In einem seiner größten Hits erinnert uns der amerikanische Sänger Meat Loaf daran, dass "Objekte im Rückspiegel näher erscheinen können, als sie sind", und verwandelt die bekannte Sicherheitswarnung in eine Metapher für die übermäßige Bedeutung, die wir oft vergangenen Ereignissen und Umständen beimessen.
Wie zu erwarten, haben die alten Erinnerungen, die den Protagonisten des Liedes noch immer verfolgen, wenig mit der Wirtschaft zu tun. Dennoch können Entscheidungsträger etwas aus diesem Refrain lernen. Zwar wird niemand bestreiten, dass es wichtig ist, historische Daten zu sammeln und zu analysieren, um aktuelle Szenarien zu entwerfen, aber es ist auch wahr, dass eine Momentaufnahme der Vergangenheit einfach nicht ausreicht, um die Gegenwart zu verstehen, insbesondere in einer Welt, die sich schneller denn je verändert.
Was heute noch "topaktuell" ist, kann in ein paar Tagen zu alt und aus geschäftlicher Sicht nicht mehr relevant genug sein, und das ist die Herausforderung, die Operational Business Intelligence bewältigen soll.
Was ist operative business intelligence?
Operational Business Intelligence, auch als OBI oder einfach nur operative Intelligenz bezeichnet, ist ein Ensemble von Technologien und Techniken, die BI-Berater einsetzen, um aktuelle Geschäftsdaten ständig zu überwachen, Unternehmensprozesse in Echtzeit zu bewerten und potenzielle Chancen zu erkennen.
Dieser Ansatz stützt sich in der Regel auf Tools zur Datenerfassung, -speicherung, -analyse und -visualisierung, die darauf ausgelegt sind, einen besseren Einblick in einen kontinuierlichen Strom neuer Informationen zu erhalten, anstatt sich nur auf historische Daten zu konzentrieren. Solche Funktionen machen Enterprise OBI besonders effektiv, wenn es darum geht, regelmäßig wertvolle Einblicke zu erhalten und sofortige Maßnahmen zu ergreifen, insbesondere wenn es um sich ständig verändernde Geschäftsszenarien und dynamische Markt- oder Kundentrends geht.
Sie fördern auch die Datendemokratisierung, indem sie mehrere KPIs im Auge behalten und sie durch intuitive Dashboards visualisieren, um ihre Interpretation zu erleichtern und die datengestützte Entscheidungsfindung weiter zu beschleunigen.
Traditionelle vs. operative Business Intelligence
OBI hat sicherlich eine Vielzahl von Werkzeugen und Methoden mit der herkömmlichen BI gemeinsam, denn die Analyse von Geschäftsdaten zur Entwicklung effektiver Unternehmensstrategien, zur Verbesserung der Leistung und zur Steigerung des Umsatzes ist das oberste Ziel beider Disziplinen. Der Weg, den OBI dabei beschreitet, unterscheidet sich jedoch in vielerlei Hinsicht von seinem traditionellen Pendant.
Was also ist der Unterschied zwischen BI und OBI? Lassen Sie uns die Besonderheiten herausstellen, um Ihnen zu helfen, die beste Option zu wählen, wenn Sie in Business Intelligence-Dienste investieren.
1. Fokus
Während herkömmliche BI in erster Linie darauf abzielt, Daten zu untersuchen, um die wichtigsten Geschäftstrends und Wachstumstreiber zu ermitteln, legt OBI den Schwerpunkt auf die Analyse bestimmter Ereignisse oder Unternehmensprozesse, um Ineffizienzen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. Daher kann man sagen, dass BI einen umfassenden, datenzentrierten Ansatz verfolgt, während OBI als sein aktivitätszentrierter Unterzweig betrachtet werden kann.
2. Anwendungsbereich
Als Konsequenz aus dem ersten Punkt ist der Umfang der BI-Analysen im Allgemeinen größer als der von OBI, da sie auf riesigen Datensätzen basieren, die eine Vielzahl von Variablen umfassen, wie z. B. Parameter von Marketingkampagnen, Verkaufsdaten, Metriken der Lieferkette, Kundenabwanderungsrate und vieles mehr. Dies bedeutet, dass BI ein wertvolles Instrument zur Verbesserung der langfristigen, strategischen Entscheidungsfindung sein kann.
OBI hingegen kann in der Regel bestimmte Abläufe und Geschäftsfunktionen aus einer taktischen Perspektive beleuchten und damit im Bereich der Datenanalyse den Dualismus zwischen BPM und RPA im Bereich des Prozessmanagements nachbilden.
3. Zeitrahmen
Traditionelle BI folgt der guten alten Regel "die Vergangenheit erforschen, um die Gegenwart zu verstehen und die Zukunft vorherzusagen", da sie die Sammlung und Speicherung historischer Daten beinhaltet, die später verwendet werden, um die zugrunde liegende Dynamik zu klären, die bestimmte Trends oder Phänomene antreibt.
Dieses langwierige und anspruchsvolle Verfahren gewährleistet genaue Analysen und Prognosen, da es uns ermöglicht, geschäftsbezogene Muster zu erkennen, die sich in der Zukunft unter den gleichen Bedingungen wiederholen könnten. Es braucht jedoch Zeit und birgt das Risiko, dass historische Daten zu veralteten Informationen werden, insbesondere wenn sich die Marktlage und das Geschäftsszenario, in dem wir tätig sind, dramatisch ändern.
Bei der operativen Business Intelligence geht es hingegen um die Gegenwart. Wie der Name schon sagt, geht es darum, einen ununterbrochenen Einblick in die Geschäftsabläufe in Echtzeit zu gewährleisten und den Managern ein zeitnahes Feedback zu geben, das ihnen bei der täglichen Feinabstimmung der Unternehmensabläufe hilft.
4. der Umgang mit Daten
Der Ansatz, den BI verfolgt, um Daten zu nutzen und Geschäftseinblicke zu erhalten, kann als reaktiv bezeichnet werden. Er beinhaltet die "On-Demand"-Analyse von Daten, die zuvor aus ausgewählten Quellen (in der Regel Unternehmenssysteme wie CRM, ERP oder HRMS sowie externe Datenbanken) gesammelt, nach einer Geschäftslogik umgewandelt, in einem Data Warehouse oder Data Lake gespeichert und für die künftige Nutzung bereitgehalten wurden.
OBI hingegen wählt einen proaktiven Ansatz, da ein ständiger Strom von Betriebsdaten direkt aus den genannten Datenquellen in eine Analyseplattform fließt, ohne dass diese gespeichert werden. Dies ermöglicht es den Managern, die täglichen Prozesse zu überwachen und die Unternehmensleistung aktiv zu verfolgen.
5. Geschäftsszenario
Wenn es darum geht, das große Ganze zu erforschen, z. B. die mysteriösen Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen scheinbar unzusammenhängenden Makrotrends, ist die beste Disziplin, auf die man sich verlassen kann, wahrscheinlich die Business Intelligence, da sie sich auf die Erkennung wiederkehrender Muster und Anomalien konzentriert.
Dies kann der Fall sein, wenn wir es mit einem herausfordernden Geschäftsszenario zu tun haben, bei dem die Verkaufsleistung trotz erfolgreicher Marketingkampagnen und fehlender Wettbewerber langfristig zurückgeht, was möglicherweise auf eine schlechte Logistik und in der Folge auf überlange Lieferzeiten, schlechte Kundenzufriedenheit und eine hohe Abwanderungsrate zurückzuführen ist. BI hilft dabei, solche Probleme zu erkennen und eine geeignete Lösung zu finden.
Wenn aber das Szenario, mit dem man konfrontiert wird, eine genaue Überwachung spezifischer Geschäftsvorgänge, ein solides Situationsbewusstsein und eine überlegene Reaktionsfähigkeit auf sich ständig ändernde Marktbedingungen erfordert, ist OBI die beste Wahl. Im obigen Beispiel könnten Unternehmen eine Verlängerung der Lieferzeiten aufgrund einer Nachfragespitze (erinnern Sie sich an die Zeiten von Quarantänen und Ausgangssperren?) oder umfangreiche Straßeninstandhaltungsmaßnahmen feststellen. In dieser Situation können OBI-Lösungen dazu beitragen, die Versandverfahren zu beschleunigen, indem sie die besten Lieferrouten auf der Grundlage von Fahrerfeedback in Kombination mit Echtzeit-Wetter- und Verkehrsdaten berechnen.
6. Technologien
Die unterschiedlichen Rollen und Methoden von BI und OBI wirken sich auf die Auswahl der Instrumente aus, auf die sie zur Erfüllung ihres Zwecks zurückgreifen. Business Intelligence stützt sich in hohem Maße auf die Technologiepalette der Datenwissenschaft und Datenanalyse und implementiert ein umfassendes Paket von Softwarelösungen und -funktionen, um große Datensätze zu sammeln und zu sichten.
Dazu gehören beispielsweise lokale und cloud-datenintegration-lösungen und ETL-Systeme, um Daten zu extrahieren, zu transformieren und zu laden, zusammen mit Datenspeichern wie Data Marts und Data Warehouses, Algorithmus-basierte Datenmodellierungssoftware, um Beziehungen oder Muster aufzudecken, und Datenvisualisierungslösungen, um Geschäftseinblicke leicht zu erfassen und zu teilen.
OBI nutzt diese Technologien ebenfalls (siehe unseren Artikel über Data-Warehouse-Modernisierung), ergänzt sie jedoch durch spezielle Tools und Techniken, die die Datenbereinigung und -verarbeitung beschleunigen und es Unternehmen ermöglichen, einen kontinuierlichen Datenstrom für Echtzeitanalysen besser zu verarbeiten. Dieses Thema verdient jedoch einen eigenen Abschnitt.
| BI | OBI | |
|---|---|---|
| Fokus | Haupttrends | Spezifische Aktivitäten |
| Umfang | Strategisch | Taktisch |
| Zeitrahmen | Langfristig | Echtzeit |
| Zugang zu den Daten | Speichern und dann Analysieren | Analysieren und dann speichern |
| Geschäftsszenario | Dynamik und Muster im weiteren Sinne erfassen | Optimierung der Abläufe "vor Ort" |
| Kerntechnologien |
ETL Data Warehouses Datenmodellierung |
Echtzeitüberwachung Komplexe Ereignisverarbeitung Dynamische Dashboards |
Holen Sie sich OBI-Lösungen von Itransition, um Ihr Unternehmen mit Daten zu versorgen
Operative Business-Intelligence-Technologien
Wie in jeder anderen Disziplin spiegelt das OBI-Toolkit im Wesentlichen seine Daseinsberechtigung wider, nämlich ein Fenster in aktuelle Geschäftsszenarien oder Unternehmensabläufe zu öffnen und Ihren Mitarbeitern auf möglichst intuitive Weise zeitnahe, umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Hier sind einige Softwarelösungen, Funktionen und Techniken, die in diesem Zusammenhang üblicherweise eingesetzt werden:
Komplexe Ereignisverarbeitung
Complex Event Processing Engines oder einfach CEP bilden den analytischen Kern von OBI, da sie in der Lage sind, schnelle Datenströme mit leistungsstarken Algorithmen zu verarbeiten, um Muster und Echtzeit-Ereignisse zu erkennen, d. h. Zustandsänderungen, die auftreten, wenn bestimmte Parameter einen vorgegebenen Wert überschreiten.
Diese Ereignisse können auf besonders günstige Marktbedingungen und Geschäftsgelegenheiten hindeuten, die es schneller als die Konkurrenz zu nutzen gilt, wie etwa profitable Aktienkursschwankungen. Sie können aber auch verdächtige Anomalien darstellen, die potenzielle Risiken ankündigen, wie z. B. ein Anstieg der Anmeldeversuche, der als Zeichen für bevorstehende Cyberangriffe oder Betrug interpretiert wird. Egal, ob es sich um gute oder schlechte Nachrichten handelt, die aussagekräftigen und zeitnahen Erkenntnisse, die mit Hilfe von CEP aus Datenströmen gewonnen werden, ermöglichen es Unternehmen, schnell und angemessen zu reagieren.
Überwachung von Geschäftsaktivitäten
Wie ein (fast) allwissender Aufseher, der eine Vielzahl von Ereignissen im Auge behält, überwacht die Business Activity Monitoring Software (BAM) die Geschäftsaktivitäten, die ein Unternehmen antreiben, und liefert Managern regelmäßiges Feedback über den Unternehmensablauf. Zu ihren Hauptaufgaben gehören:
- Aggregation und Analyse von Echtzeit-Betriebsdaten unterschiedlicher Formate und aus einer Vielzahl von Quellen, um Tendenzen, sich abzeichnende Chancen, Ineffizienzen und potenzielle Verbesserungsbereiche zu erkennen.
- Automatisierung von Berichten, um tagtäglich visuelle Einblicke und Empfehlungen zu bieten, die einen durchgängigen Einblick in wichtige Geschäftsfunktionen (Marketing und Vertrieb, Finanzen, Lagerverwaltung usw.) gewährleisten und es Managern ermöglichen, leichter und schneller fundierte Entscheidungen zu treffen.
- Alerts und Benachrichtigungen, die unter bestimmten Bedingungen ausgelöst werden, um das operative Risiko zu minimieren und die Reaktionsfähigkeit des Managements auf unerwartete Ereignisse zu verbessern, z. B. Fehlbestände, Schwankungen des Kontostands und der Bankleitzahl oder nicht autorisierte Transaktionen.
Geschäftsprozessmanagement
OBI und Geschäftsprozessmanagement (BPM) haben das gemeinsame Ziel, Geschäftsprozesse und -abläufe zu analysieren und zu verbessern, was sie zu idealen Partnern macht. In der Tat werden BPM-Suites häufig im Bereich der operativen Intelligenz eingesetzt, um die Geschäftsabläufe im gesamten Unternehmen zu optimieren und zu harmonisieren, so dass Unternehmen ihre Leistung verbessern können, ohne auf zusätzliche Ressourcen zurückgreifen zu müssen.
Dieses Optimierungsverfahren erfolgt in der Regel durch die Identifizierung von Geschäftsschwächen oder Engpässen mittels Datenanalyse und durch die Neugestaltung oder Automatisierung all jener Unternehmensfunktionen mittels KI und RPA, die sich als nicht ausreichend effizient und synergetisch erwiesen haben. Ein entscheidender Schritt bei der Geschäftsprozessgestaltung ist die Erstellung von grafischen Darstellungen, so genannten BPMN-Modellen, die die reorganisierten Geschäftsprozesse und -richtlinien abbilden und mit Hilfe von BPM-Software simuliert werden können, um deren potenzielle Ergebnisse zu bewerten.
Echtzeit-Dashboards
Wenn man von einem ununterbrochenen Strom von Live-Informationen überwältigt wird, würde jeder Entscheidungsträger lieber klare und aufschlussreiche Dashboards zu Rate ziehen als endlose Tabellenkalkulationen. Deshalb sind OBI-Lösungen (einschließlich der oben erwähnten BAM-Systeme) in der Regel mit effizienten, benutzerfreundlichen Datenvisualisierungstools ausgestattet, die die Abfrage und Interpretation von Geschäftsdaten auch für technisch nicht versierte Fachleute erleichtern.
Natürlich ist die Datenvisualisierung ein wachsender Trend in verschiedenen Bereichen der Datenanalyse, einschließlich der traditionellen BI. Auf OBI ausgerichtete Dashboards haben jedoch ihre eigenen spezifischen Merkmale, um sich an die operative und eher flüchtige Natur der Daten anzupassen, die diese Disziplin verwalten muss.
Zu diesen Merkmalen gehören eine geringere Aktualisierungsrate, um mit den sich ständig weiterentwickelnden KPIs Schritt zu halten, sowie hochgradig angepasste Schnittstellen mit verschiedenen Vorlagen oder Storyboards je nach Benutzerrolle, da OBI ein umsetzbares Werkzeug "für alle" sein soll. Und damit kommen wir zu den wichtigsten Vorteilen von Operational Intelligence.
OBI - Vorteile und Möglichkeiten
Wenn wir die wichtigsten Vorzüge von OBI zusammenfassen sollten, könnten wir seine Fähigkeit erwähnen, die Kernprinzipien von augmented analytics und augmented business intelligence in realen Szenarien vollständig zu übernehmen und zu verkörpern. Zu diesen Eckpfeilern gehört der Einsatz fortschrittlicher Technologien wie KI und maschinelles Lernen, um die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten zu automatisieren und zu beschleunigen und sie gleichzeitig einem größeren Kreis von Fachleuten zugänglich zu machen.
Damit ergeben sich zwei zentrale Vorteile von OBI:
1. Bessere Entscheidungsfindung
An dieser Stelle sollte klar sein, dass OBI Lösungen auf einem technischen Stack aufbauen, der eine nahtlose Überwachung und Echtzeitanalyse aller geschäftsrelevanten Parameter gewährleistet. Dadurch sind sie in der Lage, Unternehmen sofortige betriebliche Erkenntnisse, Empfehlungen und ausgelöste Warnungen zu liefern.
Das wichtigste Ergebnis dieser kontinuierlichen Überwachung ist die Beschleunigung von Entscheidungsprozessen und eine größere Anpassungsfähigkeit des Unternehmens an sich ändernde Geschäftsbedingungen. In diesem Zusammenhang sei auf die Ergebnisse der Top Business Intelligence Trends 2022 Umfrage von BARC verwiesen, die die Bedeutung der Echtzeit-Datenanalyse für BI-Experten hervorhebt.
2. die Demokratisierung der Daten
Unternehmen sind sicherlich keine Armeen. Sie sind jedoch beide als weitläufige, hierarchische Organisationen strukturiert und haben einen wesentlichen Aspekt in Bezug auf die Entscheidungsfindung gemeinsam: Während die meisten wichtigen strategischen Richtlinien von der Unternehmensleitung (d.h. von Generälen) festgelegt werden, ist ihre tatsächliche Umsetzung vor Ort, zusammen mit allen taktischen Entscheidungen im täglichen Betrieb, typischerweise das Vorrecht der Teamleiter (d.h. der Feldwebel). Dies bedeutet auch, dass die Bereitstellung relevanter Informationen nur für Topmanager und professionelle Analysten die operativen Fähigkeiten eines Unternehmens stark beeinträchtigen kann.
Vor diesem Hintergrund ist es nicht verwunderlich, dass OBI-Plattformen im Allgemeinen so konzipiert sind, dass sie den Kernrichtlinien der Datendemokratisierung folgen, einem wachsenden Trend, der Datenanalyse und Business Intelligence umfasst und darauf abzielt, die Zielgruppe dieser Disziplinen zu erweitern. Zu den Funktionen, die dazu beitragen können, Unternehmensdaten zugänglicher und leichter interpretierbar zu machen, auch für Mitarbeiter mit begrenzten analytischen Kenntnissen, gehören sicherlich die bereits erwähnten Dashboards sowie visuelle Berichte, Diagramme und andere Datenvisualisierungslösungen.
OBI-Software kann auch mit auf natürlicher Sprachverarbeitung basierenden Funktionen ausgestattet werden, um die Datenabfrage über Konversationsinteraktionen zu optimieren. Mit solchen Instrumenten können untere und mittlere Führungskräfte die täglichen Aktivitäten im Auge behalten und reaktionsschnell Maßnahmen ergreifen, ohne unbedingt auf Anweisungen der Geschäftsleitung warten zu müssen.
Operative Business Intelligence Anwendungsfälle
Wir haben zuvor das archetypische Geschäftsszenario beschrieben, in dem OBI erfolgreich eingesetzt werden kann, aber lassen Sie uns dies durch einige praktische Beispiele von Branchen und Unternehmensfunktionen ergänzen, die von der Einführung von OBI-Software profitieren können:
- Logistik: OBI bietet einen ständigen Überblick über die Lieferkette, einschließlich Lagerbestände, Verfallsdaten und Lieferzeiten.
- Herstellung: OBI ist ein unverzichtbares Werkzeug, um Produktionslinien und Maschinen zu überwachen und damit das Asset Performance Management und die Wartung zu verbessern.
- Einzelhandel: Dank OBI können Einzelhändler Verfallsdaten, Schwankungen in der Produktnachfrage und den Personaleinsatz im Laden im Auge behalten.
- HR: Personalverantwortliche verlassen sich auf OBI, um die Leistung ihrer Mitarbeiter zu analysieren, ihr Arbeitspensum zu optimieren und die Einstellungsraten zu überwachen.
- Marketing und Vertrieb: OBI kann genutzt werden, um die Ergebnisse von Social-Media-Kampagnen zu analysieren und die Targeting-Kriterien entsprechend anzupassen.
- Finanzen: OBI-Plattformen versorgen Finanzunternehmen mit zeitnahen Einblicken und Warnungen zu Aktien- und Wechselkursschwankungen oder potenziellen Betrugsversuchen.
- IT: OBI-Software wird häufig eingesetzt, um IT-Infrastrukturen oder Netzwerke von Unternehmen zu überwachen und schnell auf Störungen oder Cyberangriffe zu reagieren.
Überwindung der Herausforderungen bei der Einführung
Wie jeder wichtige Aspekt der Digitalisierung ist auch die Implementierung von operational BI nicht immer so einfach, wie Sie vielleicht hoffen. Hier sind einige potenzielle Hindernisse, auf die Sie vor und während der Einführung vorbereitet sein sollten:
- Qualitäts-/Geschwindigkeitskompromiss: Einer der schwierigsten Schritte bei der Entwicklung von OBI-Software besteht darin, das empfindliche Gleichgewicht zwischen Datenqualität und Datenverarbeitungsgeschwindigkeit herzustellen. Besonders strenge Anforderungen an die Datenbereinigung können zu übermäßig langen Datenaufbereitungsverfahren und verzögerten Geschäftseinblicken führen, was genau die Nemesis von OBI ist. Daher sollten Entwickler und Unternehmen einen vernünftigen Kompromiss zwischen diesen beiden Vorteilen finden, der auf den Zielen, Bedürfnissen und dem betrieblichen Szenario des Unternehmens basiert.
- Bedenken der Mitarbeiter: Wie wir in unserem kürzlich erschienenen Artikel über Wissensmanagement-Strategien beschrieben haben, bedeutet die Bereitstellung besonders "demokratischer" Werkzeuge zur Beschaffung und Weitergabe von Informationen nicht unbedingt, dass jeder in einer bestimmten Organisation bereit ist, sie zu nutzen. Es kann ein Problem der veralteten Unternehmenskultur sein, ein allgemeiner Mangel an technischen Kenntnissen oder die komplizierte Reorganisation von Rollen und Prozessen, um diese neuen Analysewerkzeuge in den Arbeitsablauf des Unternehmens zu implementieren. Die Förderung von Innovation und digitaler Kompetenz durch gezielte Schulungsinitiativen kann ein guter Anfang sein, um diese Probleme zu lösen.
Warum nicht beides?
BI und OBI verfolgen unterschiedliche Ansätze bei der Datenverwaltung und -analyse und können auf unterschiedliche Tricks zurückgreifen. Diese beiden Disziplinen schließen sich jedoch nicht gegenseitig aus und können ihre beste Leistung erbringen, wenn sie kombiniert werden.
Traditionelle Business Intelligence hilft uns, die Vergangenheit zu verstehen, um den Ursprung aktueller Trends zu erkennen, während operative Business Intelligence unsere Fähigkeit verbessert, die wertvollen Chancen zu nutzen, die uns die Gegenwart bietet. Wie Eleanor Roosevelt, Bil Keane und Meister Oogway, der ältere Schildkröten-Mentor aus Kung Fu Panda, sagten: "Gestern ist Geschichte, morgen ist ein Geheimnis, aber heute ist ein Geschenk. Deshalb nennt man es Gegenwart".
