Insights.Now

BA & BI Consulting

Business Analytics & Business Intelligence sind der Treibstoff zur Digitalisierung

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.

22. Oktober 2021

Bild einer Meetingsituation | Business Intelligence mit IBM Cognos Analytics with Watson

„Unternehmer*innen sollten ihre auf Erfahrungen und zum Teil auch auf Bauchgefühl basierenden Entscheidungskorridore mit einem echten Data-Driven Decision-Making abgleichen und professionalisieren.“

Bild von Anastasios Christodoulou, Geschäftsführer bei valantic Business Analytics

Anastasios Christodoulou ist Partner und Geschäftsführer bei der auf Business Analytics spezialisierten valantic BA.

Digital.Now: Anastasios, Du plädierst für einen stärkeren 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 dank historischer Daten zukünftige Ereignisse vorhersagen.

Definitiv gehört auch Data Science zu den wichtigsten Trends im Bereich Business Analytics und Business Intelligence: Das Thema ist in vielen Unternehmen immer noch nicht in der betrieblichen Praxis angekommen. Die meisten Unternehmen haben zwar die Vorteile von Data Science erkannt, sind aber unsicher, wie sie diese produktiv und wirtschaftlich einsetzen können. Die Gründe hierfür sind vielfältig. Den meisten Unternehmen fehlt jedoch schlicht ein geeigneter Use Case, um mit einem ersten Data Science Projekt zu beginnen. Wir beginnen unsere Gespräche daher immer, indem wir gemeinsam mit dem Kunden die Anwendungsfälle skizzieren – dazu haben wir ein eigenes Whitepaper geschrieben, das die 5 Schritte eines erfolgreichen Data Science Projekt beschreibt – und ihre Umsetzung konkreter planen.

Und last but not least ist auch das Thema Data Governance in ihrer Wichtigkeit meiner Meinung nach immer noch eine unterschätzte und unbeliebte Disziplin, um aus den wachsenden Daten valide Einsichten zu generieren. Ohne eine minimal-invasive Data Governance, die eine hinreichende Datenqualität über einen kontinuierlichen Prozess sicherstellt, wird es schwierig werden, die Unternehmensdaten im Griff zu behalten.

Digital.Now: Was sollten Unternehmen tun, um einen Einstieg in Sachen Business Analytics und Business Intelligence zu finden?

Anastasios: Früher wurden viele Geschäftsentscheidungen nach bestem Gewissen und Bauchgefühl getroffen. Die Entscheidungen beruhten auf Voreingenommenheit oder schlechter Einsicht in die laufenden Prozesse und lieferten deshalb häufig nicht die gewünschten bzw. die richtigen Ergebnisse. Heute, wo das Sammeln und Interpretieren von Daten einfacher ist denn je, wünschen sich Manager Informationen, die nicht nur aktuell, sondern auch vertrauenswürdig sind. Denn es gilt: Schlechte Daten liefern schlechte Ergebnisse. Insofern sollten Unternehmer*innen ihre auf Erfahrungen und zum Teil auch auf Bauchgefühl basierenden Entscheidungskorridore mit einem echten Data-Driven Decision-Making abgleichen und professionalisieren. Die Technologie, die dafür benötigt wird, kommt erst an zweiter Stelle, viel wichtiger ist das richtige Mindset: nämlich aus Daten die richtigen Fragen (Analyse), dann die Antworten (Diagnose) und die darauf basierenden Handlungsoptionen (Synthese) generieren zu wollen.

Digital.Now: Vielen Dank für das Interview, Anastasios!