In einer zunehmend datengetriebenen Welt suchen Unternehmen nach Wegen, ihre Daten effektiv zu nutzen. Für Unternehmen aus der Energiewirtschaft und Industrie, die keine großen Data-Analytics-Abteilungen haben, bieten Business Intelligence (BI) Tools wertvolle Unterstützung. Doch was ist Business Intelligence? Wie können BI-Tools helfen? Wo ist der Unterschied zu Data Analytics? Dieser Artikel gibt Ihnen einen Überblick.
Was ist Business Intelligence und wie unterscheidet es sich von Data Analytics?
Business Intelligence (BI) bezieht sich auf Prozesse, Technologien und Tools, die Unternehmen dabei helfen, historische und aktuelle Daten zu sammeln, zu analysieren und in umsetzbare Informationen umzuwandeln. Ziel ist es, fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. BI konzentriert sich dabei hauptsächlich auf die Überwachung und Analyse vergangener und aktueller Ereignisse.
Data Analytics hingegen geht einen Schritt weiter. Es nutzt mathematische und statistische Methoden sowie Machine Learning, um aus Daten tiefere Einblicke zu gewinnen, Trends vorherzusagen oder Handlungsempfehlungen abzuleiten. Während BI eher deskriptiv ist („Was ist passiert?“), ist Data Analytics häufig diagnostisch, prädiktiv oder präskriptiv („Warum ist es passiert?“, „Was wird passieren?“, „Was sollten wir tun?“).
Zusammengefasst:
Business Intelligence
Fokus auf Berichte, Dashboards und Monitoring
Data Analytics
Fokus auf tiefergehende Analysen und Vorhersagen
Was sind Business Intelligence Tools?
BI-Tools sind Softwarelösungen, die Daten aus verschiedenen Quellen aggregieren, verarbeiten und visualisieren. Sie helfen Unternehmen, den Überblick über wichtige Kennzahlen zu behalten und datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
Typische Funktionen von BI-Tools:
- Dashboards und Berichte: Klare Visualisierung von KPIs und Trends, die sich mit den Datenquellen aktualisieren.
- Datenintegration: Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen (z. B. ERP, CRM, Marktdaten, Wetterdaten).
- Datenanalyse: Identifikation von Mustern, Abweichungen und Potenzialen inkl. Benachrichtigungen.
Warum sind BI-Tools hilfreich?
Die Pain Points von KMU in der Energiewirtschaft, die uns im Hinblick auf Reporting und Datenanalysen am häufigsten begegnen, sind mangelnde Datenverfügbarkeit, schlechte Datenqualität, manuelle Arbeitsschritte und generell fehlende Aufbereitung von zur Verfügung stehenden Daten.
Die Vorteile von BI-Tools für Unternehmen aus der Energiewirtschaft und Industrie greifen hier an:
- Datenqualität und -verfügbarkeit: Mit dem Aufbau der Tools werden auch die Datenströme betrachtet und in Hinblick auf Qualität und Verbindungen der Datenquellen optimiert. Viele Tools bilden die „Datenpipeline“ für Kombination und Säuberung von Datenquellen an.
- Verbesserte Kommunikation: Teilbare Dashboards erleichtern die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen, zumal für verschiedene Reports die gleichen, einheitlichen Datenquellen genutzt werden können („Äpfel mit Äpfeln vergleichen“).
- Effizienz: BI-Tools automatisieren das Reporting und sparen Zeit. Einmal aufgesetzt, greifen Dashboards auf die verknüpften Datenquellen zu und aktualisieren sich mit den Daten.
Ein Beispiel:
Ein Versorgungsunternehmen kann durch BI-Tools die Prozessschritte seiner Geschäftsprozesse analysieren, Abweichungen frühzeitig erkennen und darauf reagieren, um Kosten und Kundenzufriedenheit zu optimieren.
Unterschiede zwischen Business Intelligence Tools
Es gibt viele BI-Tools auf dem Markt. Sie unterscheiden sich hinsichtlich Funktionen, Benutzerfreundlichkeit und Kosten. Hier sind einige Kategorien und Beispiele:
Für Anwender ohne tiefgehendes IT-Wissen. Beispiele: Microsoft Power BI, Tableau. Hier benötigt ein Unternehmen ein bis zwei Key-User/Expert:innen, die das System verwalten und den Nutzer:innen aus den Fachbereichen zur Seite stehen.
Für große Organisationen mit komplexen Anforderungen. Beispiele: SAP BusinessObjects, IBM Cognos. Hier wird in der Regel eine Abteilung für die Administration der Anwendung benötigt.
Für Unternehmen, die keine eigene IT-Infrastruktur betreiben. Beispiele: Google Looker, AWS QuickSight. Diese Lösungen werden oft von Start-ups genutzt und sind in der Energiewirtschaft weniger verbreitet.
Entwickelt für bestimmte Branchen oder Anwendungsfälle. Beispiele: BI-Lösungen der ERP-Systeme für die Energiewirtschaft (kVASy, Wilken, Schleupen). Hier können Daten aus den ERP-Systemen häufig in derselben Lösung visualisiert werden.
Oft kostenlos, aber technisches Know-how erforderlich. Beispiele: KNIME, Apache Superset. Diese Tools sind eher für technische Unternehmen/Teams interessant, die über Engineering-Know-how verfügen.
Worauf sollten Sie achten?
Bei der Auswahl eines BI-Tools sollten Sie folgende Punkte beachten:
- Benutzerfreundlichkeit: Ist das Tool intuitiv?
- Integration: Kann es einfach in bestehende Systeme integriert werden?
- Skalierbarkeit: Passt es zu Ihren zukünftigen Anforderungen? Listenelement
- Kosten: Entspricht das Tool Ihrem Budget?
- Support: Gibt es Schulungen oder Supportleistungen?
Fazit
Business Intelligence Tools bieten Unternehmen aus der Energiewirtschaft und Industrie wertvolle Möglichkeiten, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und die Effizienz zu steigern. Mit der richtigen Lösung können Sie das volle Potenzial Ihrer Daten ausschöpfen – und wettbewerbsfähig bleiben.
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