Business Analytics

Business Analytics: Strategien für die Zukunft

Wir leben im Informationszeitalter. Doch die mächtige Flut der Daten will beherrscht werden, um daraus sinnvolle Informationen zu erhalten. Business Analytics heißt hier das Schlüsselwort. Dieser Bereich der Wirtschaftsinformatik erleichtert die Entscheidungsfindung anhand fundierter Analysen von Massendaten. Unsere Experten begleiten Sie dabei: Vom Verständnis der Daten bis zu Prognosemodellen erhalten Sie bei solvistas alle Dienstleistungen für Business Analytics aus einer Hand.

Was ist Business Analytics genau?

Sie haben schon öfter den Begriff Business Analytics gelesen, können aber keine genaue Vorstellung damit verbinden? Unter Business Analytics versteht man einen automatischen Prozess, der dem Management eines Unternehmens die Entscheidungsfindung anhand fundierter Analysen erleichtert. Im Prinzip geht es dabei um die ausgefeilte Verarbeitung von Big Data durch sogenannte Datenveredelung.

Sie haben jede Menge Daten ohne Struktur, z.B. aus sozialen Netzwerken und können diese Daten selbst nicht auswerten? Business Analytics wandelt Massendaten in übersichtliche Ergebnisse und Prognosen um. Auf diese Weise hilft Business Analytics, auf Deutsch Geschäftsanalyse, den Ist-Zustand zu verstehen und Trends zu erkennen.

Big Data: Chance und Herausforderung

Business Analytics als Bereich der Wirtschaftsinformatik analysiert Big Data, um Strukturen aufzudecken. Mithilfe verschiedener Methoden, unter anderem aus der Statistik und der Stochastik, lassen sich Erkenntnisse für strategische Entscheidungen gewinnen. Digitale Prozesse sammeln heute überall Massendaten in Datenbanken und Data Warehouses. 

Die effiziente Verwertung dieser Daten ist in zahlreichen Unternehmen heute noch ein Problem. Hier setzt Business Analytics an. Verschiedene Methoden der Datenauswertung und Datenveredelung reichern Big Data an, bereiten relevante Daten auf und werten sie aus. Die damit gewonnenen Erkenntnisse dienen dazu, konkrete Vorschläge für das Management zu erarbeiten. Geschäftsprozesse werden damit optimiert, um Wettbewerbsvorteile zu schaffen. Ziel von Business Analytics ist es nicht nur, relevante Informationen und Empfehlungen bereitzustellen. Der Erfolg sollte auch messbar sein.

Geschichte von Business Analytics

In den USA führte Frederick W. Tayler das erste System der Geschäftsanalyse bereits im späten 19. Jahrhundert ein. Dieses wissenschaftliche Managementsystem nutzte Zeitstudien, das Produktionstechniken und Körperbewegungen von Arbeitern analysierte. Tayler war ein Berater von Henry Ford und beeinflusste damit direkt die Zeitmessung an den Fließbändern in der Fabrik des Model T.

Anfang des 20. Jahrhunderts revolutionierte Ford damit die industrielle Produktion. Er analysierte die Herstellung jeder Komponente des Ford Model T auf der Montagelinie, von der Entwicklung bis zur Fertigstellung. Damals konzentrierte sich Business Analytics in erster Linie auf die Verbesserung der Produktion.

Computer: Start mit Decision Support Systems

In den 70er Jahren entstanden die ersten Geschäftsanalysen mit Computerdaten. Sogenannte Decision Support Systems (DSS) sortierten und filterten große Datenmengen. Automatisierte Datenerhebung wurde gemeinsam mit Eingaben von Benutzern genutzt, um Entscheidungsträgern Entscheidungshilfen zu geben. Die Software Microsoft Excel wurde auf einer DSS-Plattform entwickelt. Damit konnten Benutzer eigene Formeln eingeben. Sie bestimmten, wie Daten angezeigt werden sollten.

Data Warehouses für historische Daten

Mit dem sprunghaften Anstieg der Speicherkapazität war es möglich, Data Warehouses einzurichten. Sie konnten enorme Mengen historischer Daten speichern. Ertrags- und Betriebsberichte halfen jetzt bereits, die Entwicklung von Unternehmen zu verstehen. 2005 gab Google mit Google Analytics jedem Unternehmen die Möglichkeit, eine relativ einfache Art der Business Analytics zu nutzen.

Mittlerweile wird bereits Full-Service-Software für Business Analytics angeboten. Allerdings gibt es bisher noch keine standardisierte Allgemeinlösung, die sich auf jedes Unternehmen anwenden ließe. Geeignete Software-Lösungen erarbeiten die Experten von Solvistas für jedes Unternehmen individuell.

Herausforderung: Optimale Basis der Daten

Eine Herausforderung bei Business Analytics besteht darin, relevante Informationen aus einer großen Masse von Daten herauszufiltern. Die besten Werkzeuge sind nutzlos, wenn die Basis der Daten mangelhaft ist. Geeignete Algorithmen sind in der Lage, Muster zu erkennen und wirksame Maßnahmen für die Zukunft vorzuschlagen.

Verschiedene Kategorien von Business Analytics

Zur Zeit lässt sich das Gebiet der Business Analytics in folgende Kategorien einteilen:

  • Descriptive Analytics

  • Predictive Analytics

  • Prescriptive Analytics

  • Decision Analytics

Descriptive Analytics

Dieser Begriff bezeichnet die Auswertung der Daten, die auf die Vergangenheit gerichtet ist. Dabei handelt es sich um den klassischen Ansatz von Business Intelligence. Daten werden in Data Warehouse Systemen gesammelt. Die Daten werden verwendet, um Kennzahlen zu erstellen und in Berichtsform präsentiert. 

Predictive Analytics

Predictive Analytics ist ein Verfahren, um Zukunftsprognosen zu entwickeln. Historische und aktuelle Daten aus dem Unternehmen und dem relevanten Umfeld werden mit mathematischen Methoden verarbeitet, um zukünftige Ereignisse darzustellen. Neben Trend- und Clusteranalyse wird dabei Präferenzanalyse, Regression und Machine Learning angewandt. Lesen Sie mehr zum Thema Predictive Analytics.

  • Trendanalyse ermittelt Entwicklungen, die sich langfristig abzeichnen. Sie ergründet die Ursachen und beschreibt den Einfluss auf das Unternehmen und die relevanten Märkte.
  • Clusteranalyse bildet Gruppen (Cluster) und versucht, Strukturen aufzudecken. Es ist ein erforschendes Verfahren, das verschiedene Methoden ausprobiert, Ergebnisse betrachtet und sich schließlich für das passende Resultat entscheidet. Wichtig ist dabei, das Vorgehen zu dokumentieren.
  • Präferenzanalyse untersucht die Vorlieben von vielen Personen zu verschiedenen Objekten eines Bereichs mit statistischen Methoden. So lässt sich die grundlegende Struktur hinter Präferenzen entdecken.
  • Regression verwendet statistische Verfahren, um die Zusammenhänge zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu prüfen. So lassen sich Ursachen erkennen, Wirkungen bei der Veränderung der Variablen ermitteln und Prognosen erstellen.
  • Machine Learning ist ein Bereich von künstlicher Intelligenz. Algorithmen vermitteln computerbasierten Systemen die Fähigkeit zu lernen. Ein Beispiel für Machine Learning ist Image Recognition, auf Deutsch Bilderkennung. Mehr dazu finden sie hier.

Prescriptive Analytics

Dieser Bereich befasst sich damit, Informationen für die Entscheidungsfindung bereitzustellen. Dabei werden vor allem externe Daten verwendet, die das jeweilige Unternehmen betreffen. Wichtig für eine relevante Analyse sind die Ziele, die Zusammensetzung der Informationen beim Ergebnis und der mögliche Handlungsrahmen. Mit Optimierungsverfahren und Simulationen werden Handlungsalternativen aufgezeigt.

Decision Analytics

Hier geht es darum, kritische Fragen im Umfeld des Unternehmens zu klären. Ziel ist es, aus vorhandenen Alternativen die optimale Maßnahme zu wählen. Decision Analytics unterstützt den Einsatz von logischem Denken und Vernunft beim Entscheidungsprozess und leistet damit einen Beitrag zur Entscheidungsfindung.

Business Analytics für KMU

Business Analytics ist ein Thema, das heutzutage auch kleine und mittlere Unternehmen beschäftigt. Nicht nur große Unternehmen benötigen Informationen, die auf der Analyse von Daten aus internen und externen Quellen beruhen. Firmen können im globalen Wettbewerb nur bestehen, wenn Erfolgsfaktoren bei Geschäftsprozessen bekannt sind und Entscheidungen vor dem Hintergrund fundierter Information getroffen werden.

Business Analytics vs. Business Intelligence

Eine häufige Frage lautet: Was ist der Unterschied zwischen Business Analytics und Business Intelligence? Business Intelligence befasst sich mit der systematischen Analyse von Geschäftsprozessen. Daten werden aus unterschiedlichen Quellen gesammelt, ausgewertet und anschließend visualisiert. 

Klassische Business Intelligence liefert eine Basis für unternehmerische Entscheidungen, die auf Auswertung vergangenheitsbezogener Daten beruht. Business Analytics dagegen beschäftigt sich zusätzlich mit Zukunftsprognosen, Analysemodellen und Simulationen. Auf diese Weise lässt sich der Ist-Zustand genauer verstehen und es ist möglich, zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In gewisser Weise ist Business Analytics erweiterte Business Intelligence.

Folgende Tabelle vergleicht die Business Intelligence mit Business Analytics anhand verschiedener Fragen, die das jeweilige System beantwortet:

Business Intelligence

Business Analytics

Was ist genau passiert?

Warum ist es eigentlich passiert?

Wann ist es geschehen?

Wird es in der Zukunft wieder geschehen?

Wer ist dafür verantwortlich?

Was passiert, wenn wir eine Variable verändern?

Welcher Umfang ist eingetreten?

Welche Strukturen stecken hinter den Daten?

Was leistet Business Analytics für Ihr Unternehmen?

Business Analytics hilft Ihrem Unternehmen, agil zu bleiben. Das Hauptanliegen jeder Firma ist es, wertvolle Produkte und Dienstleistungen anzubieten. Damals wie heute ist ständige Innovation nötig, um Wettbewerbsvorteile zu sichern. In der Vergangenheit standen nur zeitaufwändige Modelle zur Verfügung, die zudem oft fehlerhafte Ergebnisse lieferten. 

Früher wurden Entscheidungen oft verzögert, weil Informationen fehlten. Mit dem enormen Zuwachs von Speicherkapazitäten sind computerbasierte Systeme heute in der Lage, riesige Datenmengen auszuwerten. Deshalb ist Business Analytics ein Schlüsselinstrument für die Entwicklung von Zukunftsstrategien und für die Entscheidungsfindung geworden.

Umfassender, schneller Durchblick

Business Analytics visualisieren Daten, unter anderem mit Diagrammen und Grafiken. So lassen sich Trends schnell und genau erfassen. Das beschleunigt die Entscheidungsfindung und hält jedes Team in Bewegung. Auf unvorhergesehene Ereignisse kann schnell reagiert werden. Dadurch verbessern sich Geschäftsprozesse fast automatisch.

Breite Basis für Entscheidungen

Die sorgfältige Prüfung einer Entscheidung ist wichtig, damit ein Unternehmen sich nicht in die falsche Richtung entwickelt. Neben Sorgfalt ist Geschwindigkeit heutzutage von entscheidender Bedeutung. Business Analytics liefert nicht nur Spitzenkräften die nötigen Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Jedes Teammitglied mit Zugang kann damit prüfen, ob eine neue Idee oder ein neues Projekt im Einklang mit der Geschäftsstrategie steht. 

Der Konkurrenz einen Schritt voraus

Die Welt bewegt sich heute schneller als jemals zuvor. Das Kaufverhalten verändert sich ebenso rasch wie die Struktur ganzer Märkte. Business Analytics entwickelt ständig Prognosen für zukünftige Entwicklungen. Dadurch ist es möglich, frühzeitig innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Das verbessert das Ansehen Ihrer Marke und hilft, Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Auf Zahlen basierte Unternehmenswerte

In einem Leitbild formulieren Unternehmen Grundwerte, die zum Erfolg führen. Business Analytics liefert Zahlen, um die Bedeutung dieser Grundwerte zu veranschaulichen. Beispielsweise ist es möglich, verschiedene Arten von Gewinn zu ermitteln. Neben dem reinen Profit für das Unternehmen lassen sich auch immaterielle Gewinne messen, zum Beispiel soziale Leistungen für die Region oder das öffentliche Ansehen einer Marke. Die Quantifizierung von immateriellen Werten führt dazu, dass alle Mitarbeiter auf ein klares Ziel hinarbeiten.

Business Analytics: Methoden im Alltag implementieren

Die Business Analytics Methoden im Alltag eines Unternehmens zu implementieren, verläuft mithilfe von Experten relativ geradlinig. Wichtiger als die Implementation ist erfahrungsgemäß die Vorbereitung der Mitarbeiter - vereinfacht ausgedrückt: Da, wo der Gummi auf die Straße trifft, wo Reibung entsteht. 

Es empfiehlt sich deshalb, dass sich das Management mit dem Verfahren von Business Analytics in groben Zügen vertraut macht. Anschließend gilt es, dem Team die Vorteile von Business Analytics erfolgreich ‘zu verkaufen’. IT-Fachleute können Managern dabei helfen, indem sie mit visualisierten Daten quantifizierbare Erfolge und Fallbeispiele liefern.

5 Schritte auf dem Weg zu Business Analytics

Die Implementierung von Business Analytics in einem Unternehmen lässt sich in 5 Schritte einteilen.

Schritt 1: Probleme und Strategie definieren

An erster Stelle geht es darum, Probleme zu definieren. Das Schlüsselwort heißt dabei quantitativ. Ein IT-Spezialist muss dafür die Abläufe in einem Unternehmen und die Branche genau kennen. Mit Unterstützung des Teams kann er wichtige Kennzahlen ermitteln, die bei der Erstellung von Simulationen und Modellen nützlich sind. Ein quantitatives Problem könnte beispielsweise sein: Welcher Profit ist von einer weiteren Produktionslinie zu erwarten?

Ausschlaggebend sind die Ziele des Unternehmens. Geht es um bessere Produktivität oder Return on Investment, die Rentabilität einer Investition? Der erste Schritt definiert den Mehrwert, den sich ein Unternehmen von Business Analytics erhofft. Er ist überaus wichtig für die Erstellung der spezifischen Analysen und die Auswahl notwendiger Techniken. Darüber hinaus hilft er, für die Implementierung bei den Mitarbeitern zu werben.

Schritt 2: Data Mining aufbauen

Der nächste Schritt befasst sich damit, Systeme für das Sammeln notwendiger Daten aufzubauen. Dafür kann es auch notwendig sein, in Hardware zu investieren und geeignete Datenerfassungssysteme auszuwählen. Dazu gehört das Herausziehen von Daten aus verwendeten Geschäfts-Systemen und die Integration in ein einzelnes Aufbewahrungssystem, das Big Data verwalten kann.  

Unsere Sachverständigen sind selbstverständlich jederzeit genau informiert über die neueste Software auf dem Markt. Die Auswahl von geeigneten Analysetechniken gehört ebenfalls zum zweiten Schritt der Implementation. Wichtig ist dabei auch Flexibilität. Data Mining ist kein Regelkreis. Wertstiftende Aufgaben verändern sich ebenso wie der Markt. Deshalb ist es notwendig, Daten immer wieder zu bewerten und gegebenenfalls die Methoden anzupassen.

Schritt 3: Daten sammeln

Wenn die technischen Voraussetzungen vorhanden sind, geht es ans Daten sammeln. Automatisierte Datenerfassungssysteme können große Datenmengen schnell erfassen und ohne menschliches Eingreifen in Informationen umwandeln. Voraussetzung dafür ist die passende Infrastruktur für das Sammeln der Daten. Manchmal ist es nötig, die automatische Datenerfassung mit manuellen Methoden zu ergänzen. 

Interne Systeme erlauben es, das Inventar von Daten zu verfolgen und die Effizienz der Datensammlung zu überprüfen. Von entscheidender Bedeutung ist dabei die Schulung der Mitarbeiter. Sie müssen mit dem System vertraut sein. Der Grund: Sie sind die Schnittstelle zwischen Business Analytics auf der einen und Realisierung der daraus gewonnen Erkenntnisse auf der anderen Seite.

Schritt 4: Daten analysieren

Anhand der gesammelten Daten, steht nun die Analyse an. Bei diesem Schritt ist die Unterstützung von Fachleuten unverzichtbar. Wir verfügen über ein interdisziplinäres Team von erfahrenen IT-Spezialisten, die gemeinsam an Projekten für unsere Kunden arbeiten. Das ist wichtig, denn die Vielzahl möglicher Techniken bei der Datenanalyse ist enorm. 

Nur die Auswahl der geeigneten Verfahren garantiert den Erfolg von Business Analytics. Außerdem sollten die Daten aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet werden. Das stellt sicher, dass mögliche Verzerrungen ausgebügelt werden. Erkenntnisse sollten auch in Vergleichstests geprüft werden, um zuverlässige Ergebnisse zu sichern. 

Schritt 5: Empfehlungen extrahieren 

Der letzte Schritt besteht in der Extraktion der Ergebnisse. Wichtig für die Umsetzung der Empfehlungen ist die Darstellung. Grafiken verschiedenster Art sollten es dem Nutzer ermöglichen, die Faktoren für eine Empfehlung rasch zu verstehen. Deshalb ist es notwendig, dass Nutzer die visuelle Präsentation der Ergebnisse einfach anpassen können. 

Für die Erfolgskontrolle umgesetzter Maßnahmen sollten ebenfalls Systeme zur Verfügung stehen. Empfehlenswert sind Prozesse, die Folgen von Entscheidungen automatisch registrieren und in Berichte fassen. Messbare Erfolge von Business Analytics führen rasch zur Akzeptanz bei den Mitarbeitern. Das motiviert und ist ein Schlüsselfaktor für den Erfolg jedes Unternehmens.

Trend: Mobile Nutzung

Heute geht der Trend allgemein zur mobilen Nutzung von Business Intelligence und Business Analytics. Mobile Endgeräte wie Smartphones und Tablets erlauben orts- und zeitunabhängigen Zugriff. Ziel aller Software-Lösungen ist heute, dass Nutzer ohne fortgeschrittene IT-Kenntnisse Datenexplorationen durchführen können. Der Trend zur mobilen Nutzung stellt allerdings besondere Anforderungen an die Sicherheit. Je vielfältiger die Zugriffsmöglichkeiten, desto besser sollten der Zugang überwacht werden.

Controlling und Business Analytics zusammenführen

Business Analytics kann als erweiterter Werkzeugkasten des Controllings verstanden werden. Controlling wertet alle Informationen des Rechnungswesens eines Unternehmens aus. Hier geht es vor allem um finanzielle Vorgänge, etwa Kennzahlen sowie Umsatz, Gewinn oder Absatz. 

Dabei unterscheidet man zwischen strategischem Controlling und operativem Controlling. Operatives Controlling befasst sich mit dem Management von Kosten, Ertrag und Deckung, Investitionen sowie Qualitäts- und Zeitmanagement. Das Thema von strategischem Controlling ist die langfristige Planung des Unternehmens. Dafür werden die Bilanz, Wertschöpfungskette und Shareholder Value analysiert. 

Einbezogen wird auch das Umfeld mit Untersuchungen der Branchenstruktur und Marktanalysen. Die Balanced Scorecard veranschaulicht dabei die strategischen Ziele eines Unternehmens. Benchmarking vergleicht die erzielten Leistungen mit Wettbewerbern. Die SWOT-Analyse (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats) zeigt die Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken eines Unternehmens.

Die ausgefeilten Methoden von Business Analytics wirken quasi wie ein Turbo für Controlling. Allerdings gibt es bereits jetzt Software-Lösungen, die Business Analytics Methoden mit Controlling nahtlos integrieren. 

Business Analytics: Ihr Weg in die Zukunft

Business Analytics erweitert die Möglichkeiten von Business Intelligence und Controlling enorm. Der Prozess von Business Analytics wertet Big Data mit zahlreichen Methoden aus. Descriptive, Predictive, Prescriptive und Decision Analytics nutzen Artificial Intelligence, Algorithmen und Simulationen, um Zukunftsprognosen anhand von Datenanalyse zu erstellen. 

Das erleichtert die schnelle Entscheidungsfindung anhand visuell aufbereiteter Ergebnisse. Nicht nur das Management, auch Mitarbeiter können dank Business Analytics prüfen, ob einzelne Entscheidungen zur Unternehmensstrategie passen. Empfehlungen von Business Analytics erleichtern die Entwicklung von innovativen Produkten und Dienstleistungen. Das macht Ihre Firma agil und sichert Wettbewerbsvorteile. Fazit: Business Analytics sorgt dafür, dass Ihr Unternehmen der Konkurrenz immer einen Schritt voraus ist.

Sie haben Fragen zu Business Analytics? Kontaktieren Sie uns. Unsere Mitarbeiter nehmen sich gerne Zeit für Sie.