Die 5 Bereiche von Business-Analytics

von Filip Meyer,
assono GmbH, Standort Kiel,

Wie Unternehmen wirksam Nutzen aus den eigenen Daten ziehen können

Unternehmen sind im Besitz von Daten - Sehr, sehr vielen Daten. Und es werden immer mehr. Moderne Business Analytics-Werkzeuge unterstützen Unternehmer und Entscheider dabei, die Daten mit Hilfe von Visualisierungen und Verdichtungen besser zu verstehen, Zusammenhänge und Abhängigkeiten aufzudecken und mit mehr Durchblick noch bessere, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Durch Automatisierung bei der Datenaufbereitung und -analyse helfen sie wertvolle Arbeitszeit einzusparen und gleichzeitig Risiken zu verringern: Exaktere Prognosen, bessere Planung und der effizientere Ressourceneinsatz können Unternehmen dabei unterstützen, ihre Wettbewerbsvorteile noch besser zu nutzen, die Kundenzufriedenheit weiter zu erhöhen und unnötige Kosten zu identifizieren und einzusparen.

Business Analytics kann also dazu beitragen, die Leistung eines Unternehmens wirksam zu verbessern. Der Oberbegriff „Business Analytics“  fast verschiedene Bereiche der sogenannten Datentechnologien (Data Technologies) zusammen, die gemein haben, dass sie helfen, aus den Daten messbaren Nutzen zu ziehen. Das „Wie“ und die Perspektive unterscheiden sich dabei deutlich.

Visualisierungen von Daten und Prozessen können wichtige Unternehmensentscheidungen vereinfachen.

1. Blick zurück – Descriptive Analytics

Hier geht es darum, die gesammelten Daten regelmäßig immer wieder zusammen zu führen, zu verdichten und zu visualisieren. So kann man daraus neue Erkenntnisse gewinnen und – auf dieser Basis – das Unternehmen datenbasiert führen. Es ist die vielleicht am längsten etablierte Disziplin und als Berichtswesen, Reporting oder Business Intelligence oftmals in der einen oder anderen Form schon im Einsatz. Moderne Software unterstützt dabei durch passende Werkzeuge und Automatisierung. Sie hilft mit weniger Arbeit, in kürzerer Zeit und mit geringerem Fehlerrisiko mehr zu erreichen.

2. Blick auf die Ursache – Diagnostic Analytics

In diesem Bereich geht es darum, aus der Vergangenheit zu lernen und herauszufinden, warum man dort steht, wo man steht. Hierbei stehen akute Fragestellungen und ihre schnelle Beantwortung im Fokus. Die „Diagnose“ hilft dabei, schrittweise und zielgerichtet die Daten zu erforschen, Hintergründe, Abhängigkeiten und Zusammenhänge zu entdecken und zu verstehen. Im zweiten Schritt kann man dann Positives verstärken und Negatives abstellen.

3. Blick nach vorne – Planning Analytics

Es geht es um die Planung der Zukunft. Ganz banal von der Verteilung der Budgets für das nächste Geschäftsjahr bis zur fortgeschrittenen Was-Wäre-Wenn-Analyse mit mehreren Varianten und in unterschiedlichsten Detaillierungsgraden. Hierbei machen hocheffiziente Systeme mit sehr schnellen Reaktionszeiten einen deutlichen Unterschied, weil sie den Planenden helfen, in kürzester Zeit zu fundierten Entscheidungen zu kommen.

4. Blick „in die Glaskugel“ – Predictive Analytics

Hier geht es noch einen Schritt weiter: Unter Anwendung statistischer Verfahren und Algorithmen und Verwendung von Machine Learning- und Data Mining-Technologien werden Modelle und Hypothesen aufgestellt, anhand vorhandener Daten trainiert, überprüft und daraus Prognosen für die Zukunft abgeleitet. Ganz praktisch helfen diese Voraussagen dabei, Entwicklungen zu antizipieren und Entscheidungen sowie Handlungen darauf abzustimmen. Die vielseitigen Nutzungsszenarien reichen von der Vermeidung einer Kundenabwanderung über Vorhersagen von Risiken bis hin zu Predictive Maintenance, also die Prognose von Maschinenausfällen und die rechtzeitige Reaktion, bevor ein Schaden überhaupt eintritt.

5. Blick auf das Optimum – Prescriptive Analytics

Hierbei geht es darum, knappe Ressourcen bestmöglich einzusetzen. Lineare und nicht-lineare, automatisierte Optimierungsverfahren unterstützen Verantwortliche bei der schnellen Planung und der sparsamen Verwendung von teuren oder beschränkt vorhandenen Mitteln, wie Arbeitskräften, Maschinenzeiten und nicht zuletzt Geld. Diese Art von Optimierungsproblemen gibt es praktisch überall: vom Schichtplan mit vielen Nebenbedingungen (wie z. B. im Krankenhaus), logistische Planung von Transporten bis hin zur Produktionsplanung in einer Fabrik. Wenn mit steigender Komplexität der Rahmenbedingungen und immer höheren Wettbewerbsdruck das Bauchgefühl und Erfahrungswissen nicht mehr reicht, hilft moderne Software dabei, den Ressourceneinsatz auf das bestmögliche Ergebnis hin zu optimieren.

Mehr Informationen zur Thematik sowie informative Usecases mit verständlichen Anwendungsbeispielen werden in den folgenden Blogartikeln im Bereich Business Analytics hier veröffentlicht werden. Gerne beraten wir Sie aber auch schon jetzt direkt bezüglich der verschiedenen Einsatzbereiche von Business-Analytics für Ihr Unternehmen, damit Sie die Leistung an Ihrem Arbeitsplatz wirksam verbessern können. 

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