BI-Grundlagen, Architektur & Geschichte

Business Intelligence bezeichnet eine Sammlung von Ideen, Methoden, Prozessen, Architekturen und Technologien, die Rohdaten in aussagekräftige und nützliche Informationen für Geschäftszwecke umwandeln. Das Ziel ist es, durch datengetriebene Analysen fundierte Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. BI umfasst Anwendungen wie Reporting, Datenvisualisierung, Predictive Analytics und Echtzeitanalysen.

Relevanz: Definitionen von BI auswendig kennen; Unterschied BI vs. Wissensmanagement; typische BI-Architektur und deren Hauptkomponenten; Geschichte (DSS → DWH/OLAP → Cloud/AI); Vorteile von BI für Unternehmen.

• Definition Business Intelligence: BI ist eine Reihe von Technologien, Prozessen und Methoden, die Unternehmen dabei unterstützen, Daten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen, betriebliche Effizienz zu steigern und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
• BI vs. Wissensmanagement: Wissensmanagement fokussiert auf unstrukturierte Informationen (Texte, Erfahrungen), während BI auf strukturierten, quantitativen Daten (z. B. Datenbanken) basiert. Trend: BI-Systeme integrieren zunehmend auch unstrukturierte Informationen via Text-Mining.
• Typische BI-Architektur: Besteht aus Datenquellen (ERP, CRM etc.), ETL-Prozess, Data Warehouse/Data Marts, OLAP-Engine sowie Front-End-Tools (Dashboards, Reports, Ad-hoc-Abfragen).
• Hauptkomponenten eines BIS: Data Warehouse/Data Marts (Datenspeicherung), ETL-Tools (Datenakquisition & Integration), BI- und Entscheidungsunterstützungsanwendungen (Analyse & Visualisierung).
• Zyklus einer BI-Analyse: Daten sammeln → integrieren → analysieren → visualisieren → Entscheidung treffen → Feedback in den Zyklus.
• Geschichte der BI: Beginn in den 1960ern mit DSS; in den 1980ern kamen Data Warehouses und OLAP; in den 2000ern Internet und Cloud; heute KI und Machine Learning für prädiktive und präskriptive Analysen.
• Vorteile von BI: Effizienzsteigerung durch automatisierte Berichte, bessere Entscheidungen, Wettbewerbsvorteile durch frühzeitige Trenderkennung, Transparenz durch einheitliche Datenquellen, Kosteneinsparung durch Identifikation von Ineffizienzen.

• Business Intelligence (BI)Reihe von Ideen, Methoden, Prozessen, Architekturen und Technologien, die Rohdaten in aussagekräftige und nützliche Daten für Geschäftszwecke umwandeln; bietet chronologische, aktuelle und vorausschauende Sicht auf Vorgänge.
• Decision Support System (DSS)Computergestütztes System, das Entscheidungsträger bei komplexen, oft unstrukturierten Problemen unterstützt; kombiniert Datenanalyse, Modellierung und Benutzerinteraktion.
• OLAP (Online Analytical Processing)Technologie für analytische Abfragen grosser Datenmengen, optimiert für schnelle, komplexe Abfragen und Berichte (Gegensatz zu OLTP).
• OLTP (Online Transaction Processing)Für Transaktionen (Bestellungen, Buchungen) optimierte Datenbank; Fokus auf schnelle Dateneingabe und -aktualisierung für den täglichen Betrieb.
• Self-Service-BIBI-Werkzeuge (z. B. Power BI, Tableau), die Endanwender ohne tiefe IT-Kenntnisse nutzen können, um selbst Berichte und Analysen zu erstellen.
• WissensmanagementFokus auf unstrukturierte Informationen (Texte, Erfahrungen, Know-how) zur Unterstützung von Wissensarbeitern; Pendant zu BI für strukturierte Daten.
• Power BIMicrosofts Lösung für Datenvisualisierung und Self-Service-BI.
• TableauFührendes BI-Tool für interaktive Dashboards und Benutzerfreundlichkeit.
• QlikView / QlikBI-Tool bekannt für assoziative Datenmodellierung.
• SAP BIEnterprise-Lösung für grosse Unternehmen mit komplexen BI-Anforderungen. ---