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Begriffe und Definitionen zum Thema Big Data & Analytics

Business Intelligence

In einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft wird die Fähigkeit, Informationen schnell und präzise auszuwerten, zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Business Intelligence (BI) umfasst die Strategien und Technologien, mit denen Unternehmen aus Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen.

Definition:
Business Intelligence bezeichnet Methoden, Technologien und Prozesse zur Sammlung, Aufbereitung, Analyse und Darstellung von Unternehmensdaten. Ziel ist es, Entscheidungsprozesse zu unterstützen, Muster und Zusammenhänge zu erkennen sowie operative und strategische Handlungen datenbasiert zu steuern.

Erklärung:
BI-Lösungen aggregieren Daten aus verschiedenen Quellen – etwa CRM-Systemen, ERP-Systemen, Datenbanken oder Cloud-Anwendungen – und transformieren sie in leicht verständliche Berichte, Dashboards und Visualisierungen.
Typische Funktionen:

  • Datenintegration und -aufbereitung (ETL-Prozesse: Extract, Transform, Load)

  • Ad-hoc-Analysen und Self-Service-Analytics

  • Berichtswesen und automatisierte Reportings

  • Visuelle Aufbereitung von Kennzahlen (KPIs, Dashboards)

  • Trendanalysen und Prognosen

Business Intelligence unterscheidet sich von Business Analytics dadurch, dass BI vor allem auf Vergangenheits- und Echtzeitdaten fokussiert ist, während Analytics stärker vorausschauend (Predictive Analytics) arbeitet.

Praxisbeispiele:

  • Unternehmen wie Lufthansa, Bosch oder Adidas nutzen BI-Plattformen wie Microsoft Power BI, Qlik Sense oder Tableau, um Verkaufszahlen, Kundendaten oder Lieferketten in Echtzeit zu überwachen.

  • Startups integrieren Self-Service-BI-Tools, um schnell Marktanalysen oder Investoren-Reports zu erstellen.

  • Krankenhäuser setzen BI-Lösungen ein, um Behandlungsdaten auszuwerten und Ressourcen effizienter zu steuern.

Für wen relevant?
Business Intelligence ist besonders wichtig für Manager:innen, Data Analysts, Business Analysts, Controller:innen, IT-Teams, Marketing- und Vertriebsverantwortliche sowie alle, die datenbasierte Entscheidungen treffen und ihre Organisation strategisch steuern möchten.

Alle Begriffe zum Thema Big Data & Analytics

Business Intelligence

In einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft wird die Fähigkeit, Informationen schnell und präzise auszuwerten, zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Business Intelligence (BI) umfasst die Strategien und Technologien, mit denen Unternehmen aus Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen.

Data Governance

In einer Zeit, in der Unternehmen riesige Mengen an Daten erzeugen und nutzen, wird Data Governance immer wichtiger: Sie schafft Verantwortlichkeiten, Regeln und Strukturen, um den sicheren, konsistenten und gesetzeskonformen Umgang mit Daten zu gewährleisten.

Data Lake

Moderne Unternehmen erzeugen täglich enorme Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten. Um diese effizient und skalierbar speichern, analysieren und nutzen zu können, setzen viele Organisationen auf sogenannte Data Lakes – flexible Datenspeicher für die Anforderungen der datengetriebenen Welt.

Data Mining

Data Mining ist ein Schlüsselprozess in der datengetriebenen Wirtschaft. Es ermöglicht Unternehmen, verborgene Muster, Zusammenhänge und Trends in großen Datenbeständen zu entdecken, die für bessere Entscheidungen, neue Geschäftsmodelle oder Prozessoptimierungen genutzt werden können.

Data Visualization

Daten sind das neue Gold – doch erst durch klare, visuelle Aufbereitung werden sie für Menschen wirklich greifbar und nutzbar. Data Visualization hilft dabei, komplexe Informationen schnell zu erfassen, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Data Warehouse

In einer Welt wachsender Datenmengen benötigen Unternehmen zentrale Orte, an denen sie strukturierte, konsistente und analysierbare Datenbestände aufbauen und pflegen können. Das Data Warehouse ist genau dafür konzipiert: als Grundlage für Business Intelligence, Reporting und strategische Entscheidungsfindung.

ETL (Extract, Transform, Load)

In modernen datengetriebenen Unternehmen stammen Informationen aus unterschiedlichsten Quellen. Damit sie konsistent und auswertbar zusammengeführt werden können, braucht es strukturierte Prozesse – hier kommt ETL ins Spiel: ein zentrales Verfahren für die Aufbereitung und Integration von Daten.

Predictive Analytics

Predictive Analytics macht Unternehmen zukunftsfähig: Statt nur Daten der Vergangenheit auszuwerten, wird die Fähigkeit geschaffen, zukünftige Ereignisse, Trends oder Verhaltensweisen vorauszusagen – auf Basis mathematischer Modelle, Machine Learning und statistischer Methoden.

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