Business Intelligence: Zentrale Punkte für das Controlling
Prof. Dr. Thomas Rautenstrauch
Prof. Dr. rer. pol. Thomas Rautenstrauch ist Dozent für Controlling und Corporate Finance im Institut für Finance and Law der OST - Ostschweizer Fachhochschule. Er wirkt zudem seit 2007 als Dozent und Prüfungsexperte bei der ExpertSuisse für die Ausbildung zum dipl. Wirtschaftsprüfer und dipl. Steuerexperten sowie seit 2014 als Gastprofessor für Managerial Accounting im EMBA des MCI Management Center Innsbruck. Thomas Rautenstrauch ist Autor von mehreren Fachbüchern und zahlreichen Artikeln in Fachzeitschriften und in der Wirtschaftspresse.
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Einleitung zu Business Intelligence
Angesichts eines stark wachsenden Datenvolumens in den Unternehmen in Zusammenhang mit der digitalen Transformation und zugehörigen Technologien, sind Controllingmitarbeitende zunehmend als Business Partner gefragt, die sich mit der Analyse von Unternehmensdaten befassen. Diese neue Controller-Herausforderung folgt dabei dem Ziel, die Leistung ihres Unternehmens zu steigern und einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil durch bisher nicht existierende Einblicke in Daten und Geschäftszusammenhänge zu erlangen. Eine Voraussetzung hierfür stellt allerdings zunächst eine systematischen Sammlung, Verarbeitung und Analyse von internen und externen unternehmensrelevanten Daten dar.
Abb 1: Abgrenzung von Business Intelligence und Business Analytics
In einer Weiterentwicklung wurde der Begriff der Business Intelligence in den letzten Jahren durch das Konzept bzw. den Begriff der “Business Analytics” ergänzt. Während sich die Business Intelligence in erster Linie mit der Analyse bereits bestehender Datensituationen befasst und die Ursachen und Folgen bereits eingetretener Entwicklungen analysiert und hierüber informiert, kümmert sich Business Analytics dagegen mehr um die zukunftsgerichtete Vorhersage und Optimierung auf Basis statistischer Datenanalysen.
Überall dort, wo fortgeschrittene Verfahren zur Vorhersage und Optimierung eingesetzt werden sollen, ist allerdings eine ausreichende und konsistente Datenbasis erforderlich.
Im vorliegenden Beitrag wird das Konzept der Business Intelligence und seine Möglichkeiten für ein verbessertes Controlling behandelt.
Ablauf und Aktivitäten im Rahmen von Business Intelligence
Als Business Intelligence (BI) wird ein integrierter, unternehmensspezifischer, IT-basierter Gesamtansatz zur Unterstützung betrieblicher Entscheidungen verstanden, bei dem zunächst Rohdaten in Informationen und weiter in Wissen umgewandelt werden. Dabei ist es das Ziel, durch datengestützte, evidenzbasierte Unternehmensentscheidungen und Prognosen einen betrieblichen Mehrwert zu erzeugen. Neben der Nutzung strukturierter Daten zählt auch die Erschliessung unstrukturierter Daten mittels Content- und Dokumenten-Management zur Business Intelligence.
Business Intelligence umfasst ein breites Spektrum an Anwendungskonzepten und Technologien, zu denen beispielsweise Data Warehousing, Data Mining, Online Analytical Processing und Analytische Anwendungen gezählt werden.
Die Entwicklung von Lösungen durch Business Intelligence orientiert sich an einem Prozess mit den vier Phasen, die Sie in dieser Abbildung finden.
Im Rahmen der Planungsphase ist die Identifikation und Selektion der Datenquellen ein zentraler Vorgehensschritt. Dazu ist zunächst ein Überblick über die verfügbaren internen und externen Daten notwendig. Quellsystem für diese Daten sind neben den im Unternehmen eingesetzten Informationssystemen (z.B. das ERP-, CRM-, SCM- oder andere Systeme) auch externe Datenbanken sowie zugängliche Onlinequellen wie z.B. statistische Daten des BfS oder von anderen Datensammelstellen, Daten aus sozialen Netzwerken u.a.
Im Rahmen der Phase Datensammlung und -analyse sollte zum einen das Ziel festgelegt werden, welche Erkenntnisse aus den relevanten Datenquellen gewonnen werden sollen. Die Auswahl der Datenquellen muss sich dabei an den Zielsetzungen der Wissensentdeckung ausrichten. Zum anderen ist es wichtig, die Anforderungen an die Datenqualität zu bestimmen. So sind es vor allem die sechs Datenqualitätskriterien
- Korrektheit,
- Konsistenz,
- Zuverlässigkeit,
- Vollständigkeit,
- Aktualität und
- Relevanz,
die nach Apel et al. besondere Wichtigkeit für die Business Intelligence haben (Apel et al., 2015, S. 9).
Nach der Extraktion der Rohdaten aus den zuvor bestimmten Quellen gilt es, diese anschliessend in ein einheitliches Format zu bringen. Die Transformation der Daten geht einher mit deren Bereinigung und Integration mit dem Ziel, dass diese ohne Schwierigkeiten verarbeitet werden können. Der Datenbestand wird so aufzubereiten sein, dass er einer nachfolgenden Analyse zugänglich ist. Hieran schliesst sich die Datenspeicherung an, durch die die einheitlichen und bereinigten Datensätze für die weitere Analyse in einer Datenbank gespeichert werden.
In der dritten Phase startet die Analyse der zuvor bereinigten Daten. Hierbei werden potenziell interessante Beziehungsmuster bzw. Auffälligkeiten aus dem Datenbestand gewonnen und durch logische und funktionale Abhängigkeiten beschrieben. Dieser Vorgang wird auch als Data Mining bezeichnet.
Für das Data Mining werden im Rahmen der traditionellen Business Intelligence spezielle
- Datenbanksysteme (Business Warehouses),
- Datenaufbereitungsprozesse ( ETL) und
- Datenabfragesysteme
für die Analyse eingesetzt.
Vor allem die Analysetechnik OLAP (Online Analytical Processing) wird im Rahmen von Business Intelligence gezielt eingesetzt. Zu OLAP zählen eine Reihe von Analysefunktionalitäten, mit denen mehrdimensionale deskriptive Datenanalysen möglich sind. Dabei werden mehrere Attribute eines Datensatzes (z.B. Produktname, Zeit, Vertriebsort) als Elemente eines mehrdimensionalen OLAP-Würfels (Abbildung hier) angeordnet.
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