Der Begriff Business Intelligence (BI) umfasst eine ganze Reihe von Technologien, mit denen Unternehmen ihre Daten sammeln und analysieren können, um ihre Entscheidungsfindung zu erleichtern. Angesichts der rasant zunehmenden Datenmenge ist es für die Einkaufsfunktion äußerst hilfreich, wenn sie sich bei der Ausrichtung ihrer Strategie auf ein solches Instrument stützen kann.

Was versteht man unter Business Intelligence?

Es kommt vor, dass die Begriffe Business Analytics und Business Intelligence (auch „Geschäftsanalytik“ genannt) synonym verwendet werden. Letzterer umfasst Prozesse, Methoden und Software, mit denen interne und externe, strukturierte oder unstrukturierte Daten gesammelt und zu analytischen Zwecken verarbeitet werden können. Diese Daten liefern den Nutzern anhand von Berichten, Dashboards oder auch Datenvisualisierungen verschiedene Einblicke.

Früher war Business Intelligence (BI)-Software ausschließlich Datenanalysten vorbehalten. Mittlerweile hat sie sich jedoch immer mehr durchgesetzt und ist einem breiteren Publikum zugänglich. Das Unternehmen wird zu einer echten „Data Driven Company“. Eine solche Demokratisierung des Datenzugangs ermöglicht es im Übrigen, die operativen Gewinne aus der digitalen Transformation zu maximieren.

Neben der Optimierung von Prozessen und der Steigerung der Produktivität im Unternehmen helfen Business Intelligence und ähnliche Konzepte den Entscheidungsträgern, ihre Entscheidungsfindung auf der Grundlage faktenbasierter Informationen in Echtzeit zu steuern, zu beschleunigen und zu verbessern.

Heute sind diese Anwendungen innerhalb der Organisationen nicht mehr wegzudenken, um einen Überblick über die Geschäftstätigkeit zu erhalten, Markttrends zu erkennen, eine Überwachung der wichtigsten Leistungsindikatoren einzurichten, die Leistung zu optimieren usw. Mit anderen Worten, die richtige Nutzung dieser Daten ist ein zentrales Element, um die Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen.

Wie funktioniert das Konzept der Business Intelligence?

Das Konzept der Business Intelligence besteht aus vier Schritten: Sammlung, Speicherung, Verteilung und Nutzung von Daten.

1. Datensammlung

In einem ersten Schritt können mit ETL-Tools (Extract Transform and Load) alle Daten unabhängig von ihrem Format abgerufen, formatiert, bereinigt und konsolidiert werden. Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen: Unternehmensinformationssystem (ERP), Customer Relationship Management (CRM)-Tool, Marketinganalysen, Daten aus Callcentern etc.

2. Datenspeicherung

Nach der Strukturierung werden diese Daten dann in einer Datenbank gespeichert und zentralisiert, die auf einem Server oder in der Cloud gehostet werden kann. Dies wird als Data Warehouse oder Data Mart bezeichnet.

3. Datenverteilung

Das BI-Portal ermöglicht die Verteilung der Informationen an alle internen Partner im Unternehmen. Mit der Web 2.0-inspirierten BI der zweiten Generation wird der Zugang zu Entscheidungsinformationen noch weiter geöffnet.

4. Datennutzung

Je nach Bedürfnis kommen verschiedene Tools zum Einsatz. So stehen beispielsweise bei OLAP-Tools (On Line Analytical Processing) multidimensionale Analysen im Mittelpunkt, beim Data Mining die Korrelationssuche, beim Reporting die Kommunikation der Leistung, bei Dashboards die Steuerung der Leistung usw.

Das Konzept der Business Intelligence zur Unterstützung des Einkaufs

Durch die Einführung von Business Intelligence und ähnlichen Konzepten können Einkaufsabteilungen auf aggregierte, relevante und exakte Daten zugreifen, sei es zu den Ausgaben des Unternehmens oder auch zum Lieferantenbestand. Dazu gehören z.B. der erzielte und prognostizierte Umsatz, die Kontakthistorie und der Verlauf von Gerichtsverfahren, ausgehandelte Preise, die Vertragsgestaltung usw.

So können sie diese Rohdaten sehr schnell visualisieren und extrahieren, um sie mithilfe von KPIs verständlich und allgemein zugänglich zu machen, aber auch, um fundierte Entscheidungen im Rahmen ihrer Einkaufsstrategie zu treffen.

BI kann sie beim Benchmarking der Lieferantenleistung, bei der Auswertung von Ausschreibungen, bei der Auswahl von Lieferanten nach verschiedenen Kriterien im Rahmen des Lean Procurement usw. unterstützen.

Neben dieser Entscheidungshilfe steigern die Einkaufsabteilungen auch ihre operative Effizienz. Einkäufer verbringen immer noch fast drei Viertel ihrer Zeit mit rein transaktionalen oder operativen Tätigkeiten: Eine solche Lösung macht also durchaus Sinn.

So behauptet beispielsweise die Itochu Corporation, ein weltweit operierendes Handelsunternehmen, dass sie die Zeit für die Erstellung ihrer Monatsberichte mithilfe von Business Intelligence um 92% reduzieren konnte. Eine Zahl, die Einkäufer heutzutage zum Träumen verleiten mag…

Letztendlich vereinfacht eine solche Software die Kommunikation zwischen der Einkaufsabteilung und dem Rest des Unternehmens und verbessert sie erheblich. Anhand von Zahlen und Fakten können sie besser mit anderen Abteilungen, insbesondere der Finanzabteilung, zusammenarbeiten, aber auch ihre strategische Position in der Organisation festigen.

Widerstände gegenüber BI

Die Entwicklung dieser Art von Technologien ist jedoch nicht ohne Hindernisse. Zwei zentrale Probleme sind zu nennen.

Die Komplexität der Nutzung

Zunächst erfordert die Komplexität der Nutzung von Business Intelligence besondere interne Qualifikationsprofile, wie Analysten, Architekten oder auch Entwickler, die auf BI spezialisiert sind.

Die heutigen Lösungen richten sich jedoch zunehmend an alle Mitarbeiter des Unternehmens, an die Führungskräfte und das operative Personal. Sie sind leicht zu erlernen und ermöglichen eine individuelle Anpassung der Steuerungsinstrumente. Man bezeichnet dies auch als „Self-Service-BI“.

Qualität, Zuverlässigkeit und Nützlichkeit der Daten

Außerdem kann auch die Qualität, Zuverlässigkeit und Nützlichkeit der Daten ein neues Hindernis darstellen. Dies kann z.B. in Unternehmen der Fall sein, in denen der Prozess der Lieferantenauswahl nicht zentralisiert oder von den Einkaufsabteilungen validiert wird. Dann ist es ratsam, vor jeder Anfrage die Datensammlung gut vorzubereiten und die Datenbanken entsprechend zu strukturieren.

Daten sind das neue schwarze Gold des 21. Jahrhunderts, d.h. sie gehören zu den strategischsten Ressourcen eines Unternehmens. Das Zeitalter von Big Data wird damit vom Zeitalter der Smart Data abgelöst. Business-Intelligence–Programme können sogar noch weiter gehen, indem sie Werkzeuge für prädiktive Analysen, Data- oder Textmining usw. integrieren. Durch BI gestärkt, liegt es an der Einkaufsfunktion, einen Purchasing Intelligence-Ansatz zur Verbesserung der Unternehmensleistung zu implementieren.