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RAAB Online-Marketing

Business Intelligence (BI)

Business Intelligence integriert Daten aus operativen Systemen zu Reports und Dashboards. Im Mittelstand-Marketing der praktische Hebel — vor Predictive und KI.

Was ist Business Intelligence (BI)?

Business Intelligence (BI) ist die Disziplin, operative Daten aus verschiedenen Quellen (CRM, ERP, Marketing-Tools, Web-Analytics) zu Reports und Dashboards zu verdichten, die Geschäfts-Entscheidungen tragen. Klassische BI-Komponenten:

  • ETL-Strecken (Extract, Transform, Load) — Daten aus Quellsystemen sammeln und vereinheitlichen
  • Data Warehouse — zentrale Datenbank für analytische Auswertungen
  • Reporting-Layer — Dashboards, Reports, Scorecards für unterschiedliche Empfänger-Gruppen
  • Self-Service-Analytics — Fachbereiche bauen ihre Reports selbst, statt IT-Tickets zu schreiben

BI im B2B-Mittelstand — die typischen Use-Cases

  1. Marketing-Performance — Funnel-Reports über alle Kanäle hinweg, mit Cost-per-Lead und Pipeline-Beitrag
  2. Vertriebs-Reporting — Pipeline-Coverage, Sales-Velocity, Lead-Quellen-Analyse
  3. Kunden-Performance — Umsatz pro Kunde, Service-Auslastung, Cross-Selling-Potenziale
  4. Operations-Kennzahlen — Lieferzeiten, Reklamationsquoten, Auslastung

Warum BI vor Predictive Analytics kommt

In vielen Mittelstand-Projekten wird Predictive Analytics früh gepitcht — bevor eine saubere BI-Basis existiert. Das funktioniert selten:

  • Predictive ohne BI = Vorhersagen ohne Bezug zur operativen Realität
  • BI ohne Predictive = nützliche Reports, die Tag für Tag Entscheidungen tragen

Pragmatischer Pfad: erst BI, dann Predictive — und nur dort, wo Predictive einen messbaren Mehrwert über BI hinaus liefert.

Was BI nicht ist

BI ist kein Reporting-Selbstzweck. Reports, die niemand liest oder die niemand für Entscheidungen heranzieht, sind teure Bildschirm-Schoner. Vor dem ersten Dashboard steht die Frage: welche Entscheidung soll dieses Dashboard tragen, und wer trifft sie wann?

Häufige Fragen

BI oder Predictive Analytics — was zuerst?
Fast immer zuerst BI. BI macht aus operativen Daten lesbare Reports und Dashboards. Predictive Analytics setzt darauf auf, indem es aus diesen Daten Vorhersagen ableitet. Wer ohne BI direkt zu Predictive springt, baut Vorhersagen auf wackeliger Datenbasis.
Welche BI-Tools passen für den Mittelstand?
Power BI ist im Mittelstand der häufigste Standard, weil viele Unternehmen ohnehin Microsoft 365 nutzen. Looker Studio (Google) ist kostenlos und reicht für viele Marketing-Reportings. Tableau bei höherer Visualisierungs-Anforderung. Metabase als Open-Source-Alternative für tech-affine Teams.