Business Intelligence-Technologien – oder BI-Technologien – sind ein wesentlicher Bestandteil der Geschäftstätigkeit in der heutigen Welt. Bekannt als Entscheidungsunterstützungstechnologien, besteht ihr Hauptzweck darin, Unternehmen zu ermöglichen, Daten schneller und präziser zu sammeln und so wichtige Entscheidungen zu treffen. Dieses Streben nach Geschwindigkeit und Effizienz wurde zum Katalysator für die Entwicklung neuer und verbesserter Arten von BI-Technologien, darunter Data Mining und Textanalyse, Cloud-Datendienste, Webanalyse, prädiktive Technologien und nahezu Echtzeitüberwachung. Diese Technologien tragen dazu bei, dass Unternehmen in der Lage sind, große Datenmengen zu erfassen und zu speichern, ihre Daten proaktiv zu analysieren und dann maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen für Kunden bereitzustellen.
Data Mining ist eine Forschungsform der Business Intelligence. Diese Version der BI-Technologie hilft Geschäftsinhabern bei der Durchführung umfassender Datenanalysen, die zu Vorhersagemodellen führen, die bestimmte zukünftige Trends besser hervorheben können. Mit Textanalysen können Unternehmen Schlüsselphrasen aus Antworten auf Umfragefragen extrahieren. Diese Antworten helfen Unternehmen, Ergebnisse zu kategorisieren und zu analysieren, um zukünftiges Handeln zu strukturieren.
Andere Arten von Business-Intelligence-Technologien sind Cloud-Datendienste und Webanalysen. Cloud-Datendienste beziehen sich auf die Nutzung des Internets als virtuellen Büroraum, um Dateien und Daten öffentlich oder privat auszutauschen. Das Speichern und Analysieren von Daten in der Cloud ermöglicht eine höhere Rechenleistung und -kapazität, als sich manche Unternehmen im eigenen Haus leisten könnten. Webanalysen berücksichtigen Daten zum Besucherverhalten einer Unternehmenswebsite, z. B. Verweildauer auf der Startseite, Klickrate auf zusätzliche Seiten und Kaufhäufigkeit.
Basic Business Intelligence konzentriert sich auf Daten über das Volumen der verkauften Produkte oder Dienstleistungen, die Demografie der Kunden und die Gewinnmargen. Diese Datensammlung ermöglicht es Unternehmen, Prognosen für zukünftige Geschäftstrends zu erstellen. Predictive Technology bietet jedoch eine erweiterte Version, die grundlegende BI-Daten, Data Mining und statistische Analysen kombiniert. Das Ergebnis ist Predictive Analytics, eine komplexere Form von BI-Technologien, die über „Schätzungen“ hinausgeht, die typischerweise auf allgemeinen Prognosen basieren.
Predictive Analytics bietet konkretere Vorhersagen, die auf Statistiken und spezifischen Ergebnissen basieren. Prognosen in allgemeinen Business-Intelligence-Technologien können beispielsweise ein Unternehmen, das Sportbekleidung verkauft, darüber informieren, dass eine bestimmte Saison basierend auf früheren Erfahrungen das höchste Verkaufsvolumen ausmacht. Der entscheidende Unterschied zu Predictive Analytics besteht darin, dass die Daten die Eigenschaften und Verhaltensweisen der Kunden, ihre spezifische Bekleidungswahl und die Art des Marketings anzeigen, die die Mehrheit von ihnen ansprechen würde.
Near-Echtzeit-Monitoring ist eine der bedeutendsten Arten von Business-Intelligence-Technologien und zielt darauf ab, die Lücke zwischen Datenerfassung und Datenanalyse zu schließen. Ein Beispiel für die Überwachung nahezu in Echtzeit ist die Verwendung von Fahrscheindaten, um Passagiere mit dem am besten geeigneten Flug, Bus oder Zug abzugleichen. Ein weiteres Beispiel ist die Verwendung von Daten über Notfallpatienten, um die schnellste notwendige Versorgung durch das entsprechende medizinische Personal auszulösen.
Jeder Geschäftsinhaber, Führungskraft oder Manager, der in seinem Unternehmen mehr Erfolg wünscht, sollte die Integration von Business Intelligence-Technologien in Betracht ziehen, um die Qualität und Effizienz des Unternehmens zu verbessern. Die BI-Technologie ermöglicht es Einzelpersonen, schnellere und fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage hochgenauer Statistiken zu treffen. Zu den Unternehmen, die von BI-Technologien profitieren können, gehören Unternehmen in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Fertigung, Einzelhandel, Telekommunikation, Transport und Versorgungsunternehmen.