Was ist Business Intelligence (BI)?
Business intelligence (BI) umfasst das Erfassen und Analysieren von Daten durch Personen und Technologien. Diese Daten und Analysen werden dann für strategische und alltägliche Entscheidungen von Unternehmen herangezogen.
Looker von Google Cloud ist ein Business-Intelligence-Tool, das eine ganzheitliche Übersicht über Unternehmensdaten bietet.
Übersicht
Der Business-Intelligence-Prozess sieht üblicherweise so aus, dass zuerst Unternehmensdaten in ein Data Warehouse oder ein anderes Repository eingespeist werden und diese Daten dann mit einem speziell dafür konzipierten Tool analysiert werden. So könnte ein Unternehmen beispielsweise Gewohnheiten von Kunden beim Onlineshopping, Betriebskosten oder regionale Verkaufsinformationen unter die Lupe nehmen.
Die Tools einer Business-Intelligence-Lösung fallen in drei Kategorien:
- Lokal: Die Tools werden in der Infrastruktur Ihrer Organisation ausgeführt, häufig über herkömmliche Data Warehouses.
- Open Source: Diese Tools sind kostengünstig, erfordern aber oft fundierte technische Kenntnisse und manuelle Programmierung, um effektiv verwaltet zu werden.
- Cloudbasiert: Cloudbasierte Business-Intelligence-Tools eignen sich hervorragend für die Verarbeitung von Streamingdaten und großen Datenvolumen. Sie reduzieren den Aufwand, da der Cloud-Anbieter die zugrunde liegende Infrastruktur und Umgebung verwaltet.
Anwendungsfälle für Business Intelligence
Moderne BI geht über statische Berichte hinaus und lässt sich in den gesamten Daten-zu-KI-Lebenszyklus einbinden. So setzen Unternehmen BI mit Google Cloud ein:
Prädiktive Analysen und Prognosen
Unternehmen nutzen BI, um von beschreibenden zu prädiktiven Erkenntnissen zu gelangen. Mit BigQuery, der autonomen Daten-zu-KI-Plattform von Google, können Teams den Datenlebenszyklus von der Aufnahme bis zur Erstellung KI-gestützter Prognosen für Umsatz oder Kundenabwanderung automatisieren.
Einheitliche Data Governance
Große Unternehmen haben oft Probleme mit der Datenqualität in verschiedenen Systemen. Mit dem Dataplex Universal Catalog können Data Stewards eine konsistente Semantik und Governance für Daten und KI-Agenten aufrechterhalten, sodass BI-Berichte auf vertrauenswürdigen Daten basieren.
Operative Analysen in Echtzeit
Unternehmen analysieren Echtzeit-Streamingdaten von Börsen oder IoT-Sensoren. Mit Serverless Spark (Dataproc) können Ingenieure Spark-Jobs mit einem einzigen Befehl senden, sodass sich das Unternehmen auf Erkenntnisse statt auf die Verwaltung von Clustern konzentrieren kann.
Offene Data-Lakehouse-Architekturen
Um flexibel zu bleiben, verwenden Unternehmen BI-Tools, die mit offenen Speicherformaten kompatibel sind. BigLake ermöglicht es Teams, Daten in Formaten wie Apache Iceberg abzufragen, und bietet volle Interoperabilität mit ihrem Data Warehouse und Open-Source-Engines.
Welche Vorteile bietet Business Intelligence?
Umfassende Einblicke in die Unternehmensleistung
Umfassende Einblicke in die Unternehmensleistung
Moderne Business-Intelligence-Tools ermöglichen Unternehmen, ihre Geschäftsabläufe optimal zu gestalten und unterstützen sie dabei, hierfür die relevanten Ursachen und Konsequenzen zu untersuchen.
Anhand von Leistungskennzahlen Maßnahmen ergreifen
Anhand von Leistungskennzahlen Maßnahmen ergreifen
Analysierte Daten können wichtige Muster in den Bereichen Verkauf, Kundenservice, Produktion und Sicherheit aufdecken, um die kurz- und langfristige Leistung zu verbessern.
Chancen für neue Geschäftsfelder erkennen
Chancen für neue Geschäftsfelder erkennen
BI ermöglicht es Unternehmen, sich schnell an die sich verändernde Geschäftswelt anzupassen, indem sie neue Produktlinien definieren und Vertriebskanäle optimieren.
Warum ist Business Intelligence wichtig?
Für Unternehmen, die Entscheidungen effizient und faktenbasiert treffen, liegt die Bedeutung von Business Intelligence auf der Hand. Business Intelligence macht wichtige Muster und Trends in geschäftlichen Daten sichtbar und liefert eine umfassende Sicht auf das Verbraucherverhalten und die interne Produktivität. Die Qualität und der Speicherort von Daten sind entscheidende Faktoren:
- Datenqualität: Schlechte Daten führen zu schlechter Business Intelligence. Zur Wahrung einer hohen Datenqualität müssen Unternehmen Schritte für eine regelmäßige Bereinigung und Normalisierung der Daten ergreifen.
- Wichtige Daten stecken in unterschiedlichen Systemen: Wenn wichtige Daten in Datensilos gespeichert sind, ist die Business Intelligence unvollständig. Lösungen wie Dataplex Universal Catalog helfen, diese Silos aufzubrechen und eine einheitliche Governance zu schaffen.
- Mangelndes Fachwissen: Der Einsatz von BI-Tools erfordert ein beträchtliches Fachwissen. Google Cloud bietet hierfür vertraute Tools wie BigQuery Studio-Notebooks, mit denen Entwickler den Datenlebenszyklus verwalten können.
Business Intelligence Tools
Eine Business-Intelligence-Lösung mit Google Cloud ermöglicht Organisationen, ihre gesamten Daten für tägliche Entscheidungen heranzuziehen.
BigQueryServerlose, hoch skalierbare und kostengünstige autonome Cloud-Plattform für Daten-zu-KI-Analysen, die speziell für geschäftliche Agilität konzipiert ist.
LookerCloudnative Plattform für Business Intelligence, Datenanwendungen und eingebettete Analysen
Serverless Spark (Dataproc)Ermöglicht eine schnelle Datenverarbeitung und Anwendungsentwicklung, ohne dass Cluster verwaltet werden müssen.
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