Business Intelligence (BI): Definition, Prozess & Tools

Daten gewinnen in der heutigen Geschäftswelt immer mehr an Bedeutung. Der Digitalisierung ist es zu verdanken, dass Unternehmen heute mehr Daten sammeln können als je zuvor. Doch hierbei ist es wichtig, diese Daten auch richtig zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren. Wenn hier ein optimaler Prozess fehlt, können die Informationen nicht richtig genutzt werden.

An dieser Stelle kommt Business Intelligence ins Spiel. BI umfasst eine Vielzahl an Strategien und Prozessen, um die Rohdaten effektiv zu nutzen und so die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. In diesem Artikel erfahren Sie daher alles, was Sie zum Thema Business Intelligence wissen sollten. Wir zeigen Ihnen die wichtigsten Komponenten und Vorteile, sowie BI-Lösungen, die Ihnen bei der Umsetzung helfen können.

Um Ihre BI-Prozesse wirklich in die Tat umzusetzen und aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu ziehen, lohnt sich ein Blick auf Asana-Integrationen mit Analyse-Tools, wie Power BI.

Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence bezeichnet die systematische Sammlung, Aufbereitung, Analyse und Visualisierung von Geschäftsdaten, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Ziel von Business Intelligence ist es, aus Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, Zusammenhänge sichtbar zu machen und Geschäftsprozesse gezielt zu verbessern. Unternehmen nutzen Business Intelligence, um Entwicklungen schneller zu erkennen, Leistungen messbar zu machen und strategische Entscheidungen besser abzusichern.

Zur Umsetzung von Business Intelligence werden sogenannte BI-Tools verwendet. Diese nehmen die Daten auf und stellen sie anhand von grafischen Darstellungen, wie Berichten oder Diagrammen, dar. Eine Auswahl an möglichen BI-Tools stellen wir Ihnen später noch vor.

Die Geschichte von Business Intelligence

Zuvor sprechen wir noch über die Entstehung von BI. Der Begriff Business Intelligence wurde erstmals 1865 von dem Autor Richard Miller verwendet. Es dauerte jedoch noch einige Zeit, bis die ersten Datenmanagementsysteme (DSS) entwickelt wurden.

In den 1960er und 70er Jahren entstanden die ersten Systeme, die es Unternehmen ermöglichten, die wachsenden Datenmengen zu speichern und richtig zu organisieren. Dies war der Start für das heutige Business Intelligence.

Spätestens seit den 1990er Jahren wurde Business Intelligence immer beliebter. Die Systeme waren jedoch sehr komplex und erforderten IT-Unterstützung oder umfassende Schulungen.

Heute ermöglichen Self-Service-BI-Anwendungen auch unerfahrenen Nutzern, ihre Daten eigenständig zu analysieren. Zudem erlaubt der technologische Fortschritt die Analyse von Big Data und eine Echtzeitverarbeitung für schnellere Entscheidungen.

Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Business Analytics?

Business Intelligence und Business Analytics sind im Bereich der Datennutzung und -verarbeitung zwei Begriffe, die synonym verwendet werden. Aber gibt es einen Unterschied?

Tatsächlich sind die Meinungen in dieser Hinsicht sehr gespalten, womit es keine klare einheitliche Meinung gibt. Eine mögliche Unterscheidung wäre jedoch folgende:

• Business Intelligence richtet sich auf die Vergangenheit und die Gegenwart und setzt vermehrt auf eine deskriptive Analyse.

• Business Analytics hingegen legt den Fokus auf die diagnostische, vorausschauende und präskriptive Analyse.

Doch egal wie man die beiden Begriffe exakt definiert, sie beide sind wichtig für Unternehmen. Denn Unternehmen sollten alle vier Arten von Analysen nutzen, um die bestmöglichen Entscheidungen zu treffen.

Wie verläuft der Prozess in Business Intelligence?

Business Intelligence besteht aus mehreren Kernkompetenzen, die es ermöglichen, Daten in Erkenntnisse umzuwandeln. In den nächsten Absätzen werden wir für Sie die wichtigsten Schritte näher besprechen und Ihnen erklären, worauf zu achten ist.

1. Datensammlung

Die Datensammlung ist der erste Schritt im BI-Prozess. Unternehmen können dabei Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, wie etwa durch Online-Marketingkampagnen, CRM-Tools oder auch den eigenen Online-Shop.

Diese Unternehmensdaten werden auch in den unterschiedlichsten Formaten bereitgestellt. Sei es jetzt eine strukturierte Liste von einer Datenbank oder eine unstrukturierte Aufzählung Ihrer E-Mails und Social-Media-Beiträge. Um hier Ordnung zu schaffen, müssen die Daten erst einmal zusammengeführt werden.

2. Datenintegration

Nach der Sammlung folgt die Datenintegration bzw. Datenaufbereitung. Hier werden alle gesammelten Daten an einem zentralen Ort zusammengebracht, oft in einem Data Warehouse. Diese zentrale Datenbank ermöglicht es, große Datenmengen zu speichern, zu bereinigen und zu standardisieren.

Was bedeutet ETL im Business-Intelligence-Prozess?

Im Rahmen der Datenintegration kommt häufig das sogenannte ETL-Verfahren zum Einsatz. Die Abkürzung steht für «Extract, Transform, Load», also das Extrahieren von Daten aus verschiedenen Quellen, das Umwandeln dieser Daten in ein einheitliches Format und schließlich das Laden in eine zentrale Datenbank, z.B. ein Data Warehouse.

ETL-Prozesse sind essentiell für Business Intelligence Systeme, da sie sicherstellen, dass die Daten vollständig, korrekt und auswertbar vorliegen. Ohne strukturierte ETL-Prozesse entstehen oft Inkonsistenzen, die zu falschen Analysen führen können.

Viele moderne BI-Tools automatisieren heute ETL-Schritte, sodass Daten in Echtzeit verarbeitet werden können, ideal für flexible Unternehmen mit großen Datenmengen.

3. Datenanalyse

Nachdem sich also nun alle Daten sauber und standardisiert an einem Ort befinden, ist es nun an der Zeit, diese zu analysieren.

Die Datenanalyse ist das Herzstück von Business Intelligence. BI-Systeme analysieren große Datenmengen, um Muster und Trends zu identifizieren. Dabei gibt es vier Arten von Analysen:

• Deskriptive Analyse (Was ist passiert?): Diese Art der Analyse bietet einen Rückblick auf historische Daten.

• Diagnostische Analyse (Warum ist es passiert?): Hierbei wird untersucht, warum bestimmte Probleme entstanden sind.

• Prädiktive Analyse (Was wird passieren?): Mithilfe von statistischen Modellen der BI-Tools werden zukünftige Entwicklungen visuell dargestellt.

• Präskriptive Analyse (Was sollten wir tun?): Bei dieser Analyseform geht es um die Handlungsempfehlungen für die Zukunft. Dabei geht es nicht nur darum, was in der Zukunft passieren könnte, sondern auch, wie man darauf reagieren sollte. Heutzutage wird dafür auch künstliche Intelligenz genutzt, um qualitativ hochwertige Erkenntnisse zu gewinnen.

4. Datenvisualisierung

Die Datenvisualisierung ist ein weiterer zentraler Bestandteil von Business Intelligence. Sie stellt sicher, dass komplexe Daten und Analysen übersichtlich dargestellt werden. Durch die Verwendung von Diagrammen, Grafiken und Dashboards können Entscheidungsträger schnell und einfach wichtige Erkenntnisse erkennen.

Die visuelle Darstellung von Daten reduziert die Komplexität für Ihre Manager und Mitarbeiter und fördert somit eine schnellere Entscheidungsfindung.

5. Berichtswesen (Reporting)

Zu guter Letzt ist auch das Reporting ein wichtiger Bestandteil im Rahmen von Business Intelligence. Hierbei werden Berichte basierend auf den analysierten Daten erstellt.

Diese Berichte sollten in regelmäßigen Abständen erstellt werden, um Führungskräften einen klaren Überblick über Geschäftsabläufe zu geben. Sie umfassen in der Regel Kennzahlen, Leistungsindikatoren (KPIs) und andere relevante Metriken, die den Erfolg eines Unternehmens oder einer spezifischen Initiative messen.

Welche Business-Intelligence-Tools gibt es?

Es gibt viele Business-Intelligence-Tools, die Unternehmen bei Datenanalyse, Reporting und Visualisierung unterstützen. Welches Tool am besten geeignet ist, hängt vor allem von der vorhandenen Systemlandschaft, dem Analysebedarf, dem technischen Know-how im Team und dem Budget ab.

Zu den bekanntesten Business-Intelligence-Tools gehören:

Wichtig ist: Nicht jedes Unternehmen braucht sofort ein komplexes BI-System. Oft ist es sinnvoll, zunächst mit klaren Anwendungsfällen, definierten Kennzahlen und wenigen relevanten Datenquellen zu starten.

Welche Vorteile hat Business Intelligence?

Der Einsatz von Business Intelligence bietet zahlreiche Vorteile für Unternehmen. Hier sind einige der wichtigsten:

• Fundierte Entscheidungsfindung: Unternehmen können auf Basis von Echtzeit-Daten fundierte Entscheidungen treffen, was Risiken reduziert und Chancen maximiert.

• Erhöhte Effizienz: Durch die Automatisierung von Berichten und Analysen sparen Unternehmen Zeit und Ressourcen.

• Verbesserte Kundenanalyse: BI ermöglicht es Unternehmen, das Verhalten ihrer Kunden besser zu verstehen und gezielte Marketingstrategien zu entwickeln.

• Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die BI einsetzen, sind in der Lage, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren und sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Wie groß dieser Wettbewerbsvorteil tatsächlich sein kann, zeigt der Asana Work Innovation Lab Report 2025 «State of AI at Work». Unternehmen, die KI systematisch in ihre Arbeitsprozesse einbetten, sogenannte AI Scalers, berichten zu 91 % von Produktivitätssteigerungen durch KI. Bei Unternehmen ohne systematischen Ansatz sind es nur 61 %. AI Scalers sind zudem 2,5-mal häufiger der Meinung, dass KI die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit verbessert. Diese Zahlen verdeutlichen: Der Nutzen von BI und KI entfaltet sich erst dann vollständig, wenn Prozesse gezielt neu gestaltet werden. Mit Asana können Sie genau diese strukturierten Workflows aufbauen, entdecken Sie, wie Asana Ihr Team dabei unterstützt.

Wann lohnt sich Business Intelligence für Unternehmen?

Business Intelligence lohnt sich für Unternehmen, die regelmäßig mit großen oder verteilten Datenmengen arbeiten und Entscheidungen datenbasiert treffen möchten. Das gilt für Konzerne ebenso wie für mittelständische Unternehmen, die Daten aus Vertrieb, Marketing, Finanzen oder Produktion zusammenführen wollen.

Ein Business-Intelligence-System ist besonders sinnvoll, wenn:

• wichtige Kennzahlen regelmäßig ausgewertet werden müssen

• Daten aus mehreren Tools oder Abteilungen zusammenlaufen

• Berichte bisher manuell in Tabellen erstellt werden

• Trends, Abweichungen oder Engpässe früh erkannt werden sollen

• Entscheidungen schneller und nachvollziehbarer getroffen werden müssen

Gerade in wachsenden Unternehmen hilft Business Intelligence dabei, aus isolierten Datenquellen eine verlässliche Grundlage für operative und strategische Entscheidungen zu machen.

Business Intelligence in der Praxis: Branchen und Anwendungsbeispiele

Business Intelligence lässt sich branchenübergreifend einsetzen, vom Großkonzern bis zum Start-up. Hier einige typische Einsatzbereiche:

• Marketing & Vertrieb: BI hilft, das Kundenverhalten besser zu verstehen. Etwa durch die Analyse von Kaufverläufen, Lead-Quellen oder Kampagnen-Performance. Auf dieser Basis können personalisierte Angebote erstellt und Markttrends frühzeitig erkannt werden.

• Finanzen & Controlling: Im Finanzbereich ermöglichen BI-Systeme die Analyse von Cashflow, Budgets, Ausgaben und Risikobewertung. Viele Unternehmen ersetzen statische Excel-Auswertungen durch automatisierte Dashboards mit Echtzeitdaten.

• Produktion & Logistik: BI unterstützt bei der Lagerverwaltung, Produktionsplanung und Lieferkettenoptimierung. Durch den Einsatz von BI können Engpässe schneller identifiziert und Prozesse besser aufeinander abgestimmt werden.

• Personalwesen (HR): Im HR-Bereich werden Kennzahlen wie Fluktuation, Zufriedenheit oder Weiterbildungsbudgets analysiert, um evidenzbasierte Personalentscheidungen zu treffen.> Tipp: Auch kleine Unternehmen oder Start-ups profitieren von BI, etwa durch kostengünstige Tools wie Power BI oder Google Data Studio.

Best Practices für die Implementierung von Business Intelligence

Eine erfolgreiche Implementierung von Business Intelligence erfordert eine sorgfältige Planung. Daher möchten wir Ihnen hier noch einige Best Practices mit auf den Weg geben, die Ihnen bei der Umsetzung helfen sollen:

• Definieren Sie klare Ziele: Unternehmen sollten vor der Implementierung von Business-Intelligence-Prozessen klare Geschäftsziele definieren, die sie durch die Analyse von Daten erreichen möchten. Dies kann die Verbesserung der Kundenzufriedenheit oder die Optimierung von Marketingstrategien sein.

• Wählen Sie die richtigen Datenquellen: Nicht alle Daten sind gleichermaßen wertvoll. Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie die relevantesten und genauesten Datenquellen nutzen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

• Schaffen Sie eine datengesteuerte Kultur im gesamten Unternehmen: Unternehmen müssen sicherstellen, dass alle Mitarbeiter den Wert von datenbasierten Entscheidungen verstehen und entsprechend handeln.

• Schulen Sie Ihre Mitarbeiter: Es ist wichtig, dass Mitarbeiter in die Verwendung der Business-Intelligence-Software eingeschult werden. Dies umfasst sowohl die Analyse als auch die Interpretation der gewonnenen Daten.

Data Governance, Datenschutz und Datenqualität

Damit datengestützte Entscheidungen tatsächlich verlässlich sind, müssen Unternehmen die Qualität und Sicherheit ihrer Daten sicherstellen. Genau hier kommt Data Governance ins Spiel.

Data Governance bezeichnet alle Maßnahmen und Richtlinien, die den verantwortungsvollen Umgang mit Daten sicherstellen. Dazu gehören:

• Zugriffsrechte: Wer darf welche Daten sehen?

• Datenquellenmanagement: Welche Systeme liefern Daten, und wie zuverlässig sind sie?

• Datenqualität: Sind die Daten vollständig, aktuell und korrekt?

Fehlerhafte oder veraltete Daten führen nicht nur zu falschen Analysen, sondern können auch rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO).

Ein gutes Business Intelligence System sollte daher Mechanismen bieten, um Datenqualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben, z.B. durch Validierungsregeln, Versionierung oder Benutzerrollen.

Welche Herausforderungen können auftreten?

Trotz der zahlreichen Vorteile von BI gibt es auch Herausforderungen, die Unternehmen berücksichtigen müssen:

• Datenqualität: Der Erfolg von BI hängt stark von der Qualität der Daten ab. Unvollständige oder ungenaue Daten können zu falschen Analysen und schlechten Entscheidungen führen.

• Kosten: Die Implementierung von Business-Intelligence-Lösungen kann kostspielig sein, insbesondere für kleinere Unternehmen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die potenziellen Vorteile die Investitionen rechtfertigen.

• Komplexität: Die Implementierung von BI erfordert oft technisches Fachwissen, insbesondere bei der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen. Unternehmen benötigen entweder internes Know-how oder müssen externe Berater hinzuziehen.

KI und die Zukunft von Business Intelligence

Die Welt der Business Intelligence entwickelt sich rasant weiter, angetrieben durch Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Zwei wichtige Trends prägen diese Veränderung:

• Augmented Analytics: KI und maschinelles Lernen automatisieren die Datenvorbereitung und Interpretation. Die KI schlägt proaktiv Muster und Trends vor, was die Analyse beschleunigt.

• Self-Service-BI: Auch Mitarbeiter ohne technischen Hintergrund können eigenständig auf Daten zugreifen und Berichte erstellen.

Diese Demokratisierung der Datenanalyse ist entscheidend. Aktuelle Studien zeigen: Sieben von zehn Wissensarbeitern nutzen KI mittlerweile wöchentlich. Dennoch verbringen Mitarbeiter noch immer 55 % ihrer Zeit mit administrativen Aufgaben.

Genau hier setzen moderne BI-Ansätze an: Sie reduzieren diese Ineffizienzen und ermöglichen es Teams, sich auf die wirklich wichtigen Aufgaben zu konzentrieren.

Erfolgreiche Unternehmen zeichnen sich dadurch aus, dass sie nicht nur KI-Tools einführen, sondern ihre Arbeitsprozesse grundlegend neu gestalten.

Wichtig: Unternehmen, die diese Transformation systematisch angehen, berichten von deutlich höheren Produktivitätssteigerungen und effektiverer Zusammenarbeit zwischen Teams.

Was diese Transformation in der Praxis bedeutet, zeigt der State of AI at Work-Report des Asana Work Innovation Lab eindrücklich. Wissensarbeiter verbringen 55 % ihrer Zeit mit Routineaufgaben statt mit wertschöpfender Arbeit. Unternehmen, die KI gezielt in ihre Workflows einbetten, lösen dieses Problem systematisch. Sie gestalten Prozesse neu, anstatt KI einfach auf bestehende Abläufe aufzusetzen. Das Ergebnis: mehr Zeit für strategische Entscheidungen und eine deutlich höhere Wirkung der eingesetzten BI-Lösungen. Erfahren Sie, wie Asana KI in Ihre Arbeitsprozesse einbettet, entdecken Sie Asana KI.

Nutzen Sie Asana für Ihren Business-Intelligence-Prozess

Das Sammeln und Darstellen von Daten ist, wie bereits erwähnt, nur ein wichtiger Schritt im Rahmen von Business Intelligence. Viel wichtiger ist jedoch das Nutzen dieser Daten, um intelligente Geschäftsentscheidungen zu treffen. Prozesse müssen angepasst und Workflows klar dargestellt werden.

Dafür eignet sich eine Work-Management-Software wie Asana. Auch für Business-Intelligence-Projekte bietet Asana eine Vielzahl an Einsatzmöglichkeiten:

• Projektmanagement für BI-Initiativen: BI-Projekte können oft komplex und mehrstufig sein. Asana hilft dabei, alle Aufgaben und Verantwortlichkeiten klar zu strukturieren, sodass nichts übersehen wird. Jedes Teammitglied kann Aufgaben zugewiesen bekommen, Deadlines setzen und den Fortschritt der Analysen verfolgen.

• Zentrale Kommunikation: Oft arbeiten verschiedene Abteilungen (wie IT, Marketing und Vertrieb) an einem BI-Projekt. Asana bietet eine zentrale Plattform, auf der alle relevanten Stakeholder Informationen austauschen und offene Fragen klären können.

Zudem können Sie Asana mit der BI-Software Tableau verknüpfen, um die Daten von Asana wiederum für die nächsten Analysen zu verwenden. Ein kontinuierlicher Prozess der Verbesserung, wenn man es so ausdrücken möchte.

Business Intelligence als Grundlage für bessere Entscheidungen

Business Intelligence ist mehr als nur ein Werkzeug, es ist eine strategische Notwendigkeit für Unternehmen, die in einer datengesteuerten Welt erfolgreich sein wollen. Indem Sie Daten systematisch sammeln, analysieren und visualisieren, schaffen Sie eine verlässliche Grundlage für fundierte Entscheidungen, optimieren Ihre Prozesse und sichern sich entscheidende Wettbewerbsvorteile.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, die gewonnenen Erkenntnisse in konkrete Handlungen umzusetzen. Eine klare Strategie, die richtigen Werkzeuge und eine Kultur, die datengestützte Entscheidungen fördert, sind dabei unerlässlich. So können Sie sicherstellen, dass Ihre Teams auf die wichtigsten Ziele ausgerichtet sind und nachhaltiges Wachstum erzielen.

Um die aus Ihren Daten gewonnenen Erkenntnisse in die Tat umzusetzen und Ihre Teams auf gemeinsame Ziele auszurichten, starten Sie mit Asana.

Häufig gestellte Fragen zu Business Intelligence

Was ist ein Business Intelligence System?

Ein Business Intelligence System ist eine Softwarelösung, mit der Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, analysieren und visualisieren können. Damit lassen sich datengesteuerte Entscheidungen treffen und Erkenntnisse über Kundenverhalten, Prozesse und Markttrends gewinnen.

Was versteht man unter Data Mining im Business Intelligence Kontext?

Data Mining ist ein BI-Teilprozess, bei dem aus großen Datenbeständen Muster und Trends extrahiert werden, um frühzeitig Marktentwicklungen zu erkennen oder Kundensegmente zu analysieren.

Wie kann Business Intelligence mit ERP-Systemen kombiniert werden?

ERP-Systeme enthalten operative Daten, die durch BI aufbereitet und analysiert werden können. So lassen sich Informationen über Lieferketten, Finanzen und Kundenprozesse effizienter nutzen und automatisieren.

Was macht ein Business-Intelligence-Manager?

Ein Business-Intelligence-Manager verantwortet den gesamten BI-Prozess: Er erhebt und analysiert geschäftsrelevante Daten und präsentiert die Ergebnisse den Führungskräften, um datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen.