Published: March 31, 2016 - 10:20

Search-driven Business Intelligence für mehr Kundenzentrierung

Veröffentlicht von silicon.de


Was die fünf W-Fragen für die freie Presse sind, sind die drei R für Enterprise Search. Wir erklären, was dahinter steckt.


Egal ob ein Unternehmen sein Kundenservice verbessern, die Effizienz der Marketingaktivitäten steigern oder den Wettbewerbsvorteil erhöhen will – in einer Welt, in der der Kunde und seine Bedürfnisse zunehmend in den Mittelpunkt strategischer Überlegungen rückt, braucht es für den Geschäftserfolg die drei Rs: Die richtigen Daten an die richtige Person zur richtigen Zeit, wie es Forrester in dem aktuellen Report Maximize Your Chances Of Business Intelligence Success In A Customer-Centric World auf den Punkt bringt. Daher stehen Analyse- und Reporting-Werkzeuge wie Business Intelligence (BI) ganz oben auf der Agenda, wenn es um die Software-Initiativen der kommenden Monate geht.


Doch wie gut sind aktuelle BI-Lösungen auf die beschriebenen Herausforderungen vorbereitet? Laut TDWI beträgt die Akzeptanzrate von traditionellen BI-Tools in den letzten zehn Jahren weniger als 25 Prozent. Die deutliche Ablehnung, derartige Systeme einzusetzen, liegt unter anderem daran, dass


  • selbst Spezialisten Tage brauchen, um einen Report zu generieren

  • die Interfaces für die meisten Enduser zu komplex oder technisch sind

  • Fragen nach einem sehr spezifischen Muster gestellt werden müssen, um die gewünschten Ergebnisse zu erhalten oder dass

  • Self Service-Komponenten fehlen.


Die größte Herausforderung für traditionelle BI-Lösungen, die sehr gut mit strukturierten Daten umgehen können, ist jedoch das exponentielle Wachstum unstrukturierter Daten – jene Daten also, die nicht schön verpackt in Datenbanken bereitstehen, sondern in zahlreichen Formaten wie Textdokumenten, E-Mails, PDFs, Social Media, Webseiten, Video- oder Audio-Dateien schlummern und für Analysen und Voraussagen in der Regel nicht herangezogen werden können. Damit stehen CEOs, Vertriebs- und Marketingleitern nur eine stark eingeschränkte Sicht auf Märkte, den Konsumenten und deren Bedürfnisse zur Verfügung. Mit anderen Worten: Es droht gleichsam ein Blindflug in die kundenzentrierte Welt von morgen.


BI meets Big Data

Mit Big Data Analysis und den Spezialformen wie Enterprise Search/Big Data Search wurden in den letzten Jahren Technologien entwickelt, die darauf ausgelegt sind,


  • das schnelle Datenwachstum nachhaltig in den Griff zu bekommen, die anfallenden Daten in hoher Geschwindigkeit, möglichst zeitnah, zu verarbeiten nicht nur strukturierte, sondern auch unstrukturierte Daten so aufzubereiten, dass sie dem unternehmensweiten Wissensmanagement jederzeit zur Verfügung stehen.

  • Es liegt auf der Hand, die Stärken beider Welten – Business Intelligence und Big Data – zu verschmelzen, um den Besonderheiten einer endkundenzentrierten Strategie gerecht zu werden. Dies nennt sich im Fall vom Einsatz eines Enterprise Search/Big Data Search-Systems “Search-driven Business Intelligence”.


Eine derartige Lösung, wie InSpire von Mindbreeze, bietet Business-Entscheidern oder Fachabteilungsleitern neben der hochgeschwindigen Verarbeitung von unstrukturierten Daten unter anderem folgende Vorteile:


  • Über 450 Konnektoren sorgen dafür, dass die unterschiedlichsten Datenquellen und Dateiformate in die Analyse integriert werden können. Plus: Die Daten bleiben dort, wo sie generiert werden.

  • Dank des leichtgewichtigen Search-Ansatzes können auch technisch nicht versierte Endanwender eigenständig und unabhängig von der IT-Abteilung Analysen durchführen und Reports erstellen – Stichwort Self-Service BI.

  • Abfragen folgen nicht einem starren Schema, das man erst erlernen muss, sondern können wie in einer Web-Suchmaschine in natürlicher Sprache formuliert werden.

  • Enterprise Search punktet zudem mit semantischer Suche, das heißt, dass der Kontext erkannt und dieser in die Analyse und Strukturierung der Daten miteinbezogen wird. Je länger das System im Einsatz ist, desto leichter das Auffinden von Korrelationen – Stichwort: Machine bzw. Deep Learning.

  • Diese Fülle an smarten, hochautomatisierten und leicht zu bedienenden Funktionen erlauben auch Nichtspezialisten Business Intelligence so einzusetzen, wie es von Anfang an gedacht war: Diese erhalten nun endlich eine 360-Grad-Sicht auf Märkte und Konsumenten, um etwa den Kundenservice zu verbessern, die Effizienz der Marketingaktivitäten zu steigern oder generell den Wettbewerbsvorteil zu erhöhen, wobei der Datenfluss so konfiguriert werden kann, dass die Mitarbeiter genau jene Informationen erhalten, die sie für ihre Entscheidungen benötigen.


Auch in nichtkommerziellen Bereichen lässt sich das Erfolgsduo Business Intelligence & Enterprise Search gewinnbringend einsetzen. Beispiel Gesundheitswesen: Da Big Data-Analysen automatisiert Korrelationen findet, lässt sich die Qualität der Diagnostik und Therapie signifikant steigern. Die Enterprise Search-Anwendung bezieht alle relevanten Informationen ein, egal ob Notizen in Arztbriefen, Patienteninformationen, Laborbefunde, Krankenakten oder E-Mails, und packt diese in einen Suchindex, der sich automatisch aktualisiert, wenn neue Informationen gespeichert werden. Ärzten und Pflegepersonal steht damit jederzeit ein täglich wachsender und auf Knopfdruck abrufbarer Wissensschatz zur Verfügung, wobei durch einfache Konfiguration sichergestellt werden kann, dass nur Personen mit der nötigen Autorisierung Informationen finden beziehungsweise weiter bearbeiten können.


Fazit: BI des 21. Jahrhunderts

Durch den Search-driven Business Intelligence-Ansatz gehören die Probleme traditioneller BI-Systeme – wie etwa der hohe zeitliche Aufwand, Reports zu erstellen oder die Komplexität bei der Bedienung – der Vergangenheit an. Business-Entscheider und Fachabteilungsleiter haben nun eine leicht zu bedienende Technologie an der Hand, die ihnen freie Sicht in einer kundenzentrierten Welt garantiert – ganz nach dem Motto: Die richtigen Daten an die richtige Person zur richtigen Zeit.