Ein Business-Intelligence-System (BI-System) ist eine Softwareplattform, die Rohdaten aus verschiedenen Quellen sammelt, integriert, aufbereitet und in aussagekräftige Berichte, Kennzahlen und Visualisierungen transformiert, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. BI-Systeme beantworten die Frage „Was ist passiert?“ – sie zeigen historische und aktuelle Leistungsdaten so aufbereitet, dass Muster, Trends und Abweichungen erkennbar werden.
BI-Systeme sind für Automatisierungsprojekte ein wichtiger Kontext: Sie sind das Werkzeug, mit dem der Wert von Automatisierungen gemessen und kommuniziert wird. KPIs wie Automatisierungsgrad, Fehlerquote oder Durchlaufzeit werden im BI-System visualisiert und zur Steuerung genutzt. Gleichzeitig sind BI-Systeme selbst Ziele von Automatisierung: Datenaufbereitung und Report-Erstellung werden automatisiert, damit Entscheidungsträger Daten schneller und aktueller erhalten.
Die vier Schichten eines BI-Systems
Datenquellen Ursprungssysteme: ERP, CRM, WaWi, Webshop, HR-System, externe Daten – alle Systeme, die relevante Rohdaten liefern
Datenpipeline ETL / ELT: Rohdaten werden extrahiert, bereinigt, transformiert und in ein Data Warehouse oder Data Lake geladen
Analyse Berechnungen & Modelle: Kennzahlen werden definiert, Dimensionen aufgebaut, Aggregationen berechnet – das semantische Modell entsteht
Visualisierung Dashboards & Reports: Aufbereitete Daten werden als interaktive Dashboards, Berichte und Alerts den Entscheidungsträgern zugänglich gemacht
Automatisierung im BI-Kontext
- Automatische Datenpipelines: ETL/ELT-Prozesse laden täglich oder stündlich frische Daten aus allen Quellsystemen ins Data Warehouse – ohne manuelle Eingriffe
- Automatisches Reporting: Standardberichte werden zu definierten Zeiten automatisch generiert, aufbereitet und an Empfänger versendet
- Automatische Alerts: Wenn eine Kennzahl einen definierten Schwellenwert überschreitet, wird automatisch ein Alert an die zuständigen Personen ausgelöst
- Self-Service-Analysen: Moderne BI-Systeme ermöglichen Fachbereichen, eigene Analysen durchzuführen, ohne IT-Abhängigkeit
Praxisbeispiel
Ein Handelsunternehmen führt Power BI als zentrales BI-System ein. Automatisierte Datenpipeline: Täglich um 02:00 Uhr läuft ein ELT-Job, der Daten aus WaWi, Webshop, CRM und Buchhaltung in ein Azure Data Warehouse lädt. Um 06:30 Uhr sind alle Dashboards mit den aktuellen Tageswerten befüllt. Automatischer Alert: Wenn der tägliche Umsatz unter 80 Prozent des Vorjahreswertes fällt, erhält der Vertriebsleiter automatisch eine E-Mail. Monatliches Management-Reporting: Power BI exportiert automatisch einen 12-seitigen PDF-Report mit Kommentarfeldern, der zur Vorbereitung des Jour fixe versandt wird. Manuelles Reporting entfällt vollständig.
