Intelligente Software bringt Licht ins Datenchaos

Trends und Einsatzmöglichkeiten von Business-Intelligence-Systemen auf der CeBIT

80 Prozent der männlichen Käufer von Windeln kaufen abends gleich­zeitig Bier, so eine Warenkorbanalyse der amerikanischen Supermarkt­kette WalMart. Diese beiden Produkte wurden daraufhin in benach­barten Regalen platziert. Das Ergebnis: Der Umsatz stieg signifikant. Ent­deckt wurde der Zusammenhang zwischen Windeln und Bier durch den Einsatz eines modernen Business-Intelligence-Systems (BI). Die CeBIT 2004 zeigt vom 18. bis 24. März in Hannover, was diese Systeme mittler­weile leisten können.

Das Sammeln von unternehmensrelevanten Daten, die statistische Aus­wer­tung und das Erkennen von Zusammenhängen gehören zu den Auf­ga­ben von Business-Intelligence-Systemen. Derart optimierte Daten bringen dem Unternehmen erhebliche Vorteile bei der Entschei­dungs­findung. Daher lohnen sich BI-Systeme trotz der hohen Anschaffungs- und Implementierungskosten. 4,5 Millionen US-Dollar investieren Groß­unter­nehmen im Durchschnitt in die Einrichtung eines BI-Systems, so eine Studie des Beratungsunternehmens IDC. Bereits nach zwei Jahren haben sich die Kosten beispielsweise durch verbesserte Produktions­ab­läufe zumeist wieder amortisiert. Die bisher eingesetzten BI-Lösungen brachten nach Expertenschätzung im Durchschnitt einen Return of Invest­ment von 120 Prozent.

BI-Systeme bieten Entscheidungshilfen

BI-Systeme helfen, die unternehmerisch richtigen Maßnahmen zu ergrei­fen und erhöhen somit den Unternehmensgewinn. Mehr als die Hälfte der Führungskräfte hatte 2003 größere Schwierigkeiten als im Vorjahr die richtigen Entscheidungen zu treffen. Das ergab eine IDC-Studie. Schuld daran ist die steigende Datenmenge. Immer ausge­feiltere Erhebungsmethoden liefern immer komplexere Daten über Kunden und ihre Wünsche, Marketing­maßnahmen, Produktionsprozesse und Um­sätze. Schnell geht da der Überblick verloren. Um die Daten nutz­bar zu machen, werden sie von BI-Systemen zunächst gesammelt. Dies ge­schieht im so genannten Data Warehouse. Die Daten stammen aus unter­schiedlichen Bereichen des Unternehmens, die meistens ein eigenes Erhe­bungsverfahren haben. Deshalb müssen sie in einem zweiten Schritt im Data Warehouse vereinheitlicht werden.

Data Mining erkennt selbstständig Zusammenhänge

Die im Data Warehouse gespeicherten Daten werden durch Data-Mining-Software analysiert. Waren früher aufgrund fehlender Rechenleistung nur statistische Auswertungen durch vorgegebene Parameter möglich, können Data-Mining-Systeme mittlerweile selbstständig Zusammen­hänge erkennen. Dazu werden die Daten mittels mathematischer Analy­se auf Ähnlichkeit, wie zum Beispiel gleiche Verkaufszeiträume, über­prüft. Ähnliche Daten werden dann in Segmente gruppiert. Besonders interessant für die Auswertung sind die Daten, die wider Erwarten in gleichen Segmenten gruppiert sind.

Vielfältige Einsatzmöglichkeiten

Die Einsatzmöglichkeiten, wie sie zahlreiche Aussteller auf der CeBIT präsen­tieren, sind vielfältig. Kreditinstitute beispielsweise nutzen BI-Systeme, um errechnen zu können, welcher Typ Kunde am ehesten seinen Kreditverpflichtungen nicht nachkommen wird. Finanzämter ana­ly­sieren Steuerbescheide, um anhand von Unregelmäßigkeiten Steuer­betrug schneller aufdecken zu können. Am häufigsten aber kommen sie bei der Optimierung der Kundenbindung zum Einsatz. Die Bank of Canada zum Beispiel nutzt ein Business-Intelligence-System, um ihre Kunden in tausende von Kategorien einzuordnen und für jede Kategorie eine eigene Strategie auszuarbeiten. So erreichte sie nicht nur eine Steige­rung der Kundenzufriedenheit um über 50 Prozent, sondern konnte auch ihren Umsatz um 21 Millionen kanadische Dollar steigern.