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Transformation der Business Analytics – was ist neu?
Predictive Planning transformiert sich, einfaches Forecasting hat ausgedient. Der Trend geht hin zur vernetzten, integrierten Entscheidungsunterstützung
Interview
„Unternehmer*innen sollten ihre auf Erfahrungen und zum Teil auch auf Bauchgefühl basierenden Entscheidungskorridore mit einem echten Data-Driven Decision-Making abgleichen und professionalisieren.“
Anastasios Christodoulou ist Partner und Geschäftsführer bei der auf Business Analytics spezialisierten valantic BA.
Das Digital Now Magazin sprach im Interview mit Business Analytics-Experte Anastasios Christodoulou, Partner und Geschäftsführer bei valantic, über die Macht der Daten und was Unternehmen mit Business Analytics und Business Intelligence-Lösungen erreichen können.
Digital.Now: Anastasios, Du plädierst für einenstärkeren Einsatz von Datenanalyse in Unternehmen, warum?
Anastasios: Business Analytics ist der Treibstoff der Digitalisierung. Ohne sie – um im Bild zu bleiben – bleiben Unternehmen mitten auf der Strecke liegen, weil der Tank leer ist. Ohne Daten und ihre Auswertung durch Business Analytics-Verfahren würden heute ganze Geschäftsmodelle nicht funktionieren und die Unternehmen wären in ihrer Steuerung weitestgehend blind. Der Reifegrad eines Unternehmens auf der „Be-Data-Smart-Skala“ steigt dann, wenn die Nutzenden den datenverändernden Einflussgrößen, also den Unternehmensprozessen, auf den Grund gehen.
Digital.Now: Was ist für dich aktuell der wichtigste Trend in den Bereichen Business Analytics und Business Intelligence?
Anastasios: Spannend ist in jedem Fall die vorausschauende Analyse – Predictive Analytics – die verschiedene Analysefunktionen, z.B. statistische Ad-hoc-Analyse, vorausschauende Modellierung, Data-Mining, Textanalyse, Entitätsanalyse, Echtzeitscoring, maschinelles Lernen und mehr vereint, um quasi in die Zukunft zu schauen. Predictive Analytics wird auf alle Daten des Unternehmens angewandt, einschließlich Daten aus Social-Media-Quellen, Bild- oder Textdaten. Dadurch werden unerwartete Muster und Beziehungen erkannt, um so z.B. optimierte Modelle für die Interaktion mit Kund*innen entwickeln oder umsatzstarke Zielgruppen besser binden zu können. Mithilfe von Predictive Analytics können wir als dank historischer Daten zukünftige Ereignisse vorhersagen.
Zum InterviewÜber dieses Thema
Ob für neue Geschäftsmodelle im E-Business, die Auswertung von Finanzströmen oder wichtige Informationen zur Customer Journey: Moderne Methoden der Business Analytics und Business Intelligence gehören heute zum Standrepertoire innovativer Unternehmen. Generell geht es dabei darum, aus strukturierten, semi- und unstrukturierten Daten, die in ERP-Systemen, als E-Mail, als Dokument, Diagramm oder Social-Media-Posting etc. vorliegen können, entscheidungsrelevante Informationen zu machen. Dazu werden die Daten abteilungsübergreifend meist in Data Warehouses gesammelt und mithilfe smarter Analysemethoden zu wertvollen Informationen verarbeitet sowie visuell aufbereitet. Business Analytics extrahiert die wesentlichen, geschäftsentscheidenden Daten und macht aus ihnen unternehmerisches Wissen. Damit hat auch die klassische Excel-Tabelle zumindest in diesem Kontext ausgedient.
Zahlreiche Untersuchungen belegen, dass Organisationen mit einem durch Datenanalyse erhöhten digitalen Reifegrad ihre Profitabilität, Time-to-Market, Kundennähe und Effizienz deutlich steigern. Werkzeuge wie etwa Power BI oder IBM Cognos Analytics unterstützen sie dabei.
Ein noch relativ junger Trend: Artificial Intelligence und Machine Learning veredeln den Einsatz von BI und Business Analytics-Lösungen. In die Software integriert, bereiten sie Entscheidungen vor, die von vielen Einflussgrößen abhängen, und geben selbstständig Prognosen ab.
In diesem Bereich unseres Digital.Now Magazins halten wir Sie regelmäßig auf dem Laufenden über Trends, News und Events aus dem Bereich „Business Intelligence und Business Analytics“.
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für Business Analytics
Deutsche Unternehmen sind offensichtlich noch zögerlich, wenn es um den Einsatz von Business Intelligence und Business Analytics geht. Zu viel Zeit geht dabei für vorbereitende Prozesse ins Land. Und dabei, so Experten unisono, wäre der Einsatz solcher Lösungen überaus gewinnbringend.
Glossar
Was ist Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA)?
Beide Begriffe werden im allgemeinen Sprachgebrauch oder in Leistungsbeschreibungen von Beratungsunternehmen häufig synonym oder inkonsistent verwendet. Dabei ist die Unterscheidung beider Verfahren für eine strategische Ausrichtung der Analyse von Unternehmensdaten bedeutsam. Denn was die konkreten Mehrwerte angeht, unterscheidet man zur klaren Fokussierung zwischen BI und BA: Business Intelligence richtet sich bei ihren Fragestellungen und Analysen generell auf vergangenheits- und gegenwartsbezogene Daten und deren Interpretation: Was war und warum war etwas? Business Analytics hingegen weitet diesen Blick darüber hinaus auf die zukünftigen Entwicklungen eines Unternehmens aus und stellt die Daten in einen „vorausschauenden“ Zusammenhang. Der Vorteil von Business Analytics im Gegensatz zu Business Intelligence besteht also darin, auf Basis der unternehmerischen Daten nicht nur vergangenheitsbezogene Fragestellungen zu beantworten. Predictive Analytics kann auch zukünftigen Entwicklungen vorhersehen und steuern.
