsprechend komplex – bis hin zu sehr großen Datenmengen (Big-Data-Quellen), die es in die Business-Intelligence-Architektur zu integrieren gilt.

Bestehende BI-Umgebung modernisieren

Alle Ansätze der Weiterentwicklung zielen darauf ab, dass bestehende BI-Applikationen fit für neue Technologien und Anwendungsbereiche, wie z.B. dem verstärkten Einsatz zur Prozessoptimierung, gemacht werden müssen. Das reicht von der Data-Warehouse- und BI-Architektur samt Datenspeicherung und -integration über eine strukturierte Datenverwaltung bis hin zu neuen Organisationsformen, wie etwa einem Business Intelligence Competence Center (BICC). Ein wesentliches Ziel ist dabei die weitgehende Automatisierung der Datenströme ohne Systembrüche, an der es oft nach wie vor hakt. Sind diese Voraussetzungen erfüllt, können innovative Anwendungen aus den Bereichen Künstliche Intelligence (KI) und Machine Learning (ML) aufsetzen und großen Mehrwert durch automatisch generierte Entscheidungshilfen schaffen.