23 Fallstudien und praktische Beispiele dafür, wie Business Intelligence Top-Unternehmen wettbewerbsfähig hält

Business Intelligence (BI) liefert Daten, die Unternehmen dabei helfen, zeitnahe und fundierte Entscheidungen zu treffen. Wir erklären, wie die Implementierung von BI-Software Unternehmen jeder Größe einen Wettbewerbsvorteil verschaffen kann. Plus, Wir teilen Beispiele dafür, wie einige der technisch versiertesten Unternehmen BI einsetzen.

Was ist Business Intelligence (BI)?

Business Intelligence bezieht sich auf die Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, zu organisieren, analysieren und kontextualisieren Geschäftsdaten aus dem gesamten Unternehmen. BI umfasst mehrere Tools und Techniken, um Rohdaten in aussagekräftige und umsetzbare Informationen umzuwandeln.

BI-Systeme bestehen aus vier Hauptteilen:

1. Ein Data Warehouse speichert Unternehmensinformationen aus einer Vielzahl von Quellen an einem zentralen und zugänglichen Ort.
2. Business-Analytics- oder Datenmanagement-Tools bergen und analysieren Daten im Data Warehouse.
3. Business Performance Management (BPM)-Tools überwachen und analysieren den Fortschritt in Richtung auf die Geschäftsziele.
4. Eine Benutzeroberfläche (normalerweise ein interaktives Dashboard mit Berichtstools zur Datenvisualisierung) bietet schnellen Zugriff auf die Informationen.

Das deutsche Marktforschungsunternehmen Statista schätzt das weltweite Datenvolumen bis 2024 auf 149 Zettabyte. Diese riesige Datenmenge, oder "Big Data, " hat Business-Intelligence-Systeme für Unternehmen relevant gemacht, die ihre Leistungsfähigkeit für einen Wettbewerbsvorteil nutzen wollen. Viele BI-Systeme verwenden künstliche Intelligenz (KI) und andere Fähigkeiten als Teil der Geschäftsanalyse.

Die zentralen Thesen:

• Business Intelligence bietet eine Vielzahl von Tools und Techniken, um eine zuverlässige und genaue Entscheidungsfindung zu unterstützen.
• Die erfolgreichsten Unternehmen setzen BI ein, um die ständig wachsenden Datenmengen schnell und kostengünstig zu erfassen.
• BI-basiert, datengestützte Entscheidungsfindung hilft Unternehmen, relevant und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Wo wird BI verwendet?

Der Umsatz, Marketing, Finanz- und Betriebsabteilungen nutzen Business Intelligence. Zu den Aufgaben gehören quantitative Analyse, Messung der Leistung an den Geschäftszielen, Gewinnen von Kundeneinblicken und Teilen von Daten, um neue Möglichkeiten zu identifizieren.

Hier sind Beispiele dafür, wie verschiedene Teams und Abteilungen Business Intelligence nutzen.

• Datenwissenschaftler und Analysten:

  Analysten sind BI-Power-User, und sie verwenden zentralisierte Unternehmensdaten gepaart mit leistungsstarken Analysetools, um zu verstehen, wo Verbesserungsmöglichkeiten bestehen und welche strategischen Empfehlungen sie der Unternehmensführung vorschlagen können.

• Finanzen:

  Durch die Verschmelzung von Finanzdaten mit Operationen, Marketing- und Vertriebsdaten, Benutzer können Erkenntnisse gewinnen, aus denen Entscheidungen abgeleitet werden können, und Faktoren verstehen, die sich auf Gewinn und Verlust auswirken.

• Marketing:

  Business-Intelligence-Tools helfen Marketingspezialisten, Kampagnenmetriken von einem zentralen digitalen Raum aus zu verfolgen. BI-Systeme können Kampagnenverfolgung in Echtzeit bereitstellen, Messen Sie die Leistung jeder Anstrengung und planen Sie für zukünftige Kampagnen. Diese Daten geben Marketingteams mehr Einblick in die Gesamtleistung und bieten kontextbezogene Visualisierungen für den Austausch mit dem Unternehmen.

• Der Umsatz:

  Vertriebsdatenanalysten und Betriebsleiter verwenden häufig BI-Dashboards und Key Performance Indicators (KPIs) für den schnellen Zugriff auf komplexe Informationen wie Rabattanalysen, Kundenrentabilität und Customer Lifetime Value. Vertriebsleiter überwachen Umsatzziele, die Leistung der Vertriebsmitarbeiter zusammen mit dem Status der Vertriebspipeline mithilfe von Dashboards mit Berichten und Datenvisualisierungen.

• Operationen:

  Um Zeit und Ressourcen zu sparen, Manager können auf Daten wie Lieferkettenmetriken zugreifen und diese analysieren, um Wege zur Optimierung von Prozessen zu finden. Business Intelligence kann auch sicherstellen, dass Service-Level-Agreements eingehalten und Vertriebswege verbessert werden.

In einem wirklich datengetriebenen Unternehmen jede Abteilung und jeder Mitarbeiter kann von BI-generierten Erkenntnissen profitieren.

Was ist der Wert von Business Intelligence?

Der größte Wert von Business Intelligence ist seine Fähigkeit, datengesteuerte Entscheidungen zu unterstützen. BI wandelt Rohdatenpools in nützliche Informationen um, die Entscheidungen treffen und zu Maßnahmen führen, die sich positiv auf das Endergebnis auswirken.

BI-Systeme treiben Entscheidungen basierend auf historischen, aktuelle und potenzielle zukünftige Daten.

• Beschreibende Analytik:

  Diese Analysen zeigen, was passiert ist oder passiert und sind Teil von Dashboards, Geschäftsberichterstattung, Data Warehousing und Scorecards. Bei guter Führung Sie haben ein besseres Verständnis für Problembereiche in Ihrem Unternehmen und können Verbesserungsmöglichkeiten finden.

• Prädiktive Analysen:

  Diese fortschrittlichen Analysen verwenden Data Mining, prädiktive Modellierung, und maschinelles Lernen, um Vorhersagen zukünftiger Ereignisse zu treffen und die Wahrscheinlichkeit zu bewerten, dass etwas passieren wird.

• Präskriptive Analytik:

  Diese Analysen zeigen, warum Sie eine bestimmte Maßnahme ergreifen sollten. Prescriptive Analytics ermöglicht Optimierung, Simulation, Entscheidungsmodellierung und bieten die bestmögliche Analyse für Geschäftsentscheidungen und -aktionen.

BI-Software sammelt Umsätze, Produktion, Finanz- und viele andere Geschäftsdatenquellen. Viele Unternehmen verwenden Branchendaten, um die Leistung mit der Konkurrenz zu vergleichen.

Die Vorteile von Business Intelligence

Nutzen Beschreibung Visualisierung Erweiterte interaktive Dashboard-Darstellungen von Daten mit einfachen Benutzeroberflächen bieten die Möglichkeit, Informationen in einem grafischen Format zu visualisieren, um Daten aufschlussreicher zu verstehen. Verbindung Die Möglichkeit, den Zugriff auf verschiedene Datenquellen zu verwalten und zusammenzuführen, bietet eine 360-Grad-Sicht auf Ihr Geschäft und Ihr Unternehmen, die in einer isolierten Datenumgebung nicht möglich ist. Collaboration Tools ermöglichen datengestützte Verbesserungen in verschiedenen Geschäftsfunktionen wie Marketing, Finanzen, Der Umsatz, Operationen, Finanzen, Unterstützung, Personal- und Kundenbetreuung einzeln und gemeinsam. Multi-Plattform, Multi-User BI-Anwendungen arbeiten online und in mobilen Umgebungen. Tools verbessern die Systemleistung, sodass Unternehmen mehr Informationen schneller an bestimmte Benutzer verteilen können. In Data Warehouses mit mehreren Terabyte Diese Tools bieten eine hervorragende Abfrageleistung. Skalierbarkeit Viele Systeme bieten Benutzer-Skalierbarkeit, um erweiterte Berichte und Analysen zu unterstützen. Dashboards und Berichte stehen vielen Benutzern zur Verfügung, nicht nur auf die Datenanalysten oder Führungskräfte des Unternehmens beschränkt. Geschwindigkeit und Konkurrenzfähigkeit Edge BI kann schnellere Berichterstellung, Analyse und Planung durch den Zugriff auf globale Daten. Die Analysefähigkeiten des Systems ermöglichen es, schnell auf Markt- oder andere Gegebenheiten zu reagieren. Vertrauenswürdige Daten- und Genauigkeitsberichte können hochgradig angepasst werden, und KPIs, die mit mehr als einer Datenquelle überwacht werden. In Echtzeit generierte Berichte bieten relevante Daten, das hilft Organisationen, und ihre Mitarbeiter treffen bessere Entscheidungen. Diese Berichte geben Einblicke, Zugriff, Richtigkeit, und Relevanz. Analyse und Einblicke BI verarbeitet riesige Datenmengen, um Prognosen, Budget, planen, und bleiben Sie auf dem Laufenden. Die Wettbewerbsanalyse hilft Unternehmen, den Wettbewerb zu verstehen und die Leistung der Wettbewerber zu messen. Diese Business Intelligence ermöglicht die Produkt- und Servicedifferenzierung. Entscheidungsunterstützung Unternehmen gewinnen einen Wettbewerbsvorteil, wenn sie die vorhandenen Daten zum richtigen Zeitpunkt nutzen können, um schneller genaue Entscheidungen zu treffen. Effizienz und Produktivität Eine 360-Grad-Sicht auf alle Aktivitäten hilft Unternehmen, Probleme zu erkennen, den Betrieb verbessern, Verkaufszahlen steigern, und wiederum Einnahmen steigern. Customer Satisfaction BI kann Ihnen dabei helfen, fehlende Dienstleistungen oder Produkte zu erkennen und die Kundenzufriedenheit durch notwendige Änderungen zu verbessern. Berichte helfen Ihnen, das Kundenverhalten zu verstehen, User-Personas entwickeln, und Echtzeitdaten über das Feedback des Kunden verwenden, um korrigierende Änderungen vorzunehmen und den Kundenservice zu verbessern und, deshalb, Zufriedenheit. Mitarbeiterzufriedenheit mit BI-Daten, Sie können Stärken und Schwächen der Teammitglieder einschätzen und relevante Trainingsmodule zuweisen, um den Erfolg zu unterstützen. BI-Tools können positives Verhalten automatisch erkennen und gleichzeitig die Beiträge und Verbesserungen der Mitarbeiter regelmäßig verfolgen. Einsparungen BI-Einblicke in die Rohdaten des Unternehmens helfen Entscheidungsträgern bei der Analyse von Kosteneinsparungsmöglichkeiten wie Überbeständen, Personalabbau, Marketingüberschreitungen, zu viele Anbieter oder Verschwendung im Facility Management. Einsparungen und Rentabilität BI-Tools können alle Diskrepanzen analysieren, Ineffizienzen, oder Fehler. BI hilft, die Gewinnmargen zu erhöhen, indem es Erkenntnisse liefert, die zu zukünftigen Verkäufen führen und Hinweise darauf geben, wo zukünftige Budgets ausgegeben werden sollen. Strategisches und KPI-Targeting BI unterstützt Unternehmen dabei, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, indem es ihnen hilft, neue Möglichkeiten zu finden und intelligentere Strategien zu entwickeln. Verwenden Sie die Daten, um Markttrends zu erkennen und die Gewinnmargen für das Unternehmen zu verbessern. Berichte, die auf der Verfolgung etablierter KPIs basieren, stellen sicher, dass das Unternehmen auf Kurs bleibt, um die Ziele zu erreichen oder zu übertreffen.

Business Intelligence hat viele Vorteile und kann ein nützliches Werkzeug sein, um positive Ergebnisse für Ihr Unternehmen zu erzielen.

Fallstudien:Praxisbeispiele für Business Intelligence bei der Arbeit

Schnell, datengestützte Entscheidungen können den Erfolg steigern. Hohe Kundenerwartungen, globaler Wettbewerb und enge Gewinnspannen bedeuten, dass viele Unternehmen, unabhängig von Größe oder Branche, Suchen Sie nach einem Wettbewerbsvorteil durch BI.

Was ist ein Beispiel für Business Intelligence? Verwendung von Daten zur Bereitstellung personalisierter Anzeigen basierend auf dem Browserverlauf, Beispiele für Business Intelligence sind die Bereitstellung von kontextbezogenem KPI-Datenzugriff für alle Mitarbeiter und die Zentralisierung von Daten aus dem gesamten Unternehmen in einem digitalen Ökosystem, damit Prozesse gründlicher überprüft werden können. Hier sind einige Fallstudien, die zeigen, wie BI für Unternehmen auf der ganzen Welt einen Unterschied macht:

1. Lotte.com:BI steigert den Unternehmensumsatz

   Lotte.com ist mit 13 Millionen Kunden das führende Internet-Einkaufszentrum in Korea.

   • Herausforderung: Mit mehr als 1 Million Seitenbesuchern täglich, Führungskräfte des Unternehmens wollten verstehen, warum Kunden Warenkörbe aufgeben.
   • Lösung: Der stellvertretende Geschäftsführer des Marketingplanungsteams implementierte Customer Experience Analytics, das erste in Korea angewandte Online-Verhaltensanalysesystem. Der Manager nutzte die Informationen, um das Kundenverhalten zu verstehen, gezieltes Marketing zu implementieren und die Website zu transformieren.
   • Ergebnisse: Mit den Erkenntnissen aus dem neuen BI-Analytics-Programm, Nach einem Jahr stieg die Kundenbindung und der Umsatz stieg um 10 Millionen US-Dollar. Die Änderungen ergaben sich aus der Ermittlung der Ursachen für den Abbruch des Einkaufswagens, wie ein langer Checkout-Prozess und unerwartete Lieferzeiten und die Behebung der Situation.

2. Cementos Argos:BI verbessert die finanzielle Effizienz

   Cementos Argos ist ein Zementunternehmen mit Niederlassungen in den USA, Mittel- und Südamerika und die Karibik.

   • Herausforderung: Das Unternehmen suchte nach einem allgemeinen Wettbewerbsvorteil und einer Möglichkeit, eine bessere Entscheidungsfindung zu unterstützen.
   • Lösung: Cementos Argos hat ein eigenes Business Analytics Center eingerichtet. Das Unternehmen investierte in erfahrene Business-Analysten und Data-Science-Teams und nutzte BI zur Nutzung von Daten.
   • Ergebnisse: Das Unternehmen standardisierte den Finanzprozess und nutzte Big Data, um tiefere Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, was zu einer höheren Rentabilität führte.

3. Baylis &Harding:BI unterstützt den Entscheidungsfindungsprozess

   Baylis &Harding ist ein Großhändler, der sich auf erstklassige Toilettenartikel und Geschenksets spezialisiert hat, die bei großen und unabhängigen Wiederverkäufern zu finden sind.

   • Herausforderung: Das Unternehmen musste Managern und Führungskräften einen besseren Einblick in die Finanz-, Kunden- und Vertriebsdaten, um bessere Entscheidungen zu treffen und das Geschäft auszubauen.
   • Lösung: Manager und Führungskräfte nutzten Business-Intelligence-Tools, um Standard- und Ad-hoc-Berichte zu erstellen.
   • Ergebnisse: Führungskräfte und Manager von Unternehmen haben jetzt sofortigen Zugriff auf die Geschäftsdaten, die sie für ein proaktives Handeln benötigen. Sie können benutzerdefinierte Dashboards mit KPIs erstellen, die für ihre Schwerpunktbereiche relevant sind, und die Ziele und Leistungsdetails mit ihren Teams teilen, ohne einen benutzerdefinierten Bericht von der IT anfordern zu müssen.

4. Sabre Airline Solutions:BI beschleunigt Geschäftseinblicke

   Sabre Airline Solutions bietet Buchungstools, Revenue Management, Web- und mobile Reiserouten-Tools, sowie andere Technologien, für Fluggesellschaften, Hotels und andere Unternehmen der Reisebranche.

   • Herausforderung: Die Reisebranche ist bemerkenswert schnelllebig. Und die Kunden von Sabre benötigten fortschrittliche Tools, die Echtzeitdaten zu Kundenverhalten und -aktionen liefern können.
   • Lösung: Sabre hat ein Enterprise Travel Data Warehouse (ETDW) entwickelt, um seine enormen Datenmengen zu speichern. Sabre Executive Dashboards bieten nahezu Echtzeit-Einblicke in benutzerfreundliche Umgebungen mit einem 360-Grad-Überblick über den Geschäftszustand, Reservierungen, Betriebsleistung und Ticketing.
   • Ergebnisse: Die skalierbare Infrastruktur, Grafische Benutzeroberfläche, Datenaggregation und die Fähigkeit zur Zusammenarbeit haben zu mehr Umsatz und erhöhter Kundenzufriedenheit geführt.

5. Spear Education:BI rationalisiert interne Prozesse und Arbeitsabläufe

   Spear Education ist führend in der Weiterbildung für Zahnärzte.

   • Herausforderungen: Dem Telefonsystem von Spear fehlten Funktionen, mit denen die Kundendienstmitarbeiter effizienter arbeiten und einen besseren Kundenservice bieten könnten. Beispielsweise, ihr Telefonsystem zeichnete keine Anrufe auf und war nicht mit einem Customer Relationship Management (CRM)-Tool verbunden.
   • Lösung: Nach einiger Recherche, Spear hat seine Callcenter-Software mit seiner BI-Lösung verbunden, um gründlichere Aufzeichnungen über die Kundeninteraktion zu führen und einen vollständigen Überblick über die Kundeninteraktionen zu bieten.
   • Ergebnisse: Nach der Implementierung einer neuen Lösung für ihr Contact Center, Spear steigerte die Effizienz der Agenten und sparte dem Unternehmen 35 Stunden Arbeitszeit pro Woche. Spears Agenten reinvestieren diese Zeit jetzt, indem sie 4 platzieren, 000 weitere ausgehende Anrufe jede Woche.

6. Univision:BI erhöht die Marktausgabeneffizienz

   Univision ist eine amerikanisch-spanische Sprache, frei empfangbares Fernsehnetz. Es ist der größte Anbieter von spanischsprachigen Inhalten des Landes.

   • Herausforderung: Univision wünschte sich mehr Transparenz in seinen Daten, um gezielte Werbekampagnen zu vereinheitlichen und sich auf diese zu konzentrieren.
   • Lösung: Programmatic TV ist ein automatisierter und datengesteuerter Ansatz für den Kauf und die Bereitstellung von Anzeigen für Videoinhalte im Fernsehen. einschließlich Anzeigen, die im Web geschaltet werden, Mobilgeräte und vernetzte Fernseher, sowie lineare TV-Werbung, die über Set-Top-Boxen geschaltet wird. Mit BI mit Informationen aus Anwendungen wie Facebook, Google Analytics und Adobe Analytics, Das Unternehmen kann mehr Wert aus seiner programmatischen Werbung ziehen.
   • Ergebnisse: Univision erzielte im ersten Quartal nach der Implementierung von Business Intelligence ein Ertragswachstum von 80 %.

7. New York Shipping Exchange:BI reduziert IT-Abhängigkeit

   New York Shipping Exchange (NYSHEX) ist ein Unternehmen für Versandtechnologie, das daran arbeitet, den Versandprozess nach Übersee zu verbessern.

   • Herausforderung: Um die Gesamtleistung des Unternehmens zu verstehen, NYSHEX extrahierte Daten manuell aus seiner proprietären Anwendung und verschiedenen Cloud-Apps und importierte sie dann in Excel. Dies war ein mühsamer Prozess und nur wenige Personen hatten Zugriff auf die Daten. und die meisten Anfragen nach Berichten fielen an das Engineering-Team, um es auszuführen.
   • Lösung: NYSHEX investierte in BI, zentralisierte seine Daten in einem System und gewährte dem gesamten Unternehmen Zugriff, sodass auch diejenigen ohne Programmierkenntnisse tief in die Analyse eintauchen können.
   • Ergebnisse: Dank Business Intelligence und anderen Bemühungen im Jahr 2019, Das Unternehmen hat sein Versandvolumen zwischen Asien und den USA mehr als verdreifacht.

8. Stichfix:BI verbindet Abteilungen, Daten und Prozesse

   Stitch Fix bietet Online-Styling-Services für persönliche Kleidung und Accessoires. Das Unternehmen verwendet Empfehlungsalgorithmen und Data Science, um Kleidungsstücke basierend auf Größe, Budget und Stil.

   • Herausforderung: Das Unternehmen will Renditen reduzieren, halten Sie Stammkunden und generieren Sie Mundpropaganda mit Empfehlungen von Kunden an ihre Freunde und Familie.
   • Lösung: Stitch Fix sammelt während des gesamten Kaufprozesses Daten innerhalb von BI, d.h. je mehr ein Kunde bei Stitch Fix einkauft, desto besser versteht das Styling-Team ihren Kleidungsgeschmack. Das Unternehmen stellte Astrophysiker ein, um die verschiedenen persönlichen Stilkomponenten zu entschlüsseln – eine komplizierte Arbeit, die ohne die leistungsstarke BI-Analyse unmöglich wäre.
   • Ergebnisse: Verwendung von Business Intelligence, um Käufer und ihre Präferenzen zu profilieren, das Unternehmen, die im Jahr 2011 begann, einen Kundenstamm von 3,4 Millionen im Jahr 2020 und einen Umsatz von 1,7 Milliarden US-Dollar im Geschäftsjahr 2020.

9. SKF:BI rationalisiert Herstellungsprozesse

   SKF ist ein in Schweden ansässiger globaler Hersteller und Lieferant von Lagern, Siegel, Mechatronik und Schmiersysteme mit 17, 000 Vertriebsstandorte.

   • Herausforderung: Die breite geografische Abdeckung und Produktvielfalt von SKF erforderten eine konsistente Prognose der Marktgröße und der Produktnachfrage, um die Fertigung anzupassen. Das Unternehmen musste die komplexen Excel-Dateien vereinfachen, die zur Erstellung einer Bedarfsprognose verwendet wurden.
   • Lösung: Das Management erkannte, dass es erforderlich war, eine Business Intelligence zu implementieren, die als eine einzige Quelle für zuverlässige Informationen dient. Die Wartung des Systems ist einfacher, als zu versuchen, alles mit Excel zu verwalten. Und jetzt müssen sich Mitarbeiter nicht mehr auf veraltete Tabellenkalkulationen verlassen und können auf leicht verständliche Berichte und Dashboards zugreifen.
   • Ergebnisse: Durch die Zentralisierung von Datenbeständen in einem einzigen System, SFK war schnell in der Lage, Daten und Analysen zwischen mehreren Abteilungen auszutauschen – darunter Vertrieb, Fertigungsplanung, Anwendungstechnik, Geschäftsentwicklung und -management. SKF kombiniert jetzt Bedarfsprognosen zwischen den Abteilungen und hat den Planungsprozess verbessert.

10. Expedia:BI schafft Kundenzufriedenheit

    Expedia ist die Muttergesellschaft einiger hochrangiger Reiseunternehmen, einschließlich Expedia, Hotwire und TripAdvisor.

    • Herausforderung: Kundenzufriedenheit ist für die Mission des Unternehmens von wesentlicher Bedeutung, Strategie und Erfolg. Das Online-Erlebnis sollte ein gutes Reiseerlebnis widerspiegeln, aber das Unternehmen hatte keinen Einblick in die Stimme des Kunden.
    • Lösung: Das Unternehmen hatte Berge von Daten, die es manuell aggregierte, lässt wenig Zeit für die Analyse. Mithilfe von Business Intelligence, Die Kundenzufriedenheitsgruppe konnte Kundendaten aus dem gesamten Unternehmen analysieren und die Ergebnisse mit 10 Zielen in direktem Zusammenhang mit Unternehmensinitiativen verknüpfen. Besitzer dieser KPIs bauen, Daten verwalten und analysieren, um Trends oder Muster zu erkennen.
    • Ergebnisse: Das Kundenservice-Team kann in Echtzeit sehen, wie gut es im Vergleich zu KPIs abschneidet, und bei Bedarf korrigierende Schritte einleiten. Plus, andere Abteilungen können die Daten verwenden. Beispielsweise, Ein Travel Manager kann BI verwenden, um große Mengen ungenutzter Tickets oder Offline-Buchungen zu entdecken und Strategien zu entwickeln, um das Verhalten anzupassen und die Gesamteinsparungen zu erhöhen.

Anwendungsfälle:Beispiele für Business-Intelligence-Strategien, die von namhaften Unternehmen verwendet werden

Die erfolgreichsten Unternehmen nutzen BI zur Umsatzsteigerung, Kundentreue, operative Effizienz, Anzeigenlieferung, den Shareholder Value steigern, das Kundenverhalten vorhersagen und neue Geschäftsmöglichkeiten entwickeln.

Beispiele dafür, wie führende Unternehmen BI nutzen, um ihren Erfolg zu steigern

Welche Unternehmen nutzen Business Intelligence? Von Finanzinstituten wie American Express bis hin zum Social-Media-Riesen Facebook und dem Outdoor-Händler REI, die fortschrittlichsten und erfolgreichsten Unternehmen der Welt nutzen BI. So nutzen einige BI, um ihren Wohlstand zu steigern.

11. American Express:

    Business Intelligence ist in der Finanzbranche von entscheidender Bedeutung. American Express nutzt die Technologie, um neue Zahlungsdienstprodukte zu entwickeln und Kundenangebote zu vermarkten. Die Experimente des Unternehmens auf dem australischen Markt haben es ermöglicht, bis zu 24% aller australischen Benutzer zu identifizieren, die ihre Konten innerhalb von vier Monaten schließen. Mithilfe dieser Informationen, American Express unternimmt Schritte, um Kunden zu binden. BI hilft dem Unternehmen auch, Betrug genau zu erkennen und Kunden zu schützen, deren Kartendaten möglicherweise kompromittiert werden.

12. Chipotle mexikanischer Grill:

    Die Restaurantkette hat mehr als 2, 400 Restaurants weltweit. Es implementierte BI, um die betriebliche Effektivität zu verfolgen. Chipotle kann jetzt die Betriebseffizienz jedes Restaurants überwachen und detaillierte Informationen in Dashboards bereitstellen. Durch die Standardisierung der Berichterstattung und das Arbeiten mit demselben Datenökosystem, Chipotle war in der Lage, einheitliche KPIs für das Benchmarking und den Austausch von Verbesserungs- und Erfolgsgeschichten zu erstellen. Diese Lösung spart dem Unternehmen Tausende von Stunden.

13. Coca Cola:

    Mit 35 Millionen Twitter-Followern und satten 105 Millionen Facebook-Fans Coca-Cola profitiert von seinen Social-Media-Daten. Mit KI-gestützter Bilderkennungstechnologie, Das kann das Unternehmen erkennen, wenn Fotos seiner Getränke online gestellt werden. Diese Daten, gepaart mit der Leistungsfähigkeit von BI, gibt dem Unternehmen wichtige Erkenntnisse darüber, wer seine Getränke trinkt, wo sie sind und warum sie die Marke online erwähnen. Die Informationen helfen den Verbrauchern gezieltere Werbung zu liefern, die viermal wahrscheinlicher als eine allgemeine Anzeige zu einem Klick führt.

14. Delta Airlines:

    Big Data und BI unterstützen den Kundenservice und differenzieren das Delta-Erlebnis. Flugbegleiter haben jetzt die Werkzeuge, um geschätzten Geschäftsreisenden persönlich zu danken und sie anzuerkennen. Positive Kundenerfahrungen in Verbindung mit durchdachten Programmen tragen dazu bei, Delta als Marktführer im Geschäftsreisebereich zu positionieren. Während jeder Delta-Kunde eine persönliche Anerkennung erhalten kann, die Fluggesellschaft geht die Extrameile, um Geschäftsreisende und ihre Medaillon-Mitglieder zu bedienen. Diese Verbesserung bietet mehr Möglichkeiten, sich bei Flyern zu bedanken und die Kundenbindung zu stärken.

15. Ellie Mae:

    Das Unternehmen bearbeitet 35 % der US-Hypothekenanträge. Rekordtiefzinsen sorgten für eine hohe Nachfrage nach Kreditbearbeitung. Um Daten für Kreditgeber besser zugänglich zu machen, Ellie Mae hat ein gehostetes Data Warehouse-Modell entwickelt, das es Kreditgebern ermöglicht, Daten zu analysieren, indem sie eine BI-Anwendung direkt mit ihren Systemen verbinden, ohne die Daten in ein lokales Data Warehouse zu replizieren. Kapitalmarkt-Teamkollegen können diese Daten verwenden, um in volatilen Märkten zu navigieren, so dass sie ihren Kunden einen exzellenten Service bieten und Kredite abwickeln können.

16. Lowes:

    Das Heimwerkerunternehmen verwendet Business Intelligence, um das, was der Kunde ihm sagt, mit dem tatsächlichen Verhalten online und im Geschäft zusammenzuführen. Sie verwenden diese Daten, um tiefere Einblicke zu gewinnen, die zu einem besseren Produktsortiment und einer besseren Personalausstattung an bestimmten Standorten führen. Der Prozess der Datenanalyse treibt den Verkauf an und dient auch dem Kunden. Zum Beispiel, Lowe's verwendet prädiktive Analysen, um LKWs spezifisch für einzelne Postleitzahlen zu beladen, So erhält das richtige Geschäft die richtige Art und Menge des Produkts.

17. Netflix:

    Die 148 Millionen Abonnenten des Online-Entertainment-Unternehmens verschaffen ihm einen enormen BI-Vorteil. Wie nutzt Netflix Business Intelligence? Netflix verwendet Daten auf verschiedene Weise. Ein Beispiel ist, wie das Unternehmen originelle Programmierideen basierend auf zuvor angesehenen Programmen formuliert und validiert. Netflix nutzt auch Business Intelligence, um Menschen dazu zu bringen, sich mit seinen Inhalten zu beschäftigen. Der Dienst ist so gut bei der gezielten Inhaltswerbung, dass sein Empfehlungssystem über 80 % der gestreamten Inhalte steuert.

18. REI:

    REI verwendet seine Business-Intelligence-Plattform für die Analyse der Kundensegmentierung, die hilft, Entscheidungen wie das Member Lifecycle Management zu treffen, Versandarten und Produktkategoriensortimente. BI-basierte Entscheidungen informieren auch Initiativen zur Mitgliedergewinnung mit detaillierten demografischen Daten zu Faktoren wie dem Geschlecht, um Anzeigen zu personalisieren. Die Erkenntnisse aus BI helfen dabei, alles zu bestimmen, von der Anzeige von Inhalten auf der Website bis hin zur Segmentierung von E-Mail-Kampagnen.

19. Starbucks:

    Durch das beliebte Treuekartenprogramm und die mobile Anwendung Starbucks besitzt individuelle Kaufdaten von Millionen von Kunden. Mit diesen Informationen und BI-Tools, Das Unternehmen prognostiziert Käufe und versendet individuelle Angebote, was Kunden wahrscheinlich bevorzugen werden, über ihre App und E-Mail. Dieses System zieht Bestandskunden häufiger in seine Filialen und steigert die Verkaufsmengen.

20. Tesla:

    Das innovative Automobilunternehmen verwendet BI, um seine Autos drahtlos mit seinen Unternehmensbüros zu verbinden, um Daten für die Analyse zu sammeln. Dieser Ansatz verbindet den Automobilhersteller mit dem Kunden und antizipiert und korrigiert Probleme wie Bauteilschäden, Verkehrs- oder Straßengefahrendaten. Das Ergebnis ist eine hohe Kundenzufriedenheit und fundiertere Entscheidungen über zukünftige Upgrades und Produkte.

21. Twitter:

    Das Social-Media-Unternehmen setzt BI mit KI ein, um unangemessene und potenziell gefährliche Inhalte auf seiner Plattform zu bekämpfen. Algorithmen und nicht menschliche Benutzer identifizieren 95 % der gesperrten Konten im Zusammenhang mit Terrorismus.

    BI und KI unterstützen auch die Feinabstimmung, um die Benutzererfahrung insgesamt zu verbessern. Twitter-Mitarbeiter und seine Business-Intelligence-Tools überwachen Live-Video-Feeds und kategorisieren sie nach Themen. Sie verwenden diese Daten, um die Suchfunktionen zu verbessern, und helfen Algorithmen, Videos zu identifizieren, die Benutzer möglicherweise ansehen möchten.

22. Über:

    Das Unternehmen verwendet Business Intelligence, um mehrere Kernaspekte seines Geschäfts zu bestimmen. Ein Beispiel dafür sind Preiserhöhungen. Algorithmen überwachen Verkehrsbedingungen, Fahrzeiten, Fahrerverfügbarkeit und Kundennachfrage in Echtzeit, Das heißt, die Preise passen sich an, wenn die Nachfrage steigt und sich die Verkehrsbedingungen ändern. Die dynamische Preisgestaltung in Echtzeit entspricht dem, was Fluggesellschaften und Hotelketten verwenden, um die Kosten bedarfsgerecht anzupassen.

23. Walmart:

    Der Einzelhandelsriese verwendet BI, um zu verstehen, wie das Online-Verhalten die Online- und In-Store-Aktivitäten beeinflusst. Durch die Analyse von Simulationen, Walmart kann das Kaufverhalten von Kunden verstehen, zum Beispiel, wie viele Brillenuntersuchungen und Brillen an einem einzigen Tag verkauft werden, und lokalisieren Sie die geschäftigsten Zeiten an jedem Tag oder Monat.

So verbessern Sie Ihre Business Intelligence, um Ihr Unternehmen zu einem Marktführer zu machen

BI und Tools wie KI mögen kompliziert erscheinen. Jedoch, aktuelle Benutzeroberflächen sind unkompliziert und einfach zu bedienen. So können auch kleinere Unternehmen Daten nutzen, um profitable und positive Entscheidungen zu treffen.

Beispiele für Business-Intelligence-Tools und -Techniken

Was sind Beispiele für Business-Intelligence-Tools? Prädiktive Modellierung, Data Mining und kontextbezogene Dashboards oder KPIs sind nur einige der gängigsten BI-Tools. Hier sind weitere Tools und wie sie verwendet werden.

• Analytik:

  Eine BI-Technik, die Daten untersucht, um Trends und Erkenntnisse aus historischen und aktuellen Erkenntnissen zu extrahieren, um wertvolle datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

• Dashboards:

  Interaktive Sammlungen rollenrelevanter Daten werden typischerweise mit intuitiven Datenvisualisierungen bestückt, KPIs, Analysemetriken und andere Datenpunkte, die bei der Entscheidungsfindung eine Rolle spielen.

• Data-Mining:

  Diese Praxis verwendet Statistiken, Datenbanksysteme und maschinelles Lernen, um Muster in großen Datensätzen aufzudecken. Data Mining erfordert auch eine Vorverarbeitung der Daten. Endbenutzer verwenden Data Mining, um Modelle zu erstellen, die Muster aufdecken.

• Transferlast extrahieren (ETL):

  Dieses Tool extrahiert Daten aus Datenquellen, verwandelt es, bereinigt es als Vorbereitung für Berichte und Analysen und lädt es in ein Data Warehouse.

• Modellvisualisierung:

  Die Modellvisualisierungstechnik verwandelt Fakten in Diagramme, Histogramme und andere visuelle Elemente zur Unterstützung der korrekten Interpretation von Erkenntnissen.

• Analytische Online-Verarbeitung (OLAP):

  OLAP ist eine Technik zur Lösung analytischer Probleme mit mehreren Dimensionen aus verschiedenen Perspektiven. OLAP ist nützlich, um Aufgaben wie die Durchführung von CRM-Datenanalysen, Finanzprognosen und Budgets.

• Prädiktive Modellierung:

  Eine BI-Technik, die statistische Methoden verwendet, um Wahrscheinlichkeiten und Trendmodelle zu generieren. Mit dieser Technik, die Vorhersage eines Wertes für bestimmte Datensätze und Attribute unter Verwendung vieler statistischer Modelle ist möglich.

• Berichterstattung:

  Bei der Berichterstattung werden Daten mithilfe verschiedener Tools und Software gesammelt, um Erkenntnisse zu gewinnen. Dieses Tool bietet Beobachtungen und Vorschläge zu Trends, um die Entscheidungsfindung zu vereinfachen.

• Wertungslisten:

  Visuelle Werkzeuge, wie BI-Dashboards und Scorecards, bieten eine schnelle und präzise Möglichkeit, KPIs zu messen und anzuzeigen, wie ein Unternehmen Fortschritte macht, um seine Ziele zu erreichen.

Beispiele für Business Intelligence-Trends

BI wird ständig weiterentwickelt und verbessert, aber vier Trends – künstliche Intelligenz, Cloud-Analyse, Collaborative BI und Embedded BI – verändern die Art und Weise, wie Unternehmen umfangreiche Datensätze verwenden und Entscheidungen wesentlich einfacher treffen.

• Künstliche Intelligenz:

  KI und maschinelles Lernen emulieren komplexe Aufgaben, die vom menschlichen Gehirn ausgeführt werden. Diese Funktion ermöglicht die Echtzeit-Datenanalyse und die Dashboard-Berichterstellung.

• Cloud-Analyse:

  BI-Anwendungen in der Cloud ersetzen Installationen vor Ort. Immer mehr Unternehmen wechseln zu dieser Technologie, um Daten nach Bedarf zu analysieren und die Entscheidungsfindung zu bereichern.

• Eingebettete BI:

  Wenn BI-Software in eine andere Geschäftsanwendung integriert wird, es wird eingebettete BI oder eingebettete Analytik genannt. Zu den Vorteilen von Embedded BI gehören erweiterte Berichtsfunktionen, und es hat sich gezeigt, dass es den Umsatz verbessert und die Kundenbindung erhöht.

Viele Unternehmen setzen auf Cloud-basierte oder Software-as-a-Service (SaaS) anstelle von On-Premise-Software, um mit den wachsenden Lageranforderungen und schnelleren Implementierungen Schritt zu halten. Ein wachsender Trend ist der Einsatz von Mobile BI, um die Verbreitung mobiler Geräte zu nutzen.

Beispiele für Business-Intelligence-Software und -Systeme

BI-Software und -Systeme bieten Optionen, die auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Sie umfassen umfassende Plattformen, Datenvisualisierung, eingebettete Softwareanwendungen, Location-Intelligence-Software und Self-Service-Software für Nicht-Tech-Benutzer.

Hier einige Beispiele der neuesten BI-Software und -Systeme:

• Business-Intelligence-Plattformen:

  Dies sind umfassende Analysetools, mit denen Datenanalysten eine Verbindung zu Data Warehouses oder Datenbanken herstellen. Die Plattformen erfordern ein gewisses Maß an Codierungs- oder Datenaufbereitungskenntnissen. Diese Lösungen bieten Analysten die Möglichkeit, Daten zu manipulieren, um Erkenntnisse zu gewinnen. Einige Optionen bieten prädiktive Analysen, Big-Data-Analyse und die Möglichkeit, unstrukturierte Daten aufzunehmen.

• Datenvisualisierungssoftware:

  Geeignet, um KPIs und andere wichtige Kennzahlen zu verfolgen, Datenvisualisierungssoftware ermöglicht es Benutzern, Dashboards zu erstellen, um Unternehmensziele und -metriken in Echtzeit zu verfolgen, um zu sehen, wo Änderungen vorgenommen werden müssen, um Ziele zu erreichen. Die Datenvisualisierungssoftware unterstützt mehrere KPI-Dashboards, sodass jedes Team seine eigenen einrichten kann.

• Eingebettete Business-Intelligence-Software:

  Diese Software ermöglicht die Integration von BI-Lösungen in Geschäftsprozessportale oder Anwendungen oder Portale. Embedded BI bietet Funktionen wie Berichterstellung, interaktive Dashboards, Datenanalyse, Predictive Analytics und mehr.

• Location-Intelligence-Software:

  Diese BI-Software ermöglicht Erkenntnisse basierend auf Geodaten und Karten. Ähnlich, ein Benutzer kann mit einer BI-Plattform Muster in Verkaufs- oder Finanzdaten finden; analysts can use this software to determine the ideal location to open their next retail store, warehouse or restaurant.

• Self-service business intelligence software:

  Self-service business intelligence tools require no coding knowledge to take advantage of business end-users. These solutions often provide prebuilt templates for data queries and drag-and-drop functionality to build dashboards. Users like HR managers, sales representatives and marketers use this product to make data-driven decisions.

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