Was ist unter Business Analytics zu verstehen?
Unter Business Analytics versteht man den Prozess der Nutzung von Daten, statistischen Methoden und quantitativen Techniken, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die Entscheidungsfindung in Unternehmen unterstützen. Sie umfasst eine breite Palette von Analysewerkzeugen, darunter Data Mining, Process Mining, maschinelles Lernen, prädiktive Modellierung und Datenvisualisierung. Das Ziel von BusinessAnalytics ist es, Unternehmen dabei zu helfen, Muster, Trends und Erkenntnisse aus Daten zu erkennen, die ihnen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die zu besseren Ergebnissen führen.
Wie ist die Bedeutung von Business Analytics einzuordnen?
In der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt riskieren Unternehmen, die sich die Datenanalyse nicht zu eigen machen, hinter ihre Konkurrenten zurückzufallen. Geschäftsanalysen können Unternehmen in vielerlei Hinsicht helfen, unter anderem durch:
Identifizierung neuer Einnahmequellen
Durch die Analyse des Kundenverhaltens und der Kundenpräferenzen können Unternehmen neue Einnahmequellen und Wachstumschancen erkennen. Beispielsweise kann ein Einzelhändler durch die Analyse von Kundendaten neue Produktlinien oder Werbestrategien identifizieren, die den Umsatz steigern können. Mit dieser datengestützten Segmentierung kann die Werbung viel effizienter und gezielter gestaltet werden.
Verbesserung der betrieblichen Effizienz
Business Analytics können Unternehmen dabei helfen, ihre Abläufe zu optimieren, indem sie Engpässe erkennen, Verschwendung reduzieren und die Produktivität steigern. Ein Hersteller kann beispielsweise Analysen einsetzen, um den optimalen Produktionsprozess zu ermitteln, der Ausfallzeiten minimiert und den Ausstoß maximiert. Die Methodik in diesem Bereich heißt Process Mining. Durch die Analyse von Prozessdaten können wichtige Informationen gesammelt und zu Erkenntnissen verarbeitet werden, die für Manager und Prozessverantwortliche ohne diese Methode nicht sichtbar wären.
Verbesserung des Kundenerlebnisses
Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen Einblicke in die Vorlieben und das Verhalten ihrer Kunden gewinnen, was ihnen bei der Entwicklung besserer Produkte und Dienstleistungen helfen kann. Eine Bank kann beispielsweise mithilfe von Analysen die beliebtesten Produkte und Dienstleistungen bei ihren Kunden ermitteln und ihr Angebot auf deren Bedürfnisse abstimmen. Mit relativ einfachen Analysen lässt sich feststellen, welche Produkte oder Dienstleistungen eine besonders gute "Hebelwirkung" haben und sich für eine gezielte Skalierung eignen.
Risikominderung
Durch die Analyse historischer Daten und die Vorhersage künftiger Ergebnisse können Unternehmen potenzielle Risiken erkennen und Präventivmaßnahmen ergreifen, um sie zu vermeiden. So kann ein Versicherungsunternehmen beispielsweise mithilfe von Analysen die Wahrscheinlichkeit von Schadensfällen vorhersagen und seine Preisgestaltung und Zeichnungspolitik entsprechend anpassen. Dies war schon immer gängige Praxis in der Branche, hat aber aufgrund technologischer Innovationen ein hohes Gewinnpotenzial.
Wie kann Business Analytics Unternehmen dabei helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen?
Datengestützte Entscheidungsfindung ist ein Prozess, bei dem Daten gesammelt und analysiert werden, um fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Zahlen, Daten und Fakten zu treffen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Business Analytics spielt eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, Unternehmen in die Lage zu versetzen, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele dafür, wie Business Analytics Unternehmen hilft, bessere Entscheidungen zu treffen:
Datenerhebung und -aufbereitung
Der erste Schritt auf dem Weg zu datengestützten Entscheidungen besteht in der Erfassung und Aufbereitung der Daten. Business-Analytics-Tools helfen Unternehmen bei der Sammlung von Daten aus einer Vielzahl von Quellen, z. B. aus sozialen Medien, Kundenumfragen und Transaktionsdaten. Sobald die Daten erfasst sind, müssen sie für die Analyse vorbereitet werden, was die Bereinigung, Umwandlung und Strukturierung der Daten beinhalten kann. Business-Analytics-Tools automatisieren viele dieser Prozesse und erleichtern den Unternehmen die Aufbereitung ihrer Daten für die Analyse.
Datenauswertung und -analyse
Sobald die Daten aufbereitet sind, können sie mit Hilfe von Business-Analytics-Tools erforscht und analysiert werden. Die Datenexploration umfasst die Visualisierung der Daten, um Muster, Trends und Beziehungen zu erkennen. Dieser Prozess hilft Unternehmen, ein tieferes Verständnis ihrer Daten zu erlangen und Erkenntnisse zu gewinnen, die vielleicht nicht sofort ersichtlich sind. Beliebte Tools in diesem Bereich sind Tableau und Power BI von Microsoft. Je nach Anwendungsfall ist es hier wichtig zu überlegen, welche Art der Visualisierung für den Verbraucher am sinnvollsten ist.
Bei der Datenanalyse werden statistische und quantitative Methoden auf die Daten angewendet, um Hypothesen zu testen und Vorhersagen zu treffen. Hier arbeiten wir hauptsächlich mit zwei Programmiersprachen, R und Python. Diese sind in der Community gut etabliert und enthalten eine Vielzahl von Routinen für typische Anwendungsfälle.
Prädiktive Modellierung
Bei der prädiktiven Modellierung werden statistische Algorithmen verwendet, um auf der Grundlage historischer Daten Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen. Business-Analytics-Tools helfen Unternehmen mit Hilfe von Prognosemodellen, datengestützte Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. So kann beispielsweise ein Einzelhändler mithilfe von Prognosemodellen die Umsätze für das kommende Quartal auf der Grundlage historischer Umsatzdaten vorhersagen. Weitere Anwendungsfälle sind die Vorhersage von Maschinendaten, die Bestandsplanung und vieles mehr.
Optimierung von Entscheidungen
Die Entscheidungsoptimierung ist ein Verfahren, bei dem mathematische Modelle eingesetzt werden, um auf der Grundlage der verfügbaren Daten die beste Vorgehensweise zu ermitteln. Dazu ist es notwendig, ein Modell aufzubauen, um einerseits Handlungsalternativen numerisch abzubilden und andererseits diese anschließend bewerten zu können.
Erschließen Sie das Potenzial von Business Analytics
Dies war nun ein kurzer Überblick darüber, was unter Business Analytics zu verstehen ist und wo dieser Ansatz überall angewendet werden kann. Im Folgenden werden wir in einer Reihe von Beiträgen die verschiedenen Aspekte der Geschäftsanalytik erkunden, von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Themen. Wir behandeln Themen wie Datenerfassung und -verwaltung, Business Intelligence-Tools und -Techniken, prädiktive Analysen und vieles mehr. Ganz gleich, ob Sie ein IT-Fachmann, eine Führungskraft oder einfach nur daran interessiert sind, mehr über Business Analytics zu erfahren, diese Serie soll Ihnen wertvolle Einblicke und Informationen liefern.
Bleiben Sie dran und warten Sie auf den nächsten Beitrag, in dem wir tiefer in die Welt der Unternehmensanalyse und ihrer Anwendungen eintauchen werden. Denken Sie in der Zwischenzeit darüber nach, wie Sie Business Analytics nutzen können, um in Ihrem eigenen Unternehmen einen Vorsprung zu haben und in der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt wettbewerbsfähig zu bleiben.
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