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Business Intelligence-Architektur – Die Bausteine erfolgreicher Datenstrategien

Unternehmen stehen heute oft vor der Herausforderung, ihre großen Datenmengen zu organisieren, zu analysieren und richtig zu nutzen. In der heutigen komplexen Geschäftswelt ist eine durchdachte Business Intelligence-Architektur der Schlüssel.

Business Intelligence Architektur

Business Intelligence Architektur

Swen Goellner Bimanu Autorenbox

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In diesem Artikel erklären wir Dir, was Business Intelligence-Architektur bedeutet, aus welchen Elementen die BI-Architektur besteht und warum sie für den Erfolg Deiner Datenstrategien unverzichtbar ist.

Definition der BI-Architektur

Der Begriff “BI-Architektur” beschreibt die benötigten Komponenten, um mit Hilfe von computerbasierter Technik BI-Systeme zu realisieren. Jede enthaltene Komponente hat eine spezielle Aufgabe und ist mit den anderen Elementen verknüpft.

Die Business Intelligence-Systeme werden zur Datenanalyse und Datenvisualisierung benötigt. Möchtest Du gerne mehr darüber erfahren, was Business Intelligence ist, sieh Dir gerne unseren Blogbeitrag dazu an.

Warum ist die richtige Architektur entscheidend?

Daten sind zu einer wertvollen Währung geworden und es ist entscheidend, eine solide Business Intelligence-Architektur zu entwickeln. Dein Erfolg in der Geschäftswelt hängt stark von Deiner Fähigkeit ab, Daten nicht nur zu sammeln, sondern auch sinnvoll zu analysieren und zu nutzen. Die BI-Architektur bildet das Fundament, um Deine Datenstrategie aufzubauen.

Ohne durchdachte Architektur, könntest Du Dich in einem unübersichtlichen und unstrukturierten Daten-Jungle verlieren. Die richtige BI-Architektur ermöglicht es Dir, Daten aus verschiedenen Quellen nahtlos zu integrieren, in der richtigen Form zu speichern und effiziente Analysen zu erstellen.

Der Aufbau der Business Intelligence-Architektur

Bevor wir genauer auf die einzelnen Komponenten eingehen, möchten wir Dir gerne einen Überblick verschaffen.

Die folgende Grafik bietet Dir einen guten Überblick über den Aufbau der Gesamtarchitektur. Hier siehst Du, wie die einzelnen Komponenten verknüpft sind.

Business Intelligence-Architektu

Die 6 Funktionselemente der BI-Architektur

Die Business Intelligence-Architektur besteht aus sechs verschiedenen Funktionselementen. Diese reichen von der Datensammlung bis zur Reaktion auf analysierte Daten. Welche Aufgaben die einzelnen Elemente genau haben, möchten wir Dir jetzt zeigen.

1. Element – Datensammlung

Die Aufgabe des ersten Funktionselements ist die Datensammlung. Hierbei werden die Daten aus unterschiedlichsten Datenquellen gesammelt. Es kann sich beispielsweise um CRM-Systeme, ERP-Systeme, interne oder externe Datenbanken, Dateien oder Schnittstellen zu IT-Systemen handeln. So werden verteilt vorhandene Informationen zusammengeführt. Die Datensammlung bildet die Grundlage für alle weiteren Schritte.

2. Element – Datenintegration

Nach der Sammlung der Daten folgt das nächste Element, die Datenintegration. Nun müssen die gesammelten Informationen extrahiert und in geeigneter Form integriert werden. Hierfür wird der ETL-Prozess genutzt. ETL bedeutet “Extraktion, Transformation, Laden”.  Dieser Prozess lässt sich durch Tools größtenteils automatisieren und entlastet IT-Abteilungen. Nach der Extraktion werden die Daten transformiert und an den benötigten Standard angepasst. So liegen die Daten in korrekter Form vor und können in den gewünschten Ort geladen werden.

3. Element – Datenspeicherung

Das nächste Element ist die Datenspeicherung. Das Ziel hierbei ist es, die aus verschiedenen Quellen stammenden Daten an einer zentralen Stelle zu speichern. Hierfür wird ein Data Warehouse genutzt. Anwender greifen in der Regel nicht direkt auf die Daten des Data Warehouses zu, sondern nutzen Tools. Mit diesen Tools erfolgt die Datenzusammenstellung, Datenanalyse und Datenvisualisierung.

4. Element – Datenanalyse

Nachdem die Daten extrahiert, transformiert und im Data Warehouse bereitgestellt sind, kann die Datenanalyse stattfinden. Diese wird von Algorithmen, Anwendungen und Datenanalyse-Softwares durchgeführt. Die Tools bieten eine hohe Flexibilität und sind zudem einfach anzuwenden. So kannst Du Deine Business-Fragen auf Grund der vorliegenden Daten schnell und genau beantworten. Zudem vereinfachen diese Tools das Erstellen von Reports und Dashboards.

5. Element – Datenverteilung

Damit die analysierten Daten alle am Entscheidungsprozess beteiligten Personen erreichen, ist die Datenverteilung essenziell. Hierfür kannst Du unter anderem automatisierte E-Mails, Einbettungen oder Dashboarding nutzen.

Automatisierte E-Mails

Für die Verteilung der Datenanalysen kannst Du automatisiertes E-Mailing nutzen. Hier werden erstellte Berichte nach einem definierten Zeitplan an ausgewählte Empfänger geschickt. Diese Mails kannst Du auf täglicher, wöchentlicher oder monatlicher Basis versenden.

Einbettung

Eine weitere Option, die Analyseergebnisse mit anderen zu teilen, ist die Einbettung. Die Ergebnisse lassen sich in andere Anwendungen einbetten und werden so an alle Entscheidungsträger verteilt. Dafür kannst Du beispielsweise interne Anwendungen, ein Intranetportal oder externe Applikationen nutzen.

Dashboarding

Ebenfalls hast du die Möglichkeit, Dashboarding für die Verteilung zu nutzen. Hier erhalten die Entscheidungsträger Zugriff auf ein oder mehrere Dashboards. Diese Dashboards können von den Usern nicht verändert werden. Durch Filter haben sie jedoch die Möglichkeit, die Darstellung anzupassen und benötigte Informationen leicht zu finden.

6. Element – Reaktion

Das abschließende Funktionselement beschäftigt sich mit der Reaktion auf die nun vorhandenen Analyseergebnisse. Nachdem die Informationen durch Dashboards, Grafiken oder Diagramme visualisiert wurden, bilden sie die Basis für Entscheidungen. Durch die Analyse und Visualisierung kannst Du, zusammen mit anderen Entscheidungsträgern, fundierte Entscheidungen treffen.

Star-Schema vs. Snowflake-Schema

Die Zukunft der BI-Architektur: KI, IoT und mehr

Die Welt des Business Intelligence befindet sich in einem stetigen Wandel. Dieser wird von neuen Technologien, wie etwa künstlicher Intelligenz (KI) und dem Internet of Things (IoT), angetrieben. Die Zukunft der BI-Architektur verspricht eine faszinierende Entwicklung.

KI – Die Intelligenz hinter den Daten

Die künstliche Intelligenz hat sich längst zu einem wichtigen Bestandteil der Datenanalyse entwickelt. KI kann große Datensätze analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen. In der Zukunft der BI-Architektur wird KI eine noch größere Rolle spielen, indem sie Analysen automatisiert, Erkenntnisse schneller liefert und menschliche Entscheidungen unterstützt.

IoT – Daten aus der physischen Welt

Das Internet of Things verbindet Millionen von Geräten und Sensoren weltweit, die ständig Daten generieren. Und diese Daten liefern wertvolle Einblicke. Die Zukunft der BI-Architektur wird es ermöglichen, IoT-Daten nahtlos in Analysen einzubeziehen, um Muster und Zusammenhänge zu entdecken, die zuvor verborgen waren. Ein mögliches Resultat daraus sind noch tiefere Einblicke in das Kundenverhalten und Geschäftsabläufe.

Cloud – Flexibilität und Skalierbarkeit

Die Cloud wird weiterhin eine wichtige Rolle in der Zukunft von BI spielen. Durch Cloud-Technologien haben Unternehmen die Möglichkeit, flexibel auf sich ändernde Anforderungen zu reagieren. Ebenfalls können sie Ressourcen nach Bedarf skalieren. Um die Bereitstellung für KI und Big Data zu vereinfachen, wird die Cloud zu einer noch wichtigeren Plattform werden.

Business Intelligence-Architektur – Häufige Fragen & Antworten

Was ist Business Intelligence-Architektur?

Die Business Intelligence-Architektur ist die strukturelle Grundlage für die Sammlung, Speicherung, Integration und Analyse von Unternehmensdaten zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse.

Warum ist die richtige Architektur entscheidend?

Eine solide Architektur ist essenziell, um Daten nahtlos zu integrieren, konsistent zu speichern und effizient darauf zuzugreifen, was die Basis für fundierte Geschäftsentscheidungen bildet.

Welche Vorteile bietet eine gut durchdachte BI-Architektur?

Eine gute BI-Architektur ermöglicht eine bessere Datennutzung, effizientere Abläufe, präzisere Analysen und unterstützt datenbasierte Entscheidungen auf allen Ebenen.

Wie entwickelt man eine effektive BI-Architektur?

Eine effektive BI-Architektur erfordert eine klare Strategie, Auswahl geeigneter Technologien, Integration von Datenquellen, optimierte Datenverarbeitung und die Berücksichtigung künftiger Anforderungen.

Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz (KI) in der BI-Architektur?

KI spielt eine immer wichtigere Rolle, indem sie Datenanalysen automatisiert, Muster erkennt und fundierte Prognosen trifft.

Wie können Unternehmen datenbasierte Entscheidungen fördern?

Unternehmen können datenbasierte Entscheidungen fördern, indem sie benutzerzentrierte Analysen ermöglichen, Self-Service-Tools bereitstellen und datengestützte Kultur fördern.

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Über den Autor

Swen Goellner Bimanu Autorenbox

Swen Göllner

Swen Göllner ist Gründer und Geschäftsführer von bimanu GmbH und bimanu Cloud Solutions GmbH, zwei Unternehmen, die sich auf Business Intelligence, Data Warehouse und Cloud-Anwendungen spezialisieren.

Er hat einen Abschluss in Wirtschaftsinformatik von der F.O.M Fachhochschule für Ökonomie und Management Neuss und einen MBA General Management von der Düsseldorf Business School an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf.

Außerdem ist er Host des Podcasts „Wertgeschätzt – der Business Intelligence Podcast“ – der Nummer 1 Business Intelligence Podcast und Autor des Buches „33 Impulse für einfache Datenstrategien im Mittelstand ZEIT SPAREN, KOSTEN SENKEN, UMSATZ STEIGERN“.

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