Moderne KI & BI - Mehrwert für Unternehmen?

"Wer Daten intelligent nutzt, führt."

Tausende Daten, Informationen und deren automatisierte Interpretation resp. übersichtliche Darstellung, ermöglichen es Unternehmen objektive und transparente Entscheidungen zu treffen.

Künstliche Intelligenz hilft bei der Datenbereitstellung, der Darstellung, der Interpretation und liefert sogar Inputs zu Verbesserungsmöglichkeiten.

Moderne AI und BI – Mehrwert für Unternehmen

In einer zunehmend datengetriebenen Welt sind künstliche Intelligenz (AI) und Business Intelligence (BI) längst mehr als nur Schlagworte. Sie bilden das Rückgrat moderner Unternehmensentscheidungen – und ermöglichen es Firmen, schneller, präziser und strategischer zu handeln. Doch was genau ist der Mehrwert, den AI und BI heute bieten?

1. Von der Datensammlung zur echten Erkenntnis

Viele Unternehmen verfügen über riesige Datenmengen – aus ERP-Systemen, CRM, Social Media oder IoT-Geräten. Doch Daten allein schaffen noch keinen Wert. Hier setzt Business Intelligence (BI) an: Sie strukturiert, visualisiert und macht Daten verständlich. BI-Tools verwandeln Rohdaten in aussagekräftige Dashboards, KPIs und Reports, die Management und Fachabteilungen fundierte Entscheidungen treffen lassen.

Der Mehrwert: Statt Entscheidungen aus dem Bauch heraus zu treffen, stützen Unternehmen ihre Strategie auf Fakten – in Echtzeit.

2. AI bringt Intelligenz in die Datenwelt

Während BI Daten erklärt, interpretiert AI sie aktiv und zieht daraus Schlussfolgerungen. Mit Hilfe von Machine Learning, Natural Language Processing oder Predictive Analytics erkennt AI Muster, die Menschen übersehen würden.

Beispiele:

• KI-basierte Verkaufsprognosen antizipieren Trends, bevor sie entstehen.

• Chatbots übernehmen Routineanfragen im Kundenservice – rund um die Uhr.

Der Mehrwert: AI automatisiert, optimiert und antizipiert – und verschafft Unternehmen dadurch einen klaren Wettbewerbsvorteil.

3. Die Symbiose von AI und BI - Der wahre Mehrwert entsteht, wenn AI und BI zusammenarbeiten:

• BI liefert die Basisdaten.

• AI analysiert, interpretiert und prognostiziert.

• BI visualisiert die Ergebnisse in verständlicher Form.

Das Ergebnis: Eine ganzheitliche Entscheidungsplattform, die nicht nur beschreibt, was passiert ist, sondern auch warum – und was als Nächstes passieren wird.

Beispiel: Ein Unternehmen nutzt BI, um Verkaufszahlen nach Regionen zu analysieren. KI ergänzt diese Auswertung mit Prognosen, welche Produkte in den nächsten Monaten in welchen Märkten besonders gefragt sein werden – und schlägt gleichzeitig Preisstrategien vor.

4. Konkreter Nutzen für Unternehmen

Schnellere Entscheidungen: Relevante Informationen sind jederzeit verfügbar.
Weniger Risiko: Frühzeitige Warnsignale durch KI-Analysen.
Effizienzsteigerung: Automatisierte Prozesse reduzieren manuelle Arbeit.
Kundenzentrierung: Besseres Verständnis von Verhalten und Bedürfnissen.
Wettbewerbsvorteil: Schnellere Reaktion auf Marktveränderungen.

5. Zukunftsausblick: Intelligente Unternehmenssteuerung

Die Zukunft gehört Systemen, die selbstlernend und vorausschauend agieren.
Unternehmen, die heute in die Kombination aus BI und AI investieren, legen den Grundstein für eine intelligente Unternehmenssteuerung, in der Entscheidungen datenbasiert, agil und nachhaltig getroffen werden.

Fazit:
Moderne AI und BI sind keine isolierten Technologien – sie sind ein strategischer Erfolgsfaktor.
Sie verwandeln Daten in Erkenntnisse, Erkenntnisse in Entscheidungen und Entscheidungen in Wettbewerbsvorteile.

Sie möchten Ihre Entscheidungen in Zukunft datengestützt treffen?

Kontaktieren Sie mich für ein erstes Assessment-Gespräch. Finden wir gemeinsam heraus, wie KI-Tools wesentliche Informationen für Sie aufbereiten können, damit Sie fundierte, faktenbasierte Entscheidungen treffen können.

Data-Analytics verstehen: Glossary und Tools

Um Data-Analytics zu verstehen, sollten Sie diese Abkürzungen resp. Ausdrücke kennen:

AI (Artificial Intelligence / KI Künstliche Intelligenz)

Sammelbegriff für Technologien, die Maschinen befähigen, Aufgaben zu lösen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern – z. B. Lernen, Problemlösen, Sprachverstehen oder Bilderkennung.

BI (Business Intelligence)

Prozesse, Methoden und Tools, um Unternehmensdaten zu sammeln, aufzubereiten und zu visualisieren. BI unterstützt datenbasierte Entscheidungen durch Dashboards, Berichte und Analysen.

ERP (Enterprise Resource Planning)

Integriertes Softwaresystem, das zentrale Geschäftsprozesse wie Finanzen, Einkauf, Produktion oder Personalwesen verwaltet und steuert. Beispiele: SAP, Microsoft Dynamics, Abacus, ZohoOne.

CRM (Customer Relationship Management)

System zur Verwaltung und Analyse von Kundenbeziehungen. Es hilft, Verkaufschancen zu erkennen, Kundenzufriedenheit zu erhöhen und Marketingaktionen gezielt zu steuern. Beispiele: Salesforce, HubSpot, Zoho CRM.

IoT (Internet of Things)

Netzwerk aus physischen Geräten, die über das Internet miteinander kommunizieren und Daten austauschen – etwa Sensoren, Maschinen oder Fahrzeuge. IoT liefert wertvolle Echtzeitdaten für Analysen.

KPI (Key Performance Indicator)

Kennzahlen, die den Erfolg von Prozessen, Projekten oder Strategien messen. Beispiele: Umsatzwachstum, Kundenzufriedenheit, Lieferzeit.

Machine Learning (ML)

Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu sein. ML erkennt Muster, trifft Vorhersagen und verbessert sich mit jeder neuen Dateneingabe.

Natural Language Processing (NLP)

Technologie, mit der Computer menschliche Sprache verstehen, verarbeiten und darauf reagieren können – z. B. bei Chatbots, Sprachassistenten oder automatischer Textanalyse.

Descriptive Analytics

Beantwortet die Frage: Was ist passiert? Rückblick auf die Vergangenheit. Was ist passiert und wie war die Performance? Zum Beispiel: Wie hoch war der Umsatz und die Marge?

Diagnostic Analytics

Beantwortet die Frage: Warum ist es passiert? Ursachenanalyse von Trends und Abweichungen. Zum Beispiel: Vergleich von Regionen, Produkten oder Kampagnen.

Predictive Analytics

Beantwortet die Frage: Was wird passieren? Prognosen für zukünftige Ereignisse auf Basis historischer Daten, evtl. mit Annahmen für die Zukunft angereichert. Predictive Analytics wird z.B. für die Erstellung von Absatzprognosen, Risikomanagement oder Wartungsplanung eingesetzt. Sie können die Frage stellen: Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde im nächsten Monat abspringt? Predictive Analytics ermöglicht also proaktives Handeln und bessere Planung.

Prescriptive Analytics

Beantwortet die Frage: Was soll ich tun? Sie erhalten Handlungsempfehlungen auf Basis von Vorhersagen und Simulationen.

Anomalieerkennung (Anomaly Detection)

AI-Technik, die ungewöhnliche Muster oder Abweichungen in Daten erkennt – etwa Betrugsversuche, fehlerhafte Sensorwerte oder Sicherheitsvorfälle.

Dashboard

Visuelle Oberfläche, die zentrale Daten und Kennzahlen übersichtlich darstellt. Dashboards helfen, den aktuellen Status eines Projekts oder Unternehmens auf einen Blick zu erfassen.

Chatbot

Software, die automatisiert mit Menschen kommuniziert – meist über Text oder Sprache. Chatbots können Kundenanfragen beantworten, Bestellungen aufnehmen oder Support leisten.

Digital Transformation (Digitale Transformation)

Langfristiger Prozess, bei dem Unternehmen digitale Technologien nutzen, um Geschäftsmodelle, Prozesse und Kundenerlebnisse zu verändern und zu verbessern.

Automation (Automatisierung)

Einsatz von Technologie, um wiederkehrende, manuelle Aufgaben ohne menschliches Eingreifen auszuführen – spart Zeit, reduziert Fehler und erhöht Effizienz.

Data-Driven (Datengetrieben)

Ansatz, bei dem Entscheidungen nicht auf Intuition, sondern auf systematisch ausgewerteten Daten basieren. Grundlage für BI und AI.

Analytics und Business Intelligence Platforms (Stand Mai 2025)

Anhand dieses Gartner-Charts möchte ich eine Übersicht der wichtigsten Plattformen, resp. Tools geben:

Gartner bewertet Anbieter anhand von zwei Achsen:

• Y-Achse: Ability to Execute (Fähigkeit zur Umsetzung)

• X-Achse: Completeness of Vision (Vollständigkeit der Vision)
  

Daraus ergeben sich vier Kategorien: Leaders, Challengers, Visionaries und Niche Players.

Leaders (führende Anbieter; über die Links gelangen Sie direkt zur Beschreibung und Bewertung)

Microsoft (Power BI)
→ Marktführer dank breiter Nutzerbasis, einfacher Integration in Microsoft 365, starkem Preis-Leistungs-Verhältnis und Cloud-Funktionen (Azure).

Salesforce (Tableau)
→ Leistungsstarke Visualisierungen, hohe Benutzerfreundlichkeit und starke Community. Besonders für Data-Storytelling beliebt.

Google (Looker Studio)
→ Cloud-native BI-Plattform mit Integration in BigQuery; ideal für Datenanalyse in der Google Cloud-Umgebung.

Qlik
→ Fokus auf assoziative Datenanalyse; erlaubt Nutzern, flexibel Datenbeziehungen zu erkunden.

ThoughtSpot
→ Starke KI-gestützte Such- und Analysefunktionen („Search & AI Analytics“).

Oracle (cloud oder server)
→ Solide BI- und Datenplattform mit tiefer Integration in Unternehmensdatenbanken.

Strategy, SAP, Pyramid Analytics
→ SAP: Starke Enterprise-Integration, geeignet für komplexe Unternehmensstrukturen.
→ Pyramid: Self-Service-Analytics kombiniert mit Governance-Funktionen.
→ Strategy: BI mit Fokus auf Entscheidungsunterstützung und Datenintegration.

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Datenschutz und Compliance bei der Nutzung von BI-Plattformen

Business Intelligence (BI) lebt von Daten, und wo Daten fliessen, spielt Datensicherheit eine zentrale Rolle. Hier ist eine Übersicht, worauf Unternehmen bei der Nutzung von BI-Plattformen unbedingt achten sollten:

Gesetzliche Vorgaben einhalten

In der Schweiz gilt das revDSG (revidierte Datenschutzgesetz), in der EU zusätzlich die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung). Unternehmen müssen sicherstellen, dass personenbezogene Daten nur rechtmäßig verarbeitet und gespeichert werden.

Wichtig: Wenn BI-Systeme Cloud-basiert sind (z. B. Power BI, Tableau Cloud, Zoho Analytics), muss geprüft werden, wo die Daten physisch gespeichert werden (z. B. Schweiz, EU oder USA).

Best Practice:

• Daten nur pseudonymisiert oder anonymisiert in die BI-Plattform laden.

• Datenverarbeitungsverträge (DPA) mit Anbietern abschließen.

• Transparente Datenschutzrichtlinien gegenüber Mitarbeitenden und Kunden.

Zugriffskontrolle (Access Control)

Prinzip der minimalen Rechte (Least Privilege)

Nicht jeder Benutzer braucht Zugriff auf alle Daten.
BI-Systeme sollten ein feingranulares Rollen- und Berechtigungssystem haben.

Best Practice:

• Rollen nach Funktion (z. B. Management, Controlling, Vertrieb) definieren.

• Zugriff auf sensible Daten (z. B. Personal, Finanzen) beschränken.

• Nutzung von Single Sign-On (SSO) und Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA).

Datenverschlüsselung

Schutz auf allen Ebenen

• At Rest: Daten, die in Datenbanken oder Data Warehouses liegen, müssen verschlüsselt gespeichert werden.

• In Transit: Datenübertragungen (z. B. zwischen BI-Tool und Datenquelle) immer über TLS/SSL absichern.

Best Practice:

• Nutzung von Cloud-Diensten mit zertifizierter Verschlüsselung (z. B. AES-256).

• Keine sensiblen Daten in ungesicherten Reports oder Screenshots teilen.

Datenherkunft und Governance

Wer hat was verändert – und wann?

BI-Systeme greifen oft auf viele Quellen zu. Ohne sauberes Data Governance-Konzept drohen Datenchaos und Fehler.

Best Practice:

• Versionierung von Reports und Datenmodellen.

• Dokumentation der Datenquellen (Data Lineage).

• Festlegung, wer für Datenqualität und -freigabe verantwortlich ist.

Cloud vs. On-Premises

Sicherheitsaspekt bei Cloud-BI

Cloud-basierte BI-Plattformen (z. B. Power BI, Google Looker Studio, Tableau Cloud) bieten viele Vorteile, bringen aber besondere Anforderungen:

• Datenstandort: Rechenzentren sollten DSG/DSGVO-konform sein.

• Sicherheitszertifikate prüfen (ISO 27001, SOC 2, etc.).

• Regelmäßige Penetrationstests und Security Audits.

On-Premises (z. B. Power BI Report Server, Qlik Sense Enterprise) bietet mehr Kontrolle, erfordert aber internes Know-how für Wartung und Sicherheit.

Audit und Monitoring

Kontinuierliche Überwachung der Nutzung

BI-Plattformen sollten protokollieren, wer wann auf welche Daten zugreift.
Das hilft bei Sicherheitsvorfällen, Missbrauch und Compliance-Prüfungen.

Best Practice:

• Aktivieren von Audit-Logs.

• Regelmäßige Überprüfung von Zugriffsrechten.

• Frühwarnsysteme für ungewöhnliche Datenabfragen.

Schulung und Sensibilisierung

Der Mensch bleibt das größte Risiko

Selbst die sicherste BI-Plattform nützt wenig, wenn Benutzer unvorsichtig sind.

Best Practice:

• Schulungen zu Datenschutz, Phishing und sicherem Umgang mit Reports.

• Klare Richtlinien, welche Daten geteilt oder exportiert werden dürfen.

Datensicherheit in BI ist kein einmaliges Projekt, sondern ein laufender Prozess. Unternehmen sollten ihre BI-Strategie immer mit einer klaren Data-Governance- und Security-Policy verknüpfen. Ziel ist es, Daten nutzbar machen – ohne Risiken für Datenschutz, Vertraulichkeit oder Integrität

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