Business Analytics - Mit Datenwissen zum Data-Driven-Pioneer
Vielfältige Digitalisierungsprozesse sind mittlerweile in jedem Unternehmen implementiert. Stichwort: Digitale Transformation. Unzählige Daten werden erhoben, teilweise jedoch nicht richtig verarbeitet und ausgewertet. Wie Unternehmen die digitalen Herausforderungen meistern und zur unternehmerischen Wertsteigerung effizient nutzen, verraten wir Ihnen in diesem Blogbeitrag.
Business-Analytics im Einsatz
Unter dem englischen Wort Business-Analytics versteht man zu Deutsch die Geschäftsanalyse, also die methodische Untersuchung der Daten eines Unternehmens mit anschließender statistischer Auswertung. Das Hauptziel ist es, dadurch einen geschäftlichen Mehrwert zu generieren, indem etwa Vorhersagen optimiert und datenbasierte Entscheidungen verbessert werden. Auch helfen die erhaltenen Daten-Insights, Probleme zu vermeiden oder Prozesse zu optimieren. Vier verschiedene Analyse-Ansätze sind dafür im Einsatz:
Descriptive Analytics: Sie befassen sich mit den Daten der Vergangenheit und werten diese aufgrund dessen, was passiert ist, aus. Der Output macht in erster Linie die vergangene Performance der analysierten Unternehmensbereiche sichtbar und erlaubt Rückschlüsse in Stärken und Schwächen der aktuellen Prozesse sowie historische Trends, die sich in den Daten verzeichnen.
- Diagnostic-Analytics: Diagnostic-Analytics bauen auf deskriptiven Analysen auf. Historische Daten bilden dabei die Grundlage, jedoch um zu identifizieren, aus welchem Grund gewisse Ereignisse aufgetreten oder was die Ursachen und Auswirkungen einer Problematik oder von historischen Trends sind. Manager:innen können so beispielsweise untersuchen, weshalb Produktionsgeschwindigkeiten so langsam sind.
- Predictive-Analytics: Aufbauend auf dem datenbasierten Wissen über was und warum etwas in der Vergangenheit passiert ist, ermöglichen Predictive-Analytics künftige Entwicklungen zu prognostizieren sowie Trends vorherzusagen. Mit Hilfe von statistischer Modellierung, Data-Mining-Techniken und maschinellem Lernen werden historische Daten aufbereitet und zukünftige Entwicklungen durch Näherungswerte dargestellt. Ein Data-Quality-Management ist dabei essenziell. Nur auf Basis von qualitativ hochwertigen Daten lassen sich zuverlässige Szenarien darstellen.
- Prescriptive-Analytics: Noch einen Schritt weiter gehen Prescriptive-Analytics. Aufbauend auf den davor genannten Analyse-Formen erlaubt diese Methode es, datenbasierte Handlungsempfehlungen abzuleiten, um unternehmerische Ziele besser zu erreichen. Unter Berücksichtigung zusätzlicher relevanter Faktoren wird diese Art der Analyse zu einem wichtigen Tool der datengesteuerten Entscheidungsfindung. Kommen wir wieder auf unser Beispiel zurück, lassen sich damit etwa Fragen beleuchten, wie: Kann es durch die Erhöhung der Produktionsgeschwindigkeit zu Qualitätsverlust kommen? Wie könnte man dem entgegenwirken? Was sind andere Folgen der abgeleiteten Handlung?
Der Weg zum Data-Driven Business
Das Erkenntnispotenzial aus richtig durchgeführten Geschäftsanalysen ist groß. Die einzelnen Analyse-Formen bauen dabei aufeinander auf. Neben der hohen Datenqualität ist daher auch die saubere Durchführung der einzelnen Analyseschritte ausschlaggebend, um valide Ergebnisse zu erhalten. Dies erfordert neben den passenden Tools und Datenquellen auch Know-how, weshalb die Nachfrage an Daten-Spezialist:innen und -Analytiker:innen derzeit enorm wächst.
Um die generellen Bedingungen Ihres Unternehmens für datengetriebene Digitalisierungsmaßnahmen zu konkretisieren und einzuleiten, sollten Sie zunächst die Machbarkeit in den einzelnen Bereichen Ihres Unternehmens anschauen. Derzeit prägt der Einsatz von Business-Analytics meist die Bereiche Kommunikation, Logistik, interne Prozesse, Infrastruktur und Produktion.
Neben dem Vorliegen hochwertiger Datenquellen und einer passenden Dateninfrastruktur gehören auch das passende Umfeld der interdisziplinären Zusammenarbeit sowie die Akzeptanz im Umgang mit Daten zu wichtigen Voraussetzungen. Sind diese gegeben, ist die Expertise von Business-Analyst:innen und Data-Quality-Manager:innen gefragt. Die hohe Kunst dabei besteht darin, trotz der hohen Datenmenge den Überblick zu behalten und die erhaltenen Insights so aufzubereiten, dass sie für Entscheidungsträger:innen leicht zugänglich und einsetzbar sind.
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