Business Intelligence (BI) bezeichnet einen technologiegestützten Prozess, der Daten aus unterschiedlichen Quellen sammelt, aufbereitet, analysiert und so aufbereitet darstellt, dass Entscheider daraus bessere Entscheidungen ableiten können. Der Begriff geht auf Hans Peter Luhn (IBM) zurück, der 1958 im Artikel „A Business Intelligence System" erstmals ein System zur automatischen Auswertung von Dokumenten beschrieb.
So funktioniert Business Intelligence
BI ist eine mehrstufige Kette: Aus operativen Systemen (Warenwirtschaft, CRM, ERP) werden Rohdaten extrahiert, bereinigt und umgeformt — typischerweise in einem ETL-Prozess. Die aufbereiteten Daten landen in einem zentralen Data Warehouse oder in fachlichen Data Marts. Damit all das funktioniert, braucht es klare Regeln: Data Governance. Darauf setzen Analyse- und Auswertungsschichten wie OLAP auf, die mehrdimensionale Sichten (etwa nach Zeit, Region, Produkt) ermöglichen.
Kennzahlen und Dashboards
Das Ergebnis von BI sind Kennzahlen, Berichte und Dashboards. Zentrale Steuergrößen (KPIs, englisch Key Performance Indicators) wie Umsatz, Deckungsbeitrag oder Lagerbestand werden verdichtet und visualisiert. Moderne Self-Service-BI erlaubt es Fachanwendern, ohne IT-Abteilung eigene Auswertungen zu bauen. Wichtige Werkzeuge sind Microsoft Power BI, Tableau, Qlik und SAP Business Objects.
Abgrenzung zur Business Analytics
Während BI überwiegend rückblickend beschreibt, was passiert ist (deskriptive Analyse), geht Business Analytics vorausschauend weiter: Sie nutzt statistische Modelle und Verfahren des Maschinellen Lernens, um Prognosen oder Handlungsempfehlungen zu erzeugen. BI liefert dafür die Datenbasis — auch Big Data und Künstliche Intelligenz speisen moderne BI-Plattformen.
Verwandte Grundlagen: OLAP, Data Warehouse, Data Mart, Data Pipeline, Data Mining.