Mit Business Intelligence Beratung von KPI-Dashboards zu echter Steuerungsfähigkeit
Unternehmen verfügen heute über mehr Daten als je zuvor. Dennoch bleibt die zentrale Frage oft unbeantwortet: Was sagen diese Daten eigentlich aus, und welche Entscheidungen lassen sich daraus ableiten?
Business Intelligence beantwortet diese Fragen, indem sie Unternehmensdaten mit den dahinterliegenden Prozessen verbindet, anstatt KPIs lediglich in einem Dashboard zu visualisieren. Sie zeigt so nicht nur auf, dass etwas abweicht, sondern auch warum – und an welchen Stellen Sie konkret ansetzen müssen, um diese Abweichungen zu beheben. Dadurch werden aus Erkenntnissen datengetriebene Entscheidungen, die sich im Prozess umsetzen und über dieselbe Datenbasis in ihrer Wirkung messen lassen.
Was ist Business Intelligence?
Business Intelligence (BI) bezeichnet die Fähigkeit, Unternehmensdaten aus verschiedenen Systemen zu einer konsistenten Basis zusammenzuführen, in KPI-Dashboards sichtbar und für Entscheidungen nutzbar zu machen. Business Intelligence geht dafür über reines Reporting hinaus: Sie verbindet Datenanalyse, Process Mining, Geschäftsprozessmanagement (Business Process Management, BPM) und No-/Low-Code-Anwendungen. Entscheidend ist dabei immer die Frage, warum etwas passiert – und welche Maßnahme den größten Effekt erzeugt.
Was Business Intelligence leistet – und wie sie sich von Process Mining und Business Process Management abgrenzt
Business Intelligence beantwortet die Frage, was innerhalb Ihrer unternehmensinternen Prozesse passiert. Dazu verdichtet sie Daten aus ERP, MES, CRM und weiteren Systemen zu belastbaren Kennzahlen und schafft End-to-end-Prozesstransparenz über den Ist-Zustand. Damit ist der erste Schritt getan – aber nicht der wichtigste. Denn Transparenz über Zahlen allein erklärt noch nicht die Ursachen für ihr Entstehen.
An diesem Punkt setzt Process Mining an: Es rekonstruiert aus den Ereignisdaten Ihrer Systeme den tatsächlich gelebten Prozessverlauf (Prozessmodellierung) und zeigt Abweichungen in Ihren Prozessen auf (Prozessmonitoring).
Geschäftsprozessmanagement (BPM) schließt den Kreis: Es überführt die gewonnenen Erkenntnisse in verbindlich gestaltete, standardisierte und kontinuierlich gesteuerte Abläufe und verankert Verbesserungen fest in Ihrer Organisation.
Wie wird Process Mining definiert?
Process Mining ist eine datenbasierte Analysetechnik, die den tatsächlich gelebten Ablauf eines Geschäftsprozesses aus den Ereignisdaten (Event Logs) operativer Systeme wie ERP, MES oder CRM rekonstruiert. Statt auf angenommene Soll-Abläufe stützt sie sich auf reale Daten und macht sichtbar, wo ein Prozess von seinem Idealbild abweicht – etwa durch Schleifen, Wartezeiten oder Engpässe. Auf Grundlage dieser Daten können im Anschluss wirksame Verbesserungen abgeleitet werden.
Warum Business Intelligence über Ihre Wettbewerbsfähigkeit entscheidet
Aktuell verstärken sich mehrere Markttrends gegenseitig, die eine belastbare Datenbasis zur Grundvoraussetzung für Ihre Steuerungsfähigkeit machen:
So unterschiedlich diese Treiber auch sind, sie verlangen alle dasselbe: eine zuverlässige Datenbasis. Genau diese schaffen wir mit Business Intelligence und ermöglichen so datengetriebene Entscheidungen, die auf belastbaren KPIs basieren – also auf Zahlen, Daten und Fakten. Das reduziert die Komplexität von Entscheidungsprozessen und führt zu besseren sowie schnelleren Entscheidungen. Weil dieselbe Datenbasis auch die Wirkung der getroffenen Maßnahme sichtbar macht, lässt sich anschließend datengetrieben prüfen, ob eine Entscheidung tatsächlich das gewünschte Resultat erzielt. Ein Vorteil, der gerade in volatilen Märkten über die langfristige Wettbewerbsfähigkeit Ihres Unternehmens entscheidet.
Woran Sie eine unzureichende Datenbasis erkennen
Manuelle Reportings, Datensilos und fehlende Prozesstransparenz
In vielen produzierenden Unternehmen sind die benötigten Daten grundsätzlich vorhanden. Sie liegen jedoch verteilt über verschiedene Systeme, in uneinheitlicher Form und ohne durchgängige Nutzbarkeit vor. Eine unzureichende Datenbasis lässt sich an folgenden Anzeichen erkennen:
- Verteilte Daten ohne gemeinsame Basis
-
Informationen liegen in getrennten Systemen (Datensilos), eine konsistente, gemeinsame Datenbasis (Single Source of Truth) existiert nicht. Jede Abteilung rechnet mit anderen Zahlen.
- Manuelle Reportings bindet erhebliche Kapazitäten
-
Daten werden vor jedem Meeting manuell exportiert, in Excel konsolidiert und neu aufbereitet. Für die eigentliche Steuerung, also das Ableiten von Maßnahmen und Entscheidungen aus den ermittelten Kennzahlen, bleibt kaum Zeit.
- Fehlende End-to-end-Prozesstransparenz
-
Wenn Daten an System- und Abteilungsgrenze abreißen, ist kein durchgängiger Blick auf die Prozesskette möglich. Wo Engpässe liegen und welche Prozessschritte die Durchlaufzeit erhöhen, lässt sich dann nicht datenbasiert bestimmen.
- Zweifel an der Datenbasis
-
Widersprüchliche Berichte mindern das Vertrauen in die Kennzahlen und damit die Akzeptanz datenbasierter Entscheidungen.
- Fehlende Grundlage für Automatisierung und KI
-
Automatisierungs- und KI-Initiativen benötigen verknüpfte und in Echtzeit verfügbare Daten (z.B. aus der Maschinenanbindung). Fehlt diese Grundlage, bleibt die notwendige KI-Readiness aus.
In der Summe sind diese Anzeichen selten technische Einzelprobleme. Stattdessen weisen sie auf eine Datenlandschaft hin, die bei den heutigen Anforderungen an Steuerung und Geschwindigkeit an ihre Grenzen stößt.
Genau dieses Problem lösen wir für Sie – mit einem Ansatz, der Transparenz konsequent mit Ursachenanalyse und Umsetzung verbindet.
Der Ansatz von Ingenics Consulting:
So verbinden wir Business Intelligence, Process Mining und BPM gewinnbringend
Wir setzen dort an, wo der wirtschaftliche Hebel am größten ist: bei den Geschäftsprozessen mit dem höchsten operativen und finanziellen Gewicht – Auftragsabwicklung, Produktion, Supply Chain, Einkauf, Service oder Administration. Der Vorteil dieses prozessorientierten Vorgehens: Jede Maßnahme zahlt auf ein konkretes Geschäftsergebnis ein, so dass Investitionen dorthin fließen, wo sie den größten messbaren Effekt erzielen.
An diesen Prozessen entfaltet unser Ansatz seine Wirkung durch die bewusste Kombination dreier Disziplinen, die einander ergänzen: Business Intelligence zeigt, was passiert, Process Mining erklärt, warum es passiert, und Geschäftsprozessmanagement entwickelt daraus Verbesserung und verankert diese dauerhaft.
Als Orientierungsrahmen dient dabei das von uns entwickelte BPM-4.0-Reifegradmodell, das den Entwicklungsstand Ihrer Business Intelligence entlang von Prozessreife, Digitalisierung, Datennutzung, Automatisierung und Data Governance verortet.
Im Anschluss an diese Einordnung identifizieren wir konkrete Verbesserungs- und Automatisierungspotenziale und begleiten ihre Umsetzung durchgängig, herstellerneutral und angepasst an Ihre bereits genutzten Systeme.
Der Wert von Business Intelligence entscheidet sich nicht an der Zahl der KPI-Dashboards, sondern an einer einzigen Frage: Führt die Kenntnis der Messwerte zu besseren Entscheidungen – und zu Maßnahmen, die wirken?
Florian Christoph
Director Digital Solutions, Ingenics Consulting
Power BI bis Process Mining: Unsere Leistungen in der Business-Intelligence-Beratung
Erfolgreich umgesetzte Business Intelligence setzt sich aus mehreren Bereichen zusammen, die aufeinander aufbauen – von der Anbindung der Datenquellen über Analysen mit Process Mining Tools bis hin zur automatisierten Anwendung im Tagesgeschäft. Ingenics Consulting deckt diese Kette vollständig für Sie ab. Je nach Reifegrad Ihres Unternehmens steigen wir genau in dem Bereich ein, der für Sie den größten Hebel bietet.
Der Einstieg lohnt sich: Wer seine Daten konsequent nutzt, entscheidet fundierter, senkt Prozesskosten und macht Fortschritte bei Produktivität, Durchlaufzeit und Qualität planbar und messbar. Wo genau Sie dafür ansetzen müssen, hängt von Ihrer Ausgangslage ab: Den passenden Startpunkt finden wir gemeinsam mit Ihnen.
-
Data Integration
Wir binden relevante Datenquellen über eine Integrationsschicht an. Ein Data-Integration-Layer wie iFlow verbindet dabei operative Systeme wie ERP, CRM, WMS und MES mit einer Analytics-Plattform (z.B. Microsoft Fabric). So entsteht die Grundlage für eine belastbare Datenbasis und konsistente Auswertungen.
-
IT/OT-Konvergenz
Über die Maschinendatenanbindung koppeln wir Betriebstechnologie und IT-Systeme und vernetzen so Daten, Prozesse und Systeme nahtlos miteinander. Anlagendaten werden dadurch im Zusammenhang mit ERP- und MES-Daten auswertbar, beispielsweise für Ausschuss- und Nacharbeitsanalysen oder die Instandhaltungssteuerung.
-
Reporting & KPI-Dashboards (Power BI)
Standardisierte Dashboards, beispielsweise in Power BI, lösen wiederkehrende Excel-Berichte ab. Von KPI- über Management-Dashboards bis zum Executive Dashboard bündeln wir alle steuerungsrelevanten Kennzahlen in einer aktuellen Übersicht und automatisieren Ihre Reportings.
-
Data Analytics & Data Strategy
Mit Advanced und Predictive Analytics schaffen wir die Grundlage für vorausschauende Entscheidungen. Eine tragfähige Data Strategy und Data Governance sorgen dafür, dass die Datenbasis konsistent, verlässlich und KI-fähig (KI Readiness) bleibt.
-
Process Mining
Aus den Ereignisdaten Ihrer Systeme rekonstruieren wir den tatsächlichen Prozessverlauf, decken Abweichungen und Engpässe auf und schaffen eine objektive Grundlage für Effizienzmaßnahmen und Prozessoptimierung.
-
Automatisierungspotenziale & RPA
Robotic Process Automation (RPA) und regelbasierte Workflows übernehmen manuelle Zwischenschritte wie die Datenausleitung und die Zuordnung von Aufgaben. Das reduziert Aufwand und Fehlerquellen in wiederkehrenden Abläufen.
-
No-/Low-Code-Apps (Power Platform):
Mit der Microsoft Power Platform entstehen anwendungsnahe Apps für Lagerverwaltung, Audits, Fehlererfassung oder Prüfplanung. Über Citizen Development befähigen wir Ihre Fachbereiche, diese einfachen Anwendungen selbst zu entwickeln.
Business Intelligence muss kein Großprojekt sein. Oft genügt ein einziger, gut gewählter Prozess, um in wenigen Wochen sichtbare Ergebnisse zu erzeugen. Dieser erste Erfolg trägt das Thema dann durch das ganze Unternehmen.
Florian Christoph
Director Digital Solutions, Ingenics Consulting
Business Intelligence: Praxisbeispiele aus der Produktion
Process Mining im Lieferantenmanagement
(OEM-Tier-1-Zulieferer, Automobilindustrie)
Ermittelte KPIs:
- 10.722 analysierte Fälle
- 297.187 ausgewertete Aktivitäten
- 3,7 Tage mittlere Durchlaufzeit
- bis zu 29 Wiederholungen je Prozessschritt
Über vier Monate wurden die MES-Daten einer Produktionslinie systematisch ausgewertet. Das Ergebnis war eine klare, datengetriebene Grundlage für Effizienzmaßnahmen, die u.a. die Überarbeitung von Fehlercodes sowie eine Neumodellierung des Nacharbeitsprozesses umfassten.
BPM-4.0 Transformation im Änderungsmanagement
Automotive OEM
Prozesse und Optimierungen:
- ca. 14.500 Änderungsanträge p. a.
- automatische Prädiktion der Logistikkostenrelevanz durch selbstlernende KI
- automatische Zuordnung von Ansprechpartnern per App
- vollautomatische Ausleitung der Änderungsanfragen durch RPA
- automatische Zuordnung qualifizierter Planer durch RPA
Dieses Beispiel zeigt die Bandbreite, in der Business Intelligence im Rahmen einer BPM-4.0-Transformation eingesetzt werden kann. Ergänzt wird dies durch mehr als 20 Power-BI-Dashboards aus der Produktion – etwa zur tagesgenauen Ausschuss- und Nacharbeitsanalyse, zur Instandhaltungssteuerung oder zur strukturierten Ursachenanalyse von Maschinenstillständen.
Beide Beispiele verbindet ein entscheidender Punkt:
Erst die End-to-end-Verbindung von Daten, Ursachen und Umsetzung ermöglicht die nachhaltige Optimierung der internen Unternehmensprozesse.
Business Intelligence und Operations Strategy
Business Intelligence gewinnt ihre Richtung aus der übergeordneten Operations Strategy. Diese definiert, welche Prozesse strategisch relevant sind und welche Ziele bei Kosten, Qualität, Geschwindigkeit und Flexibilität gelten. Business Intelligence liefert dazu die Datenbasis und ermöglicht damit die benötigte Steuerungsfähigkeit, um diese Zielsetzungen zu erreichen.
Vereinfacht gesagt: Business Intelligence macht Unternehmensprozesse messbar, Operations Strategy macht sie leistungsfähig.
Erst die Kombination beider Disziplinen schafft die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen, Optimierungen und kontinuierliche Verbesserung. Deshalb verankern wir Business Intelligence nicht als isoliertes IT-Projekt in Ihrem Unternehmen, sondern als festen Bestandteil Ihrer operativen Steuerung.
Die dafür erforderliche prozessuale und systemseitige Grundlage schaffen wir mit einer Prozess- und Systemharmonisierung, die Ihre Business Intelligence mit harmonisierten Prozessen, Systemen und Datenmodellen tragfähig macht.
Weitere Leistungen im Zusammenhang mit einer Systemkonsolidierung:
Strategie und Zielbild digitale Transformation
Hier definieren wir das digitale Zielbild Ihres Unternehmens. Business Intelligence ist darin die Fähigkeit, Entscheidungen datenbasiert zu treffen und zu steuern.
IT-Architektur und Applikationslandschaft:
Schafft das technische Fundament mit durchgängigen Schnittstellen und Datenflüssen, auf dem Business Intelligence konsistente Daten überhaupt beziehen kann.
Operational Excellence
Überführt die aus Daten gewonnenen Erkenntnisse in dauerhafte Effizienz- und Qualitätsgewinne.
Blogartikel: „Schnell und niederschwellig digitalisieren"
Erfahren Sie anhand konkreter Beispiele, wie sich mit No-/Low-Code und Business Intelligence in kürzester Zeit erste Erfolge erzielen lassen.
FAQ - Häufige Fragen zur Prozess- und Systemharmonisierung
Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Process Mining?
Business Intelligence bündelt Daten aus mehreren Systemen zu Kennzahlen und Dashboards und zeigt, was im Ist-Zustand geschieht. Process Mining rekonstruiert aus den Ereignisdaten von ERP, MES oder CRM den real gelebten Prozess und erklärt, warum und an welcher Stelle etwas abweicht. Business Intelligence macht also sichtbar, dass eine Durchlaufzeit zu hoch ist – Process Mining zeigt auf, warum.
Wo starten wir am besten mit Business Intelligence?
Am besten dort, wo der Hebel am größten ist: Sinnvoll ist der Start beispielsweise bei einem geschäftskritischen Prozess wie der Auftragsabwicklung, Produktion, Supply Chain oder Instandhaltung. Dieser Prozess muss dann in einem ersten Schritt transparent gemacht werden, um konkrete Werthebel ableiten zu können. Die Datenbasis wächst dabei Schritt für Schritt mit und Ihr Team gewinnt Vertrauen in die datenbasierte Steuerung, bevor größere Investitionen anstehen.
Reicht unsere aktuelle Datenqualität für Business Intelligence und KI aus?
In der Regel ja. Die Sorge, die eigenen Daten seien zu schlecht, ist selten ein Hindernis, denn Datenqualität wächst gerade dadurch, dass wir ihre Prozessdaten sichtbar machen. Dazu priorisieren wir die wichtigsten Datenfelder und verbessern schrittweise die Qualität ihrer Prozessdaten. Für KI gilt das besonders: Eine verlässliche, verknüpfte Datenbasis ist die grundlegende Voraussetzung für KI-Readiness.
Brauchen wir zuerst ein vollständiges Data Warehouse oder eine komplette Datenstrategie?
Nein, ein Fokus auf wenige geschäftskritische Prozesse und die dafür wirklich nötigen Daten ist für den Anfang sogar weitaus zielführender. In einem kleineren Rahmen können wir die entsprechenden Werthebel bereits in kurzer Zeit identifizieren und die Datenbasis im Anschluss zielgerichtet dort aufbauen, wo sie den größten Nutzen für Ihr Unternehmen bietet. Die übergreifende Datenarchitektur – z.B. mit einem Data-Integration-Layer wie iFlow und einer Analytics-Plattform wie Microsoft Fabric – wächst dabei parallel Schritt für Schritt mit.
Wie reduzieren wir den manuellen Reporting-Aufwand?
Reportings lassen sich auf drei Ebenen automatisieren:
- Datenquellen werden über eine Integrationsschicht angebunden, so dass sich Kennzahlen selbständig aktualisieren.
- Automatisierte und standardisierte KPI-Dashboards (z.B. in Power BI) ersetzen wiederkehrende Excel-Berichte.
- No-/Low-Code-Anwendungen und Automatisierungs-Tools wie die Microsoft Power Platform übernehmen manuelle Zwischenschritte.
So sinkt nicht nur der Aufwand für die Datenaufbereitung, sondern es bleibt zudem mehr Zeit für Analyse und Steuerung.
Ist Business Intelligence nur für große Konzerne relevant?
Nein, denn gerade mittelständische Produktionsunternehmen leiden oft besonders unter Excel-lastigem Reporting und Datensilos, haben aber weniger Kapazitäten, um diese aufzulösen. Ein pragmatischer Einstieg mit klarem Anwendungsfall und schnell sichtbarem Nutzen wirkt im Mittelstand daher häufig stärker als in Konzernen.