Ziel ist es, Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen, die dem Management bessere operative, taktische oder strategische Entscheidungen ermöglichen. So können gezielt ausgewertete Daten über den eigenen Betrieb, die Wettbewerber oder die Marktentwicklung entscheidend dazu beitragen, Geschäftsabläufe zu optimieren, Kunden- und Lieferantenbeziehungen profitabler zu machen, Kosten zu senken, Risiken zu minimieren und die Wertschöpfung vergrößern.
Vor der BI-Lösung war Rothschilds Brieftaube
Obwohl beide Begriffe oft synonym verwendet werden, reicht Business Intelligence weiter als das artverwandte System der Competitive Intelligence (CI), das sich auf Sammlung und Verwertung von externen Informationen konzentriert. CI ist im Prinzip nichts anderes als Konkurrenzbeobachtung, Marktanalyse und Wettbewerbsforschung. Allerdings handelt es sich nicht gerade um eine betriebswirtschaftliche Neuheit, sondern um ein bewährtes System, das schon lange vor der Einführung von Internet und digitalen Datenbanken für unternehmerische Erfolge sorgte: So etwa 1815, als sich das damals noch junge Bankhaus Rothschild in London via Brieftaube über den Ausgang der Schlacht von Waterloo informieren ließ und darum noch vor dem britischen Premierminister wusste, dass England den Krieg gegen Napoleon gewonnen hatte. Während die Börse noch nervös auf Nachrichten vom Kampfschauplatz wartete, warf Rothschild scheinbar panisch größere Aktienpakete auf den Markt und sorgte damit für einen allgemeinen Kurssturz. Danach kaufte die Bank über Mittelsmänner die stark verbilligten Wertpapiere auf und wartete in aller Ruhe auf die offizielle Siegesnachricht. Als die Börsenkurse daraufhin in die Höhe schossen, hatte Rothschild den ersten großen Coup der Firmengeschichte gelandet.
In drei Phasen zum Erfolg
Anders als Competitive Intelligence deckt Business Intelligence sämtliche – legalen – Informationskanäle ab: Das System berücksichtigt nicht nur Vorgänge außerhalb des Unternehmens, sondern nimmt auch interne Prozesse in die Analyse mit auf. Klassischerweise geschieht das in drei Phasen: Im ersten Schritt ("data delivery") geht es um Eckdaten, die entweder über ein "operatives" System (OLP) oder in via Data-Warehouse erfasst werden. In Phase Zwei ("discovery of relations, patterns, and principles)" werden die Daten abgeglichen, um Auffälligkeiten festzustellen, etwa in Form von multidimensionalen Analysen oder Data Mining. In der dritten Phase ("knowledge sharing") schließlich folgte die Kommunikation der Ergebnisse und deren Implementierung in das interne Wissensmanagement. Spezielle Business Intelligence-Lösungen unterstützen den Analyseprozess und sorgen dafür, dass die Datenflut beherrschbar bleibt. Die Nachfrage ist stark: Nach einer Studie der Meta Group steigt das Marktvolumen pro Jahr um rund 16 Prozent.
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