Business Analytics ist die Analyseschicht in einem integrierten Business-Intelligence-Konzept. Letzteres umfasst neben der Analyse die Bereitstellung von Daten aus internen und externen Quellsystemen einschließlich der Datenintegration, -aufbereitung und -bereinigung, sowie die Verteilung der gewonnenen Informationen an die jeweiligen Entscheidungsträger im Unternehmen. Sie erhalten Zugang zu den relevanten Informationen über entsprechende Präsentations-Frontends.
Die Abbildung zeigt ein Funktionsmodell für Business-Intelligence-Systeme, das als technologieneutraler Bezugsrahmen für die Konzipierung und Planung neuer sowie für die Einordnung und Bewertung bestehender Business-Intelligence-Anwendungssysteme und -Werkzeuge geeignet ist. Die technologieneutrale Darstellung auf Aufgabenebene ermöglicht die Aufnahme beliebiger aktueller wie künftiger Verfahren und Implementierungen.
Die dunkelblau schattierten Komponenten repräsentieren Funktionsklassen eines idealtypischen Business-Intelligence-Systems. Ihre Gliederung beruht auf Grundprinzipien der Softwaretechnik (Architektur) und der Managementtheorie. Sie decken alle Funktionen ab, die seit Aufkommen der Management-Informationssysteme (MIS) in den 1960-er Jahren bis zu modernen Data-Discovery-Systemen der Gegenwart in Theorie und Praxis bekannt sind.
Sämtliche Analysefunktionen greifen auf eine Daten- und Informationsbasis (Datenbereitstellung) zu, die von internen und externen Datenquellen gespeist wird. Dort können auch die Ergebnisse bestimmter Auswertungen (Berichte, Analyseergebnisse, Modelle. etc.) abgelegt und in anderen Analysen verwendet werden.
Die Analyseschicht deckt die Bereiche Reporting und Analysen i.w.S. ab. Berichte umfassen Standard-Reporting, Kennzahlensysteme, einfache Statistiken und Ad-hoc-Berichte sowie die regelmäßige Bereitstellung von Pressemeldungen. Zusammen mit der aktiven Benachrichtigung des Benutzers durch das System ("Push-Verfahren") über vorliegende Nachrichten (Pressemeldungen, Dokumente und Web Content), Signale und Ausnahmesituationen (Exceptions) bilden sie das Reporting (Berichtswesen) i.w.S.
Komplexere Auswertungen sind zur Klasse der Analysen i.w.S. zusammengefasst. Als Datenanalysen i.e.S. gelten klassische Methoden von Entscheidungsunterstützungssystemen, etwa statistische Verfahren, Operations-Research- (OR-) Modelle und spezifische Analyseansätze wie z.B. die ABC-Analyse oder die Balanced Scorecard. Navigation ermöglicht die interaktive Recherche, z.B. im Web, sowie die Exploration komplexer Datenräume hinsichtlich verschiedener Dimensionen, Aggregationsstufen und Perspektiven (OLAP und Data Discovery). Die Entdeckung umfasst alle Formen von Knowledge Discovery, also Data Mining, Text Mining und Web Mining zur datengetriebenen Analyse von (strukturierten) Daten, Dokumenten und Web Content. Zur Prognose zählen alle Ansätze zur Vorhersage von Werten, Wirkungen und zur Klassifikation.
Die in der Abbildung rechts stehende, die Datenbereitstellung und Analyse flankierende Verteilung dient jeder Form der Weitergabe der erzeugten Berichte, Informationen, Prognosen etc. zur weiteren Nutzung. Ihre konkrete Ausprägung hängt in vielen Fällen stark vom betrieblichen Funktionsbereich ab, in der das Business-Intelligence-System zur Anwendung kommt. Beispiele sind die Informationsbereitstellung für Entscheidungsträger über Portale oder mobile Endgeräte, die Übermittlung konkreter Anweisungen für Lenkungs- und Gestaltungsmaßnahmen oder die operative Nutzung der Analyseergebnisse (etwa zur automatischen Klassifikation von Käufern eines Web-Shops).
Die Präsentation dient der adäquaten Darstellung und Vermittlung von Informationen und Analyseergebnissen sowie zur möglichst intuitiven Bedienung der Business-Intelligence-Funktionen. Sie kann auch eine Vorgangssteuerung enthalten, die situations- und anwendungsspezifische Workflows zur Reaktion auf Analyseergebnisse vorschlägt oder vorgibt.
Die Analyseschicht eines Business-Intelligence-Systems bildet die Gesamtheit der Business Analytics, d.h. der betriebswirtschaftlich getriebenen Analysefunktionen einer Organisation.
Literatur: Knobloch, B.: Ein Bezugsrahmen für integrierte Managementunterstützungssysteme - Einordnung und funktionale Anforderungen an Business-Intelligence-Systeme aus managementtheoretischer Sicht. In: von Maur, E.; Winter, R. (Hrsg.): Vom Data Warehouse zum Corporate Knowledge Center. Proceedings der Data Warehousing 2002 (12.-13. November 2002, Friedrichshafen), Heidelberg (Physica) 2002, S. 335-355.