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Business Intelligence

Präzise Informationen ersetzen das Bauchgefühl

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Darüber hinaus setzen mittelständische Unternehmen BI ein, um beispielsweise

  • den Lagerbestand von Produkten oder Teilprodukten festzustellen,
  • die am besten verkauften Produkte zu finden und zu analysieren, wie der Absatz in den jeweiligen Distributionskanälen läuft,
  • Verkäufe des laufenden Geschäftsjahres mit denen des Vorjahres zu vergleichen und den Umsatz bis zum Ende des laufenden Geschäftsjahres zu prognostizieren,
  • Bestelleingänge und gewünschte Liefertermine mit dem Lagerbestand abzugleichen und die Produktion sowie die Lieferkette so zu optimieren, dass Lagerbestände minimiert werden können.

Längs- und Querschnitte durch den Datenwürfel sind möglich

Anwender können Daten in verschiedenen Klassifikationen oder Dimensionen analysieren – beispielsweise nach Produkt, Kunde, Region, Zeit oder Verkäufer. Stellt man sich die Datensammlung in Form eines Würfels vor, so sind Längs- und Querschnitte durch diesen Würfel möglich, die verschiedene Datensichten ermöglichen. Analysiert werden kann beispielsweise der Verkauf pro Region im vergangenen August oder die Zusammensetzung der Produkte, die ein Kunde in einer bestimmten Zeitperiode bestellt hat.

Die Daten sind hierarchisch geordnet und lassen sich bei Bedarf von einer Gesamtsicht bis ins kleinste Detail aufrufen (drill down). So kann eine erste Sicht auf den Umsatz eines Kontinentes wie Europa gehen, die zweite Sicht auf Deutschland, dann auf die einzelnen Bundesländer bis in die jeweiligen Städte und Postleitzahlengebiete. Eine weitere Detaillierung ist möglich, beispielsweise bis auf den Umsatz eines Mitarbeiters pro Produkt.

Business-Intelligence-Reports ermöglichen interaktive Analyse

Die interaktive Arbeit mit den Daten setzt sich auch bei den Reports fort. Eigneten sich einfache Berichte früher nur für eine passive Betrachtung, ermöglichen Business-Intelligence-Reports mit erweiterten Funktionen eine interaktive Analyse. Viele von diesen erweiterten Funktionen waren früher nur in spezialisierten Lösungen für das Online Analytical Processing (OLAP) erhältlich, die proprietäre Datenbanken und gut trainierte Spezialisten für die Bedienung benötigten.

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