2. Operationale BI
Statt mit traditionellen BI-Lösungen Management-Entscheidungen nachträglich zu analysieren, erhalten Fachkräfte bereits im Tagesgeschehen die entscheidenden Informationen, mit denen sie auftretende Probleme schnell lösen können. Das verbessert die Transparenz in den Prozessen. Operational BI warnt, sobald ein unerwartetes Ereignis eintritt, und liefert Hinweise zur Problemlösung. Business Intelligence, gezielt eingesetzt zur Extraktion der die Entscheidung unterstützenden Informationen, wird so zu einem Steuerungsinstrument, das laufende Prozesse überwacht, analysiert und in diese eingreift.
3. Anforderungen an Datenqualität
In vielen BI-Anwendungen werden Daten aus den unterschiedlichsten Quellen zusammengeführt, und immer wieder beklagen BI-Anwender eine mangelhafte Datenqualität. Oft stellen die IT-Abteilungen erst bei der Aggregation fest, dass die Daten lückenhaft und widersprüchlich sind. Denn bei der Erfassung und Speicherung mangelt es an Werkzeugen, um Fehler frühzeitig zu erkennen. Unternehmen kommen daher nicht umhin, beispielsweise Tools für das Stammdatenmanagement einzuführen. Das Ziel: Fehler und Anomalien in den Daten zu ermitteln, bevor inkorrekte Angaben überhaupt in die Datenbanksysteme einfließen können.
4. Unternehmensstrategie mit dem Alltagsgeschäft verzahnt
Unternehmen sammeln bereits eine Vielzahl von Daten und bereiten sie für die verschiedensten Berichten auf. Nur die wenigsten Organisationen führen jedoch einen kontinuierlichen Soll-Ist-Vergleich durch, um auf Basis aussagekräftiger Analysen ihre Prozesse zu optimieren und ein proaktives Performance-Management zu betreiben. Die stetige Verbesserung der Produkt-, Prozess- und Servicequalität schafft die Voraussetzungen für eine Kostenoptimierung, Beschleunigung der Geschäftsprozesse und Qualitätsverbesserung in den internen sowie externen Abläufen und führt letztlich zu einer nachhaltigen Effizienzsteigerung.