Business Intelligence

Im Oktober 1958 erschien der Beitrag A Business Intelligence System von Hans Peter Luhn im IBM-Journal[4]; dies war mit hoher Wahrscheinlichkeit die Entstehung des Begriffes Business Intelligence. Ab 1989 machte sich Howard Dresner, ein Analyst der Gartner Inc. den Begriff zu eigen. Später schuf er den weiterführenden Begriff „Business Performance Management“.

Im engeren Sinn bezeichnet Geschäftsanalytik nur die Methodik der Datenerfassung. Im weiteren Sinn wird auch die Gesamtheit von Managementgrundlagen wie beispielsweise Wissensmanagement, Kundenbeziehungsmanagement oder Balanced Scorecard, die bei einem prozessorientierten Begriffsverständnis auch die permanente Datenpflege und Anpassung an ein sich veränderndes Umfeld umfassen, verstanden. Das Institut für Business Intelligence[5] versteht unter „Business Intelligence“ die Integration von Strategien, Prozessen und Techniken, um aus verteilten und inhomogenen Unternehmens-, Markt- und Wettbewerberdaten erfolgskritisches Wissen über Status, Potenziale und Perspektiven zu erzeugen.

Die technische Grundlage der Geschäftsanalytik lässt sich in drei Phasen einteilen:

• Phase 1 (englisch data delivery): Hier werden Eckdaten festgelegt und erhoben (quantitativ oder qualitativ, strukturiert oder unstrukturiert). Die Datenerfassung erfolgt über die operativen Systeme (OLTP) oder in einem darauf aufbauenden Datenlager („Data-Warehouse“).
• Phase 2 (englisch discovery of relations, patterns, and principles): Hier werden die Daten in Beziehung gebracht, sodass Muster und Diskontinuitäten sichtbar werden und mit etwaigen zuvor aufgestellten Hypothesen verglichen werden können, zum Beispiel in Form von multidimensionalen Analysen oder Data-Mining.
• Phase 3 (englisch knowledge sharing): Hier werden die Erkenntnisse im Unternehmen kommuniziert, also in das Wissensmanagement integriert. Die Verbreitung der gewonnenen Erkenntnisse soll Entscheidungs­grundlagen für Maßnahmen und Aktionen liefern.

Die Einführung einer umfassenden Lösung für Geschäftsanalytik erfordert viele Ressourcen und erfolgt meist phasenweise; häufig sind es im Wesentlichen folgende drei Phasen:

In der Praxis soll die Geschäftsanalytik vor allem die Automatisierung des Controllings, des Berichtswesens, der Planung und der Vorschau sowie der Markt- und Kundenanalyse erbringen. Die in den ERP-Systemen anfallenden Unternehmensdaten werden genutzt, um unter verschiedenen Blickwinkeln die Situation des Unternehmens zu analysieren und zu bewerten. Die Analyse erfolgt bevorzugt nicht in den ERP-Systemen, sondern in einer davon getrennten Datenbasis, dem Data-Warehouse (DWH). Gründe hierfür können sein:

• ungeeignete Strukturierung der Daten im ERP-System;
• keine Auswertungsmöglichkeit über mehrere ERP-Systeme, zum Beispiel bei der Aggregation für einen Konzernbericht;
• unzureichende Möglichkeit, fremde Daten, beispielsweise von Wettbewerbern oder Forschungsinstituten, einzubeziehen;
• Belastung des ERP-Systems durch analytische Auswertungen;
• laufende Änderung der Daten im ERP-System.

Eine zentrale Herausforderung, warum man sich überhaupt mit BI-Lösungen befasst, ist der hohe Aufwand bei der Kennzahlen- und Datenaufbereitung. Aufbereitete Daten werden oft dezentral aus verschiedenen Systemen durch Berichtsexporte, beispielsweise in Excel-Dateien, erzeugt.

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 beispielsweise Umsatzzahlen einzelner Artikel in den letzten Tagen, Wochen, Monaten bis hin zu komplizierten Analysen mittels Data-Mining gehen, beispielsweise Trendanalysen von Kundenverhalten.

Ein oft vernachlässigter Aspekt in BI-Projekten ist das Stammdatenmanagement.

Eine professionelle Controlling-Anwendung kann nur dann ihre volle Wirkung entfalten, wenn die Daten, die aus den Vorsystemen kommen, valide sind. Dieser Umstand gilt naturgemäß für alle Anwendungen, die im Zusammenspiel mit anderen Systemen oft auf die gleichen Informationen und Stammdaten zurückgreifen. Je mehr Systeme ein Unternehmen zu pflegen hat, oder je mehr Gesellschaften, Abteilungen und Fachbereiche mit sensiblen Stammdateninformationen umgehen, umso größer ist die Gefahr, dass ein Datenchaos entsteht. Karl-Heinz Schmitz, K. H. Schmitz oder Herr Karl Heinz Schmitz sind drei verschiedene Schreibweisen für den gleichen Kunden. An dieser Information hängen weitere, wie Anschrift, Telefon, E-Mail. Und es gibt weitere Bereiche wie Mitarbeiter, Lieferanten, Partner und Produkte, die mit der gleichen Sensibilität gepflegt werden müssen.

Die Geschäftsanalytik bedient sich der analytischen Informationssysteme. Der Datenbestand einer Analyse wird aus einem Data-Warehouse beziehungsweise Auszügen daraus (Data-Marts) gespeist. Analysemethoden sind unter anderem OLAP, Data-Mining, Text Mining, Web Mining oder Fallbasiertes Schließen. Auch die Integration geografischer Aspekte mithilfe von Geoinformationssystemen dient dazu, etwaige räumliche Zusammenhänge zwischen Unternehmensinformationen (zum Beispiel zu Standorten) und externen Kunden- oder Potenzialdaten aufzudecken, um diese in Unternehmensentscheidungen mit einzubeziehen.

Das Business Application Research Center (BARC) hat für 2009 den Business-Intelligence-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.[7]

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 Quantile der Top 50 Anbieter, Umsatz >3,4 Millionen Euro) verzeichnet IBM, die sowohl organisch in beiden Marktsegmenten als auch durch Zukauf von SPSS gewachsen sind. Die BI-Spezialisten Informatica, Evidanza, Arcplan, QlikTech und Information Builders folgen mit Wachstumsraten von mehr als 20 Prozent. Auch in der unteren Hälfte der Top 50 gibt es stark wachsende Herausforderer wie CoPlanner, Exasol, Sybase, Tagetik, Board oder LucaNet.

Die Entwicklung der Anbieter wird insgesamt differenzierter: 2009 konnten 24 der 52 Anbieter im Segment über 1 Million 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 Institute und Microsoft steigt auf 61 Prozent (Vorjahr: 57 Prozent), der Anteil der Top 10 von 64 auf 70 Prozent. 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 Million Euro oder mehr (Vorjahr: 49 Anbieter).

Das Marktforschungsunternehmen Lünendonk GmbH aus Kaufbeuren betrachtet seit 2003 kontinuierlich den Business-Intelligence-Markt (BI) in Deutschland. Es ist eine Besonderheit des deutschen Marktes für BI-Standard-Software, dass an der Spitze wenige umsatzstarke Unternehmen stehen, welche deutsche Töchter US-amerikanischer Software-Unternehmen sind. Im Mittelfeld der Anbieter am deutschen BI-Markt ist eine Vielzahl mittelgroßer, auf Business Intelligence oder Business Analytics spezialisierter Software-Häuser anzutreffen, die entweder einstellige Millionenumsätze oder niedrige zweistellige Millionenumsätze verzeichnen. Aufgrund dieser Fragmentierung im BI-Standard-Software-Markt ist kein Ranking möglich.

Ebenso wenig erhebt das Marktforschungsunternehmen den Anspruch, den Gesamtmarkt abzubilden. In der jährlich publizierten Lünendonk-Marktstichprobe werden Software-Unternehmen analysiert, die mindestens 50 Prozent ihres Umsatzes mit Produktion, Vertrieb und Wartung eigener Business-Intelligence-Standard-Software-Produkte erwirtschaften. Dazu zählen beispielsweise Software für Datenintegration/Datenkonsolidierung oder Reporting- und Dashboard-Anwendungen. Bei großen, internationalen IT-Konzernen, die signifikante Umsätze mit BI-Standard-Software in Deutschland erzielen, sowie ERP-Software-Herstellern, die BI-Tools als Add-on zu ihren ERP-Suiten anbieten, liegt der BI-Umsatz unter 50 Prozent. Deshalb beinhaltet die Marktstichprobe keine solchen Software-Hersteller.

Das Volumen des BI-Software-Marktes schätzen die Analysten von Lünendonk für 2013[17] auf 1,3 Milliarden Euro (2012: 1,2 Milliarden Euro | 2011: 1,1 Mrd. Euro). Die Erwartungen hinsichtlich des Marktwachstums für das laufende Jahr 2013 sind mit durchschnittlich 11,5 Prozent nahezu identisch mit der im vergangenen Jahr abgegebenen Marktprognose für 2012 (11,3 Prozent). Für den Zeitraum bis 2018 gehen die befragten BI-Software-Anbieter davon aus, dass der BI-Standard-Software-Markt pro Jahr um durchschnittlich 10,5 Prozent wächst. Etwas konservativer bewerten die Befragten die langfristigen Trendprognosen (2018 bis 2020): Im statistischen Mittel erwarten sie ein jährliches Marktwachstum von 9,9 Prozent. Die Analyse des Jahres 2013 umfasste 26 Anbieter. Die Top 10 der größten Unternehmen nach Gesamtumsatz bestehen aus fünf Unternehmen mit Hauptsitz außerhalb Deutschlands, der SAS Deutschland GmbH (Heidelberg), welche außerdem die Marktführerschaft im Bereich Business Analytics innehat,[18] der Teradata GmbH (Augsburg), der MicroStrategy GmbH (Köln), der Informatica GmbH (Frankfurt am Main) sowie der QlikTech GmbH (Düsseldorf), gefolgt von den fünf umsatzstärksten Unternehmen mit Hauptsitz in Deutschland; der prevero AG (München), der IDL GmbH (Schmitten), der Cubeware GmbH (Rosenheim), der CP Corporate Planning AG (Hamburg) und der Comma Soft AG (Bonn).

Die Begriffe Business Analytics und Advanced Analytics sind Schlagworte, die für eine verbesserte oder erweiterte Geschäftsanalytik stehen sollen. Geworben wird damit, dass die verbesserten Formen einen stärkeren Fokus auf die Prognose zukünftiger Entwicklungen legen würden.[19]

Der Begriff Data Discovery („Datenentdeckung“) gilt als Schlagwort für weiterentwickelte Business-Intelligence-Werkzeuge, die mehr Bedienerfreundlichkeit und Flexibilität sowie höchstmögliche Autonomie der Anwender gewährleisten sollen. Der Schwerpunkt liegt in der Visualisierung der Datenanalyse. Ebenso wie bei den Schlagworten Business Analytics und Advanced Analytics wird auch für dieses Schlagwort behauptet, dass es für verbesserte Prognosen und vertiefte Analysemöglichkeiten stehe. Auch die – durch die zunehmende Verbilligung von Speichermodulen – zunehmende Verbreitung von In-Memory-Datenbanken zur Effizienzsteigerung wird teilweise für dieses Schlagwort beansprucht.[20] Mittels Business Analytics Tools lassen sich große Datenmengen in Unternehmen erfassen und analysieren, um anschließend weitere Vorkehrungen zur Optimierung von Unternehmensprozessen vornehmen zu können.[21]

Self-Service Business Intelligence bezeichnet das Verfahren, bei dem der Anwender weitgehend eigenständig und unabhängig von der IT- oder Controlling-Abteilung Daten importiert, aufbereitet und visualisiert.[22]

Location Intelligence ist die Fähigkeit, Wissen anzuwenden, das unter Berücksichtigung räumlicher Zusammenhänge durch die Analyse und Aufbereitung von Big Data entsteht.

• P. Mertens: Business Intelligence – Ein Überblick. In: Information Management & Consulting. 17, 2002 (Sonderausgabe).
• P. Zische: Business Intelligence für kleine Unternehmen. W3L, 2004, ISBN 3-937137-51-3.
• P. Rausch, A. Sheta, A. Ayesh (Hrsg.): Business Intelligence and Performance Management: Theory, Systems, and Industrial Applications. Springer Verlag U.K., 2013, ISBN 978-1-4471-4865-4.
• R. M. Müller, H.-J. Lenz: Business Intelligence. Springer Vieweg, Berlin / Heidelberg 2013, ISBN 978-3-642-35559-2.
• M. Seiter: Business Analytics – Effektive Nutzung fortschrittlicher Algorithmen in der Unternehmenssteuerung. Vahlen, München 2017, ISBN 978-3-8006-5370-6.
• H. Baars, H.-G. Kemper: Business Intelligence & Analytics – Grundlagen und praktische Anwendungen: Ansätze der IT-basierten Entscheidungsunterstützung. Springer Vieweg, 4. Auflage 2. Februar 2021, ISBN 978-3834819581.

• BI als lukratives Betätigungsfeld für Selbstständige – Marktstudie der Projektbörse GULP über BI-Selbstständige

1. Hans Klumbies: Geschäftsanaytik. Datengrundlagen für Entscheidungen schaffen. 4. Juli 2012, abgerufen am 16. Dezember 2017.
2. N. Dedić, C. Stanier: Measuring the Success of Changes to Existing Business Intelligence Solutions to Improve Business Intelligence Reporting. In: Lecture Notes in Business Information Processing. Band 268. Springer International Publishing, 2016, S. 225–236.
3. Business Intelligence. In: Kompakt-Lexikon Wirtschaftsinformatik. Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden 2013, ISBN 978-3-658-03028-5, S. 19, doi:10.1007/978-3-658-03029-2_2 (springer.com [abgerufen am 28. August 2018]).
4. H. P. Luhn: A Business Intelligence System. In: IBM Journal. Oktober 1958 (englisch, altaplana.com [PDF; 616 kB; abgerufen am 16. Dezember 2017]).
5. Institut für Business Intelligence: Verständnis von Business Intelligence (Memento vom 30. Juli 2014 im Internet Archive) Zugriff 12. August 2014.
6. Wie eine BI-Strategie formuliert und implementiert werden kann? Blogpost von Tim Uhlenkamp.
7. BI-Markt trotzt der Krise, wächst 2009 um 8 Prozent, 2010 Pressemitteilung Business Application Research Center (BARC) 1. Juli 2010
8. Oracle kauft Hyperion für 3,3 Milliarden US-Dollar Heise.de Meldung vom 1. März 2007. Zugriff 14. Juli 2014
9. SAP kauft Business Objects für 4,8 Milliarden Euro Golem.de am 8. Oktober 2007. Zugriff: 14. Juli 2014
10. Cognos kauft BI-Anbieter Applix Computerwoche.de am 13. September 2007. Zugriff: 14. Juli 2014
11. IBM kauft Cognos Heise.de am 12. November 2007. Zugriff: 14. Juli 2014
12. computerwoche.de
13. Vista Equity Partners Completes Acquisition of TIBCO Software. In: Tibco Software Inc. 5. Dezember 2014, abgerufen am 16. Dezember 2017 (englisch).
14. OpenText Buys Actuate Corporation. In: Opentext. 16. Januar 2015, abgerufen am 16. Dezember 2017 (englisch).
15. Thomas Drilling, Nico Litzel: Hitachi Data Systems übernimmt Pentaho. 15. Juni 2015, abgerufen am 19. Dezember 2017.
16. Thomas Cloer: Hitachi Data Systems kauft Pentaho. 11. Februar 2015, abgerufen am 19. Dezember 2017.
17. Luenendonk-Marktstichprobe 2014: Der Markt für spezialisierte Business-Intelligence-Standard-Software-Anbieter in Deutschland (Memento des Originals vom 10. September 2014 im Internet Archive)  Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.@1@2Vorlage:Webachiv/IABot/luenendonk-shop.de Zugriff: 22. Oktober 2014.
18. Infomotion GmbH. infomotion.de (abgerufen am 6. Juli 2015)
19. Norbert Gronau, Corinna Fohrhol: Wettbewerbsfaktor Analytics – Reifegrade ermitteln, Wirtschaftlichkeitspotentiale entdecken. In: Wettbewerbsfaktor Analytics. Status, Potenziale, Herausforderung; Forschungsstudie 2012. Gito-Verlag, Berlin 2012, ISBN 978-3-942183-75-8.
20. Kristine Fredriksson: Gasteditorial. Data Discovery – BI im Zeitalter von Apps und Social Media. In: Newsletter Ausgabe 72. Wolfgang Martin Team, Juli 2011, archiviert vom Original am 28. Mai 2016; abgerufen am 16. Dezember 2017.
21. Business Analytics Tools. Abgerufen am 22. Februar 2018.
22. Ignatz Schels: Business Intelligence mit Excel, Carl Hanser Verlag, München 2019, ISBN 978-3-446-45711-9.