Was ist Business Intelligence

1. Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) ist ein Sammelbegriff für die Strategien, Technologien und Prozesse, die Organisationen nutzen, um ihre Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Mit BI sammeln, integrieren, analysieren und visualisieren Unternehmen Daten aus allen Bereichen ihrer Geschäftstätigkeit – und vereinen so mehrere (oft unverbundene) Datensätze zu einer kohärenten, abfragbaren Quelle der geschäftlichen Wahrheit.
Business Intelligence erfüllt eine Reihe von Schlüsselfunktionen, darunter:

• Die Ausstattung von Führungskräften mit präzisen Daten – sowohl historisch als auch in Echtzeit – zur Unterstützung taktischer und strategischer Entscheidungen
• Bereitstellung dynamischer, verständlicher geschäftsweiter Berichte und Leistungskennzahlen
• Hervorhebung der Interdependenz und der Vernetzung der verschiedenen Geschäftsfunktionen untereinander
• Identifizierung von Markttrends, Verkaufschancen und potenziellen Herausforderungen
• Verbesserung der betrieblichen Effizienz und Produktivität
• Wettbewerbsvorteile durch datengestützte Erkenntnisse gewinnen

Wenn Geschäftsdaten ein Rohmaterial sind, dann ist Business Intelligence das, was sie in eine nützliche, benutzerfreundliche Grundlage für strategische Entscheidungen verwandelt.

2. Wie funktioniert Business Intelligence?

Für Business Intelligence gibt es keinen einheitlichen Ansatz. Die Palette der BI-Tools und BI-Software bietet einem Business-Intelligence-Analysten mehrere Möglichkeiten, die Daten zu segmentieren und zu analysieren, um Geschäftswert zu generieren. Typische BI-Lösungen beinhalten jedoch in der Regel die folgenden Komponenten:

Daten aus den Silos befreien

Je mehr relevante Informationen in einer BI-Lösung enthalten sind, desto aussagekräftiger sind die Erkenntnisse, die sie liefert. Der erste Schritt besteht daher darin, die Daten, die in das BI-Modell aufgenommen werden sollen, aus internen und externen Quellen zu identifizieren und zusammenzustellen. Alles von Datenbanken, Systemprotokollen und Transaktionssystemen bis hin zu Tabellenkalkulationen und Datenflüssen von Drittanbietern.

Zentralisieren und integrieren Sie die Daten

Die Datenintegration ist der nächste entscheidende Schritt, bei dem die verschiedenen Datensätze an einem zentralen Ort wie einem Data Warehouse, Data Mart oder einer Cloud-Business-Intelligence-Plattform zusammengefasst werden. Da diese Daten jedoch in mehreren unterschiedlichen Feldern und Formaten vorliegen, müssen sie zuerst bereinigt und harmonisiert werden. BI-Tools verwenden üblicherweise die ETL-Methode (Extrahieren, Transformieren und Laden), um diesen Prozess durchzuführen. Rohdaten aus jeder Quelle werden extrahiert, bereinigt, ausgerichtet und in das zentrale Repository geladen. Dies ermöglicht es, die Daten einfach abzufragen und einen effizienten Business-Analytics-Prozess zu schaffen.

Gehen Sie den Daten auf den Grund

Wenn die Datenintegration abgeschlossen ist, beginnt die Phase der Datenermittlung, und der Prozess der Gewinnung von Business-Intelligence-Erkenntnissen wird richtig in Gang gesetzt. Verschiedene BI-Tools bieten unterschiedliche Lösungen für Data Mining und Datenanalyse, die darauf ausgelegt sind, Trends in den Informationen zu identifizieren und Einblicke in die Unternehmensleistung zu gewähren. Einige Business-Intelligence-Softwarelösungen gehen bei der Datenanalyse noch einen Schritt weiter und bieten prädiktive Modellierung und Prognosen, um zukünftige Trends für das Unternehmen vorzuschlagen.

Erwecken Sie die Daten zum Leben

Datenvisualisierung ist eine entscheidende Phase in der BI-Berichterstattung – sie verwandelt Daten in Business-Intelligence-Erkenntnisse für den Fachanwender. BI-Lösungen bieten typischerweise interaktive Dashboards und Visualisierungen (wie Diagramme und Grafiken), um die Ergebnisse der Datenentdeckung leicht verständlich zu machen. Sie bietet auch unternehmensweiten Stakeholdern ein gemeinsames Verständnis der vergangenen, gegenwärtigen und (potenziell) zukünftigen Geschäftsleistung.

Bauen Sie auf den Daten auf

Umfassende, präzise Einblicke, kombiniert mit Geschäftsanalysen zur Prognose zukünftiger Leistungen auf Basis aktueller Parameter, bieten Führungskräften eine solide Datengrundlage, auf der sie Unternehmensstrategien entwickeln oder verfeinern können.

3. Arten der Business-Intelligence-Analyse

Während die spezifischen Ausführungen variieren, bieten BI-Lösungen Business-Intelligence-Analysen in vier Hauptkategorien an:

• Deskriptive Analytik: Dies ist der Prozess, bei dem aktuelle und historische Daten verwendet werden, um Geschäftstrends zu identifizieren und Beziehungen zwischen Funktionen zu erkennen, die sonst verborgen bleiben könnten.
• Diagnostische Analytik: Wenn deskriptive Analytik aufzeigt, was passiert, versucht die diagnostische Analytik herauszufinden, warum – indem sie die Ursachen für Geschäftsergebnisse oder Kennzahlen ermittelt.
• Prädiktive Analytik: Dies beschreibt den Prozess der Nutzung historischer und aktueller Geschäftsdaten, um wahrscheinliche zukünftige Geschäftsergebnisse zu prognostizieren oder zu modellieren. Diese vorausschauenden Modelle, die häufig künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) nutzen, unterstützen die strategische Planung und Initiativen zur Geschäftstransformation.
• Präskriptive Analytik: Dies ist das Wesen der datengesteuerten Entscheidungsfindung, bei der alle Datenpunkte im BI-Modell zusammengeführt werden, um vorzuschlagen, was ein Unternehmen tun sollte, um seine Chancen auf das Erreichen seiner Ziele zu maximieren. Diese Form der BI-Lösung neigt dazu, die Kapazität der KI zu nutzen, um große Datenmengen zu analysieren und ein kontextuelles Verständnis anzuwenden, um vorzuschlagen, was ein Unternehmen tun „sollte“.

Nicht jedes Business-Intelligence-Tool ist gleich geschaffen. Daher ist es entscheidend, Ihre BI-Anforderungen und gewünschten Ergebnisse klar zu definieren, um das System zu identifizieren, das am besten zu Ihren spezifischen Bedürfnissen passt.

4. Business-Intelligence-Tools

Die Business Intelligence-Toolbox ist vollgepackt mit verschiedenen Mitteln, um wichtige Erkenntnisse zu extrahieren, zu analysieren und zu präsentieren. Im Folgenden finden Sie einen Überblick über einige der gängigsten BI-Tools:

Data-Mining

Wie der Name schon sagt, handelt es sich dabei um einen Prozess, bei dem in den Datensätzen von Unternehmen gegraben und die Informationen analysiert werden, um signifikante Muster und Beziehungen zu erkennen. Diese können strategische Entscheidungen und Prognosen mit datengestützten Erkenntnissen untermauern.

ETL – Extrahieren, Transformieren und Laden

ETL ist der Prozess, durch den viele BI-Tools mehrere Datenquellen in einem einzigen Repository für Geschäftsinformationen zusammenführen, das als Grundlage für die Analyse dient. Unternehmen extrahieren die Daten (z. B. aus Transaktionssystemen und Datenbanken). Anschließend bereinigen und transformieren sie die Daten in ein konsistentes, brauchbares Format, bevor sie sie schließlich in eine zentrale BI-Ressource laden.

OLAP – Online Analytical Processing

Die OLAP-Technologie ermöglicht es Anwendern, multidimensionale Daten abzufragen – wie ein zentralisiertes BI-Datenlager – um Einblicke aus verschiedenen Perspektiven zu gewinnen. Um beispielsweise die Verkaufsleistung über verschiedene Produktkategorien, Regionen und Zeiträume hinweg zu analysieren, könnte ein Business-Intelligence-Analyst OLAP verwenden, um den konsolidierten Verkaufsdatenwürfel aus allen Vertriebskanälen zu zerteilen und zu analysieren.

Dashboards

Dashboards sind das Aushängeschild für Business Intelligence und fassen maßgeschneiderte KPIs, Visualisierungen und Berichtszusammenfassungen in intuitiven, interaktiven Übersichten zusammen. Typischerweise ermöglichen BI-Dashboards den Benutzern, Daten in Echtzeit zu filtern, zu durchsuchen und abzufragen, sodass ein breites Spektrum von Benutzern auf die benötigten Informationen zugreifen kann.

Überwachung und Warnungen

Business-Intelligence-Fachleute verwenden BI-Tools, um wichtige Leistungskennzahlen zu überwachen und Warnmeldungen auszugeben, wenn diese Kennzahlen festgelegte Schwellenwerte überschreiten. Wenn zum Beispiel das Auftragsvolumen eines wichtigen Kunden zwei Monate in Folge unter das vereinbarte Niveau fällt, kann eine Benachrichtigung an den Account Manager gesendet werden, um mit dem Kunden Rücksprache zu halten. BI-Warnungen bieten eine Frühwarnung vor potenziellen Problemen oder signifikanten Veränderungen der Handelsbedingungen, sodass die Unternehmensleitung proaktiv Maßnahmen zur Minderung ergreifen kann.

Berichterstattung

Mit BI-Lösungen können Benutzer Standard- oder maßgeschneiderte Berichte und Zusammenfassungen von Informationen erstellen und verbreiten. Dabei kann es sich sowohl um statische Momentaufnahmen als auch um dynamische Berichte handeln, die bei Datenänderungen aktualisiert werden. Die konsolidierte, bereinigte Datenquelle stellt sicher, dass BI-Analysten Berichte schnell und einfach filtern können, um bestimmte KPIs, Geschäftsfunktionen und Hierarchien anzusprechen.

Visualisierungen

Das Axiom, dass ein Bild mehr als tausend Worte sagt, findet in der Geschäftsintelligenz ein glückliches Zuhause. Es ist oft einfacher für Menschen, potenziell komplexe Geschäftsinformationen zu verarbeiten und zu verstehen, wenn sie grafisch statt verbal dargestellt werden. Einen Trend zu erkennen kann einfacher sein, als darüber zu lesen. Datenvisualisierungen ermöglichen es vielbeschäftigten Führungskräften, sofort auf wichtige Erkenntnisse zuzugreifen. Die meisten BI-Plattformen bieten eine breite Palette von Standard- und Spezialvisualisierungen an – darunter Diagramme, Grafiken, Schaubilder, Plots, Karten, Messgeräte, Zeitleisten und Tabellen –, die gefiltert oder als Filter verwendet werden können, um in die Daten einzutauchen.

5. Vorteile der Business Intelligence

Indem Geschäftsdaten in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt werden, bietet Business Intelligence erhebliche Vorteile. Hierzu gehören:

• Bessere Geschäftsentscheidungen: BI stellt datengestützte Erkenntnisse in den Mittelpunkt der Geschäftsstrategie. Die Bereitstellung umfassender und präziser Geschäftsdaten hilft Unternehmensleitern, intelligentere und schnellere Entscheidungen zu treffen, um strategische Ziele zu verfolgen
• Aufdecken von Wertpotenzialen: Business-Intelligence-Software ermöglicht es den Benutzern, Daten aus mehreren Abteilungen an einem Ort zu visualisieren und bietet Filter und Drilldowns, die auf Parametern und Metriken basieren, die sich über die verschiedenen Funktionsbereiche erstrecken. Dies kann Abhängigkeiten und Verkaufschancen aufzeigen, die bei einer isolierten Betrachtung der Daten einer einzelnen Abteilung nicht ersichtlich wären
• Verbesserte Effizienz und Produktivität: Business Intelligence bietet einen klaren Überblick über die gesamten Geschäftsabläufe und hilft dabei, Bereiche mit Ineffizienz, funktionsübergreifenden Engpässen und Möglichkeiten zur Verbesserung interner Prozesse zu identifizieren
• Verbessertes Kundenerlebnis: Die Zusammenstellung und Analyse von Kundendaten innerhalb einer BI-Plattform ermöglicht es den Unternehmen, individuellere Erlebnisse zu bieten, Problemstellen zu beseitigen und die Kundenbindung zu stärken
• Mitarbeiterzufriedenheit und Zusammenarbeit: Business-Intelligence-Tools demokratisieren Geschäftserkenntnisse Datenvisualisierungen und Berichterstattung ermöglichen es allen autorisierten Fachanwendern, die Auswirkungen ihrer Arbeit auf die Unternehmensleistung in Echtzeit zu erkennen. Ebenso fördert die gemeinsame Perspektive von BI auf Geschäftsdaten die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und Kooperation
• Verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil: BI-Berichte können als Marktintelligenz-Hub genutzt werden, indem Datenanalysen verwendet werden, um Marktentwicklungen, Kundentrends und Wettbewerberinitiativen zu identifizieren, um Geschäftsstrategien sowie Produkt- oder Dienstleistungsinnovationen zu gestalten
• Eine Quelle der Wahrheit: Eine gut ausgeführte BI-Strategie liefert eine autoritative, gemeinsam genutzte, abteilungsübergreifende und vertrauenswürdige Quelle für betriebliche und strategische Erkenntnisse. Dies trägt dazu bei, gemeinsame Erfolgsmessungen und ein gemeinsames Verständnis zu fördern und Streitigkeiten über die Datenwahrheit zwischen den Abteilungen zu vermeiden
• Ausgleich betrieblicher Risiken: Durch die Meldung von Echtzeitänderungen in Kunden-, Wettbewerber-, Markt- oder Betriebsdaten kann BI als Abhörstation oder Frühwarnsystem einer Organisation fungieren. Dies ermöglicht es ihnen, potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen, um negative Auswirkungen auszugleichen oder zu minimieren
• Compliance abgedeckt: Business-Intelligence-Lösungen unterstützen auch die Einhaltung von Branchenvorschriften, indem sie Entwicklungen in Daten überwachen und melden, die die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften beeinflussen

6. Herausforderungen oder Nachteile von Business Intelligence.

Im vorangegangenen Abschnitt werden die vielen Vorteile des Einsatzes eines oder mehrerer BI-Tools beschrieben, aber es gibt auch eine Reihe von Nachteilen bei Business-Intelligence-Lösungen – oder zumindest Herausforderungen, die Sie berücksichtigen sollten. Hierzu gehören:

• Kosten: Für viele kleine Unternehmen sind die Vorabkosten der größte Nachteil von BI – seien es Lizenzen, Personalschulungen oder Hardware. Selbstbedienungsmodelle, cloudbasierte Lösungen und mobile BI können eine zu große finanzielle Belastung darstellen
• Datenqualität: Genau wie Datenbanken, CRMs und Systeme für künstliche Intelligenz (KI) überall ist Business Intelligence nur so effektiv wie die Daten, die sie speisen. Die Einbeziehung von minderwertigen oder weniger relevanten Daten in ein BI-Modell kann den Analyseprozess verlangsamen und möglicherweise die Ergebnisse verfälschen
• Datenvolumen und -struktur: Unternehmen generieren und verarbeiten täglich eine Flut von Daten. Einige BI-Systeme können Schwierigkeiten haben, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu analysieren, die in unterschiedlichen Formaten vorliegen. Darüber hinaus sind bis zu 80 % der Geschäftsdaten in unstrukturierten Formaten (wie E-Mails, Verträgen oder Freitextfeldern) vergraben, die BI-Software nur schwer nutzen kann
• Datensicherheit: Die Konsolidierung des Schatzes an sensiblen Geschäftsdaten, die BI vorantreiben, erfordert strenge Sicherheitsmaßnahmen, um sie zu schützen – sowohl aus der Perspektive der Geschäftskontinuität als auch aus regulatorischer Sicht
• Ressourcen: Um BI-Lösungen einzurichten, zu verwalten und den maximalen ROI zu erzielen, ist spezielles Fachwissen erforderlich (z. B. ein Business-Intelligence-Analyst). Dies belastet die Ressourcen- oder Trainingsbudgets
• Mehrere Systeme: Organisationen benötigen häufig mehr als eine Business-Intelligence-Lösung, um ihre Bedürfnisse abzudecken. Dies erhöht die Integrationskomplexität und die Kosten
• Widersprüchliche Interpretationen: Obwohl BI seine Erkenntnisse aus einer einzigen Datenquelle bezieht, werden verschiedene Interessengruppen wahrscheinlich unterschiedliche Schlussfolgerungen ziehen. Business-Intelligence-Software kann keine endgültigen, unwiderlegbaren Schlussfolgerungen ziehen
• Änderungsmanagement und Benutzerakzeptanz: Mitarbeiter könnten sich dagegen sträuben, Business-Intelligence-Lösungen zu übernehmen. Die Einführung einer zentralen Erkenntnisquelle wie BI kann als Zumutung oder als Verwässerung der funktionsspezifischen Berichterstattung wahrgenommen werden. Eine BI-Implementierung kann eine Change-Management-Komponente erfordern

Keine dieser Herausforderungen stellt einen Grund dar, ein Business-Intelligence-System nicht einzusetzen, sondern sie dienen vielmehr als Überlegungen, die Führungskräfte vor der Investition anstellen sollten.

7. Beispiele für Business Intelligence

Business Intelligence ist nicht mehr das Vorrecht von Datenwissenschaftlern oder Unternehmensanalysten. Durch die Zusammenfassung, Vereinfachung und Visualisierung konsolidierter Geschäftsdaten bietet BI Fachexperten aus allen Geschäftsfunktionen einfachen Zugriff auf Geschäftserkenntnisse. Hier sind einige gängige Anwendungsfälle für Business Intelligence.

Marketing und Kundenerlebnis

Marketingteams, die Omnichannel-Kampagnen orchestrieren, können Business-Intelligence-Lösungen nutzen, um Erfolgskennzahlen des Kundenengagements über alle Kanäle hinweg zu verfolgen und zu visualisieren (wie Ansichten, Klicks, Interaktionen, Käufe, abgeschlossene Umfragen oder ausgefüllte Formulare).

Dies ermöglicht es Vermarktern nicht nur, den Return on Advertising Spend (ROAS) zwischen verschiedenen Kanälen zu vergleichen, sondern auch zwischen Medienanbietern im selben Bereich – wie zwei konkurrierenden programmatischen Demand-Side-Plattformen (DSPs) – und sogar zwischen verschiedenen kreativen Kampagnen. Diese Erkenntnis wird genutzt, um Budgets für aktuelle und zukünftige Kampagnen umzuleiten. Sie bietet auch ein tieferes Verständnis der Medien- und Nachrichtenpräferenzen der Kunden, was den Vermarktern hilft, individuellere und maßgeschneiderte Kundenerlebnisse zu schaffen.

Verkäufe

Vertriebsprofis verwenden häufig BI-Dashboards, um Einblicke sowohl in unternehmensweite KPIs als auch in detaillierte Vertriebsleistungskennzahlen (nach Kunden oder Vertriebsmitarbeitern) zu erhalten. Auf der Makroebene könnte dies die Verfolgung und Analyse der Rentabilität, des Customer Lifetime Value oder der Rabatte, der Umsätze im Vergleich zu den Zielen oder die Visualisierung der gesamten Vertriebspipeline umfassen. Eine echte BI-Superkraft besteht jedoch darin, in die Unternehmenszahlen einzutauchen, um die Vertriebsleistungs-KPIs pro Region, Team oder Einzelperson zu überwachen und, wo nötig, die Aktivitätsziele und Schulungsangebote zu überarbeiten.

Lieferkette und Logistik

BI bietet bedeutende Einblicke sowohl für Lieferkettenunternehmen als auch für Funktionen des Lieferkettenmanagements. Für Logistikunternehmen (wie Luft-, Straßen-, Schienen- oder Seefrachtunternehmen) ermöglicht Business Intelligence eine genaue Überwachung der Kundenvolumina und Rentabilitätskennzahlen – sowohl individuell als auch kollektiv. Diese können nach wichtigen Datenpunkten wie Kundentyp, Frachtart oder geografischer Präferenz segmentiert und gefiltert werden.

Diese Erkenntnisse identifizieren beispielsweise das Kundenvolumen im Vergleich zu den vertraglich vereinbarten Verpflichtungen, die wichtigsten Treiber der Rentabilität und die Identifizierung idealer Untersegmente des Kundenprofils. Für Logistikfunktionen ermöglicht die BI-Berichterstattung auch die genaue Überwachung von Lager- oder Rohstoffbeständen, Lieferanten-Compliance-Kennzahlen, Retourenvolumen und Fahrzeugauslastungskennzahlen.

Finanzen

Business Intelligence kann ein leistungsstarkes Werkzeug für Unternehmen sein, um ihre finanzielle Gesundheit zu überwachen und tiefere Einblicke zu gewinnen. Finanzteams können interaktive Dashboards und Visualisierungen verwenden, um einen dynamisch aktualisierten, sofortigen Überblick über KPIs wie Umsatz, Kosten, Rentabilität, Debitorenlaufzeit (DSO), Kreditorenlaufzeit (DPO), Umsatz und Cashflow in Echtzeit zu bieten.

Jede dieser Metriken kann innerhalb des Dashboards nach den Leistungsmetriken aus allen Geschäftsfunktionen aufgeschlüsselt werden. Auf diese Weise können Unternehmensleiter einige der operativen Treiber der finanziellen Leistung erkennen – zum Beispiel das Ausmaß, in dem pünktliche vollständige Lieferungen das Geschäft mit Wiederholungskunden beeinflussen.

IT

IT-Fachleute sind zwar typischerweise für den reibungslosen Betrieb von Business-Intelligence-Software verantwortlich, gehören aber auch zu deren Nutznießern. Dies kann die Visualisierung von Support-Ticket-Daten umfassen, um konsistente Infrastrukturleistungsprobleme zu identifizieren, oder die Überwachung von Netzwerkverkehrsmustern und -kapazität, um Ausfallzeiten zu minimieren und Anomalien zu erkennen. BI ermöglicht es IT-Fachleuten auch, über- oder unterausgelastete Assets zu identifizieren und Ressourcen wie Server, Speicher und Cloud-Instanzen auf der Grundlage von Nachfragemustern effektiver neu zuzuweisen.

8. Business Intelligence vs. Prozessintelligenz

Es steht außer Frage, dass es Ähnlichkeiten und Überschneidungen zwischen Business Intelligence und Prozessintelligenz gibt. Es sind komplementäre Techniken und Technologien. Beide Praktiken umfassen die Erfassung, Integration und Analyse von Geschäftsdaten. Beide verwenden Dashboards und Visualisierungen, um Erkenntnisse zugänglich zu machen, mit dem Ziel, Wertpotenziale zu identifizieren und datengestützte Entscheidungen zu unterstützen.

Aber es gibt wichtige Unterschiede hinsichtlich des Umfangs und der Auswirkungen. Während BI aktuelle und historische Datensätze kombiniert, um zu beschreiben, was passiert ist, passiert und passieren könnte, hauptsächlich während einzelner Prozessschritte, geht die Prozessintelligenz weit darüber hinaus.

Celonis Process Intelligence verwendet Process Mining-Techniken wie Object-Centric Process Mining (OCPM), um Prozessdaten aus beliebigen Quellen (ERPs, CRMs, SCMs, Data Warehouses usw.) zu extrahieren, jedoch nicht nur für einzelne Prozesse, sondern für durchgängige, funktionsübergreifende Workflows. Diese Prozessdaten ermöglichen es Unternehmen nicht nur, die Geschäftsleistung zu überwachen, sondern auch Folgendes:

• Durchführen einer Ursachenanalyse.
• Identifizieren von sonst verborgenen Verkaufschancen zur Wertschöpfung.
• Verständnis, welche Prozesse zur Erreichung strategischer Ziele optimiert werden sollten.

Die Celonis Process Intelligence-Plattform, deren Herzstück der Process Intelligence Graph ist, ergänzt diese Prozessdaten dann mit standardisiertem Prozesswissen und Best Practices, die im Laufe von Tausenden von Celonis-Implementierungen entwickelt wurden. Folglich zeigt Process Intelligence Unternehmensleitern, wie Prozesse optimiert werden können, um den Wert zu maximieren, und bietet eine Grundlage für intelligente Prozessautomatisierung und Technologien wie KI.

Der Process Intelligence Graph erstellt einen lebendigen, atmenden digitalen Zwilling einer Organisation, der es nicht nur ermöglicht, Prozessänderungen vor ihrer Umsetzung zu simulieren, sondern es Unternehmen auch grundlegend ermöglicht, ihre eigenen komplexen Arbeitsabläufe vollständig zu verstehen. Er bietet eine gemeinsame Sprache für das Unternehmen. Ein verbindendes Element zwischen Geschäftseinheiten und Prozessen.

Lesen Sie mehr: Process Intelligence im Vergleich zu Business Intelligence: Was ist der Unterschied und welche Probleme lösen sie?

9. Wie Process Intelligence die Business Intelligence verstärkt

Process Intelligence erweitert die Erkenntnisse und Auswirkungen, die BI liefern kann, indem es sie mit dem größten Veränderungshebel einer Organisation verbindet: Prozessen. Durch die Anreicherung und Stärkung von Business-Intelligence-Daten mit detaillierten Prozesseinblicken ist die Process Intelligence ein Kraftmultiplikator für Business Intelligence. Sie hilft, Anomalien zu identifizieren, die sich negativ auf die KPIs auswirken, und treibt die Entdeckung neuer Wertpotenziale voran.

Und da Process Intelligence Prozesswissen und KI nutzt, bietet es Unternehmen ein klares Verständnis davon, wie und wo spezifische Prozesse verbessert werden sollten, um die im BI-Reporting identifizierten KPI-Bedenken zu adressieren.

Entscheidend ist, dass all dies die Wertschöpfung aus den BI-Berichterstattungs-Einblicken verkürzt – wie die folgenden Fallstudien veranschaulichen.

Celonis Business Intelligence-Fallstudien

Vetter

Dr. Samuel Kunze, Leiter der Prozessexzellenz beim Life-Science-Unternehmen Vetter, betonte den Einfluss der Prozessautomatisierungssoftware Celonis auf die Geschwindigkeit der Wertschöpfung in der Business-Intelligence-Funktion. Manchmal dauerte es Monate, bis relevante Erkenntnisse mit herkömmlichen Business-Intelligence-Tools gewonnen werden konnten, bevor Celonis implementiert wurde. „Das hat sich drastisch verbessert. Wir können schnell Leistungsindikatoren definieren und sie an unser operatives Geschäft zurückmelden“, sagte er Doch durch die Nutzung von Celonis Process Intelligence wurden mehr als nur Erkenntnisse gewonnen: Vetter konnte seine AP-Prozesse verbessern – 99 % der potenziellen Skonti wurden realisiert und die Durchlaufzeit des Abweichungsprozesses um 15 % verkürzt.

• Lesen Sie die vollständige Fallstudie zu Vetter und Celonis

Globus

Der Luxuseinzelhändler Globus setzt Celonis ein, um vollständige Transparenz über seine Versand- und eCommerce-Prozesse zu erhalten und die Ausführungskapazität zu maximieren. „Der Teufel steckt im Detail“, sagt Globus Chief Digital Officer Andreas Hink. „Wir haben viele kleine Ineffizienzen gefunden, deren Beseitigung zu einer spürbaren Verringerung unserer Stornoquote geführt hat ... Das war mit den zuvor verwendeten Tools einfach nicht möglich. Wir haben viele verschiedene Business-Intelligence-Systeme, und es hat viel Zeit und Mühe gekostet, die Daten manuell zu analysieren.“

• Lesen Sie die vollständige Fallstudie von Globus und Celonis

Process-Intelligence-Erkenntnisse, die direkt an Power BI geliefert werden

Darüber hinaus können Business-Intelligence-Experten jetzt dank des Connectors für Power BI von Celonisdirekt von der Power BI-Plattform von Microsoft auf Erkenntnisse aus Celonis Process Intelligence zugreifen.

„Mit dem Celonis Connector für Power BI“, sagte Marta Pohl-Steinhausen, Produktmanagerin für Celonis Power BI Development, „erleichtern wir es Millionen von Mitarbeitern, ihre Arbeitsweise mit der Prozessintelligenz der Celonis-Plattform zu verbessern, die nativ in ihrer vertrauten Microsoft Power BI-Umgebung bereitgestellt wird. Der Connector wird das Berichtswesen eines Unternehmens weiter verbessern, um bessere operative Entscheidungen zu ermöglichen.“

• Erfahren Sie mehr über den Celonis Connector für Power BI