Realtime Business Intelligence

Echtzeit-BI bringt Firmen Vorteile im Wettbewerb

19.03.2013
Von 
Dr. Ilias Ortega arbeitet als Lead Manager bei der ELCA Informatik AG in Zürich. Er ist promovierter Betriebswirtschafter der Universität St. Gallen und diplomierter Ingenieur der ETH Zürich.
Systeme für Realtime Business Intelligence müssen mit Hilfe von Prognose- und Anpassungsmodulen exakt für die jeweilige Fragestellung justiert werden. Gelingt das, kommen Unternehmen zu besseren Entscheidungen.
Echtzeit-BI will Aussagen über zukünftige Entwicklungen ermöglichen.
Echtzeit-BI will Aussagen über zukünftige Entwicklungen ermöglichen.
Foto: Terry Chan/Shutterstock

Herkömmliche Business-Intelligence-Lösungen stellen dem Management Vergangenheitsdaten zur Verfügung. Entscheider erhalten damit jedoch keine Aussagen über mögliche Zukunftsentwicklungen. Ein zielsicheres Agieren in der modernen, zunehmend dynamischeren Wirtschaftswelt ist so nur eingeschränkt möglich. Gefragt ist deshalb eine Realtime Business Intelligence, die Aussagen über zukünftige Entwicklungen bereitstellt und damit dem Management frühzeitig die passenden Handlungsoptionen eröffnet.

Business Intelligence Classic

Herkömmliche BI-Werkzeuge bereiten vorhandene Daten in den Schritten Sammeln, Bereinigen, Speichern, Analysieren und Bereitstellen auf (siehe Abbildung). Dabei können Unternehmen mittels aktueller Datenbanktechnologie zwar schon heute große Datenvolumina effizient bewältigen. Daraus abgeleitete historische Berichte reichen Firmen jedoch bei Weitem nicht aus, um in ihrer komplexen Umwelt erfolgreich zu agieren und die eigene Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.

Zu viele Daten können darüber hinaus auch kontraproduktiv wirken, da bedeutsame von trivialen Daten auf den ersten Blick kaum zu unterscheiden sind. Da herkömmliche BI-Systeme Informationen nicht in Echtzeit, sondern mit erheblicher Verzögerung bereitstellen, werden Krisen oft erst erkannt, wenn die Folgen bereits zu spüren sind.

Realtime Business Intelligence

Realtime Business Intelligence analysiert Daten, um daraus überwiegend Indizes wie beispielsweise Key Performance Indicators (KPIs) abzuleiten. Im Unterschied zu herkömmlichem BI geschieht das in Echtzeit. Daraus entstehen Prognosen, die dem Management rasche Entscheidungen in einer sich ständig verändernden Umwelt ermöglichen. Handlungsfähigkeit und Wettbewerbsfähigkeit von Organisationen können so gesteigert werden.

Das Besondere dabei: Obwohl Realtime Business Intelligence vorhandene Daten in Echtzeit, das heißt sofort nach dem Eintreffen, analysiert, müssen diese nicht zwingend in Echtzeit vorliegen. Ein Realtime-Business-Intelligence-System wird auch dann nützlich sein, wenn die Daten mit einer geringen Zeitverzögerung bereitgestellt und beispielsweise einmal pro Tag aktualisiert werden.

Neben den Modulen eines herkömmlichen BI-Systems verfügt Realtime Business Intelligence über zwei weitere Bausteine (siehe Abbildung):

  • ein Prognosemodul für Prognosen in Echtzeit und

  • ein Anpassungsmodul zur Minimierung der Differenz zwischen vorausgesagten und aktuellen Daten durch selbständige Anpassung der Empfindlichkeit der eingesetzten Prognosemodelle.