Business Intelligence – Beispiele für gelungene Lösungen

Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen ihre Datenbestände, um operative und strategische Fragen über ihre Organisation, Märkte und Zielgruppen zu beantworten. Business-Intelligence-Lösungen helfen ihnen dabei, das wachsende Datenvolumen in seiner Komplexität zu verwalten und auf Grundlage ihrer Daten, wichtige Entscheidungen zu treffen.

BI Best Practice: Warum lohnt es sich für Unternehmen, Business Intelligence anzuwenden?

Unternehmen nutzen Business-Intelligence-Lösungen, um effektive, datengestützte und strategische Geschäftsentscheidungen treffen zu können. Diese BI-Prozesse und -Strategien sind mittlerweile ein fester Bestandteil der Unternehmensinfrastruktur. Sie machen die Petabytes an Daten, die Unternehmen in Data Warehouse und Data Lakes speichern, für alle Mitarbeiter in Echtzeit verfügbar. So ist der Zugriff auf solche Daten nicht mehr nur auf die Data-Science-Abteilung beschränkt. Wenn Unternehmen Business Intelligence anwenden, profitieren sie somit von:

  • Gesteigerter Produktivität
  • Realistischen Zielen sowie deren Erreichung
  • Steigerung des ROI
  • Frühzeitiger Identifizierung von Trends
  • Optimierung der Prozesse im Unternehmen

Business Intelligence: Beispiele für erfolgreiche Anwendungen

Für den Erfolg von Business Intelligence gibt es Beispiele aus zahlreichen Branchen. Im Folgenden sind verschiedene Anwendungen sowie Business Intelligence Best Practices aufgeführt.

1. Präzisionsmarketing durch Business Intelligence: Beispiel aus der Bankenbranche

Das Unternehmen Ellie Mae bietet Finanzinstitutionen Software für die Automatisierung ihrer Hypothekenanträge an. Damit sorgen sie für eine hohe Kreditqualität bei Einhaltung aller gesetzlicher Vorschriften. Mit einem Marktanteil von etwa 35 Prozent bei allen Hypothekenanträgen in den USA verwaltet Ellie Mae eine erhebliche Menge an wichtigen Kundendaten. Vor der Implementierung einer geeigneten Business-Intelligence-Lösung enthielten diese Listen jedoch doppelte Datensätze und eine Menge veralteter oder falscher Informationen.

Mit der Einführung eines Systems zur ordnungsgemäßen Bereinigung und dem Entfernen doppelter Daten, ergaben sich für das Unternehmen verschiedene Vorteile. Die Datenanalysten waren nicht mehr auf siloartige Tabellenkalkulationen, verteilt über verschiedene Abteilungen, angewiesen. Dadurch ließen sich nun gemeinsame Datenanalysen für strategische Geschäftsentscheidungen erstellen. Die Business-Intelligence-Lösung liefert den BI-Anwendern bei Ellie Mae also nicht nur zuverlässige Erkenntnisse. Darüber hinaus sorgen die neuen Möglichkeiten der Vertriebs-, Produkt- und Finanzanalyse für ein präzises Marketing durch bessere Segmentierung und Identifizierung von Cross-Sales-Chancen.

2. Social Media: BI-Lösung schafft Echtzeit-Insights für agile Entscheidungsfindung

XING ist eine karrierebasierte Social-Media-Plattform mit Sitz in Hamburg. Das Netzwerk hat mehr als 15 Millionen Mitglieder, die am Tag über 50 Millionen Interaktionen auf der Webseite unternehmen. Xing sammelt daher eine Vielzahl kleiner Dateien in unterschiedlichen Dateiformaten aus seinen Systemen an. Die zugrundeliegenden Daten sind durch die Datenschutz-Grundverordnung der Europäischen Union reguliert. Sowohl die Masse als auch die Regulierungen machen die Verwaltung der Daten sehr komplex. Das Unternehmen benötigte daher eine unkomplizierte Business-Intelligence-Lösung, um diese Daten zu verarbeiten und zu aggregieren. Dadurch entstehen konsumierbare Formate für Analysten und Manager.

Die Lösung für XING war die Einführung einer Business-Intelligence-Anwendung, die die Überbrückung und Zentralisierung ihrer verschiedenen Datensysteme ermöglicht. Dadurch konnten sie nicht nur den Verarbeitungsaufwand ihrer Mitarbeiter in der Datentransformation drastisch reduzieren. Auch ließ sich der Integrationsprozess so vereinfachen, dass weniger technikaffine Mitarbeiter damit arbeiten konnten. Damit erhält das Management einen Echtzeit-Zugang zum Nutzerverhalten und kann so schnellere Entscheidungen über die Produkt-Roadmap treffen.

3. Business-Intelligence-Beispiel für leichtere Produktionsplanung in der Fertigung

Ein weiteres erfolgreiches Business-Intelligence-Beispiel ist SKF: Die Firma ist ein weltweit agierender Hersteller und Lieferant von Lagern, Dichtungen, Mechatronik und Schmiersystemen. Das Unternehmen mit Sitz in Schweden ist in mehr als 130 Ländern vertreten und verfügt über rund 17.000 Vertriebsstandorte. Durch die zahlreichen Standorte sowie der großen Produktvielfalt, steht das Unternehmen vor der Herausforderung, die zukünftige Marktgröße und Nachfrage zu prognostizieren. Denn nur so können sie ihre Produktion sinnvoll planen. Um diese Vorhersagen treffen zu können, nutzten Analysten lange Zeit komplexe Excel-Dateien. Dies ging mit einem immensen Aufwand für die Pflege und den Abgleich der verschiedenen Analysen einher. Eine einzelne Bedarfsprognose dauerte so oft mehrere Tage.

„Wir waren nicht in der Lage, die Daten auf eine standardisierte Weise zu verteilen. Wir erkannten, dass wir einen Data Vault oder ein Data Warehouse brauchten, die einfach zu pflegen und aktualisieren sind. So können die Daten von jedem im Unternehmen verstanden und genutzt werden.“ — Fritz Ulrich Dettmer, Manager of Business Intelligence.

Im Rahmen der Business-Intelligence-Lösungen zentralisierten sie ihre Datenbestände in einem einzigen System. Dadurch war es SKF möglich, die Daten und Analysen zwischen verschiedenen Abteilungen innerhalb des Unternehmens auszutauschen. Bedarfsprognosen ließen sich nun schnell aggregieren. Dies ist besonders hinsichtlich der enormen Produktvielfalt hilfreich, denn es ermöglicht dem Management eine effiziente Planung der zukünftigen Fertigung.

4. Mode-Unternehmen: Business-Intelligence-Anwendung verbessert Umsatz und Bestandsanalyse

Die Kidiliz-Gruppe ist ein in Frankreich ansässiges Unternehmen für Kindermode, das mit 15 Eigen- und Fremdmarken in über 40 Ländern tätig ist. Es verkauft seine Kidswear in 11.000 Einzelhandelsgeschäften, darunter 830 eigenen Läden. Die Hälfte des Umsatzes generiert das Unternehmen dabei außerhalb seines Heimatlandes.

Als ihre alten ERP-Systeme für die große Menge an Einzelhandelsdaten nicht mehr ausreichten, war dem Unternehmen klar, dass sie eine bessere Business-Intelligence-Lösung benötigten. Denn nur so lassen sich effektive Analysen von Verkäufen und Beständen vornehmen. Kidiliz ist bekannt dafür sich an stets ändernde Modetrends anzupassen. Daher war ein zuverlässiges Datensystem zur Verfolgung von Kunden- und Produktdaten für den operativen Erfolg unerlässlich. Das Unternehmen integrierte deshalb 20 verschiedene Datenflüsse über ihre Einzelhandelsaktivitäten in ihre BI-Lösung, z. B. über alle Kassentransaktionen. Mit dieser umfassenden Analyse der Verkaufs- und Bestandsdaten konnten sie ihren Kunden das bestmögliche Erlebnis bieten.

5. Business Intelligence Best Practice: Moderne BI-Lösungen in der Gastronomie

Die Groupe Flo besitzt und betreibt eine Reihe hochwertiger Restaurantmarken an etwa 300 Standorten in ganz Frankreich. Als Teil ihres Modernisierungsprogramms wollte die Gruppe ein leistungsfähiges Business-Intelligence-System aufbauen. Mit diesem sollten sich alle Belege für ihre Restaurants, die über 328 Millionen Einzelposten pro Jahr bearbeiten, erfassen und verarbeiten lassen. Davor führten sie die Analysen manuell mit einer großen Menge an Bondaten durch. Die Altsysteme der Marketingabteilung erlaubten es zudem nicht, detaillierte Daten zu erheben, etwa die Umsätze eines einzelnen Restaurants zu einer bestimmten Tageszeit.

Durch die Automatisierung ist die Groupe Flo nun in der Lage, Restaurantdaten innerhalb weniger Minuten nach ihrer Erstellung an die Zentrale zu übermitteln. Dort sind sie bereits am nächsten Tag abrufbereit. Zusätzlich hat das Unternehmen nun die Möglichkeit, die Verkaufszahlen mit anderen Datenquellen, z. B. bezüglich des Wetters oder Feiertagen, abzugleichen. So entdecken sie einfacher bestimmte Kundenmuster. Diese Erkenntnisse kann die Groupe Flo nutzen, um operative Aspekte, wie die Laden- und Arbeitszeiten individuell anzupassen.

6. Business-Intelligence-Beispiel: Echtzeit-Einsichten bei Sportwetten ermöglichen

Tipico ist einer der führenden internationalen Anbieter von Sportwetten und Online-Casinospielen. Das Data Warehouse von Tipico verarbeitet jeden Tag 675 Gigabyte an Daten. Gleichzeitig empfängt es 150 Gigabyte an Echtzeitmeldungen von zahlreichen internen und externen Systemen. Das Unternehmen nutzt eine auf AWS basierende BI-Lösung, die ...

  • ... Daten aus bis zu 60 integriert..
  • ... etwa 50 Terabyte an Daten verwaltet.
  • ... Daten an bis zu 20 externe Systeme sendet.
  • ... Echtzeit-Warnungen für Analysten und die IT bereitstellt.
  • ... eine schnelle Bereitstellung und das Testen von KI-Modellen ermöglicht.

Sowohl Datenanalysten als auch nicht-technische Mitarbeiter sind damit in der Lage, das einfache Self-Service-System abzufragen, um umfassende Betriebs- und Kundendaten zu erhalten. So können sie schnell auf Veränderungen im Unternehmen reagieren und bessere Produkte für ihre Kunden anbieten. Tipico will die integrierten Daten in Zukunft nutzen, um ihren Endkunden Produktanpassungen in Echtzeit anzubieten und so die Kundenerfahrung und -bindung deutlich zu erhöhen.

7. Verbesserung durch Business Intelligence: Beispiel aus der Gesundheitsversorgung

CenterLight ist eine Managed-Care-Organisation mit mehreren Standorten in New York. Sie bietet älteren, chronisch kranken und behinderten Patienten eine umfassende und langfristige Gesundheitsversorgung. Für ihre Patientendaten entwickelte CenterLight eine zentralisierte und gut verwaltete Business-Intelligence-Lösung. Fehlerhafte und doppelte Daten wurden drastisch reduziert. Das führte zu einer enormen Verbesserung der Datenqualität, einer genaueren Berichterstattung und zu einem geringeren manuellen Aufwand.  

Dadurch, dass die Daten in einem zentralen System gespeichert und leicht zugänglich sind, kann CenterLight nun prädiktive Analysen durchführen. Mithilfe dieser lassen sich Risikomuster bei Patienten untersuchen und vorhersagen. Auf diese Weise können die Mitarbeiter die Pflege ihrer Patienten noch effektiver verwalten.

Mit Talend Ihre Business-Intelligence-Lösungen verbessern

Eine gute Business-Intelligence-Lösung ermöglicht es Datenanalysten und dem Management gleichermaßen, schnell umfassende, sowohl strategische als auch operative Fragen über ihr Unternehmen zu beantworten. BI-Technologien dienen damit als zuverlässige Datenquelle für Geschäftsdaten eines Unternehmens, auf die alle Mitarbeiter Zugriff haben. Das erhöht die Effizienz und ermöglicht eine datenbasierte Entscheidungsfindung. Diese stützt sich nicht auf Intuition und Vermutungen, sondern auf tatsächliche Fakten.

Die ordnungsgemäße Integration von Datenquellen für die Echtzeitanalyse von Geschäftsdaten ist zu einem essenziellen Prozess für alle modernen Unternehmen geworden. Talend Data Fabric bietet eine Reihe von Anwendungen an, die Unternehmen dabei helfen, ihre Daten in allen Umgebungen passend zu verwalten, ob Multi-Cloud oder On-Premises. Dafür nutzt Talend ein einheitliches und kollaboratives System für die sichere Erfassung, Verarbeitung und Verwaltung großer Datenmengen.

Probieren Sie Talend Data Fabric aus, um zu sehen, wie Ihr Unternehmen davon profitieren kann. Erfahren Sie selbst, wie Business-Intelligence-Lösungen Ihnen helfen, intelligente und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

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