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Erfolgreiche Unternehmen und Organisationen zeichnen sich dadurch aus, dass sie schnell auf wichtige Geschäftsfragen reagieren können. Sie sind jederzeit in der Lage, das Vorankommen im Hinblick auf ihre strategischen Ziele zu überprüfen. Mühelos gewinnen sie wichtige Kunden, die ihnen treu bleiben. Durch Kostensenkung steigern sie ihre Renditen, und gleichzeitig werden ständig vorhandene Geschäftsprozesse optimiert und neue eingeführt, um eine maximale Effizienz zu erzielen. Diese Unternehmen haben erkannt, dass die laufende Analyse, Weitergabe und Nutzung von Wissen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil darstellt. Erfolg hängt davon ab, zur rechten Zeit über die richtigen Informationen zu verfügen und so optimale Entscheidungen treffen zu können. Business Intelligence-Systeme sind die Basis, um diesen Herausforderungen gerecht werden zu können.

Damit Unternehmen die riesigen Datenmengen aus vorhandenen Systemen bestmöglich nutzen können, benötigen sie ein Instrument, um diese Daten nach bestimmten Kriterien gezielt abfragen zu können. Früher setzte man dazu Berichterstellungsprogramme ein, die bestimmte Fragen stellten. Selbst bei erfolgreicher Berichterstellung kam es oft vor, dass Geschäftsdaten im falschen Format vorlagen oder nicht auf einem Großrechner abgerufen werden konnten. Als Data-Warehouse bezeichnet man eine Datenbank mit allen Informationen zur Unternehmenshistorie einer Organisation. Diese historischen Daten dienen der Analyse und Entscheidungsfindung auf verschiedenen Ebenen, beispielsweise bei der strategischen Planung oder der Leistungsbewertung einer bestimmten Organisationseinheit. In einem Data-Warehouse sind Daten so organisiert, dass sie anstelle von analytischen Studien OLTP (Online-Transaktionsverarbeitung) unterstützen.

Mit der Technologie des Data-Warehousing sollen dadurch, dass man zahlreiche Datenformate an einem statt an mehreren Orten speichert und verschiedene Techniken zum Anzeigen und Analysieren dieser Daten bereitstellt, viele dieser Probleme mit Unternehmensdaten gelöst werden. Die Entwicklung eines Data-Warehouse vollzieht sich über einen längeren Zeitraum, der in der Regel die folgenden drei Phasen umfasst:

1. Berichterstellung
Über Berichte aus dem Data-Warehouse können Entscheidungsträger Antworten auf Fragen zu Entwicklungen der Vergangenheit erhalten. Diese Berichte sind eine Grundlage für Entscheidungen, die das gesamte Unternehmen betreffen, da im Data-Warehouse Daten aus allen relevanten Quellen gespeichert sind.

2. Analyse
Hat man festgestellt, was in der Vergangenheit passiert ist, können Entscheidungsträger anhand der Daten die Gründe dafür ermitteln. In dieser Phase spielt Datenanalyse in Echtzeit eine entscheidende Rolle.

3. Prognosen
Unternehmen wollen nicht nur verstehen, was in der Vergangenheit passiert ist und aus welchen Gründen, sondern auch, was die Zukunft bringen wird. In dieser Phase werden erstmals Data-Mining-Tools eingesetzt, um Gruppen an Daten mit ähnlichen Merkmalen zu finden und Beziehungen zwischen Datengruppen zu untersuchen. Dadurch lassen sich Verbindungen zwischen verschiedenen Produkten und Diensten erkennen, was wiederum neue Marketingmöglichkeiten eröffnet.

Nach Angaben von Gartner* werden Business-Intelligence-Funktionen im Jahr 2003 zu den wichtigsten Kriterien zählen, die Unternehmen bei der Bewertung von potenziellen IT-Lösungen zu Grunde legen. Die für BI anfallenden Ausgaben werden als Notwendigkeit für ein Bestehen auf dem Markt und damit als für Unternehmen unvermeidbar gelten¹. Für Giga ist BI einer der großen IT-Trends im nächsten Jahr², da Unternehmen ihre Investitionen in Betriebsanwendungen wie CRM (Customer Relationship Management), ERP (Enterprise Resource Planning) und SCM (Logistikketten-Management) Gewinn bringender einsetzen möchten. Der Bedarf entsteht normalerweise in den Bereichen Management, Marketing, Vertrieb, Controlling und Produktion. Es überrascht daher nicht, dass viele große Unternehmen bereits entsprechende Lösungen implementiert haben bzw. gerade daran arbeiten. Bei der Einführung von BI-Lösungen haben sie allerdings mit zahlreichen Herausforderungen zu kämpfen:

• Erfahrung im BI-Bereich wie Wissensgewinnung aus unstrukturierten Daten
• Bedarf an Ressourcen wie erforderliche Kräfte für Implementierung und Betrieb von BI-Lösungen
• hohe Anfangskosten für Hardware, Software, Wartung und Betrieb (meistens mehr als 50 % der momentanen IT-Kosten)
• Notwendigkeit bestimmter Fähigkeiten wie Entwicklung von Geschäftsprozessen, Aufbau von Data-Warehouses, Verwalten großer Datenbanken usw.

Diesen kostspieligen Faktoren konnte Triaton durch die Entwicklung von Business Intelligence Service Providing (BISP) gerecht werden. BISP hat die Bereitstellung von strategischen Informationen zu transparenten Kosten zum Ziel. Darüber hinaus soll die komplette Wertschöpfungskette des Kunden, also die im Data-Warehouse gespeicherten Daten, aus einer einzigen, zuverlässigen Quelle angeboten werden. BISP ist eine Komplettlösung, die folgende Dienste umfasst:

• Managementberatung
• Entwicklung der BI-Positionierung und BI-Strategie von Kunden
• Extraktion von Rohdaten aus Back-Office-Systemen von Kunden (z. B. ERP, SCM, CRM)
• sichere (verschlüsselte) Datenübertragung zum Datencenter von Triaton
• Überführung von Daten in Data-Warehouses (ETL, Extraktion, Transformation, Laden)
• Zentrales und kostengünstiges Datenmanagement im Datencenter durch hochgradig skalierbare Plattform mit gutem Preis-/Leistungsverhältnis auf Basis der Intel® Architektur und Softwarebausteinen gemäß Industriestandard
• Definition, Bereitstellung und Weitergabe von Informationsobjekten (Geschäftsinhalte wie Punktbewertungssysteme, Wissensdaten und Marktdaten)
• Betrieb von optimierten und angepassten BI-Tools
• Bereitstellung von sicheren globalen Netzwerkinfrastrukturen (Internet/Intranet/Extranet/WAN/LAN/VPN usw.)
• Kundenschulung
• Kunden-Support über Callcenter von Triaton