Business Intelligence bedeutet die Fähigkeit einer sozialen Organisation wie Unternehmen, mit angemessenen Selektionen gekonnt auf eine Situation zu reagieren.

Business Intelligence besteht aus drei Komponenten, die sich situationsbezogen oszillierend einander beeinflussen:

Business IQ (ähnlich wie Human IQ, in der Praxis wird meistens auf ein Reporting Tool reduziert. Allein die vernünftige Einführung von einem OLAP, MOLAP, ROLAP Tool würde vielen Betrieben wettbewerbsfördernde Transparenz bescheren. Nur das ist nur ein Teil von unserem Business Intelligence Verständnis.)

Reflexionsintelligenz

Erfahrungsintelligenz (Unternehmen schreiben in ihren Unternehmensprozessen laufend ihre Memoiren.)

Business Intelligence ist Distinction Intelligence

Nach George Spencer-Brown lassen alle kognitiven Operationen auf distinction (das Unterscheiden von Sinndimensionen Sach-, Sozial-, Zeit-, Raum- und Symboldimension; Wirklichkeiten; Landschaften) zurückführen (1969).

Durch die kontextbezogenen Unterscheidungen  wird der Prozess, das Team, das Unternehmen, das Projekt von der Umwelt getrennt.

Durch die Operation Indication werden die beiden Seiten der Unterscheidung zueinander in Verbindung gesetzt, um eine Einheit aus den beiden zu bilden: Prozesswelt, Teamwelt, Unternehmenswelt, Projektwelt.

Nicht nur Elektrotechniker wissen es: Ohne Strom gibt es keine Spannung, weil U=R.I

Unterscheiden Sie Strom und Spannung, erkennen Sie die Elektrizität als ihren Zusammenhang.

Für nachhaltige Erfolge in dynamischen Märkten bedarf die Organisation der Intelligenz, um unterscheiden und bezeichnen zu können. Dadurch beobachtet sie sich selbst als soziales System und ihre Umwelten Markt, Wirtschaft, Gesellschaft, um die Relevanz von Informationen für mögliche Erfolge zu bewerten. Im Vergleich zu trägen Märkten müssen Unternehmen heute in dynamischen Märkten schneller und in immer kürzer werdenden Zeiträumen auf äußere Situationen reagieren

Die gängigen Business Intelligence Ansätze sind für Big Data Konzepte im dynamischen Umfeld nicht geeignet.

Big Data Seminare

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