Business Intelligence

Als Business Intelligence (BI) werden Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse von Daten bezeichnet, die es ermöglichen, nutzbare Informationen und Erkenntnisse zur operativen und strategischen Steuerung von Unternehmen, Unternehmensbereichen, Abteilungen, etc. zu gewinnen.

Dies geschieht mit Hilfe analytischer Konzepte und Programmenhttp://de.wikipedia.org/wiki/Informationstechnik die Daten über das eigene Unternehmen, die Mitbewerber oder Marktentwicklung im Hinblick auf den gewünschten Erkenntnisgewinn auswerten. Mit den gewonnenen Erkenntnissen können Unternehmen ihre Geschäftsabläufe, Kunden- und Lieferantenbeziehungen profitabler machen, Kosten senken, Risiken minimieren und die Wertschöpfung vergrößern.

In der Praxis versteht man in den meisten Fällen die Automatisierung des Berichtswesens (Reporting). 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 nicht in den ERP-Systemen, sondern in einer davon getrennten Datenbasis, dem Data-Warehouse.

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 z. B. von Wettbewerbern oder Forschungsinstituten einzubeziehen
  • Belastung des ERP-Systems durch analytische Auswertungen
  • laufende Änderung der Daten im ERP-System.

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).

Die zweite Aufgabe besteht darin, die für das Berichtswesen notwendigen analytischen Auswertungen einzurichten. Dies kann von einfachen Aggregationen von z. B. Umsatzzahlen einzelner Artikel in den letzten Tagen, Wochen, Monaten gesamt und in den einzelnen Sparten entwickelt bis hin zu komplizierten statistischen Analysen mittels Data-Mining z. B. Trendanalysen von Kundenverhalten gehen.

Extract, Transform, Load (ETL)

Extract, Transform, Load (ETL) bezeichnet in der Informatik einen Prozess, um Daten aus mehreren Datenquellen mit ggf. unterschiedlichen Strukturen in einer Zieldatenbank zu vereinigen. Dieser Vorgang wird in drei Schritten vollzogen, aus denen sich die Bezeichnung ETL ableitet:

  1. Extraktion (Extract) der relevanten Daten aus verschiedenen Quellen
  2. Transformation (Transform) der Daten in das Schema und Format der Zieldatenbank
  3. Laden (Load) der Daten in die Zieldatenbank

Bekannt ist der Prozess vor allem durch seine Bedeutung beim Betrieb eines Data-Warehouses. Hier müssen große Datenmengen aus mehreren operationalen Datenbanken konsolidiert werden, um dann in das Data-Warehouse gespeichert zu werden.

 

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