KI trifft BI: Saubere Daten als Basis für die Zukunft

Es gibt ein altes IT-Mantra: Garbage in, garbage out. Egal wie leistungsstark eine Künstliche Intelligenz (KI) ist – wenn die zugrundeliegenden Daten fehlerhaft, inkonsistent oder unvollständig sind, bleiben auch die Ergebnisse unbrauchbar. Genau hier kommt Business Intelligence (BI) ins Spiel: BI ist nicht nur der Schlüssel zur Analyse von Daten, sondern auch der Wegbereiter, um die Datenqualität auf das Niveau zu bringen, das KI braucht.
BI allein bleibt oft reaktiv – ein Instrument, das erklärt, was passiert ist. Künstliche Intelligenz (KI) hingegen ermöglicht es, in die Zukunft zu blicken, Muster zu erkennen und proaktiv zu handeln.

Die Kombination von KI und BI ist keine Spielerei, sondern ein essenzieller Schritt für Unternehmen, die zur echten Data-Driven Company werden wollen. Was bedeutet das für Ihr Unternehmen? Und wie können Sie den Einstieg finden?

Blog-Beitrag zu BI

Blog-Beitrag zu KI

Warum KI und BI eine unschlagbare Kombination sind

Stellen Sie sich vor, Ihre BI-Dashboards könnten nicht nur zeigen, was passiert ist, sondern auch vorhersagen, was passieren wird – und sogar Handlungsempfehlungen geben. Hier entfaltet KI ihr Potenzial:

BI erklärt die Vergangenheit, KI schaut in die Zukunft.
BI visualisiert, KI analysiert und lernt aus den Daten.
BI informiert, KI schlägt proaktive Schritte vor.

Ein Beispiel: Ihr Vertriebsteam sieht in einem BI-Dashboard, dass der Umsatz in einer Region stagniert. Mit KI erhalten Sie eine Prognose, dass ohne gezielte Maßnahmen die Zahlen weiter sinken werden – und eine Liste konkreter Handlungsempfehlungen, wie Rabatte oder regionale Kampagnen.

Diese Verbindung aus Analyse, Prognose und Handlung macht Unternehmen agiler. Sie transformiert BI von einem Reporting-Werkzeug zu einem Partner in Entscheidungsprozessen. Der Mehrwert ist enorm: Unternehmen, die KI und BI intelligent kombinieren, treffen fundiertere Entscheidungen, reagieren schneller und agieren proaktiver auf Marktveränderungen.

Warum BI der „Datenflüsterer“ für KI ist

BI-Tools wie Power BI, Tableau oder Qlik Sense spielen eine entscheidende Rolle bei der Vorbereitung von Daten für KI. Hier sind die drei zentralen Wege, wie BI die Datenqualität verbessert:

1. Konsistenz herstellen

BI-Systeme helfen, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu integrieren und in ein einheitliches Format zu bringen.

Beispiel: Ein Unternehmen nutzt BI, um Kundendaten aus einem CRM-System, E-Mail-Marketing-Tools und E-Commerce-Plattformen zusammenzuführen. BI sorgt dafür, dass alle Datensätze dieselbe Struktur und Formatierung haben.

2. Fehler erkennen und beheben

BI-Tools können Daten auf Fehler oder Unstimmigkeiten überprüfen und diese korrigieren.

Beispiel: Wenn ein Datensatz ein unrealistisches Kaufdatum (z. B. 30. Februar) enthält, kann das BI-System den Fehler erkennen und eine Warnung ausgeben.

3. Zentralisierung ermöglichen

Durch BI können Unternehmen ihre Datenquellen an einem zentralen Ort bündeln. Dies erleichtert nicht nur den Zugriff, sondern sorgt auch dafür, dass alle Teams mit denselben Daten arbeiten.

Beispiel: Eine zentrale BI-Datenbank stellt sicher, dass das Marketing, der Vertrieb und die Produktion stets auf die aktuellsten Informationen zugreifen können.

Technische Voraussetzungen: Worauf Unternehmen achten sollten

Die Kombination von KI und BI setzt eine solide technische Basis voraus:

Datenplattformen: Tools wie Snowflake oder Google BigQuery helfen, große Datenmengen effizient zu verwalten.
Datenbereinigung: Tools wie Talend oder Alteryx stellen sicher, dass Daten korrekt und vollständig sind.
Sicherheitsstandards: Datenschutz ist essenziell, insbesondere bei sensiblen Kundendaten.

Anwendungsfälle: Was KI und BI gemeinsam leisten können

Abteilung	Anwendungsfall	Nutzen
Vertrieb	Upselling-Potenziale durch KI identifizieren und BI-Dashboards nutzen, um konkrete Vorschläge zu machen.	Höherer Umsatz und gezieltere Kundenansprache.
Produktion	Anomalien in Produktionsdaten erkennen und BI für Wartungsberichte nutzen.	Reduzierte Ausfallzeiten und niedrigere Wartungskosten.
Logistik	KI optimiert Routen und BI visualisiert den Effekt auf Lieferzeiten und CO₂-Emissionen.	Effizientere Lieferketten und Kostensenkung.
HR	KI prognostiziert Mitarbeiterfluktuation und BI zeigt mögliche Maßnahmen zur Mitarbeiterbegeisterung auf.	Verbesserte Arbeitszufriedenheit und geringere Rekrutierungskosten.

Die Zukunft gehört denen, die sie vorbereiten.“ – Napoleon Bonaparte

Ihre Roadmap: So integrieren Sie KI in Ihre BI-Strategie

Wir haben bereits in vorherigen Blog-Beiträgen beleuchtet wie schnell und intuitiv man einzelne KI Projekte entwerfen und vorantreiben kann. Wie bekomme ich das nun aber Unternehmensweit umgesetzt? Der Einstieg in KI-gestützte BI muss nicht kompliziert sein. Die richtigen ersten Schritte schaffen eine solide Basis und garantieren schnelle Erfolge. Mit einem klaren Plan und einem praktischen Beispiel wie der Verbesserung der Lagerbestände lassen sich sichtbare Ergebnisse erzielen, hier analysiert KI Verkaufsdaten und prognostiziert künftige Bestellungen, um Engpässe und Überbestände zu vermeiden. BI visualisiert die Ergebnisse und zeigt konkrete Maßnahmen auf.

1. Datenanalyse und Ist-Stand bewerten

Eine umfassende Analyse Ihrer Datenlandschaft ist entscheidend. Sie stellt sicher, dass Ihre Datenquellen zugänglich, aktuell und konsistent sind. Ohne diese Basis ist jede Initiative zum Scheitern verurteilt.

Praxis:
Ein Unternehmen erkennt, dass Verkaufs- und Bestelldaten in getrennten Systemen liegen. Dies führt zu Verzögerungen bei der Nachbestellung und Überbeständen. Durch die Konsolidierung der Daten auf einer Plattform wie Snowflake können alle Beteiligten in Echtzeit auf dieselben Informationen zugreifen. Dies bildet die Grundlage für präzise Analysen und Empfehlungen.

2. Ziel definieren und priorisieren

Ein klar definiertes Ziel sorgt dafür, dass Projekte fokussiert bleiben und schnell greifbare Ergebnisse liefern. Priorisieren Sie Ziele, die sowohl strategischen Mehrwert bieten als auch kurzfristig umsetzbar sind.

Praxis:
Das Unternehmen legt fest, dass es die durchschnittliche Lagerdauer der Top-10-Produkte um 20 % reduzieren möchte. Gleichzeitig soll sichergestellt werden, dass keine Engpässe auftreten. Dieses Ziel ist greifbar und schafft direkten Mehrwert.

3. Minimum Lovable Product (MLP) entwickeln

Ein MLP liefert erste Ergebnisse, ohne den Aufwand eines vollständigen Rollouts zu erfordern. Es zeigt, dass KI und BI Mehrwert schaffen, und dient als Grundlage für weitere Iterationen.

Praxis:
Ein erstes Dashboard wird entwickelt, das KI-gestützt die Bestellzyklen für drei Hauptprodukte vorhersagt. Dieses Dashboard zeigt, wie sich Verkaufszahlen entwickeln, und empfiehlt basierend auf Vergangenheitsdaten und Prognosen die optimale Nachbestellmenge. Erste Erfolge schaffen Vertrauen und Motivation im Team.

4. Leuchtturmprojekt umsetzen

Ein erfolgreiches Leuchtturmprojekt dient als Vorbild für weitere Initiativen und zeigt den Mehrwert von KI und BI im Unternehmen.

Praxis:
Ein fertiges Dashboard ermöglicht es dem Logistik-Team, sofort zu sehen, welche Produkte nachbestellt werden müssen, und zeigt auch die geschätzte Auswirkung auf die Lagerkosten. Die erzielten Einsparungen und Effizienzsteigerungen schaffen Akzeptanz und Begeisterung.

5. Schulung und Empowerment

Die beste Theorie hilft wenig, wenn das Know-how im Team fehlt. Mitarbeitende müssen verstehen, wie sie die neuen Systeme nutzen und wie KI-gestützte BI ihre Arbeit erleichtert. Letztendlich sind sie der entscheidende Faktor für den Erfolg solcher Projekte. Regelmäßige Schulungen und praxisnahe Workshops sind daher essenziell.

6. Ergebnisse kommunizieren und skalieren

Erfolgsgeschichten fördern die Akzeptanz und schaffen die Grundlage für die Skalierung der Lösung auf andere Abteilungen oder Geschäftsbereiche.

Praxis:
Das Unternehmen zeigt, dass durch die optimierten Lagerbestände die Kosten um 15 % gesenkt wurden, und rollt das Konzept auf weitere Produktgruppen und Standorte aus.

Wir bieten hierfür Konzeptions- und AI-Workshops, um den Einstieg zu erleichtern. Hier kostenloses Beratungsgespräch anfragen

Fazit: Warum jetzt der richtige Zeitpunkt ist

Die Kombination aus KI und BI bietet Unternehmen enorme Chancen, schneller zu reagieren, fundierte Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu automatisieren. Der Einstieg muss dabei nicht kompliziert sein: Mit den richtigen Tools, einem klaren Leuchtturmprojekt und gezielter Weiterbildung können Unternehmen die Vorteile von KI-gestützter BI kurzfristig realisieren.

Wenn Sie wissen möchten, wie KI und BI Ihr Unternehmen voranbringen können, sprechen Sie mit uns. Alpine Data Ventures unterstützt Unternehmen dabei, diese ersten Schritte erfolgreich zu gehen. Schreiben Sie an julian.koller@alpinedata.de, und wir zeigen Ihnen, wie Sie KI und BI für Ihr Unternehmen nutzen können.