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Business Intelligence Architektur:
Schlüsselkomponenten, Vorteile und Tools
April 01, 2025
Die Business Intelligence-Architektur stellt einen Rahmen dar, der es Unternehmen ermöglicht, Daten zu sammeln, zu bereinigen, zu analysieren und zu visualisieren. Sie besteht aus Lösungen, die Rohdaten in aussagekräftige, umsetzbare Erkenntnisse und benutzerfreundliche Berichte verwandeln.
Itransition bietet seit mehr als 15 Jahren Business-Intelligence-Dienstleistungen an und entwickelt, implementiert, optimiert und pflegt leistungsstarke BI-Lösungen, die Unternehmen unterschiedlicher Größe dabei helfen, aussagekräftige Erkenntnisse aus umfangreichen Geschäftsdaten abzuleiten und fundierte Entscheidungen zu treffen.
5 Schlüsselkomponenten einer Business Intelligence-Architektur
Titel des Schemas: Beispielhafte BI-Architektur
Datenquellen
Hierbei handelt es sich um Softwarelösungen, Systeme oder Geräte, die strukturierte, halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten erzeugen, die das BI-Tool in Echtzeitströmen oder Stapeln aufnimmt. Datenquellen können sowohl intern als auch extern sein, wobei die Informationen innerhalb eines Unternehmens erfasst und gepflegt werden (CRMs, SQL-Datenbanken, NoSQL-Datenbanken usw.) oder außerhalb des Unternehmens generiert werden (soziale Medien, öffentliche Daten aus staatlichen Quellen, Marktforschung, Umfragen und Statistiken).
Es sollten jedoch nicht alle Unternehmensdatenquellen in die BI-Lösung integriert werden, da einige Informationen für die Analyse der aktuellen Geschäftsanforderungen möglicherweise nicht erforderlich sind.
Datenintegrations- und Datenqualitätsmanagement-Schicht
Diese Schicht enthält Werkzeuge, die dafür sorgen, dass die Daten vollständig, genau, relevant und konsistent sind, so dass sie für die Speicherung und Analyse geeignet sind. Je nach Art, Format und Umfang der Informationen sowie dem Zweck der Aggregation sollten Unternehmen geeignete Integrationsmethoden wählen, wobei sie zwischen Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL), Extrahieren, Laden, Transformieren (ELT), Datenreplikation, Erfassung von Änderungsdaten, Integration von Streaming-Daten und Datenvirtualisierung wählen können.
Gleichzeitig mit der Datenintegration sollte das BI-System Datenbereinigungsprozesse durchführen, um eine hohe Datenqualität sicherzustellen, Datenfehler und Duplikate zu entfernen, Daten mit Semantik anzureichern und Daten anhand der festgelegten Datenqualitätsmetriken zu prüfen.
Datenspeicherungsschicht
Diese Komponente umfasst verschiedene Repositories, die Daten für die weitere Verarbeitung strukturieren und speichern. Zu den analytischen Datenspeichern gehören data warehouses für die Verwaltung bereinigter, konsolidierter Unternehmensdaten und Data Marts, die auf die Analyse- und Berichterstattungsanforderungen bestimmter Geschäftsabteilungen oder -bereiche zugeschnitten sind.
Darüber hinaus können Unternehmen operative Datenspeicher verwenden, um Daten in einem Rohformat aufzubewahren, bis sie mit einem neueren Format überschrieben werden. Ein Data Lake ist ein weiterer Datenspeicher, der als Ergänzung zu einem EDW in die BI-Architektur integriert werden kann. Meistens dient er dazu, umfangreiche Daten in ihrem nativen Format für die Sicherung und Archivierung zu speichern und als Zwischenspeicher zu dienen, bevor die Daten in das EDW geladen oder mit Technologien für maschinelles Lernen und Big Data weiterverarbeitet werden.
BI- und Analyseschicht
Diese Schicht umfasst Lösungen für die Datenverarbeitung und -visualisierung, wie z. B. Abfragen und Berichte, Online Analytical Processing (OLAP), Data Mining und Datenvisualisierungslösungen sowie KI- und maschinelle Lernwerkzeuge. Sie ermöglichen es Datenanalysten, bestimmte Informationen abzufragen, Daten zu zerschneiden und zu würfeln, nach Trends zu suchen, Was-wäre-wenn-Szenarien zu modellieren und interaktive Dashboards zu erstellen.
Wenn die BI-Lösung über Self-Service-Funktionen verfügt, können Geschäftsanwender ihre Analysen unabhängig von Datenteams durchführen, Dashboards und Scorecards erstellen, den vorhandenen Inhalt bearbeiten und ihre Ergebnisse mit Kollegen teilen.
Data-Governance-Schicht
Diese Schicht umfasst Tools und Dienste für die Datenverwaltung, die einen stabilen Datenfluss gewährleisten und den Datenzugriff, die Nutzung, die Qualität und die Sicherheit kontrollieren.
Data-Governance-Tools bieten Funktionen wie Datenkataloge, in denen Daten erfasst und mithilfe von Kategorien, Tags, Indizes usw. katalogisiert werden, Geschäftsglossare mit Definitionen gängiger Geschäftsbegriffe und eine automatisierte Dokumentation der Datenabfolge, um die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus zu verfolgen. Diese Schicht sollte auch die Erstellung und Konfiguration von Data-Governance-Workflows ohne oder mit nur wenig Code ermöglichen und Data-Stewardship-Funktionen für Data-Governance-Teams bereitstellen, um datenbezogene Probleme zu verwalten. Data Governance beinhaltet auch die Implementierung rollenbasierter Zugriffskontrollen für die Festlegung von Benutzerberechtigungen, die automatische Generierung und Messung von Datenqualitätsmetriken sowie die zentrale Verwaltung von Datenrichtlinien und Standards.
Beispiele für BI-Architekturen aus der Praxis
90x
reduzierte Daten-Upload-Zeit
BI für das Vorfallmanagement
Itransition hat eine skalierbare und anpassbare BI-Lösung entwickelt, die mit Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache ausgestattet ist, um ein weltweit tätiges Unternehmen für Risikomanagement und Sicherheit bei der Erfassung und Analyse von Unfalldaten zu unterstützen. Die BI-Lösung umfasst ein Dashboard zur Visualisierung von Daten, ein Tool zum Hochladen von Kundendaten und Datenmodelle.
7x
erhöhte Geschwindigkeit der Datenanalyse
Power BI-Implementierung und Mitarbeiterschulung
Wir implementierten Power BI für ein Analyse- und Forschungsberatungsunternehmen, entwarfen interaktive und benutzerfreundliche Berichte und führten ein Analysemodul ein, um explorative Analysen der Anzeigenleistung zu ermöglichen. Um einen reibungslosen Übergang von etablierten Geschäftsprozessen zu einem neuen Ökosystem zu ermöglichen, haben wir einen detaillierten Schulungskurs vorbereitet und Benutzerschulungen durchgeführt.
24x
schnellere Datenlieferung
BI-System-Modernisierung für das Auftragsmanagement
Das Team von Itransition unterstützte ein globales Logistikunternehmen bei der Migration zu Microsoft Power BI, einem effektiveren und robusteren BI-System als die bisherige Datenanalysesoftware. Wir haben einen effizienten ETL-Prozess eingerichtet, ein Data Warehouse aufgebaut und 150 Berichte von der vorherigen Datenanalyseplattform in das neue BI-Tool übertragen, um eine fundierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
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Vorteile der BI-Architektur
Eine Business-Intelligence-Architektur, die perfekt auf die Geschäftsanforderungen abgestimmt und ordnungsgemäß implementiert ist, bringt den Unternehmen, die sie einführen, zahlreiche Vorteile.
Maximierter Datenwert
Durch die Implementierung einer BI-Architektur erhält ein Unternehmen eine leistungsstarke Datenverwaltungsumgebung, in der alle wertvollen Informationen erfasst und die Menge der "dunklen" Daten minimiert werden.
Geringere Arbeitsbelastung der IT-Abteilung
Die BI-Architektur ermöglicht eine teilweise Entlastung der IT-Abteilung und der Datenanalyse-Teams, indem Daten automatisch gesammelt, modelliert und analysiert werden.
Gesteigerte Effizienz der Geschäftsanwender
Die BI-Architektur hilft bei der Erstellung und Optimierung eines umfassenden Überblicks über die Geschäftsabläufe und vereinfacht die Weitergabe von Berichten an andere Mitarbeiter, wodurch deren Effizienz gesteigert wird. Darüber hinaus können nicht-technische Benutzer mit Hilfe von Self-Service-BI Daten bearbeiten, ohne auf die Unterstützung von IT-Teams warten zu müssen.
Kosteneinsparungen
Durch den verbesserten Einblick in Geschäftsprozesse und -ergebnisse, den BI-Tools bieten, lassen sich Ineffizienzen leichter erkennen und Möglichkeiten zur Kosteneinsparung identifizieren.
Bessere Entscheidungsfindung
Die BI-Architektur ermöglicht es den Benutzern, Entscheidungen zu treffen, die auf tatsächlichen Daten und nicht auf Intuition beruhen, sei es bei der Vorhersage künftiger Ereignisse oder bei der Analyse vergangener Daten.
Echtzeit-Analysen
Die Implementierung einer BI-Architektur ( ) führt zu rationalisierten Informationsmanagement- und Analyseprozessen, so dass die Endbenutzer schneller datengestützte Entscheidungen treffen können.
Datenkonsistenz
Die BI-Architektur erleichtert das Datenqualitätsmanagement, d. h. alle gesammelten Informationen werden in ein einheitliches Format gebracht, damit die Analysetools sie korrekt verarbeiten können.
Skalierbarkeit und Flexibilität
Komponenten der BI-Architektur wie , ein Enterprise Data Warehouse und Data Lakes können große Mengen an historischen und Echtzeitdaten verarbeiten, wodurch sich die Architektur für wachsende Unternehmen und steigende Datenverarbeitungsanforderungen eignet.
Die besten Business Intelligence-Tools
Power BI ist ein umfassendes Business-Intelligence-Tool für Geschäftsanalysen und die Erstellung von Berichten, mit dem Geschäftsanwender und Entwickler mit Daten interagieren und Dashboards und Berichte in Anwendungen von Drittanbietern einbetten können. Power BI unterstützt die Self-Service-BI-Implementierung, bietet über 150 vorgefertigte Konnektoren mit Datenquellen und bietet eine Windows-Desktop-Anwendung, eine Online-Software-as-a-Service (SaaS)-Lösung und mobile Anwendungen für Windows-, iOS- und Android-Geräte.
Unterscheidungsmerkmale
- Native Integration in das Microsoft-Ökosystem
- KI-gestützte Funktionen, einschließlich intelligenter Datenerkennung und -visualisierung, Abfragen in natürlicher Sprache, Erkennung von Anomalien, Stimmungsanalyse und Prognosen
- Eine breite Palette von Microsoft-Schulungen
Beschränkungen
- Starre und komplexe Formelausdruckssprache (DAX)
- Die kostenlose Version bietet keine Funktionen zur gemeinsamen Nutzung oder Zusammenarbeit
- Der lokalen Lösung fehlen im Vergleich zum Cloud-Service einige Funktionen
Preispläne
- Power BI Pro, Power BI Premium pro Benutzer, Power BI in Microsoft Fabric wird pro Benutzer/Monat berechnet
- Kostenlose Power BI Desktop-Anwendung
- 60 Tage kostenlose Testversion über ein Microsoft Fabric-Konto
Tableau ist eine Cloud-basierte Plattform für visuelle Analysen, die auch vor Ort eingesetzt werden kann. Die Plattform verfügt über 80 Konnektoren zu verschiedenen Datenquellensystemen, gebrauchsfertige und anpassbare Dashboards, interaktive Funktionen und Filteroptionen, mit denen Sie die zu analysierenden und anzuzeigenden Daten anpassen können.
Unterscheidungsmerkmale
- Leistungsstarke SQL-Engine, die interaktive Erkundungen, schnelle Echtzeitanalysen und ETL-Transformationen unterstützt
- Proprietäre VizQL (Visualization Query Language), die komplizierte Aggregations- und Transformationsvorgänge sowie Berechnungen hinter den Kulissen handhabt
- KI-gesteuerte, leicht verständliche Erklärungen und Visualisierungen von Datenpunktwerten
Beschränkungen
- Eine steile Lernkurve für erweiterte Funktionen wie LOD-Berechnungen und komplexe Visualisierungen
- Leistungsprobleme, wenn es zu viele Anpassungen gibt
Preisgestaltung
- Tableau-, Enterprise- und Tableau+-Editionen mit rollenbasierter Lizenzierung: Ersteller, Forscher und Betrachter
- 14-Tage-Testversion für Tableau Desktop
- Kostenlose Tableau Public-Edition
- Ein Jahr lang kostenloser Zugriff auf Tableau Desktop, Prep und eLearning für Lehrer und Studenten mit der Möglichkeit zur Verlängerung
Looker ist ein BI-Tool für die Analyse, Visualisierung und Erkundung von Daten, das über 1.000 Datenkonnektoren bietet. Looker ermöglicht die Cloud-Bereitstellung als Google-Cloud-Service, bietet eingebettete Analysen und kann vor Ort oder in der Umgebung eines Cloud-Anbieters wie AWS und Azure gehostet werden. Die Plattform ermöglicht Self-Service-Analysen über Looker-Dashboards in Echtzeit sowie interaktive, kollaborative und Ad-hoc-Berichte in Looker Studio. Sie lässt sich mit BigQuery integrieren, um riesige Datensätze zu speichern und zu verarbeiten, und bietet eine semantische Modellierungsschicht für die zentrale Datenkuratierung und -verwaltung.
Unterscheidungsmerkmale
- Konnektivität mit Google-Anwendungen wie Google Sheets, Vertex AI und Google Analytics
- Eine leistungsstarke SQL-basierte Modellierungssprache, LookML, die es Analysten ermöglicht, Geschäftsregeln und Definitionen zentral zu definieren und zu verwalten
- Gemini-Integration für schnellere Visualisierung, Berichtskonfiguration und -erstellung, Formelentwicklung und Datenmodellierung
Beschränkungen
- Bestimmte Funktionen, wie BI Connectors, Google Sheets-Integration und Slack-Integrationen, sind für vom Kunden gehostete Implementierungen nicht verfügbar
- Kann für kleine Teams zu teuer sein
- Erfordert umfangreiche Benutzerschulungen
- Datenmodellierung ist nur für erfahrene Benutzer möglich
Preisgestaltung
- Standard-, Enterprise- und Embed-Editionen, die eine jährliche Verpflichtung erfordern
- Die Plattformpreise für den Betrieb der Looker-Plattform in der Google Cloud umfassen Funktionen für die semantische Modellierung, die Plattformverwaltung und Integrationen
- Die Nutzerlizenzierung ist in verschiedene Stufen unterteilt (Developer, Standard und Viewer), die sich nach der Art des Nutzers und seinen Berechtigungen in Looker richten
- 300 $ kostenloses Guthaben und 20+ immer kostenlose Produkte
Oracle ist ein All-in-One-System, das aus einer breiten Palette von Business Intelligence-Lösungen besteht, einschließlich Oracle Business Intelligence Server, Oracle BI Answers, Oracle BI Interactive Dashboards, Oracle BI Delivers und anderen Tools, die ein breites Spektrum von BI-Anforderungen abdecken, von Datenintegration und Warehousing bis hin zu Reporting, Analyse und Dashboarding. Die Lösung kann auf dem Oracle-Server oder vor Ort eingesetzt werden.
Unterscheidungsmerkmale
- Nahtlose Integration mit Oracle-Produkten
- Hochgradig skalierbar, für gleichzeitige Aufgaben und mehrere Benutzer ausgelegt
- Bietet Überwachung der Geschäftsaktivitäten und Warnmeldungen
Beschränkungen
- Nicht sehr intuitive und anpassbare Schnittstelle
- Komplexe Architektur und Bereitstellung
- Mindestanzahl an Benutzern oder Datensätzen für den Kauf von Produkten erforderlich
- Keine kostenlose Option
Preisgestaltungspläne
- Getrennte Preisgestaltung für eigenständige Anwendungen, Enterprise Performance Management Suites und Fusion BI-Anwendungen
- Einmalige Lizenzgebühr sowie Lizenz- und Supportgebühren für Software-Updates
Qlik bietet Lösungen für Datenintegration, -analyse und -visualisierung auf der Grundlage von KI und ML und verfügt über zwei Hauptangebote: QlikView (On-Premise-Produkt der ersten Generation) und Qlik Sense (moderne cloudbasierte Software, auf die sich das Unternehmen hauptsächlich konzentriert). Die Lösung gewährleistet eine effiziente Datenanalyse dank Datenkomprimierung, integriert KI für die Diagrammerstellung, Assoziationsempfehlungen und Datenaufbereitung und unterstützt verschiedene Bereitstellungsoptionen (On-Premise, Cloud oder Hybrid).
Qlik Sense ist für Self-Service-Analysen geeignet und bietet geregelte Datenmodelle mit robuster Datensicherheit. Qlik Compose®, die agile Data-Warehouse-Automatisierungs- und Transformationsplattform von Qlick, ist eine Alternative zu herkömmlichen ETL-Tools, die sich wiederholende, arbeitsintensive Aufgaben im Zusammenhang mit ETL-Integration und Data Warehousing automatisiert.
Unterscheidungsmerkmale
- Einzigartige assoziative Engine, die eine robuste Berechnungsleistung für große Datenmengen, Echtzeitdaten und eine umfangreiche Benutzerbasis bietet
- Über 30 reaktionsschnelle Visualisierungen, die automatisch die Datenform zusammenfassen, Muster hervorheben und Ausreißer aufzeigen
- Erweiterte geografische Berechnungen, generative KI und prädiktive KI
Beschränkungen
- Komplexe Produktpreise mit separaten Gebühren für KI/ML-Produkte, Qlik Cloud® Analytics sowie Datenintegrations- und Qualitätslösungen
- Beschränkungen bei der gleichzeitigen Datenverarbeitung und Berichterstellung
Preisgestaltung
- Starter-, Standard-, Premium- und Enterprise-Editionen der Data Integration and Quality-Lösung, Preise auf Anfrage erhältlich
- Separate Preise für Qlik Answers™ und Qlik AutoML®, die beim Vertriebsteam angefragt werden können
- Demo-Version von Qlik AutoML® auf Anfrage erhältlich
- 30 Tage kostenlose Testversion
- Eine kostenlose QlikView Personal Edition
ThoughtSpot ist ein einfach zu bedienendes BI-Tool, mit dem Fachanwender mit Daten arbeiten können, ohne SQL oder andere Abfragesprachen zu verwenden. Es verbindet sich mit Tabellenkalkulationen, CSV-Dateien, Cloud-Datensystemen und anderen Informationsquellen, versteht Fragen in natürlicher Sprache und generiert interaktive Diagramme und Berichte. ThoughtSpot kann als eigenständiges Tool vor Ort, in der Cloud (auf AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud) oder auf VMware installiert werden. Es kann auch als Low-Code-Analyselösung in bestehende Produkte eingebettet werden.
Unterscheidungsmerkmale
- Suche in natürlicher Sprache
- Eine generative, KI-gestützte Analyseerfahrung
- Vereinfachte Datenexploration
Beschränkungen
- Die Notwendigkeit zusätzlicher Schulungen für die Nutzung fortgeschrittener Funktionen
- Die ständige Notwendigkeit, sich an regelmäßige Aktualisierungen anzupassen
Preisgestaltung
- 14-tägige kostenlose Testversion
- Entwickler-, Pro- und Enterprise-Pläne für ThoughtSpot Embedded mit individuellen Preisen auf Anfrage
- Verbrauchsabhängiges Lizenzierungsmodell
- Kostenloses ThoughtSpot Embedded für Entwickler für 1 Jahr
Gewinnen Sie mit einer geeigneten BI-Architektur den maximalen Wert aus Ihren Daten
Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung einer BI-Architektur
Da es sich bei einer BI-Architektur um ein komplexes Framework handelt, kann ihre Implementierung mit Hindernissen behaftet sein, die ihre Einführung durch Unternehmen behindern.
Schlechte Datenqualität |
Wenn das BI-System mit Datenquellen verbunden wird, die inkonsistente, unzureichende oder doppelte
Informationen enthalten, kann es zu fehlerhaften Ergebnissen kommen, die die Geschäftsentscheidungen und
-ergebnisse beeinflussen.
| Führen Sie eine klar definierte Datenmanagementstrategie, interne Datenstandards und robuste Datenintegrationsprozesse ein. Um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten, sollten Sie klare und messbare Kriterien für die Datenqualität festlegen, Datenprofile erstellen, die Qualität überwachen und Informationen regelmäßig bereinigen. |
|---|---|---|
Benutzer-Pushback |
Geschäftsanwender, die an die Arbeit mit Excel und isolierten Analysetools gewöhnt sind, können sich dem
Übergang zu einem komplexeren System widersetzen. Außerdem fehlen ihnen möglicherweise die erforderlichen
Kenntnisse und Fähigkeiten oder sie zögern, sie zu erlernen.
| Informieren Sie die Mitarbeiter und stellen Sie zugängliche Dokumentation und Masterclasses zur Verfügung, in denen sie lernen, wie sie das BI-Tool zur Erstellung von Berichten für ihren Funktionsbereich nutzen können. Zeigen Sie anhand von praktischen Beispielen und Anwendungsfällen, wie eine maßgeschneiderte BI-Architektur die Entscheidungsfindung in der Abteilung und im gesamten Unternehmen unterstützt, um die Akzeptanz der Mitarbeiter zu erhöhen. Ziehen Sie die Integration von Self-Service-BI-Funktionen in Betracht, um die Arbeit mit dem BI-Tool für Benutzer mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen zu vereinfachen. |
Sicherheitsrisiken |
Die BI-Architektur verarbeitet große Datenmengen, wie z. B. finanzielle, persönliche und geistige
Eigentumsinformationen, die sensibel sein können und ein höheres Risiko für Datenschutzverletzungen
darstellen.
| Implementieren Sie Sicherheitsmaßnahmen wie Benutzerauthentifizierung, Datenverschlüsselung und -maskierung, richten Sie Zugangskontrollen ein und führen Sie regelmäßige Sicherheitsaudits durch. Definieren und verbessern Sie außerdem die Data Governance und die Datensicherheitspraktiken innerhalb des Unternehmens und wählen Sie Tools, die über robuste integrierte Sicherheitsfunktionen verfügen und mit Datenschutzgesetzen und -vorschriften wie GDPR, CCPA, HIPAA und FedRAMP konform sind. |
Best Practices für die Implementierung der BI-Architektur
Beziehen Sie die Beteiligten von Anfang an ein
Bestimmen Sie bei der Planung der BI-Architektur-Implementierung Stakeholder auf allen Ebenen des Unternehmens, die die BI-Lösung direkt nutzen (Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen und Analysespezialisten), die Data Governance sicherstellen (Data Governance-Teams) oder deren Arbeit von der BI-Lösung beeinflusst wird (Leiter der Geschäftsabteilung). Kommunizieren Sie mit ihnen in den verschiedenen Phasen des Projekts und berücksichtigen Sie dabei ihre Anforderungen, Vorschläge und Herausforderungen.
Wählen Sie die richtigen Tools
Die Wahl der Tools hängt von den Anforderungen Ihres Unternehmens ab. Schnell wachsende Unternehmen profitieren von Cloud-basierten oder hybriden Lösungen, während Unternehmen, die in stark regulierten Branchen tätig sind und eine vollständige Kontrolle über die Daten benötigen, sich für eine On-Premises-BI-Implementierung entscheiden sollten.
Inkrementelle Implementierung in Betracht ziehen
Inkrementelle Implementierung bedeutet, dass die BI-Architektur in überschaubaren Phasen eingeführt wird. So können die Entwickler Probleme rechtzeitig erkennen und beheben, die Fachanwender sich an das Tool gewöhnen und das Unternehmen seine Ausgaben für die BI-Architektur optimieren.
Fokus auf Skalierbarkeit
Die BI-Architektur sollte wachsende Datenmengen, die Anforderungen der Benutzer und die langfristigen Unternehmensziele unterstützen. Um sie zukunftssicher zu machen, entscheiden Sie sich für skalierbare Cloud-Lösungen mit automatisierten Workflows und KI/ML-Funktionen und optimieren Sie die Systemleistung für anspruchsvollere Anforderungen, indem Sie Caching, Partitionierung, Lastausgleich und andere Techniken einsetzen.
Sammeln Sie Nutzerfeedback und optimieren Sie entsprechend
Überwachen Sie nach der Einführung der BI-Architektur deren Leistung und sammeln Sie Nutzerfeedback, um etwaige Probleme zu beheben.
Fördern Sie eine datengesteuerte Unternehmenskultur
Fördern Sie die Transparenz, die Kommunikation und den Datenaustausch zwischen den Teams, damit Mitarbeiter aller Ebenen auf relevante Erkenntnisse zugreifen können. Gehen Sie mit gutem Beispiel voran und zeigen Sie, wie Sie die aus dem BI-Tool gewonnenen Informationen zur Entscheidungsfindung einsetzen und welche Ergebnisse Sie damit erzielen.
BI-Dienste, die wir anbieten
Beratung
Wir beraten Unternehmen hinsichtlich des besten BI-Implementierungsansatzes, des Technologie-Stacks und der Datenverwaltungsrichtlinien. Wir bieten eine durchgängige Strategie- und Implementierungsunterstützung, helfen Unternehmen bei der Entwicklung einer effektiven BI-Architektur und bieten Support während des gesamten BI-Implementierungszyklus.
Implementierung
Wir analysieren sorgfältig die Datenmanagement- und Analyseanforderungen von Unternehmen und liefern auf dieser Grundlage einzelne BI-Komponenten in das bestehende IT-Ökosystem oder bauen umfassende BI-Umgebungen auf.
Unterstützung
Wir bieten fortlaufende Post-Deployment-Services für die von uns oder anderen Anbietern implementierte BI-Architektur, überwachen die Software auf Fehler oder Leistungsprobleme und aktualisieren das System bei Bedarf.
Erstellen Sie eine robuste Business Intelligence-Architektur
Investitionen in Datenmanagement und -analyse führen zu verbesserter betrieblicher Effizienz und höherem Gewinn. Die Entscheidung für einzelne technologische Lösungen zur Datenerfassung, -umwandlung und -analyse kann jedoch zu mehr Silos und Datenlecks führen.
Aus diesem Grund wird eine End-to-End-BI-Architektur, wenn sie unter fachkundiger Anleitung implementiert und gewartet wird, optimale Enterprise-Intelligence-Funktionen, einen Wettbewerbsvorteil und langfristig bessere Geschäftsergebnisse bringen.
Implementieren Sie Ihre Business Intelligence-Architektur mit Itransition
FAQs
Die Business-Intelligence-Architektur (BI-Architektur) hilft bei der Definition der Infrastruktur, die alle Phasen des BI-Prozesses unterstützt, von der Datenerfassung, -bereinigung, -strukturierung, -speicherung und -analyse bis hin zur Visualisierung der Daten, so dass die Benutzer die Daten über Berichte und Dashboards präsentieren und für verschiedene Data-Science-Aufgaben nutzen können.
Ein Business Intelligence-Team besteht in der Regel aus einem BI-Programmmanager, einem BI-Projektmanager, einem BI-Lösungsarchitekten, einem BI-Entwickler, einem BI-Analysten und einem BI-Systemadministrator. Je nach Größe des Unternehmens und des zugewiesenen Budgets können Spezialisten mehrere Rollen übernehmen und ähnliche oder sogar sich überschneidende Aufgaben haben.
Ein BI-Lösungsarchitekt arbeitet mit Business-Analysten und Stakeholdern zusammen, um Geschäftsanforderungen zu definieren, geeignete BI-Lösungen zu entwerfen und deren Implementierung zu überwachen. Dieser Spezialist bewertet auch die bestehende BI-Umgebung, erstellt neue Systemanforderungen, wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern, setzt Prioritäten für Änderungswünsche und verwaltet die Datenverwaltung und -sicherheit.
Je nach Bereitstellungsmodell kann die BI-Architektur vor Ort, in der Cloud oder hybrid sein. Die BI-Plattform kann auch zentralisiert sein, so dass die Benutzer Datenaktivitäten mit allen Unternehmensdaten durchführen können, oder dezentralisiert, so dass die Daten auf die für bestimmte Abteilungen relevanten Daten beschränkt sind. Darüber hinaus kann eine BI-Lösung sowohl traditionell sein, wobei die meisten Aufgaben von IT-Spezialisten erledigt werden, als auch Self-Service, was die Abhängigkeit der Fachanwender von IT-Teams bei datenbezogenen Aufgaben minimiert.
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