Einführung
Business Intelligence (BI) ist ein Oberbegriff für verschiedene Mechanismen, die Lösungen für verschiedene Geschäftsprobleme bieten (Whitehorn 1999, S. 11). Nach Marr (2012, S. 1) bezieht sich der Begriff Business Intelligence auf Tools, die zur Unterstützung des Entscheidungsfindungsprozesses in Organisationen eingesetzt werden.
In der Regel vereinfacht der Einsatz von BI-Tools den Entscheidungsfindungsprozess und verbessert die Leistung erheblich, da der Entscheidungsfindungsprozess beschleunigt wird und geschäftliche Belange viel schneller behandelt werden können. Obwohl der Begriff Business Intelligence häufig verwendet wird, um Anwendungssoftware zu bezeichnen, die zur Analyse der Daten eines Unternehmens eingesetzt wird, ist er ziemlich weit gefasst (Marr 2012, S. 1).
In diesem Papier werden zwei Business Intelligence-Tools diskutiert. Eines stammt von International Business Machines (IBM), das andere ist ein Produkt von SAS. Wie aus Abbildung 1 hervorgeht, umfasst Business Intelligence eine Reihe von Komponenten.
Abbildung 1: Komponenten von Business Intelligence
Aus der Abbildung ist ersichtlich, dass ein BI-Tool in der Lage sein muss, die Datenerfassung, -analyse und -speicherung zu unterstützen. Darüber hinaus muss das BI-Tool den Zugang zu den Geschäftsdaten ermöglichen. Mit Hilfe von Business-Intelligence-Tools sind Unternehmen in der Lage, eine ganze Reihe von Problemen zu lösen, mit denen diejenigen konfrontiert sind, die Daten innerhalb einer Organisation verwenden.
IBMs Business Intelligence Software
Eines der leistungsfähigsten Business Intelligence-Tools von IBM ist Visual Warehouse. Dieses BI-Tool ermöglicht es den Benutzern unter anderem, ein Data Warehouse zu erstellen, zu verwalten und zu automatisieren. Ein Data Warehouse ist eine Offline-Kopie einer operativen Datenbank, die in der Regel auf einem völlig separaten Rechner gespeichert ist.
Off-line bedeutet in diesem Fall, dass die Daten nicht mehr ergänzt und verändert werden. Das Tool vereinfacht weitgehend die Arbeit bei komplexen Abfragen, die einen großen Teil der Datensätze erfordern. Es ist auch möglich, die Daten an spezifische Bedürfnisse anzupassen.
Ein weiterer großer Vorteil von Visual Warehouse besteht darin, dass es einem Unternehmen ermöglicht, die Struktur seiner Datenbank zu optimieren, um sie seinen individuellen Geschäftsanforderungen anzupassen. Auch wenn die Optimierung in verschiedenen Formen erfolgen kann, so kann sie doch auch die Reduzierung der Details in den gespeicherten Daten beinhalten.
Anstatt beispielsweise alle Details aller Verkäufe der letzten fünf Jahre zu speichern, kann sich ein Unternehmen dafür entscheiden, nur die Wochensummen für jedes Produkt zu speichern. Ein weiteres Hauptmerkmal des Visual Warehouse ist, dass es den Benutzer nicht auf eine einzige Datenquelle beschränkt. Es erleichtert die Nutzung von Daten aus unterschiedlichen Datenbanken.
Visual Warehouse stellt dem Benutzer alle Werkzeuge zur Verfügung, die für die Einrichtung und Pflege des Data Warehouse erforderlich sind. Darüber hinaus bietet es alle Arten von zusätzlichen Funktionen, die die Automatisierung und Kontrolle des Data Warehouse erleichtern.
SAS strategisch einsetzen
Laut Aanderud und Hall (2012, S. 3) ermöglicht die SAS Business Intelligence-Lösung den Nutzern, Daten auf sehr einfache Weise zu manipulieren und zu analysieren. Mit den über SAS verfügbaren Werkzeugen können die Nutzer auf jede Art von Informationen für fast alle geschäftlichen Anforderungen zugreifen, ohne dass sie so viel Mühe aufwenden müssen. Die Stärke von SAS Business Intelligence liegt darin, dass die Rolle des Datenverwalters im Unternehmen reduziert wird, so dass jede Person frei mit den Analyseergebnissen interagieren kann.
In der Regel ermöglicht SAS Business Intelligence den Unternehmen, Probleme auf verschiedenen Ebenen der Organisation zu lösen. Im Wesentlichen gibt es drei große Gruppen von SAS Business Intelligence Clients. Eine Gruppe umfasst die Werkzeuge, die zur Erstellung von Berichten erforderlich sind. Die zweite Gruppe ermöglicht es den Anwendern, die Berichte anzuzeigen, und die letzte Gruppe bietet die Möglichkeit, Datenmanagement- und Verwaltungsanforderungen zu erfüllen.
Normalerweise gewähren Organisationen jeder Benutzergemeinschaft Zugang zu einer dieser Gruppen. Zu den SAS-Berichtswerkzeugen gehören SAS Enterprise Guide, Add-in für Microsoft, Web Report Studio und SAS Stored Processes. Viewing-Werkzeuge sind SAS Business Intelligence Dash Board und Information Delivery Portal. Zu den SAS-Verwaltungswerkzeugen gehören SAS Information Map Studio, OLAP Cube Studio und die SAS Management Console.
Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen IBM und SAS Business Intelligence-Lösungen
Wie aus der vorangegangenen Diskussion hervorgeht, haben sowohl die IBM- als auch die SAS-Business-Intelligence-Lösungen eine Vielzahl von Vorteilen für Unternehmen zu bieten. Beide haben die Fähigkeit, den komplexen Prozess der Datenverwaltung und -analyse zu vereinfachen. Mit Hilfe dieser Business-Intelligence-Lösungen haben Unternehmen daher eine große Chance, die Effizienz und die allgemeine Unternehmensleistung zu verbessern (Shmueli et al. 2011). Jede dieser Business-Intelligence-Lösungen weist jedoch eine Reihe von Unterscheidungsmerkmalen auf.
Einer der Vorzüge der IBM Business Intelligence Software ist, dass sie sehr anpassungsfähig und hoch skalierbar ist. Ein Merkmal, das zu dieser Anpassungsfähigkeit beiträgt, ist die Tatsache, dass die verschiedenen Komponenten, aus denen Visual Warehouse besteht, an einer Vielzahl von verschiedenen Orten installiert werden können.
Man kann z.B. das Visual Warehouse selbst auf einem Rechner betreiben, die eigentlichen Daten, die im Data Warehouse enthalten sind, auf einem anderen und man kann an einem dritten Rechner sitzen und das ganze System über ein Netzwerk steuern. Die Anpassungsfähigkeit von Visual Warehouse garantiert dem Anwender eine sehr flexible Lösung.
Obwohl SAS strukturell komplex ist, benötigen Geschäftsanwender von SAS Business Intelligence nur ein grundlegendes Verständnis der Systemarchitektur, um es zu bedienen. Im Vergleich zu IBMs Business Intelligence Software scheint SAS überlegen zu sein und bietet eine große Anzahl von Funktionen, die die Datenverwaltung und -manipulation recht einfach machen.
Schlussfolgerung
Es liegt auf der Hand, dass die Integration von Business-Intelligence-Lösungen in den Geschäftsbetrieb eines Unternehmens eine Reihe von Vorteilen mit sich bringt. Zu den Vorteilen gehören u. a. eine verbesserte Effizienz der Transaktionen, die Fähigkeit zur Integration interner Abläufe für einen nahtlosen Betrieb, die Automatisierung von Back-Office-Prozessen, die Transparenz des Transaktionsstatus und geringere Kosten für den Informationsaustausch.
Die Hauptmotivation für die Anschaffung einer Business-Intelligence-Lösung ist eine bessere Kontrolle über effizientere tägliche Geschäftsabläufe (Williams & Williams 2007).
Wie in diesem Beitrag erörtert wurde, bieten Business-Intelligence-Lösungen einem Unternehmen die Möglichkeit, seine Geschäftsabläufe zu verbessern und seinen Kunden hervorragende Dienstleistungen anzubieten (Rud 2009, S. 24). Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass der geschäftliche Wert jeder Business Intelligence-Lösung in ihrer Verwendung innerhalb von Managementprozessen liegt, die sich auf operative Prozesse auswirken, die den Umsatz steigern oder die Kosten senken.
Es ist auch erwähnenswert, dass die Vorteile, die sich aus dem Einsatz von Business-Intelligence-Lösungen ergeben, in direktem Zusammenhang mit der Art und Weise stehen, wie diese Lösungen auf den Betrieb eines Unternehmens abgestimmt sind. Wenn Business Intelligence-Lösungen nicht richtig auf die Geschäftsabläufe abgestimmt sind, können die Vorteile des Einsatzes von BI-Lösungen durch die Nachteile zunichte gemacht werden.
Referenzliste
Aanderud, T & Hall, A 2012, Building Business Intelligence Using SAS: Content Development Examples, SAS Institute, Cary, NC.
Marr, B 2012, Was ist Business Intelligence (BI)?,
Rud, OP 2009, Business Intelligence Success Factors: Tools for Aligning Your Business in the Global Economy, John Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey.
Shmueli, G, Patel, NR, & Bruce, PC 2011, Data Mining for Business Intelligence: Concepts, Techniques, and Applications in Microsoft Office Excel with XLMiner, John Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey.
Whitehorn, M 1999, Business Intelligence: The IBM Solution, Springer, Bromyard, UK.
Williams, S, & Williams, N 2007, The Profit Impact of Business Intelligence, Morgan Kaufmann, Oxford, UK.