ERP-Software-Anwendungen wurden entwickelt um interne Geschäftsprozesse zu verbessern und zu unterstützen. Die Software übernimmt in vielen Unternehmen einen großen Teil der früher anfallenden Arbeit gänzlich. Die Automatisierung solcher Geschäftsprozesse sorgt nicht nur dafür das schneller, sondern in vielen Fällen sogar deutlich präziser gearbeitet werden kann.

Business Intelligence Software sammelt im Wesentlichen Informationen über die Geschäftsprozesse in einem Unternehmen und wertet diese Daten aus. So erhält man grundlegende Einblicke und Entscheidungshilfen in Bezug auf die jeweiligen Arbeitsabläufe.

Definition: Was ist Business Intelligence (BI)?

Um die richtigen Entscheidungen für das Unternehmen zu treffen, können Sie ihr Bauchgefühl miteinbeziehen. Wenn es jedoch um den Fortschritt einer Organisation und viele Arbeitsplätze geht, sollten Sie einen fundierten Plan auf der Grundlage von Zahlen haben. Business Intelligence ist eine Software, die Daten sammelt, analysiert und in eine verständliche Sprache umwandelt.

Doch was ist Business Intelligence eigentlich? Uns begegnet dieser Begriff in der heutigen Zeit immer wieder und doch ist nicht allen Akteuren immer klar, was genau darunter verstanden wird.

Im Prinzip umfasst der Begriff Business Intelligence oder zu Deutsch Geschäftsanalytik, verschiedene Prozesse und Verfahren zur systematischen Analyse des eigenen Unternehmens. Dabei werden verschiedenste Daten in digitaler Form zusammengetragen, ausgewertet und visuell dargestellt.

Ziel ist es, neue Erkenntnisse aus dem Unternehmen zu gewinnen, die mit bloßem Auge nicht erkennbar gewesen wären.

So können sich Unternehmen von ihrer Konkurrenz absetzen und letztlich mehr Marktanteile gewinnen, eben auch durch die Auswertung des Marktes oder gar der Konkurrenz. Dabei kommen spezielle Softwareanwendungen zum Einsatz, die sich verschiedener Methoden zur Auswertung der Daten bedienen. Solche Analysewerkzeuge sind beispielsweise:

• OLAP
• Text-Mining
• Data-Mining
• Web-Mining
• Prozess-Mining usw.

Die Auswertungsmöglichkeiten werden immer vielfältiger und intelligenter. Wir werden im Folgenden noch genauer auf diese eingehen. Zuvor jedoch werfen wir einen Blick auf das BI-Modul im ERP-System und wie genau es dort Anwendung findet.

BI und ERP miteinander verbinden

BI-Tools und ERP-Systeme sollten unbedingt miteinander verbunden sein. BI-Tools beziehen die Ihnen zu Grunde liegenden Daten aus dem ERP-System, wenngleich die eigentliche Analyse nicht immer direkt im ERP-System selbst stattfindet, sondern in einer davon getrennten Datenbasis – dem Data-Warehouse. Das hängt mit der oftmals ungeeigneten Strukturierung der Daten im ERP-System zusammen.

Auch bieten ERP-Systeme oftmals keine Möglichkeiten fremde Daten von beispielsweise Mitbewerber oder wissenschaftliche Studien mit einzubeziehen. Ebenfalls machen es die laufenden Änderungen der Daten im ERP-System schwieriger, gezielte Auswertungen im System selbst zu machen. Doch mittlerweile bieten viele Anbieter von ERP-Systemen auch die Auswertung direkt im ERP-System an und haben viele dieser zuvor angesprochenen Probleme gelöst.

Hauptsächlich findet BI Anwendung für:

Analysieren: Die Software analysiert Ihre Geschäftsprozesse. Im Wesentlichen geht es darum, Betriebsrisiken und Kosten zu identifizieren. Es soll eine 360 Grad Sicht auf das Unternehmen ermöglicht werden.

Wissensmanagement: Viele Unternehmen verfügen über einen beeindruckenden Wissensfundus, können jedoch nicht in Gänze auf diesen zurückgreifen, da dieser oft im Verborgenden liegt. Wissen ist oftmals exklusiv und nicht über jeden Mitarbeiter zugänglich. Der erhebliche Datenbestand in vielen Unternehmen enthält wichtige Informationen. BI kann diese Dokumente auswerten und letztlich eine wirkliche Entscheidungshilfe bieten.

Measuring: Durch das Sammeln von Key Performance Indicator (KPI) erhält das Unternehmen eine Scorecard zur Messung ihrer Aktivitäten. So können die einzelnen Kennzahlen später genau ausgewertet werden.

Überwachung: BI-Systeme können auch zur Überwachung eingesetzt werden. Durch die Bereitstellung der Daten in Echtzeit, kann das System präventiv erkennen, wenn Prozesse nicht so ablaufen, wie vorgesehen und dies signalisieren.

Berichtserstellung: An Hand der zuvor gesammelten Daten werden durch das System Berichte erstellt, die der Verwaltung dienlich sind. Diese Berichte betreffen Kundeninformationen, Mitarbeiter, Lieferanten, Partner oder auch Produkte, die allesamt gepflegt werden müssen.

Kollaboration: Die Software sorgt darüber hinaus dafür, dass verschiedene Abteilungen und Bereiche innerhalb aber auch außerhalb eines Unternehmens bestmöglich miteinander Zusammenarbeiten können, da der gleiche Datenstamm zur Verfügung steht.

Vorhersagen: Ein weiterer wesentlicher Punkt ist die Möglichkeit auf Grundlage der sammelten Daten und deren Auswertungen, Vorhersagen für zukünftige Änderungen innerhalb von Geschäftsprozesse vorhersagen zu können.

BI und ERP miteinander verbinden

Im Grunde genommen sind BI-Anwendungen eigenständige Softwaresysteme und verarbeiten nahezu alle Unternehmensdaten. Die wahre Stärke liegt jedoch in der Kombination mit Ihrem eigenen ERP-System. Wenn ein ERP-System zur Dateneingabe erstellt wurde, wurde BI zur Datenerfassung erstellt. Diese Interaktion stellt sicher, dass jeder automatisierte Arbeitsprozess zu nützlichen Informationen verarbeitet werden kann, um diese Prozesse im Anschluss daran zu optimieren. Die Möglichkeiten die BI bietet sind mitunter sehr umfangreich. Im Folgenden ein paar der gebräuchlichsten Funktionen:

Analysewerkzeuge:

Grundsätzlich werden verschiedene Analysetools für das Erkennen und Interpretieren von Beziehungen innerhalb der Daten eingesetzt. Die verschiedenen Werkzeuge sind zum Beispiel OLAP, Data-Mining, Text-Mining, Web-Mining oder auch das fallbasierte Schließen. Einige dieser Werkzeuge wollen wir uns noch etwas genauer anschauen:

• OLAP: Online Analytical Processing (OLAP) ist eine hyothesengestütze Analysemethode. Der Anwender stellt eine Anfrage an das OLAP-System, welches diese auf Grundlage, der zu den grundliegenden Daten verifiziert oder falsifiziert. Die Struktur von OLAP orientiert sich am OLAP-Würfel. In diesem werden die analysierten Daten logisch dargestellt.
• Prozess-Mining: Grundsätzlich wird Prozess-Mining überall dort eingesetzt, wo einzelne Schritte bestimmter Abläufe in Systemen so gespeichert sind, dass diese in Hinblick auf deren Ablauf und Zusammengehörigkeit nachvollziehbar sind. Dazu werden Daten beispielsweise aus Ergebnisprotokollen extrahiert und aufbereitet.
• Text-Mining: Hier werden verschiedenen Methoden angewendet um schwach strukturierte Texte auf dessen wesentlich enthaltendes Wissen zu reduzieren, um so dem Anwender schneller den Kern des Textes vermitteln zu können.
• Predictive Analytics: Im Bereich Predictiv Analytics wird versucht, die wahrscheinlichste Zukunft und Trends für das Unternehmen vorhersehbar zu machen. Über eine Variable wir für eine Einzelperson oder eine Gesamtheit zukünftiges Verhalten vorhersehbar gemacht. Prescriptive Analysen, die über die Prognose hinausgehen, geben auch Aufschluss darüber, welche Maßnahmen zu ergreifen sind und welche Konsequenzen sich daraus ergeben

Benchmarking:

Aber nicht nur die interne Analyse spiel für Unternehmen eine Rolle. Benchmarking vergleicht kontinuierlich die eignen Prozesse, Produkte und Serviceleistungen mit der branchengleichen Konkurrenz um perspektivisch zum Marktführenden aufschließen zu können. Im Kern wird versucht festzustellen worin die wesentlichen Unterschiede zwischen zwei oder mehreren Unternehmen liegen um etwaige Verbesserungen anzustreben.

Business Performance Management:

Ziel der BPM ist es die Gesamtleistung eines Unternehmens zu verbessern. Es wird eine Angleichung der strategischen und operativen Zielsetzungen und Aktivitäten angestrebt, um eine Leistungssteigerung zu erreichen. Die Zielsetzungen werden stetig verfolgt und überwacht.

Complex Event Processing:

CEP versucht im Prinzip durch Methoden, Techniken und Werkzeuge Ereignisse zu verarbeiten, noch während diese stattfinden. Aus diesen komplexen Ereignissen wird wertvolles, höheres Wissen generiert. Zum Beispiel wird Wissen aus mehreren Ereignissen geschöpft, die nur in der Kombination dieser erkennbar wird.

Bedarfsplanung:

Das System ermittelt an Hand der Daten eine Schätzung des Bedarfs eines Produktes für zukünftige Prozesse.

Daten sammeln:

Business Intelligence sammelt kontinuierlich Daten und sucht nach Zusammenhängen innerhalb dieser. Für den Anwender werden diese Zusammenhänge dann übersichtlich dargestellt, so dass optimal mit diesen gearbeitet werden kann.

Berichterstellung:

Das System erstellt detaillierte Berichte über die untersuchten Prozesse und stellt diese anschaulich visuell dar.

BI für alle

Business Intelligence war im Ursprung für Datenanalysten und IT-Experten konzipiert, mittlerweile jedoch hat sich dies umgekehrt. Die heutige Software wandelt Daten in nachvollziehbare Kosten um und ermöglicht es jedem Manager, seine eigenen Entscheidungen zu begründen.

Die Software hat so viele Daten, dass es manchmal schwierig ist, die richtigen Informationen zu extrahieren, aber die Software kann auch dabei helfen. Indem BI angibt, welche Daten untersucht werden sollen, behält BI die Daten bei, die dies beeinflussen können, und vernachlässigt die für diese Analyse unnötigen Daten automatisch.

Fazit: Mit BI in die Zukunft

Heute geht es in Unternehmen um mehr als nur die Bewältigung gegenwärtiger Geschäftsprozesse. Vielmehr gilt es das unternehmerische Wissen um die eigenen Prozesse stetig auszubauen und zu erweitern.

Mit zahlreichen Analysetools bietet das BI-Modul das passende Werkzeug zur Ermittlung neuer Erkenntnisse. Ob ein tieferes Verständnis über die Bedürfnisse der Kunden oder eine Optimierung der eigenen Prozesse, ein BI Modul hat das Potential das Unternehmen nachhaltig intelligenter zu machen.