{"id":150167,"date":"2023-07-26T11:44:35","date_gmt":"2023-07-26T10:44:35","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=150167"},"modified":"2026-02-06T06:29:36","modified_gmt":"2026-02-06T05:29:36","slug":"einfuhrung-in-die-business-intelligence","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/einfuhrung-in-die-business-intelligence","title":{"rendered":"Einf\u00fchrung in die Business Intelligence"},"content":{"rendered":"<h2>Business Intelligence (BI) erm\u00f6glicht es allen Verantwortlichen in einem Unternehmen, sich einen \u00dcberblick \u00fcber die Gesch\u00e4ftst\u00e4tigkeiten zu verschaffen, um sie bei der Entscheidungsfindung zu unterst\u00fctzen.<\/h2>\n<p>Mithilfe von Business-Intelligence-Tools ist es m\u00f6glich, Analysen auf historischen, aktuellen oder auch pr\u00e4diktiven Daten zu erstellen. Durch den Einsatz von <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/big-data-definition-technologien-anwendungen-weiterbildung\">Big Data<\/a> und <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-science-definition-problematik-und-anwendungsfalle\">Data Science<\/a> kann BI sehr <strong>gro\u00dfe Datenmengen<\/strong> schnell und komplex verarbeiten. Die Entscheidungen, die sich aus den Datenanalysen ergeben, k\u00f6nnen sowohl operativer als auch strategischer Natur sein.<\/p>\n<p>Wir werden die <strong>vier grundlegenden Phasen der Business Intelligence<\/strong> im Einzelnen erl\u00e4utern &#8211; Welche dies sind und wie sie implementiert werden k\u00f6nnen, erf\u00e4hrst Du hier!<\/p>\n<p>?Auch interessant:<\/p>\n<table dir=\"ltr\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" border=\"1\">\n<colgroup>\n<col width=\"426\"><\/colgroup>\n<tbody>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Power BI Direct Query&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-direct-query-alles-ueber-diese-datenabfragemethode\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-direct-query-alles-ueber-diese-datenabfragemethode\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power BI Direct Query<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Power BI Slicers&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-slicers-was-ist-das-und-wie-kann-man-sie-nutzen\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-slicers-was-ist-das-und-wie-kann-man-sie-nutzen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power BI Slicers<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Power BI Beispiele&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-beispiel-diese-solltest-du-kennen\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-beispiel-diese-solltest-du-kennen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power BI Beispiele<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Power Pivot&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-pivot-die-big-data-komponente-von-microsoft-power-bi\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-pivot-die-big-data-komponente-von-microsoft-power-bi\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power Pivot<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Power BI Lizenz&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-lizenz-wie-viel-kostet-die-microsoft-loesung\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-lizenz-wie-viel-kostet-die-microsoft-loesung\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power BI Lizenz<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Power Platform Microsoft&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-platform-die-big-data-bi-plattform-von-microsoft\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-platform-die-big-data-bi-plattform-von-microsoft\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power Platform Microsoft<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h3>Datenquelle<\/h3>\n<p>Die Daten eines Unternehmens sind in verschiedenen Informationssystemen verteilt, <strong>CRM <\/strong>(Customer Relationship Management)<strong>, ERP <\/strong>(Enterprise Resource Planning), <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/datenbank-data-management-weiterbildung\">Datenbanken<\/a>, <strong>Flat Files<\/strong>, etc. Mithilfe von BI ist es m\u00f6glich, diese Daten zu extrahieren und zu konsolidieren, um sie anhand von Dashboards darzustellen und den Anwendern die M\u00f6glichkeit zu geben, detaillierte Analysen durchzuf\u00fchren. Um die Analysen noch weiter zu vertiefen, k\u00f6nnen sowohl interne als auch externe Daten wie z. B. soziale Netzwerke oder Gartner konsolidiert werden.<\/p>\n<p>All diese Daten sind zwar verf\u00fcgbar und zug\u00e4nglich, aber man muss sie dar\u00fcber hinaus abrufen, umwandeln, bereinigen, ordnen und nicht zuletzt auch speichern k\u00f6nnen. Mithilfe eines <strong>ETL<\/strong> (seine Funktionsweise wird weiter unten erkl\u00e4rt) l\u00e4sst sich dies bewerkstelligen. Alle Daten k\u00f6nnen abgerufen und gespeichert werden. Im Idealfall k\u00f6nnen durch die Identifizierung der f\u00fcr den ge\u00e4u\u00dferten Bedarf wesentlichen Daten die Kosten gesenkt und die Gesamtleistung verbessert werden.&nbsp;<\/p>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2021\/01\/DATA-SOURCE.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2021\/01\/DATA-SOURCE.png 91w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2021\/01\/DATA-SOURCE-90x300.png 90w\" sizes=\"(max-width: 91px) 100vw, 91px\" width=\"91\" height=\"302\"><figcaption>Data source<\/figcaption><\/figure>\n<h3>ETL (Extract Transform Load)<\/h3>\n<p>Das Ziel eines ETL ist es, Daten aus verschiedenen Quellen als Eingabe abzurufen und als Ausgabe saubere Daten zu erhalten, die f\u00fcr verschiedene analytische Funktionen genutzt werden k\u00f6nnen. Dabei wird zwischen drei Schritten unterschieden.&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Extraktion<\/strong>, die Datenquellen eines Unternehmens sind vielf\u00e4ltig, daher ist es f\u00fcr den ETL notwendig, \u00fcber zahlreiche Konnektoren zu verf\u00fcgen, um die relevanten Daten abzurufen. Das ETL wird also mit den entsprechenden Quellen verbunden, um die Daten zu extrahieren oder je nach System auf die \u00dcbermittlung der Daten zu warten.<\/li>\n<li><strong>Transformation<\/strong>, dieser Schritt ist von entscheidender Bedeutung, da er es erm\u00f6glicht, die eingehenden Daten zu bereinigen, zu sortieren und je nach Bedarf zu organisieren. Bei der Transformation gelten verschiedene Regeln wie Standardisierung, Deduplizierung oder auch Verifizierung.<\/li>\n<li><strong>Laden<\/strong>, der letzte Schritt des Prozesses, der darin besteht, die extrahierten und dann umgewandelten Daten in das Data Warehouse zu laden.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Der gesamte Prozess l\u00e4uft in der Regel <strong>automatisch<\/strong> ab. ETL ber\u00fccksichtigt insbesondere die Verwaltung von Ausnahmen.<\/p>\n<p>Dieser Schritt in der Business Intelligence ist von entscheidender Bedeutung. Die richtige <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/staging-area-was-beinhaltet-dieser-schritt-im-etl-prozess\">Implementierung eines ETL<\/a> erm\u00f6glicht es, qualitative, verwertbare und analysierbare Daten zu erhalten. Dieser Schritt kann direkt in die handels\u00fcblichen Reporting-Tools integriert werden. Allerdings muss man sich vor Augen f\u00fchren, dass dieses Vorgehen nicht optimal ist. F\u00fcr robustere und vor allem leistungsf\u00e4higere Prozesse ist die Verwendung eines ETL unbedingt zu empfehlen.<\/p>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2021\/01\/2-1.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2021\/01\/2-1.png 220w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2021\/01\/2-1-219x300.png 219w\" sizes=\"(max-width: 220px) 100vw, 220px\" width=\"220\" height=\"302\"><figcaption>Extract \u2013 Transform &#8211; Load<\/figcaption><\/figure>\n<p><i><strong>Anmerkung:<\/strong> Wenn sehr gro\u00dfe Datenmengen mithilfe von Big-Data-L\u00f6sungen verarbeitet werden, werden wir anstelle eines ETLs eher ELTs (Extract &#8211; Load &#8211; Transform) verwenden. In diesem Fall werden alle Daten abgerufen, in der Regel unverarbeitet in einem Data Lake gespeichert und dann je nach Bedarf umgewandelt.<\/i><\/p>\n<p>? Auch interessant:<\/p>\n<table dir=\"ltr\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" border=\"1\">\n<colgroup>\n<col width=\"426\"><\/colgroup>\n<tbody>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Power Query Excel aktivieren&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-query-excel-aktivieren-so-gehts\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-query-excel-aktivieren-so-gehts\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power Query Excel aktivieren<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Power BI Datum&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-datum-welche-formate-werden-am-haeufigsten-verwendet\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-datum-welche-formate-werden-am-haeufigsten-verwendet\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power BI Datum<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;DATEDIFF Power BI&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/datediff-power-bi-berechnen-eines-intervalls-zwischen-zwei-daten\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/datediff-power-bi-berechnen-eines-intervalls-zwischen-zwei-daten\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">DATEDIFF Power BI<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Power BI Related Funktion&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-related-funktion-wie-nutzt-man-sie\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-related-funktion-wie-nutzt-man-sie\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power BI Related Funktion<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Power Query&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-query-was-ist-das-wozu-dient-es\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-query-was-ist-das-wozu-dient-es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power Query<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Power BI Microsoft&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-die-business-intelligence-losung-von-microsoft\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-die-business-intelligence-losung-von-microsoft\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power BI Microsoft<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Power BI f\u00fcr Dummies&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-fuer-dummies\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-fuer-dummies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power BI f\u00fcr Dummies<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Power Query - Was ist das ?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-query-was-ist-das-wozu-dient-es-2\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-query-was-ist-das-wozu-dient-es-2\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power Query &#8211; Was ist das ?<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h3>Data Warehouse (DWH)<\/h3>\n<p>Nach dem Abrufen der Daten folgt der n\u00e4chste Schritt. Dieser besteht in der <strong>Speicherung<\/strong> dieser Daten. Dazu werden in der Regel <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-warehouse\">Data Warehouses<\/a> verwendet. Dabei handelt es sich um eine Reihe von Datenbanken, die einen Teil oder die Gesamtheit der funktionalen Daten eines Unternehmens enthalten. Dank der Verwendung eines ETL sind die Daten bereits gut strukturiert und sauber.<\/p>\n<p>Data Warehouses erm\u00f6glichen eine umfangreiche Datenspeicherung, aber nicht nur das. Diese Data Warehouses werden auch zur <strong>temporalen Datenerhaltung<\/strong> verwendet. So werden keine Daten gel\u00f6scht oder ersetzt, sondern im Laufe der Zeit historisiert. Dies erm\u00f6glicht den Aufbau von Analysen mit einer zeitlichen Verfolgung bestimmter Indikatoren. Wir haben gesehen, dass das ETL eine <strong>Transformation der Daten<\/strong> vornimmt, bevor sie geladen werden. Es ist auch denkbar, dass die Rohdaten zus\u00e4tzlich zu den transformierten Daten gespeichert werden. Sie k\u00f6nnen dann f\u00fcr zuk\u00fcnftige Zwecke verwendet werden.<\/p>\n<p>Im Folgenden liegt der Schwerpunkt auf der Datenanalyse. Hierf\u00fcr gibt es bew\u00e4hrte Verfahren und Regeln, um eine konsistente und leistungsf\u00e4hige Datenstruktur im BI-Kontext zu erhalten. Das g\u00e4ngigste Datenmodell ist das <strong>Sternschema<\/strong>. In diesem Schema gibt es zwei Arten von Tabellen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Fakten-Tabellen<\/strong> enthalten Messungen wie <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-kpi-was-ist-das-wozu-dienen-sie\"><strong>KPIs<\/strong><\/a>, Preis, Menge ;<\/li>\n<li><strong>Dimensionstabellen <\/strong>enthalten Unternehmenskonzepte wie Kunde, Fabrik, Zeit.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2021\/01\/unnamed-4.png\" alt=\"Data Warehouse\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2021\/01\/unnamed-4.png 351w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2021\/01\/unnamed-4-300x258.png 300w\" sizes=\"(max-width: 351px) 100vw, 351px\" width=\"351\" height=\"302\"><figcaption>Data Warehouse<\/figcaption><\/figure>\n<p>Nach der Abfrage, der Umwandlung der Speicherung der Daten im Data Warehouse folgt die Strukturierung, die die Datenanalyse zus\u00e4tzlich erleichtert. Der letzte Schritt besteht in der <strong>Erstellung von Dashboards<\/strong> mithilfe von Reporting-Tools.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\"><br \/>\nEntdecke unsere Weiterbildungen<br \/>\n<\/a><\/p>\n<h3>Reporting mithilfe von Business Intelligence<\/h3>\n<p>Das Ziel dieser Tools ist es, mit den abgerufenen Daten Storytelling zu betreiben. Ein Raster mit Rohdaten ist sehr oft schwer zu analysieren und daher nicht effektiv. Deshalb ist die <strong>Verwendung von Diagrammen<\/strong>, je nach Art der Daten und des Ziels, unerl\u00e4sslich.&nbsp;<\/p>\n<p>Diese Tools lassen sich in der Regel in vier Teile untergliedern:&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li>Wiederherstellung der im Data Warehouse gespeicherten Daten&nbsp;<\/li>\n<li><strong>Logische Modellierung<\/strong> der Daten<\/li>\n<li><strong>Erstellung von Dashboards <\/strong>&#8211; Gemeinsame Nutzung und Verbreitung<\/li>\n<\/ul>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2021\/01\/unnamed-1-2.png\" alt=\"Reporting et diffusion\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2021\/01\/unnamed-1-2.png 512w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2021\/01\/unnamed-1-2-300x148.png 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" width=\"512\" height=\"253\"><figcaption>Reporting und Bereitstellung<\/figcaption><\/figure>\n<h3>Die Einsatzm\u00f6glichkeiten von Business Intelligence<\/h3>\n<p>Viele verschiedene Branchen haben Business Intelligence fr\u00fchzeitig eingef\u00fchrt, darunter das <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-science-im-gesundheitswesen\">Gesundheitswesen<\/a>, die Informationstechnologie und das Bildungswesen. S\u00e4mtliche Unternehmen k\u00f6nnen von der Nutzung von Daten zur Umgestaltung ihrer Betriebsabl\u00e4ufe profitieren.&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Finanzdienstleistungsunternehmen<\/strong> nutzen BI bereits, um einen vollst\u00e4ndigen \u00dcberblick \u00fcber alle ihre Filialen zu erhalten, um deren Leistung zu messen und Potenziale zu identifizieren. Durch den Zugang zu einer zentralen<a href=\"https:\/\/powerbi.microsoft.com\/de-at\/\"> Business-Intelligence-Plattform<\/a> konnten einige dieser Unternehmen alle Daten ihrer Filialen in einem einzigen Dashboard vereinen.<\/p>\n<p>Die Entscheidungstr\u00e4ger in diesen Unternehmen k\u00f6nnen dadurch Kunden identifizieren, deren Kapitalbedarf sich \u00e4ndern k\u00f6nnte. Weiterhin erm\u00f6glichen sie, die Performance zwischen verschiedenen Regionen zu vergleichen. Daraus ergeben sich mehr Optimierungspotenzial und ein besserer Kundenservice.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/terminvereinbarung\"><br \/>\nKostenlose Weiterbildungsberatung<br \/>\n<\/a><br \/>\n<iframe title=\"Treffen mit einer Absolventin: Patricia Jan\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/Lz47HDepMbM?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<h3>Die Zukunft der Business Intelligence<\/h3>\n<p>Die Business-Intelligence-Branche entwickelt sich st\u00e4ndig weiter, um den Anforderungen der Unternehmen und der Technologie gerecht zu werden. Es steht auch fest, dass <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/kuenstliche-intelligenz\">k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> und <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">Machine Learning<\/a> weiter an Bedeutung gewinnen werden und dass Unternehmen die Erkenntnisse der KI in ihre BI-Strategie integrieren k\u00f6nnen. Mit zunehmender Ausrichtung auf <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/big-data-definition-technologien-anwendungen-weiterbildung\">Big Data<\/a> wird auch der Datenaustausch und die Interaktion zunehmen. Die Visualisierung von Daten wird k\u00fcnftig noch entscheidender sein, um in Teams und \u00fcber Abteilungen hinweg zusammenzuarbeiten.<\/p>\n<p>Business Intelligence bietet die M\u00f6glichkeit, Verk\u00e4ufe praktisch in Echtzeit zu verfolgen, das Kundenverhalten zu erforschen, Umsatzprognosen zu erstellen und noch vieles mehr. Folglich haben verschiedene Branchen wie der Einzelhandel, die Versicherungsbranche und die \u00d6lindustrie BI eingef\u00fchrt. Jedes Jahr kommen mehr und mehr hinzu. BI-Plattformen passen sich an neue Technologien und die Innovationen ihrer Nutzer an.&nbsp;<\/p>\n<p>In diesem Artikel wurden alle wichtigen Schritte vorgestellt, um einen leistungsf\u00e4higen Prozess aufzubauen, der die <strong>Grundprinzipien der Business Intelligence<\/strong> beachtet. Von den Datenquellen bis hin zum Teilen und Weiterleiten von Dashboards haben wir die gesamte Bandbreite der Business Intelligence durchlaufen.<\/p>\n<p>Business Intelligence ist ein bereichs\u00fcbergreifender Bereich, der die Daten mit den Gesch\u00e4ftsbereichen verbindet. Durch den Einsatz zahlreicher Technologien im Zusammenhang mit Data Science, Data Engineering und Data Analysis ist es m\u00f6glich, allen Gesch\u00e4ftsbereichen eines Unternehmens viele Informationen zur Verf\u00fcgung zu stellen.<\/p>\n<p>Wenn Du mehr \u00fcber Business Intelligence erfahren m\u00f6chtest, bieten wir Dir die Weiterbildung zum Data Analyst an.&nbsp;<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-analyst\"><br \/>\nEntdecke unsere Weiterbildung zum Data Analyst<br \/>\n<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>ETL (Extract Transform Load)<\/p>\n","protected":false},"author":74,"featured_media":39398,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-150167","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/150167","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/74"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=150167"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/150167\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":217329,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/150167\/revisions\/217329"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/39398"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=150167"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=150167"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}