8.1 Warum BI anfällig für Mehrdeutigkeit ist

BI-Systeme verknüpfen Daten aus vielen Quellen:

• Umsätze aus der Buchhaltung,

• Besucherzahlen aus Web-Analytics,

• Mitgliederstatistiken aus Vereinen,

• Produktionszahlen aus ERP-Systemen.

Problem: Daten werden unterschiedlich benannt, Zeiträume weichen ab, Begriffe sind unscharf.

Beispiel: „Mitglieder“ – meint das zahlende Mitglieder, Ehrenmitglieder oder alle in der Datenbank?

Die Schloemer::Notation bietet ein Instrument zur Präzisierung:

Beabsichtigt: Mitgliederzahlen eindeutig darstellen. Notation: ::kennzahl=Mitglieder::definition=zahlend::zeit=2024 Aufgabe: Wie in der globalen Ansage – Satz + Struktur.

Ergebnis:

• Satz: „Die Mitgliederzahl zahlender Mitglieder im Jahr 2024.“

• Struktur: Kennzahl=Mitglieder, Definition=zahlend, Zeit=2024

Didaktisch: Statt einer unscharfen Zahl entsteht eine klar definierte Kennzahl.

8.2 Kennzahlen und Dimensionen

BI arbeitet mit Kennzahlen (KPIs) und Dimensionen (Zeit, Ort, Gruppe). Mit der Notation lassen sie sich explizit markieren.

Beabsichtigt: Umsatz nach Quartalen strukturieren. Notation: ::kennzahl=Umsatz::zeit=Q1>>Q2>>Q3>>Q4 Aufgabe: Wie in der globalen Ansage – Satz + Struktur.

Ergebnis:

• Satz: „Der Umsatz entwickelte sich von Q1 über Q2 und Q3 bis Q4.“

• Struktur: Kennzahl=Umsatz, Zeit=Q1, Q2, Q3, Q4

Didaktisch: BI::Notation zwingt zur klaren Dimensionierung.

8.3 Varianten und Vergleich

BI lebt von Vergleichen. Die Notation kann Alternativen sichtbar machen.

Beabsichtigt: Umsatz von zwei Regionen vergleichen. Notation: ::kennzahl=Umsatz::region=Europa||Asien::zeit=2024 Aufgabe: Wie in der globalen Ansage – Satz + Struktur.

Ergebnis:

• Satz: „Der Umsatz in Europa und Asien im Jahr 2024.“

• Struktur: Kennzahl=Umsatz, Region=Europa, Asien, Zeit=2024

Didaktisch: || macht Variabilität sichtbar, statt eine Zahl zu verschleiern.

8.4 Mehrfachkennzahlen

BI fragt oft mehrere Kennzahlen gleichzeitig ab. Mit ;; wird dies operationalisiert.

Beabsichtigt: Umsatz und Gewinn gleichzeitig darstellen. Notation: ::kennzahl=Umsatz;;Gewinn::zeit=2024 Aufgabe: Wie in der globalen Ansage – Satz + Struktur.

Ergebnis:

• Satz: „Umsatz und Gewinn im Jahr 2024.“

• Struktur: Kennzahlen=Umsatz, Gewinn; Zeit=2024

Didaktisch: ;; verhindert Vermischung und sorgt für klare Mehrfachzuordnung.

8.5 Zeitliche Entwicklung und Prognosen

BI arbeitet nicht nur mit Vergangenheitswerten, sondern auch mit Prognosen.

Beabsichtigt: Umsatzentwicklung plus Prognose abbilden. Notation: ::kennzahl=Umsatz::zeit=2022>>2023>>2024>>Prognose_2025 Aufgabe: Wie in der globalen Ansage – Satz + Struktur.

Ergebnis:

• Satz: „Der Umsatz entwickelte sich 2022, 2023 und 2024, mit einer Prognose für 2025.“

• Struktur: Kennzahl=Umsatz, Zeit=2022, 2023, 2024, Prognose 2025

Didaktisch: Zeitreihen werden nicht nur gelistet, sondern als Verlauf kodiert.

8.6 Governance und Compliance in BI

Unternehmen müssen Daten oft nicht nur analysieren, sondern auch unter rechtlichen Rahmenbedingungen prüfen.

Beabsichtigt: DSGVO-konforme Datennutzung darstellen. Notation: ::kennzahl=Kundendaten::governance=DSGVO##Zweckbindung Aufgabe: Wie in der globalen Ansage – Satz + Struktur.

Ergebnis:

• Satz: „Die Kundendaten werden unter Beachtung der DSGVO, insbesondere der Zweckbindung, genutzt.“

• Struktur: Kennzahl=Kundendaten, Governance=DSGVO, Regel=Zweckbindung

Didaktisch: BI::Notation operationalisiert hier Rechtskonformität.

8.7 Bias-Prüfung in BI

Auch BI kann verzerrt sein – z. B. wenn nur bestimmte Kundengruppen ausgewertet werden.

Beabsichtigt: Kunden nach Geschlecht auswerten. Notation: ::kennzahl=Kunden::dimension=Geschlecht::wert=Männer||Frauen::zeit=2024 Aufgabe: Wie in der globalen Ansage – Satz + Struktur.

Ergebnis:

• Satz: „Die Kunden im Jahr 2024 nach Geschlecht: Männer und Frauen.“

• Struktur: Kennzahl=Kunden, Dimension=Geschlecht, Werte=Männer, Frauen, Zeit=2024

Didaktisch: Bias wird sichtbar, statt unsichtbar in Aggregaten verborgen.

8.8 Iteration und Datenqualität

BI hängt von Datenqualität ab. Mit Iteration lassen sich Ergebnisse stabil prüfen.

Beabsichtigt: Test der Datenkonsistenz. Notation: ::kennzahl=Mitglieder::zeit=2024::iteration=3 Aufgabe: Wie in der globalen Ansage – drei Ausgaben, prüfen ob gleich.

Ergebnis:

• Satz: „Die Mitgliederzahl 2024 beträgt X.“ (dreimal identisch)

• Struktur: Kennzahl=Mitglieder, Zeit=2024, Iteration=3

Didaktisch: Iteration prüft, ob Modelle stabil dieselben Ergebnisse liefern.

8.9 Integration in Dashboards

BI lebt von Visualisierungen. Die Notation liefert klare Strukturen, die direkt in Dashboards überführt werden können.

Beabsichtigt: Dashboard-Eingabe standardisieren. Notation: ::kennzahl=Besucher::dimension=Monat::zeit=Januar>>Februar>>März Aufgabe: Wie in der globalen Ansage – Satz + Struktur.

Ergebnis:

• Satz: „Die Besucherzahlen für Januar, Februar und März.“

• Struktur: Kennzahl=Besucher, Dimension=Monat, Zeit=Januar, Februar, März

Didaktisch: Mit solcher Struktur können BI-Tools Eingaben fehlerfrei verarbeiten.

8.10 Von BI zu KI: Der nächste Schritt

BI::Notation ist nicht nur für klassische Datenanalyse geeignet, sondern auch für KI-Agenten.Beispiel: Ein Agent prüft automatisch, ob Umsätze korrekt verbucht wurden.

Beabsichtigt: KI-Agent soll Umsatzbuchungen prüfen. Notation: ::init=BI_Agent::rolle=Prüfung::eingaben=Datum;;Betrag;;Kunde::output=Status;;Begründung Aufgabe: Wie in der globalen Ansage – Eingaben strukturieren, Ergebnis ausgeben.

Ergebnis:

• Satz: „Der BI-Agent prüft die Umsatzbuchungen und gibt Status + Begründung aus.“

• Struktur: Eingaben=Datum, Betrag, Kunde; Output=Status, Begründung

Didaktisch: BI wird so zu einer halb-automatisierten Kontrollinstanz.

8.11 Zwischenfazit

Die Fallstudie zeigt:

• Kennzahlen werden klar markiert.

• Dimensionen werden explizit.

• Zeit wird strukturiert.

• Vergleiche und Bias werden sichtbar.

• Governance wird operationalisiert.

• Iteration sichert Datenqualität.

Damit macht die BI::Notation aus unklaren Datenströmen strukturierte, prüfbare Information.

8.12 Fazit

Die Schloemer::Notation zeigt in der BI-Fallstudie, dass sie mehr ist als ein linguistisches Experiment. Sie ist ein praktisches Werkzeug für Datenanalyse:

• Sie disambiguiert Begriffe.

• Sie sichert Konsistenz.

• Sie ermöglicht rechtskonforme Nutzung.

• Sie reduziert Bias.

• Sie ist anschlussfähig an Dashboards und KI-Agenten.

Damit erfüllt sie zentrale Anforderungen der modernen Datenwelt. BI::Notation ist ein Hauptbeispiel für die Schutzwürdigkeit und den praktischen Nutzen des Systems.