Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) bezeichnet die Prozesse, Strategien und Technologien, die zur Aggregierung und Analyse von relevanten Daten eines Unternehmens eingesetzt werden. Ziel von Business Intelligence ist es, aus bestehenden Informationen verwertbares Wissen zu generieren. Oder anders ausgedrückt: BI soll Stakeholdern eines Unternehmens datenbasierte Entscheidungen auf strategischer und operativer Ebene ermöglichen.

Sinnvoll implementiert und zielführend genutzt kann Business Intelligence Chancen und Risiken für Geschäftsmodelle frühzeitig erkennen und so eine Reihe von Mehrwerten schaffen:

• Effizienzsteigerung
• Kostenoptimierung
• Profitabilitätssteigerung
• Nachhaltiges Wachstum

Business Intelligence und Natural Language Processing

Business Intelligence ist angesichts steigender Datenmengen nur mit spezieller Software zu bewältigen. Der Markt für BI-Tools boomt, zu den bekanntesten Lösungen zählen Tableau, Microsoft Power BI, Qlik oder Sisense. Mittels Datenvisualisierungen bieten diese Tools unabhängig von Zeit, Ort oder Endgerät wichtige Einblicke in Prozesse. In interaktiven Tabellen, Charts und Grafiken aufbereitete Daten erlauben unterschiedlichen Stakeholdern das Monitoring von definierten KPI und das kurzfristige Reagieren auf Entwicklungen.

Visualisierungen sind dabei nur die für den Nutzer sichtbaren Ergebnisse der Verarbeitung von Daten. Zuvor werden Daten in unterschiedlichen Schritten und Systemen gesammelt, integriert, analysiert und verteilt. Zunächst erfolgt die Datensammlung. Quellen für die Geschäftsanalytik können strukturierte Daten aus internen Reportings, einer Warenwirtschaft, CRM- bzw. ERP-Anwendungen und anderen Systemen sein. Aber auch externe Quellen wie Drittanbieter oder Webtracking-Services liefern wichtigen Input. Schwieriger in die Business Intelligence einzubeziehen sind die unstrukturierten Daten, die in E-Mails, Präsentationen, Memos und anderen Inhalten des Unternehmens generiert werden.

Für die richtige Bedienung von BI-Tools und das Verständnis der gewonnenen Informationen sind in der Regel fundierte analytische Fähigkeiten die Voraussetzung. Es bedarf selbst auf der Ebene der Geschäftsführung gelegentlich Erläuterungen zur zielführenden Einordnung von komplexen Tabellen und Charts.

Mithilfe von Tools aus Daten zielführende Visualisierungen bereitzustellen und so eine verständliche Data Story zu erzählen, ist Aufgabe von spezialisierten Business Analysten. Business Analysten müssen Prozesse in Unternehmen Verstehen, Hinterfragen und sichtbar machen, um sowohl den Istzustand eines Bereiches, einer Abteilung, eines Geschäftsprozesses zu strukturieren, als auch konkrete Ableitungen und Prognosen für die Zukunft zu erstellen. Nutzerfreundliche Dashboards von BI-Tools sind für Analysten ein wertvolles Arbeitsmittel zum Storytelling und vereinfachen für Stakeholder wie die Geschäftsführung, das Controlling oder den Vertrieb das Erkennen von Trends und die Vorbereitung datenbasierter Entscheidungen.

Erklären, orientieren und aktivieren mit Natural Language Generation

Business Intelligence Software ist ein wichtiges Puzzleteil von Data Culture, aber kein Garant für die aktive Einbeziehung von Daten in wichtige Entscheidungen. Auch wenn die Data Culture im Unternehmen ausgeprägt ist, werden Dashboards häufig nicht gelesen oder falsch interpretiert.

Natural Language Generation bietet hier eine Lösung – automatische Textgenerierung kann als wertvolle Komponente zum Storytelling beitragen.

Die Sprachtechnologie Natural Language Generation (NLG) ist ein Teilgebiet von Natural Language Processing, das wiederum dem großen Feld Künstliche Intelligenz zuzurechnen ist. Einfach erklärt beschreibt Natural Language Processing Techniken und Methoden zur computergestützten Verarbeitung natürlicher Sprache, um die direkte Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu erleichtern.

Natural Language Generation erstellt aus Daten deskriptive und interpretierende Berichte. Zeigen etwa Daten den Anstieg eines Wertes, ergänzt automatische Textgenerierung ein entsprechendes Diagramm um einen beschreibenden Text.

Über die Erklärung hinaus ist Natural Language Generation in der Lage, weitere Aspekte eines Textes zu bedienen.

Bloße Beschreibung von Daten lässt einen Anwender in vielen Fällen an einem Punkt stehen. Interessanter ist die Einordnung eines Phänomens. Beispiel: Ist eine rote Zahl in einem Segment ein ernstzunehmender Vorfall oder möglicherweise nur Teil eines wiederkehrenden Problems? Solche Zusammenhänge lassen sich durch das Zusammenspiel von Business Intelligence und Natural Language Generation textlich aufzeigen.

Business Intelligence ist kein Selbstzweck. Vielmehr geht es bei der Analyse um konkrete Schlußfolgerungen für das eigene Aufgabenfeld. Natural Language Generation hat das Potential Anwender über Sprache zu aktivieren. Ergeben sich aus den Zahlen praktische Anweisungen, kann automatische Textgenerierung diese für den Anwender formulieren.

Der große Vorteil von Natural Language Generation in der Business Intelligence wird hier deutlich: Nutzer müssen keine ausgewiesenen Business Analysten sein, um Zusammenhänge zu erkennen und Schlußfolgerungen zu ziehen. Unabhängig von Abteilung, Managementebene, Vorwissen oder geografischer Verortung werden Daten und die entsprechenden Interpretationen so für jeden zugänglich – Natural Language Generation demokratisiert die Business Intelligence.