Was ist Business Intelligence (BI)? Definition, Zweck und Bedeutung.

Business Intelligence (BI) ist das Herzstück vieler Geschäftsentscheidungen – dennoch fällt es oft schwer, ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Erfahrt, wie ihr mit Adobe eine Business Intelligence-Strategie entwickelt.

Verwandelt Rohdaten in leicht verständliche Erkenntnisse und erweckt mit diesem Leitfaden für Business Intelligence eure Pläne zum Leben.

In diesem Guide behandeln wir folgende Themen:

• Was ist Business Intelligence einfach erklärt?
• Wie funktioniert Business Intelligence?
• Wofür nutzen Unternehmen Business Intelligence?
• Warum ist eine gute Data Governance wichtig?
• Was ist eine Business-Intelligence-Plattform und welche Kernfunktionen hat sie?
• Wie kann ich eine Business Intelligence-Strategie entwickeln?
• Wie trägt Business Intelligence dazu bei, die Effizienz und die Entscheidungsfindung eines Unternehmens zu verbessern?
• Welche Herausforderungen können bei der Implementierung von Business Intelligence auftreten?
• Beispiele für Business Intelligence-Anwendungsfälle.
• Wie sieht Business Intelligence in Zukunft aus?
• Kann ich eine externe Agentur mit der Verwaltung der Firmendaten beauftragen?
• Worin besteht der Unterschied zwischen Business Intelligence und Business Analytics?
• Erste Schritte mit Business Intelligence.

Funktional betrachtet ist Business Intelligence eine Form der Datenanalyse – dieser Prozess umfasst das Sammeln, Analysieren und die visuelle Darstellung von Daten. Mit entsprechendem Wissen können diese Daten in verwertbare Erkenntnisse transformiert werden, die als Grundlage für die Entscheidungsfindung dienen.

Einfach ausgedrückt: Business Intelligence analysiert Daten und verwandelt sie in umsetzbare Erkenntnisse. In der Regel geschieht dies mithilfe von BI-Tools, wobei eine Vielzahl von internen und von Dritten bereitgestellten aktuellen und historischen Daten verwendet werden.

Warum ist Business Intelligence so wichtig?

Business Intelligence (BI) ist für Unternehmen, die datengestützte Erkenntnisse für intelligentere Entscheidungen nutzen möchten, unverzichtbar. Firmen, die BI effektiv integrieren, sichern sich einen Wettbewerbsvorteil, bringen Innovationen voran, reduzieren das Risiko und verbessern die Performance des Unternehmens.

Laut McKinsey werden datengestützt arbeitende Unternehmen im Jahr 2025 ihre Konkurrenten deutlich übertreffen, indem sie fortschrittliche Analyse, KI und Automatisierung nutzen, um Markttrends vorherzusehen, das Kundenerlebnis zu verbessern und Geschäftsprozesse zu optimieren.

Wenn man betrachtet, wie Business Intelligence funktioniert, lohnt es sich, die zentralen Prozesse und Methoden zu betrachten, die sie ausmachen.

• Datenerfassung (Daten-Mining).Datenerfassung, auch als Mining bekannt, ist die Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen. Dies können zum Beispiel Website-Analysen, Kundenkaufdaten aus einem PoS-System oder Informationen zum Kundenverhalten sein.
• Datenaufbereitung.Sobald die Daten erfasst wurden, sorgen Datenaufbereitung und -speicherung dafür, dass eure Daten korrekt, konsistent und nutzbar sind, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
• Analyse.Um fundierte Erkenntnisse zu liefern, müssen Daten zunächst analysiert, überprüft und zu aussagekräftigen Informationen zusammengeführt werden, um genaue Berichte sicherzustellen.
• Reporting.Der Reporting-Prozess umfasst die Organisation und Präsentation von Daten in einem strukturierten Format, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Der Report wird dann an diese Entscheidungsträger weitergegeben.
• Datenvisualisierung.Datenvisualisierung dient dazu, datengestützte Erkenntnisse leichter verständlich zu machen. Dies erfolgt in der Regel parallel zum Reporting, wenn dies gewünscht ist. Berichte, Dashboards und Diagramme stellen Informationen visuell dar und unterstützen eine fundierte Entscheidungsfindung.

Diese Kernprozesse greifen ineinander, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, indem Daten im Vergleich zu Schlüsselkennzahlen (KPIs) analysiert werden, um einen Aktionsplan zu entwickeln. Dieser Plan kann dazu führen, Prozesse zu optimieren, Marketing-Strategien zu verfeinern, Lieferkettenprobleme zu lösen oder die Customer Experience zu verbessern, um die Performance des Unternehmens zu steigern.

Unternehmen nutzen Business-Intelligence-Lösungen, um zu verstehen, wie sie ihre Entscheidungsfindung basierend auf den vorliegenden Reports und Grafiken verbessern können. Das Ziel von BI ist es, Geschäftsprozesse mithilfe von Daten zu optimieren – was dazu beitragen kann, alles von der Strategie bis zur Ausführung zu verbessern.

Angenommen, eure Firma führt drei neue Produkte ein. Ihr weist Verkaufsquoten und Performance-Kennzahlen Verkaufsmitarbeitenden, Customer Success Managern und weiteren Mitarbeitenden zu, um den Verkauf der neuen Produkte zu fördern. Business Intelligence-Tools analysieren jedes Quartal Finanzdatenquellen, visualisieren die Daten in einem Bericht und nutzen diesen Bericht, um festzustellen, was funktioniert und was nicht. Das Beste an BI-Software ist die Möglichkeit, zahlreiche unterschiedliche Arten von Verlaufsdaten in einer einzigen Umgebung zu betrachten, um fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Verschiedene Branchen können Business Intelligence nutzen, um unterschiedliche Kennzahlen zu überwachen, aber das Ziel ist dasselbe. Egal, ob ihr als Einzelhandelskette nach Möglichkeiten zur Kosteneinsparung sucht, indem ihr verschiedene Filialen in unterschiedlichen Regionen vergleicht, ob ihr als Vertriebsfirma einen detaillierten Targeting-Bericht erstellt oder als Sicherheitsfirma euren Schutz verbessern möchtet – BI liefert die nötigen Daten für effektivere Entscheidungen. So verbringt ihr mehr Zeit damit, wirklich aktiv zu werden, als Daten anzusammeln.

Viele neue Unternehmen denken nicht daran, ihre Datenanalyse und Business Intelligence einzurichten, weil sie ihren Fokus auf den Vertrieb und andere scheinbar wichtigere Bereiche des Unternehmens legen möchten. Ein zentraler Aspekt von Business Intelligence ist eine gute Data Governance, um sicherzustellen, dass Daten effektiv und ordnungsgemäß verwendet und verwaltet werden.

Ein zentrales Problem der modernen Business Intelligence ist das langsame Tempo, in dem Antworten auf Datenanfragen bereitgestellt werden. Ein Business Intelligence-Tool kann zwischen zwei Tagen und zwei Monaten benötigen, um eine Abfrage zu gespeicherten Daten zu beantworten. Um dem entgegenzuwirken, hat sich etwas namens Self-Service-BI etabliert – ein System, in dem Antworten schneller verfügbar sind, die Daten jedoch nicht immer zu 100 % korrekt sind. Dieses System ist nicht unbedingt schlecht, denn die Antworten können dennoch ziemlich genau sein. Ohne solide Data Governance kann es jedoch vorkommen, dass verschiedene Personen in eurer Firma unterschiedliche Schlussfolgerungen aus den Firmendaten ziehen – und diese Interpretationen können miteinander kollidieren.

Ein kontinuierliches und konsistentes Monitoring der Daten ist ebenfalls wichtig, um Datenlecks zu vermeiden – die Daten müssen nicht nur korrekt, sondern auch sicher und privat sein. In der Regel verlasst ihr euch auf einen Datenanalysten oder eine Datenanalystin, der oder die sicherstellt, dass die Kriterien für sichere und korrekte Daten erfüllt sind, sowie die richtigen Zugriffskontrollen und Sicherheitsprotokolle implementiert und die Daten in nutzbarer und verständlicher Form bereitstellt.

Auch wenn dies zunächst schwierig erscheinen mag, ist es wichtig, diese Initiativen bereits in den frühen Schritten der Implementierung von BI zu starten. Außerdem handelt es sich um sensible Information, die vermutlich unternehmensintern gehalten werden müssen.

Eine Business-Intelligence-Plattform ist eine Technologie, die Unternehmen dabei unterstützt, Daten zu sammeln, zu verarbeiten und zu visualisieren, um datengestützte Entscheidungen zu treffen. Wenn Business Intelligence ein Konzept ist, dann ist die Business-Intelligence-Plattform das Mittel, mit dem es verwirklicht wird.

Business-Intelligence-Kernfunktionen.

• Business-Monitoring und Messungen.Business-Intelligence-Tools können wichtige Statistiken, wie beispielsweise KPIs, per Tracking erfassen. Anders als mit früheren Systemen, mit denen ihr Berichte abrufen konntet, könnt ihr mit aktuellen BI-Tools diese Informationen sofort bereitstellen, was eine schnellere Entscheidungsfindung und proaktives Vorgehen ermöglicht.
• Datenanalyse. Tracking von Daten ist das eine, aber Analyse ist wesentlich mehr. BI-Tools können Daten analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu wichtigen Geschäftsentscheidungen liefern, was eine schnellere und strategischere Entscheidungsfindung ermöglicht.
• Berichte und Informationsbereitstellung.Obwohl Daten hilfreich sind, können sie auch Prozesse beeinträchtigen – oder, wenn sie falsch interpretiert werden, zu schlechten Entscheidungen führen. BI-Tools verbessern eure Methoden zur Datenbereitstellung und ermöglichen eurch, zu visualisieren, was relevante Personen sehen müssen. Das bedeutet, dass Daten lesbar, schnell verständlich und verwertbar sind, ohne dass ein langwieriger Bericht von Hand geschrieben werden muss.
• Prädiktive Analyse.BI wertet Verlaufsdaten zusammen mit Echtzeitdaten aus. Die Einführung prädiktiver Analysen ermöglicht Datenprognosen, sodass ihr alle Was-wäre-wenn-Szenarien abfragen und planen, Risiken minimieren und Trends unmittelbar erkennen könnt, sobald sie auftreten.

1. Erfassen und Transformieren von Daten aus mehreren Quellen.

Es werden Daten aus verschiedenen Bereichen des Unternehmens benötigt. ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) sind eine wesentliche Funktion, um sowohl strukturierte Daten als auch unstrukturierte Daten aus einer Vielzahl von Quellen in einem einheitlichen, leicht zugänglichen Repository zusammenzuführen. So könnt ihr BI-Best-Practices in verschiedenen Geschäftsbereichen mit bereinigten, konsistenten und aktuellen Daten anwenden.

2. Starke Daten-Management-Prozesse aufbauen.

Der Aufbau eines robusten Daten-Management-Prozesses ist unerlässlich, um Daten nutzbar, sicher und handhabbar zu machen. Ein solides Daten-Management bedeutet auch, dass eure BI-Tools mit relevanten Daten von hoher Qualität versorgt werden. Ohne einen robusten Daten-Management-Prozess könnten eure Daten unzuverlässig oder kompromittiert werden. Dies kann zu schlechten Entscheidungen führen.

3. Die richtigen BI-Tools auswählen.

Einer der schnellsten Schritte zum BI-Erfolg ist die Auswahl der relevanten BI-Tools für euer Unternehmen. In einigen Fällen benötigt ihr möglicherweise mehrere BI-Tools, um die Anforderungen verschiedener Abteilungen zu erfüllen.

Letztendlich solltet ihr eure Tool-Auswahl an den spezifischen Geschäftsanforderungen und den Anforderungen der Benutzer ausrichten, um sicherzustellen, dass eure Business Intelligence-Lösungen genau auf die Struktur und Ziele eures Unternehmens zugeschnitten sind.

4. Trends und Inkonsistenzen aufdecken.

Data-Mining nutzt explorative, deskriptive, statistische und Predictive Analytics, um Trends, Muster und Anomalien in euren Daten zu identifizieren. Automatisierung kann dazu beitragen, diesen Prozess zu verbessern, indem große Datensätze schnell verarbeitet, die Genauigkeit erhöht und Echtzeit-Erkenntnisse ermöglicht werden.

5. Die Ergebnisse mithilfe von Datenvisualisierung vorstellen.

Die Übersetzung komplexer Daten in leicht verständliche visuelle Formate ist wesentlich, um informierte Entscheidungen zu treffen. Eine klare, präzise Kommunikation der Ergebnisse führt zu einer klaren Richtungsweisung und schnelleren Entscheidungen. Dashboards, Diagramme, Grafiken und Karten sind hervorragende Tools, um komplexe Daten zu visualisieren und die Kommunikation zu vereinfachen.

6. Auf Basis der Erkenntnisse in Echtzeit handeln.

Daten sind zwar wertvoll, aber ohne entsprechende aus ihnen resultierenden Handlungen können sie schnell veralten und stagnieren. BI ermöglicht Echtzeit-Entscheidungen, indem es sofortigen Zugriff auf relevante Daten und Erkenntnisse bietet. So kann euer Unternehmen kurz- und langfristige Maßnahmen ergreifen, um Herausforderungen zu begegnen, sich an Marktveränderungen anzupassen, sich auf prognostizierte Entwicklungen vorzubereiten und die operative Effizienz zu steigern.

Business-Intelligence-Tools, -Methoden und -Praktiken sind nicht nur ein nettes Extra – sie verändern die Denkweise und die Arbeitsweise eures Unternehmens. Richtig implementiert, fördert BI einen Kulturwandel und bringt eine Reihe von Vorteilen mit sich:

• Datenkonsolidierung.BI führt eure Daten an einem zentralen Ort zusammen, einschließlich interner und externer Daten. So erhaltet ihr eine vollständige Analyse und könnt bei der Entwicklung eurer Geschäftsstrategie oder der Implementierung von Veränderungen ein vollständiges Bild erhalten.
• Klare Berichte.Datenberichte werden übersichtlich aufbereitet, sodass ihr Fragen stellen und Antworten in einem klaren und verständlichen Format erhalten können.
• Effizienzen Unternehmen können ihre Abläufe anhand von KPIs oder Performance-Benchmarks überwachen, um Prozesse mithilfe von Datenerkenntnissen zu verbessern. Zum Beispiel könnt ihr BI nutzen, um Probleme in der Lieferkette und bei der Mitarbeiter-Performance zu beseitigen und zu bestimmen, wo organisatorische Veränderungen notwendig sein könnten.
• Datenerkenntnisse.Durch die Implementierung von BI-Praktiken und -Tools wird euer Unternehmen datengetriebener, was zu neuen Chancen, erhöhter Performance und Produktivität sowie einem Wettbewerbsvorteil führt. Datenerkenntnisse können Informationen über Kundentrends, Präferenzen oder Verhaltensweisen sowie über bemerkenswerte Marktveränderungen liefern und geben euch die Möglichkeit, diese Chancen rasch zu nutzen.
• Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit.Wenn ihr eurem Kundendienst die Kapazität gebt, Informationen zu analysieren, kann er der Kundschaft schnellere oder proaktive Lösungen anbieten. Intern kann BI Mitarbeitende in die Lage versetzen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Workflows durch Zugriff auf Informationen zu beschleunigen oder Routineaufgaben zu optimieren.

Vollständigkeit, Umfang und Reichweite von Business Intelligence im gesamten Unternehmen sind für die Entscheidungsfindung von großem Vorteil, da sie dabei helfen, anhand verschiedener Datenkanäle nachzuvollziehen, was in eurem Unternehmen passiert ist. Wenn ihr alle wichtigen Entwicklungen und Vorkommnisse in eurem Unternehmen im Blick habt, könnt ihr eure etablierten Strategien überdenken.

Bessere Entscheidungen gehen Hand in Hand mit Effizienz, denn je effizienter ihr seid, desto besser und schneller könnt ihr datenbasierte Entscheidungen treffen. Business Intelligence hilft euch, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und die Effizienz zu steigern, besonders wenn ihr ein Tool wie Adobe Analytics zusammen mit Adobe Customer Journey Analytics einsetzt. Andere BI-Tools sind im Vergleich zu Adobe Analytics deutlich langsamer und bieten weniger Funktionen. Wichtig ist die Möglichkeit, sofort umzusteuern und BI oder erweiterte Analysen zu nutzen, um die notwendigen Fragen in Echtzeit zu beantworten.

Wie entwickelt sich Business Intelligence, und wie wirkt sich das auf ein Unternehmen aus?

Mit der Weiterentwicklung von Big Data in einem Unternehmens entwickelt sich auch dessen Business Intelligence weiter. Mit Business Intelligence könnt ihr viele verschiedene Datenkanäle an einem Ort der Speicherung zusammenführen: Finanzdaten, Lieferkettendaten und sogar HR-Daten. Auch wenn nicht alle Datenkanäle gleichzeitig zusammengeführt sind, können jederzeit neue hinzugefügt werden. Jeder dieser neuen Datensätze verschafft euch neue Erkenntnisse über eure Firma, sobald er mit den anderen Datensätzen zusammengeführt wird.

Dies sind Erkenntnisse, die ihr nicht gewinnen würdet, wenn ihr jeden Datensatz einzeln betrachtet, und sie dienen ausschließlich dazu, die Effizienz eures Unternehmens zu steigern.

Abweichende Interpretationen und Verzerrungen bei Self-Service-BI.

Self-Service-BI-Tools ermöglichen einzelnen Teams zwar mehr Eigenständigkeit, können aber zu widersprüchlichen Schlussfolgerungen führen und eine einheitliche Unternehmensstrategie behindern. Unbewusste Voreingenommenheit (Bias) kann Daten beeinflussen und die Datenanalyse verzerren, was sich negativ auf die Entscheidungsfindung auswirkt. Beim Umgang mit Daten ist es wichtig, kritisch, unparteiisch und logisch zu bleiben.

Komplexität der Datenintegration und fehlende Kompetenzen.

Die Datenintegration ist äußerst komplex, insbesondere wenn Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen vereinheitlicht werden, bevor sie in leicht verständliche Berichte gefiltert werden. Spezialkenntnisse in Datenwissenschaft, Engineering und Architektur sind für euer Team und für die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten unverzichtbar.

Hohe Vorabinvestitionen und langfristiger ROI.

Man kann Business Intelligence nicht einfach einmal ausprobieren – es handelt sich um ein System, das hohe Vorabinvestitionen in Wissen und Implementierung erfordert. Gleichzeitig sind keine sofortigen, umfassenden Veränderungen des ROI zu erwarten. Es handelt sich um eine langfristige Investition, die die Entscheidungsfindung und die betriebliche Effizienz fördert, anstatt sofortigen Cashflow zu generieren.

Kundendienst.

Mit einer einheitlichen Datenquelle kann euer Kundendienst Kundenanfragen lösen und Schwachstellen in der Customer Journey erkennen. Dies wiederum kann zu einem besseren Kundenerlebnis führen und erleichtert es dem Kundendienst, ein angenehmeres Erlebnis mit der Marke zu bieten.

Einzelhandel.

Einzelhändler können BI nutzen, um Verhaltensweisen als Reaktion auf Marketing-Kampagnen und regionale Verkaufsdaten zu analysieren sowie die Bestände zu überwachen. Zusätzlich können sie Probleme in der Lieferkette erkennen und beheben.

Vertrieb und Marketing.

Vertriebs-Teams können BI-Tools einsetzen, um Kundendaten zu nutzen, Markttrends zu erkennen, die Kampagnen-Performance zu bewerten und datenbasierte Entscheidungen zu treffen, um neue Strategien zur Umsatzsteigerung zu implementieren.

Gesundheitswesen.

Mit BI könnt ihr eurem Personal Zeit sparen, da Bestände leichter zu verfolgen und zu verwalten sind, was weniger Zeit für Überprüfungen und Berechnungen bedeutet. Stellt sicher, dass notwendige Medikamente vorrätig sind, und gebt eurer Kundschaft schnell Antworten auf zeitintensive Fragen, ohne auf medizinisches Personal warten zu müssen.

Finanzen.

Finanzunternehmen können prädiktive Daten nutzen, um aktuelle Entscheidungen für ihren künftigen Erfolg zu treffen. Investitionsmöglichkeiten identifizieren, Kennzahlen filialweise bestimmen und fundierte Entscheidungen auf Basis granularer Informationen treffen.

Business Intelligence als Technologie hat viele Entwicklungen durchlaufen – nicht nur haben sich die Technologien verbessert, sondern auch die Benutzerinnen und Benutzer haben gelernt, deren Potenzial besser zu nutzen. Wenn wir in die Zukunft blicken, sind einige bemerkenswerte Veränderungen zu erwarten:

• Entstehung neuer Analyseansätze.Ständig entstehen neue Formen von BI-Analysen, die den Benutzerinnen und Benutzern Zugang zu einer Vielzahl von Analyse-Tools verschaffen. Es gibt mehrere neue BI-Bereiche, etwa Composable Analytics, einen Baustein- bzw. modularen Ansatz für die Entwicklung von BI-Programmen unter Verwendung verschiedener Tools. Darüber hinaus nutzen Methoden wie Continuous Intelligence BI und KI, um fortlaufend Echtzeitdatenanalysen und Erkenntnisse bereitzustellen, sodass Benutzerinnen und Benutzer stets informiert sind.
• Erhöhter Fokus auf die BI-Governance.Governance ist ein wesentlicher Bestandteil der Nutzung von BI – regulatorische Anforderungen steigen mit dem Fortschritt der Technologie, und die Compliance ist unerlässlich. Und da Firmen zunehmend auf BI setzen, wird Daten-Sicherheit noch mehr Gewichtung erhalten.
• Low-Code- und No-Code-Entwicklung.No-Code- und Low-Code-Entwicklung sind Initiativen von BI-Anbietern, die es ermöglichen, Anwendungen ohne Programmierkenntnisse zu erstellen.
• Maßnahmen zur Verbesserung der Datenkompetenz.Datenkompetenz ist zwingend notwendig, vor allem angesichts der zunehmenden Beliebtheit von Self-Service-BI und ihrer Bedeutung für das Tagesgeschäft der meisten Unternehmen. Daher wird Datenkompetenz künftig ein wichtiger Bestandteil von Schulungsmaßnahmen in Firmen sein.
• Wechsel in die Cloud.BI-Systeme werden zunehmend in die Cloud migriert, da cloudbasierte Data Warehouses immer häufiger werden.

Angesichts der Breite, des Umfangs und der Vertraulichkeit eurer Firmendaten wäre es nicht ratsam, ein externes Team mit der Verwaltung eurer Daten zu beauftragen. Neben Sicherheitsgründen ist ein internes Team auch deshalb vorzuziehen, weil jedes Unternehmen individuelle Prozesse, Ziele und Bedürfnisse hat. Mit einem internen Team ist es viel einfacher, einen auf eure Firma zugeschnittenen Data-Governance-Plan zu erstellen. Dies muss nicht die alleinige Verantwortung eines Teams sein, sofern dies für euer Unternehmen nicht sinnvoll ist, aber es sollte eine Gruppe geben, die mit dieser Rolle betraut ist.

Zusätzlich solltet nicht vergessen, was das Outsourcing des Daten-Managements im Vergleich zum Aufbau eines eigenen, internen Teams kostet. Mit einem eigenen Team gewinnt ihr nicht nur mehr Kontrolle, sondern könnt das Team auch problemlos erweitern und einzigartige Expertise für euer Unternehmen aufbauen.

Es gibt einige grundlegende Unterschiede zwischen Business Intelligence und Business Analytics, obwohl diese Begriffe häufig austauschbar verwendet werden. Sie stehen in Beziehung zueinander, aber bei Business Intelligence handelt es sich um einen Unterbereich von Business Analytics.

Business Analytics blickt mithilfe von Prozessen wie Data-Mining, Modellierung und maschinellem Lernen in die Zukunft, um zukünftige Ereignisse zu prognostizieren. Business Intelligence konzentriert sich hingegen stärker auf die Auswertung vergangener Geschäftsdaten, um vorhandene Informationen besser zu verstehen. Es geht darum, dass historische Daten und KPIs die Entscheidungsfindung im Unternehmen leiten, statt ausschließlich Prognosen für die Zukunft zu erstellen.

Bevor ihr mit Business Intelligence loslegt, benötigt ihr ein solides Verständnis der wichtigsten Komponenten wie Datenanalyse, Datenvisualisierung und Datenbankmanagement. Mit diesen Kenntnissen könnt ihr starten, Business Intelligence-Lösungen einzusetzen, um bessere datengetriebene Entscheidungen und Wachstum zu unterstützen, indem ihr Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse verwandelt.

Tools wie Adobe Customer Journey Analytics bieten Omni-Channel-Echtzeit-Erkenntnisse, indem sie Daten aus verschiedenen Kanälen konsolidieren und so verbesserte, datengetriebene Entscheidungen für euer Unternehmen ermöglichen.