Die Entwicklung von Business Intelligence
Business Intelligence wird interaktiver
Klassische Business Intelligence schafft eine verlässliche Grundlage für Reporting und Steuerung. Datenmodelle, konsistente Kennzahlen und Dashboards machen Entwicklungen sichtbar und vergleichbar.
Business Intelligence 2.0 erweitert diese Grundlage. Fachbereiche können Daten eigenständiger untersuchen, Analysewege während der Auswertung anpassen und Fragen in natürlicher Sprache stellen. Self-Service BI, Data Exploration, Conversational Analytics und KI-gestützte Funktionen verändern damit vor allem die Art, wie Menschen mit Daten arbeiten.
Business Intelligence 2.0 ersetzt klassische BI nicht.
Reports und Dashboards bleiben wichtig für wiederkehrende Informationsbedarfe. Hinzu kommen flexible Analyseformen für Fragen, die sich nicht vollständig im Voraus festlegen lassen.
Was ist Business Intelligence 2.0?
Business Intelligence 2.0 bezeichnet die Weiterentwicklung klassischer Business Intelligence hin zu stärker selbstbestimmter, explorativer und KI-gestützter Datenanalyse. Datenmodelle, Kennzahlen, Reports und Dashboards bleiben die verlässliche Grundlage.
Der Begriff wird nicht überall einheitlich verwendet. Gemeint ist kein einzelnes Produkt, sondern eine veränderte Form der Analyse: Fachbereiche können Daten selbstständiger untersuchen, Folgefragen bearbeiten und neue Erkenntnisse in ihre Arbeitsabläufe einbinden.
Kurz erklärt
Business Intelligence 2.0 verbindet eine kontrollierte Daten- und Kennzahlenbasis mit Self-Service BI, Data Exploration, Conversational Analytics und KI-gestützter Analyse.
Was unterscheidet klassische BI von BI 2.0?
Die Ansätze schließen sich nicht aus. BI 2.0 erweitert etablierte Berichts- und Analyseformen um flexiblere Zugänge und neue Unterstützungsmöglichkeiten.
| Bereich | Klassische BI | Business Intelligence 2.0 |
|---|---|---|
| Schwerpunkt | Wiederkehrende Fragen verlässlich beantworten | Neue Fragen und Zusammenhänge untersuchen |
| Analyseweg | Vordefinierte Berichte, Sichten und Drill-downs | Flexible, aufeinander aufbauende Analyseschritte |
| Interaktion | Filter, Kennzahlen und vorbereitete Visualisierungen | Self-Service, natürliche Sprache und KI-Unterstützung |
| Rolle der Fachbereiche | Berichte nutzen und Anforderungen formulieren | Daten innerhalb klarer Regeln selbst untersuchen |
| Ergebnis | Report, Dashboard oder standardisierte Kennzahl | Auswertung, Visualisierung und dokumentierter Analyseweg |
| Grundlage | Datenmodelle, Kennzahlen und Berechtigungen | Dieselbe Grundlage, erweitert für explorative und KI-gestützte Nutzung |
Wie sich die Arbeit mit Daten verändert
Business Intelligence 2.0 verbindet unterschiedliche Formen der Analyse. Sie ergänzen sich, erfüllen aber nicht dieselbe Aufgabe.
Welche Rolle spielt KI in Business Intelligence 2.0?
KI-gestützte Datenanalyse kann Fragen in natürlicher Sprache interpretieren, passende Auswertungen unterstützen, Visualisierungen vorschlagen und Ergebnisse zusammenfassen. Das erleichtert vor allem Analysewege, die sich erst aus den Zwischenergebnissen entwickeln.
- Analysefragen in Abfragen übersetzen
- geeignete Darstellungen vorschlagen
- auffällige Entwicklungen hervorheben
- Ergebnisse für unterschiedliche Nutzergruppen zusammenfassen
Analytics Agents ergänzen diese Funktionen um mehrstufige Analysen und die kontrollierte Nutzung weiterer Werkzeuge. Wie HMS solche Anwendungen entwickelt und integriert, zeigt die Seite Data Insights.
Die Datenbasis entscheidet
KI erweitert eine belastbare BI-Landschaft, ersetzt aber keine fachlich und technisch saubere Grundlage. Verlässliche Ergebnisse benötigen freigegebene Daten, verständliche Datenmodelle, konsistente Kennzahlen und geregelte Zugriffe. Ergebnisse mit geschäftlicher oder regulatorischer Relevanz müssen zusätzlich fachlich geprüft werden.
Was Business Intelligence 2.0 voraussetzt
Mehr Analysefreiheit funktioniert nur mit klaren fachlichen und technischen Leitplanken.
Wann BI 2.0 relevant wird
Für welche Unternehmen ist Business Intelligence 2.0 sinnvoll?
Business Intelligence 2.0 ist besonders relevant, wenn eine belastbare BI-Basis vorhanden ist, Fachbereiche aber regelmäßig neue Folgefragen bearbeiten müssen. Typische Anzeichen sind häufige Ad-hoc-Anfragen, manuelle Exporte und ein wachsender Bedarf an Self-Service oder natürlichsprachlicher Analyse.
Weniger sinnvoll ist der direkte Einstieg, wenn zentrale Kennzahlen uneinheitlich, Datenverantwortlichkeiten ungeklärt oder Berechtigungen nicht zuverlässig geregelt sind. Dann sollte zunächst die BI- und Datengrundlage verbessert werden.
Typische Einsatzbereiche
Wie führt man Business Intelligence 2.0 ein?
Der Einstieg beginnt mit konkreten Analysefragen. Erst danach lässt sich entscheiden, welche Datenbasis, Funktionen und Architektur benötigt werden.
Ein typisches Vorgehen:
Analysebedarf und Nutzergruppen verstehen
Klären, welche Entscheidungen unterstützt werden sollen, wo bestehende Reports enden und welche Folgefragen regelmäßig entstehen. Dabei berücksichtigen, wer die Analysen nutzt und welche fachlichen Kenntnisse sowie Data Literacy vorhanden sind.
Anwendungsfall priorisieren
Einen fachlich relevanten und klar abgegrenzten Anwendungsfall auswählen. Daten, verantwortliche Rollen und erwartete Ergebnisse sollten so konkret sein, dass sich Nutzen und Qualität überprüfen lassen.
Datenbasis und Semantik prüfen
Datenqualität, Aktualität und Herkunft bewerten. Zusätzlich prüfen, ob Kennzahlen, Beziehungen, Einheiten und fachliche Begriffe eindeutig definiert und für den Anwendungsfall geeignet sind.
Zielarchitektur, Zugriffe und Governance festlegen
Definieren, wie Datenquellen, semantische Modelle, Analyseoberflächen und KI-Funktionen zusammenspielen. Rollen, Berechtigungen, Qualitätsprüfungen, Dokumentation und fachliche Freigaben verbindlich regeln.
Analyseweg kontrolliert erproben
Self-Service BI, Data Exploration, Conversational Analytics oder KI-Unterstützung mit realistischen Fragen und Daten testen. Antworten, Abfragen und Visualisierungen fachlich prüfen und die gewählte Lösung gezielt verbessern.
Anwendung integrieren und Data Literacy stärken
Die Anwendung in bestehende Daten-, IT- und Arbeitsprozesse einbinden. Nutzer im Umgang mit Daten, Kennzahlen und Analysefunktionen befähigen. Dazu gehört auch, Ergebnisse kritisch zu bewerten und die Möglichkeiten sowie Grenzen KI-gestützter Analysen zu verstehen.
Betrieb und Weiterentwicklung organisieren
Monitoring, Support und Zuständigkeiten für den produktiven Betrieb festlegen. Datenmodelle, Kennzahlen, Zugriffe und Analysefunktionen regelmäßig prüfen und weitere Anwendungsfälle schrittweise anbinden.
Was bei der Einführung häufig unterschätzt wird
Für die Einführung zählen neben der Toolauswahl auch fachliche Semantik, Datenverantwortung und der spätere Betrieb.
- Ein KI-Assistent kann uneinheitliche Kennzahlen nicht zuverlässig auflösen.
- Mehr Self-Service benötigt klare Zuständigkeiten und verständliche Datenmodelle.
- Ein erfolgreicher Prototyp ist noch keine integrierte und betreibbare Anwendung.
- Automatisierte Ergebnisse benötigen geeignete Prüf- und Freigaberegeln.
FAQ
Häufige Fragen zu Business Intelligence 2.0
Antworten auf zentrale Fragen zu BI 2.0, Data Exploration, KI-gestützter Datenanalyse, Self-Service BI und Datenanalyse mit natürlicher Sprache.
Nein. Reports und Dashboards bleiben sinnvoll, wenn Fragen und Informationsbedarf wiederkehren. BI 2.0 ergänzt sie um flexible Analysewege für neue oder wechselnde Fragestellungen.
Nicht zwingend. Viele vorhandene BI-Plattformen lassen sich um Self-Service, Data Exploration oder KI-gestützte Funktionen erweitern. Ob eine Ergänzung, individuelle Anwendung oder neue Architektur sinnvoll ist, hängt von Datenmodellen, Nutzergruppen, Integrationsbedarf und Governance ab.
BI 2.0 ist besonders relevant, wenn bereits eine belastbare BI-Basis vorhanden ist und Fachbereiche regelmäßig neue Folgefragen bearbeiten. Bei uneinheitlichen Kennzahlen, geringer Datenqualität oder unklarer Datenverantwortung sollte zunächst die Grundlage verbessert werden.
Self-Service BI ermöglicht Fachbereichen, Daten innerhalb freigegebener Modelle selbst auszuwerten. Data Exploration beschreibt einen offenen Analyseprozess, bei dem sich weitere Fragen und Analyseschritte aus den bisherigen Ergebnissen entwickeln.
Die Verlässlichkeit hängt von Datenqualität, Datenmodellen, Kennzahlendefinitionen und Berechtigungen ab. Ergebnisse mit geschäftlicher oder regulatorischer Relevanz müssen fachlich geprüft werden.
Der Einstieg beginnt mit einem klar abgegrenzten Analysebedarf. Danach werden Datenbasis, Kennzahlen, Nutzergruppen, Berechtigungen und technische Anschlussfähigkeit geprüft. Ein priorisierter Anwendungsfall kann anschließend kontrolliert erprobt und schrittweise in den Betrieb überführt werden.
Von der Einordnung zur Umsetzung
Data Insights praktisch weiterentwickeln
Business Intelligence 2.0 beschreibt, wie Reporting und Analyse interaktiver werden. Auf der Seite Data Insights erfahren Sie, wie HMS bestehende BI- und Analytics-Landschaften bewertet, passende Anwendungen entwickelt und sie in Datenmodelle, Berechtigungen und Betriebsprozesse integriert.
