Business Intelligence (BI)
Business Intelligence (BI) umfasst Technologien, Anwendungen und Praktiken, um Daten zu analysieren und umsetzbare Informationen bereitzustellen.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungGeschäftlich
- EntscheidungstypDesign
- OrganisationsreifeReif
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Falschinterpretation von Daten
- Datenschutzrisiken
- Abhängigkeit von Technologien
- Regelmäßige Datenprüfungen
- Schulung der Mitarbeiter
- Einsatz von Visualisierungstechniken
I/O & Ressourcen
- Zugang zu relevanten Datenquellen
- Schulung im Umgang mit BI-Tools
- Datenmanagement-Richtlinien
- Umsetzbare Geschäftseinblicke
- Berichte und Dashboards
- Grafische Datenanalysen
Beschreibung
Business Intelligence bezeichnet die Prozesse und Technologien, die Unternehmen nutzen, um Daten zu sammeln, zu analysieren und zu visualisieren. Dies ermöglicht fundierte Entscheidungen und strategische Planung durch die Nutzung von Datenanalysen in Echtzeit.
✔Vorteile
- Erhöhte Effizienz
- Bessere Entscheidungsfindung
- Schnellerer Zugriff auf Daten
✖Limitationen
- Hohe Implementierungskosten
- Komplexität der Tools
- Datenmanipulation möglich
Trade-offs
Metriken
- ROI von BI-Lösungen
Messung des Return on Investment von BI-Anwendungen.
- Verarbeitungszeit von Datenanfragen
Die Zeit, die benötigt wird, um Datenanfragen zu verarbeiten.
- Nutzerzufriedenheit
Bewertung der Zufriedenheit der Benutzer mit BI-Tools.
Beispiele & Implementierungen
Vertriebsanalyse bei Unternehmen X
Unternehmen X hat BI-Tools genutzt, um Verkaufsdaten zu analysieren und strategische Entscheidungen zu treffen.
Kundenzufriedenheitsstudie bei Unternehmen Y
Unternehmen Y hat Kundenfeedback ausgewertet, um Produkte zu verbessern.
Marktforschung von Unternehmen Z
Unternehmen Z hat Marktanalysen durchgeführt, um neue Geschäftsmöglichkeiten zu erkennen.
Implementierungsschritte
Datenquellen identifizieren und integrieren
BI-Tools auswählen und einrichten
Berichtsvorlagen erstellen
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Veraltete BI-Software
- Unzureichende Hardware-Ressourcen
- Fehlende Dokumentation
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Falsche Interpretation der BI-Daten
- Datenlecks durch unsichere Praktiken
- Überlastung durch zu viele Daten
Typische Fallen
- Zu hohe Erwartungen an BI-Tools
- Vernachlässigung der Datensicherheit
- Mangelnde Benutzerakzeptanz
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Einhaltung von Datenschutzbestimmungen
- • Budgetbeschränkungen
- • Technische Infrastruktur