Heutzutage sind Daten einer der wertvollsten Ressourcen für Unternehmen, und die Fähigkeit, sie zu analysieren und in strategische Entscheidungen umzuwandeln, hebt erfolgreiche Unternehmen von Wettbewerbern ab. Durch die Umwandlung von Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse – sei es zum Verständnis des Kundenverhaltens, zur Steigerung der Betriebseffizienz oder zur Erschließung neuer Märkte – befähigt Business Analytics Unternehmen, intelligentere Entscheidungen zu treffen und in einem sich ständig verändernden Geschäftsumfeld der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. In diesem Artikel werden wir das Konzept der Geschäftsanalysen untersuchen und wie ihre Umsetzung einen echten Mehrwert für Unternehmen schaffen kann.

Geschäftsanalysen (Business Analytics, BA) verstehen

Geschäftsanalysen haben sich als wesentlicher Ansatz zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus Daten herausgestellt und ermöglichen es Organisationen, fundiertere, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen.

Definition von Geschäftsanalysen

Geschäftsanalysen (BA) umfassen die strukturierte Anwendung statistischer, technologischer und operativer Verfahren, um große Datenmengen in strategische, umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Dieser Ansatz identifiziert verborgene Muster, sagt zukünftige Trends voraus und gibt fundierte Empfehlungen zur Optimierung der Unternehmensleistung. Zu den Kernaktivitäten von BA gehören die Datenerfassung und -verarbeitung, die Analyse und Modellierung sowie die Visualisierung der Ergebnisse.

Business Analytics vs. Business Intelligence

Geschäftsanalysen (BA) und Geschäftsanalytik (BI) werden zwar oft synonym verwendet, unterscheiden sich jedoch in ihrem Ansatz und ihren Zielen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Business Intelligence eher reaktiv ist und Unternehmen dabei unterstützt, vergangene Ereignisse und ihre Auswirkungen auf die Gegenwart zu verstehen, während Geschäftsanalysen eher proaktiv und strategisch sind und Daten nutzen, um Zukunftsszenarien vorherzusagen und Maßnahmen zu empfehlen, die zu besseren Ergebnissen führen.

Arten von Geschäftsanalysen

Geschäftsanalysen lassen sich in verschiedene Typen unterteilen, die jeweils eine Rolle bei der Analyse und Nutzung von Daten für die Entscheidungsfindung in Unternehmen spielen. Je nach den Zielen und dem analytischen Reifegrad des Unternehmens können diese Analysetypen einzeln oder in Kombination angewendet werden, um einen umfassenden Überblick über das Unternehmen zu erhalten.

Abbildung 1 – Die vier Arten von Geschäftsanalysen

Deskriptive Analyse

Deskriptive Analyse ist der Ausgangspunkt von Geschäftsanalysen, die sich auf die Interpretation historischer Daten konzentrieren, um vergangene Ereignisse zu verstehen. Diese Analyse hilft Unternehmen, ihre Leistung klar zu sehen und Muster und Trends zu erkennen.

Hauptmerkmale der deskriptiven Analyse:

• Fasst historische Daten in Berichten, Diagrammen und Dashboards zusammen.
• Identifiziert Muster und frühere Verhaltensweisen.
• Unterstützt die Erstellung von Benchmarks und Leistungsindikatoren (KPIs).

Praktisches Beispiel: Ein Einzelhandelsunternehmen kann deskriptive Analyse nutzen, um saisonale Verkaufstrends zu ermitteln, indem es Daten aus den Vorjahren analysiert, was fundiertere Entscheidungen bei der Bestandsplanung ermöglicht.

Diagnostische Analytik

Die diagnostische Analytik konzentriert sich darauf, die Gründe für bestimmte Ereignisse oder Ergebnisse zu verstehen. Bei diesem Ansatz werden Datenexplorationstechniken eingesetzt, um die Ursachen von Problemen oder Erfolgen zu ermitteln. Hauptmerkmale der diagnostischen Analytik:

• Identifiziert Korrelationen und kausale Zusammenhänge in Daten.
• Wendet Drilldown-Techniken an, um spezifische Details zu untersuchen.
• Analysiert interne und externe Faktoren, die die Ergebnisse beeinflusst haben.

Praktisches Beispiel: Ein Unternehmen aus dem Bereich Fertigung kann mit diagnostischer Analytik einen plötzlichen Anstieg von Produktfehlern untersuchen, indem Faktoren wie Lieferanten, Prozessänderungen und Schwankungen in der Qualität der Rohstoffe analysiert werden.

Prädiktive Analytik

Prädiktive Analytik verwenden statistische Verfahren und Algorithmen des maschinellen Lernens, um auf der Grundlage von historischen und Echtzeitdaten Zukunftsszenarien vorherzusagen. Ziel ist es, Wahrscheinlichkeiten zu ermitteln und Ergebnisse zu antizipieren, damit Unternehmen proaktiv statt reaktiv handeln können. Schlüsseltechniken in der prädiktiven Analyse:

• Statistische Modellierung zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse.
• Maschinelles Lernen zur Erkennung von Mustern.
• Regressionsanalyse und prädiktive Algorithmen.

Praktisches Beispiel: Eine Bank kann prädiktive Analytik anwenden, um das Kreditrisiko eines Kunden zu bewerten, indem sie frühere Zahlungsmuster und andere Verhaltensdaten analysiert.

Präskriptive Analytik

Präskriptive Analyse geht über die reine Vorhersage hinaus, indem es spezifische Empfehlungen für die besten Maßnahmen zur Erreichung der gewünschten Ergebnisse liefert. Es stützt sich auf fortschrittliche Optimierungs- und Simulationsmodelle, um spezifische Lösungen für geschäftliche Herausforderungen vorzuschlagen. Hauptmerkmale der präskriptiven Analyse:

• Empfiehlt Maßnahmen auf der Grundlage verschiedener Szenarien.
• Bewertet die Risiken und Vorteile verschiedener Alternativen.
• Verwendet künstliche Intelligenz und fortschrittliche Algorithmen zur Prozessoptimierung.

Praktisches Beispiel: Ein Logistikunternehmen kann präskriptive Analyse nutzen, um Lieferrouten zu optimieren und dabei Variablen wie Wetterbedingungen, Verkehr und Stoßzeiten zu berücksichtigen, um die Betriebskosten zu senken.

Die Bedeutung von Geschäftsanalysen

In einer zunehmend datengesteuerten Welt sind Geschäftsanalysen von entscheidender Bedeutung, um Informationen in strategische Vorteile umzuwandeln. Die Fähigkeit, Daten zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren, ermöglicht es Organisationen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und die Gesamtleistung zu verbessern.

Verbesserung der Entscheidungsfindung: Datengestützte Entscheidungsfindung

Einer der Hauptvorteile von Geschäftsanalysen ist die datengestützte Entscheidungsfindung. Anstatt sich auf Intuition zu verlassen, können Organisationen detaillierte Daten nutzen, um ihre strategischen und operativen Entscheidungen zu unterstützen. Zu den Hauptvorteilen von Geschäftsanalysen bei der Entscheidungsfindung gehören:

• Schnellere und fundiertere Entscheidungen: Datenanalysedienste helfen dabei, Chancen und Herausforderungen schnell zu erkennen.
• Risikominderung: Vorhersagemodelle ermöglichen es Unternehmen, Probleme zu antizipieren und Risiken zu minimieren, bevor sie kritisch werden.
• Mehr Vertrauen in Entscheidungen: Mit zuverlässigen Daten und genauen Kennzahlen können Manager fundiertere Entscheidungen treffen.

Verbesserung der Betriebseffizienz

Geschäftsanalysen ermöglichen es Unternehmen, Ineffizienzen zu erkennen, Verschwendung zu beseitigen und Ressourcen zu optimieren. Durch die Analyse von Betriebsdaten können Organisationen Arbeitsflüsse verbessern, Kosten senken, die Produktionsplanung optimieren und die Produktivität steigern. Zu den wichtigsten Aspekten von Geschäftsanalysen im Bereich der betrieblichen Effizienz gehören:

• Prozessoptimierung: Ermittlung von Verbesserungspotenzial durch Zykluszeitanalyse und Ressourcennutzung.
• Automatisierung sich wiederholender Aufgaben: Erkennung von Aufgaben, die automatisiert werden können, um Fehler zu minimieren und die Effizienz zu steigern.
• Kontinuierliche Überwachung: Echtzeit-Verfolgung von Leistungsindikatoren (KPIs) für schnelle Anpassungen.

Wettbewerbsvorteile erzielen

Geschäftsanalysen bieten einen erheblichen Wettbewerbsvorteil, indem sie Unternehmen dabei unterstützen, aufkommende Trends zu erkennen und sich schnell an Marktveränderungen anzupassen. Zu den Schlüsselfaktoren, die zu einem Wettbewerbsvorteil beitragen, gehören:

• Prädiktive Analytik zur Trendvorhersage: Damit Unternehmen der Konkurrenz immer einen Schritt voraus sind.
• Personalisierung des Kundenerlebnisses: Verstehen des Kundenverhaltens, um gezieltere Produkte und Dienstleistungen anzubieten.
• Strategische Entscheidungsfindung: Nutzung von Daten zur Ausrichtung von Abläufen an langfristigen Unternehmenszielen.

ROI von Geschäftsanalysen

Die Implementierung von Geschäftsanalysen erfordert Investitionen in Technologie, Tools und Weiterbildung des Teams, aber der Return on Investment (ROI) kann erheblich sein. Zu den Möglichkeiten, den ROI von Geschäftsanalysen zu messen, gehören:

• Senkung der Betriebskosten: Durch Prozessoptimierung und Beseitigung von Verschwendung.
• Umsatzwachstum: Nutzung von Marktdaten zur Erschließung neuer Geschäftsmöglichkeiten und zur Steigerung des Umsatzes durch datengestützte Erkenntnisse zur Personalisierung von Dienstleistungen und zur Verbesserung des Kundenerlebnisses.

Schlüsselkomponenten der Geschäftsanalysen

Geschäftsanalysen (BA) sind ein strukturierter Prozess, der mehrere miteinander verbundene Komponenten verwendet, um Rohdaten in wertvolle Einblicke umzuwandeln. Diese Komponenten stellen sicher, dass Unternehmen Daten effektiv sammeln, speichern, analysieren und interpretieren können, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Datenerfassung und Data Warehousing

Datenerfassung und -speicherung bilden die Grundlage für Geschäftsanalysen. Die Qualität und Integrität der Daten bestimmen die Wirksamkeit nachfolgender Analysen. Wichtige Komponenten sind:

• Datenquellen, zu denen interne Systeme (ERP, CRM), externe Daten (Markttrends, Wettbewerber) und unstrukturierte Daten (soziale Medien, E-Mails) gehören können.
• Erfassungsmethoden, wie z. B. Automatisierung, APIs, ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) und Echtzeitintegration.
• Sichere und effiziente Speicherung unter Verwendung von Data Warehouses, Data Lakes und Cloud-Lösungen, um einen schnellen Zugriff und Datenschutz zu gewährleisten.
• Datenqualitätsmanagement, das durch Datenbereinigungs-, Validierungs- und Strukturierungsprozesse für Konsistenz und Genauigkeit sorgt.

Data-Mining-Techniken

Beim Data Mining werden Muster, Korrelationen und Erkenntnisse aus großen Datenmengen gewonnen. Diese Komponente hilft dabei, Rohdaten in aussagekräftige Informationen für die Entscheidungsfindung umzuwandeln. Zu den wichtigsten Techniken gehören:

• Klassifizierung, bei der Daten in vordefinierte Kategorien eingeteilt werden, z. B. die Segmentierung von Kunden auf der Grundlage ihres Kaufverhaltens.
• Clustering, bei dem ähnliche Muster in Datensätzen identifiziert werden, um Unternehmen dabei zu helfen, verschiedene Kunden- oder Produktprofile zu verstehen.
• Assoziation, die verborgene Beziehungen zwischen Variablen aufdeckt, z. B. die Identifizierung häufig gekaufter Artikel im Einzelhandel.
• Regressionsanalyse, die Beziehungen zwischen Variablen untersucht, um Trends und zukünftiges Verhalten vorherzusagen.
• Anomalieerkennung, die ungewöhnliche Muster identifiziert, die auf Betrug oder Ineffizienzen im Betrieb hinweisen können.

Statistische Analyse und Modellierung

Statistische Analyse und Modellierung sind für die Interpretation von Daten und die Prognose zukünftiger Szenarien auf der Grundlage historischer Muster von entscheidender Bedeutung. Bei der statistischen Modellierung werden probabilistische Methoden angewendet, um Modelle zu entwickeln, die dabei helfen, die Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen, Trends zu erkennen und Ergebnisse vorherzusagen.

Zu den wichtigsten Methoden gehören die deskriptive Analyse, die Daten organisiert und synthetisiert, um Muster zu erkennen; die inferentielle Analyse, die es ermöglicht, Schlussfolgerungen aus Stichproben zu ziehen; sowie prädiktive und präskriptive Modelle, die helfen, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und strategische Maßnahmen zu empfehlen.

Fortgeschrittene Analytik (Advanced Analytics) verstehen

Fortgeschrittene Analytik ist zu einem unverzichtbaren Instrument für Unternehmen geworden, die tiefere Einblicke gewinnen möchten. Durch den Einsatz von Techniken wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und prädiktive Modellierung ermöglicht die fortgeschrittene Datenanalyse Unternehmen, komplexe Daten in strategische Maßnahmen umzuwandeln.

Was ist fortgeschrittene Analytik?

Fortgeschrittene Analytik bezieht sich auf den Einsatz hochentwickelter Datenanalysetechniken, um Trends vorherzusagen, verborgene Muster aufzudecken und Maßnahmen zur Verbesserung der Unternehmensergebnisse zu empfehlen. Im Gegensatz zur deskriptiven Analytik, die sich auf das Verständnis vergangener Ereignisse konzentriert, geht es bei der fortgeschrittenen Analytik darum, die Fragen zu beantworten: „Was wird als Nächstes passieren?“ und „Was kann getan werden, um zukünftige Ergebnisse zu verbessern?“.

Maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Big Data in der fortgeschrittenen Analytik

Zu den Schlüsselkomponenten der fortgeschrittenen Analytik gehören maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz (KI) und Big Data Analytik. Diese Technologien spielen eine entscheidende Rolle bei der digitalen Transformation von Unternehmen, da sie eine tiefere und strategischere Datenanalyse ermöglichen.

Wie sich fortgeschrittene Analytik von traditioneller Analytik unterscheidet

Der Hauptunterschied zwischen fortgeschrittener und traditioneller Analyse liegt in der Tiefe und Art der Erkenntnisse, die jeder Ansatz liefert. Während sich die traditionelle Analytik auf die Analyse historischer Daten und die Erstellung von Berichten konzentriert, verwendet die fortgeschrittene Analytik hochentwickelte Algorithmen, um zukünftige Maßnahmen vorherzusagen und zu optimieren.

Die Rolle fortgeschrittener Analytik bei der Entscheidungsfindung

Fortgeschrittene Analytik spielt eine entscheidende Rolle bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung und ermöglicht es Unternehmen, agiler und proaktiver zu werden. Dieser Ansatz befähigt Organisationen, effektivere Entscheidungen zu treffen, indem er Einblicke in Echtzeit und Prognosen für zukünftige Szenarien liefert und die Bedeutung der Datenanalyse hervorhebt.

Zu den wichtigsten Vorteilen fortgeschrittener Analytik gehört die Fähigkeit, Markttrends und Kundenverhalten vorherzusehen und so proaktive Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus hilft sie bei der Optimierung von Ressourcen und sorgt für eine effizientere Nutzung von Assets und Personal. Fortgeschrittene Analysen spielen auch eine entscheidende Rolle bei der Risikominderung, indem sie potenzielle Probleme erkennen, bevor sie eintreten. Schließlich ermöglichen sie die Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen und passen das Angebot an die Bedürfnisse der Kunden an.

Implementierung von Geschäftsanalysen in Ihrer Organisation

Die effektive Implementierung von Geschäftsanalysen in einer Organisation erfordert einen strukturierten Ansatz, um sicherzustellen, dass Daten genutzt werden, um einen geschäftlichen Mehrwert zu schaffen. Von der klaren Definition der Ziele bis hin zur Auswahl der richtigen Tools und Technologien spielt jeder Schritt eine entscheidende Rolle für die erfolgreiche Umsetzung dieses Ansatzes.

Klare Ziele setzen

Eine erfolgreiche Implementierung von Geschäftsanalysen beginnt mit der Definition klarer Ziele, die mit der Gesamtstrategie des Unternehmens übereinstimmen. Durch die Festlegung von Zielen wird sichergestellt, dass sich die analytischen Bemühungen auf kritische Geschäftsbereiche konzentrieren und die Ressourcen effizient zugewiesen werden. Um klare Ziele zu setzen, ist es unerlässlich:

• die wichtigsten Geschäftsanforderungen zu ermitteln
• messbare Ziele festzulegen, die mit den Prioritäten des Unternehmens übereinstimmen
• verschiedene Abteilungen und Interessengruppen einzubeziehen.

Auswahl der richtigen Tools und Technologien

Für eine erfolgreiche Umsetzung von Geschäftsanalysen sind geeignete Tools und Technologien von entscheidender Bedeutung. Angesichts der Vielzahl verfügbarer Lösungen – von Datenvisualisierungstools bis hin zu Plattformen für maschinelles Lernen – ist es wichtig, diejenigen auszuwählen, die den Anforderungen und Ressourcen des Unternehmens am besten entsprechen.

Bei der Auswahl der Tools sind folgende Schlüsselfaktoren zu berücksichtigen:

• Skalierbarkeit und Flexibilität: Die Lösung sollte mit dem Unternehmen wachsen und sich an die sich ändernden Anforderungen der Datenanalyse anpassen.
• Integration in bestehende Systeme: Die ausgewählten Tools sollten mit der aktuellen technologischen Infrastruktur des Unternehmens, wie ERP, CRM und Datenbanken, kompatibel sein.
• Benutzerfreundlichkeit: Intuitive Benutzeroberflächen erleichtern die Akzeptanz durch die Benutzer und erhöhen die Nutzung und Effektivität.
• Erweiterte Analysefunktionen: Je nach den festgelegten Zielen ist es wichtig, Lösungen auszuwählen, die Funktionen wie prädiktive Analysen, Künstliche Intelligenz und Automatisierung von Prozessen bieten.
• Kosten-Nutzen-Analyse: Bewerten Sie die Investitionsrendite (ROI) der Tools und berücksichtigen Sie dabei nicht nur die Anschaffungskosten, sondern auch die Kosten für die Implementierung, Wartung und Schulung.

Zukünftige Trends bei Geschäftsanalysen

Geschäftsanalysen entwickeln sich ständig weiter, angetrieben durch technologische Fortschritte und den wachsenden Bedarf von Unternehmen, schnellere und genauere Entscheidungen zu treffen. Unternehmen, die aufkommenden Trends immer einen Schritt voraus sind, verschaffen sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteil.

Integration von maschinellem Lernen und KI

Die Kombination von maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Daten nutzen, um tiefere Einblicke zu gewinnen und komplexe Prozesse zu automatisieren. Maschinelles Lernen hilft dabei, verborgene Muster in Daten zu erkennen, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern und sich ohne manuelles Eingreifen dynamisch an neue Informationen anzupassen. KI verbessert diesen Ansatz durch die Automatisierung von Entscheidungen auf der Grundlage komplexer Regeln und das kontinuierliche Lernen aus großen Datenmengen. Mit Fortschritten bei der Rechenleistung und der besseren Zugänglichkeit von Cloud-Plattformen sind diese Technologien für Unternehmen in den verschiedensten Branchen rentabler geworden. Dadurch können Unternehmen ihre Abläufe optimieren, das Kundenerlebnis personalisieren und Markttrends genauer vorhersehen.

Echtzeitanalysen (Real-Time Analytics)

Der wachsende Bedarf an Entscheidungsfindung in Echtzeit treibt die Einführung von Analyselösungen voran, die Daten mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten und sofortige Einblicke liefern können. Echtzeitanalysen ermöglichen es Unternehmen, kritische Betriebsabläufe zu überwachen, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren und das Kundenerlebnis durch sofortige Maßnahmen zu verbessern. Da die Datenmengen – die von IoT-Geräten, Sensoren, sozialen Medien und E-Commerce-Plattformen stammen – weiter zunehmen, ist die Fähigkeit, Informationen in Echtzeit zu erfassen und zu analysieren zu einem entscheidenden strategischen Vorteil geworden. Organisationen, die diesen Ansatz umsetzen, können Reaktionszeiten verkürzen, Lieferketten optimieren und Anomalien erkennen, bevor sie negative Auswirkungen haben. Technologien wie die Verarbeitung komplexer Ereignisse und Daten-Streaming machen Echtzeitanalysen zugänglicher und ermöglichen eine größere Agilität im Betrieb.

Fortgeschrittene prädiktive Modellierung

Die fortschrittliche prädiktive Modellierung verändert die Art und Weise, wie Unternehmen zukünftige Ereignisse vorhersehen und fundierte Entscheidungen treffen. Durch die Analyse historischer Daten mit ausgefeilten Algorithmen lassen sich bei der prädiktiven Modellierung komplexe Muster genau erkennen und Trends vorhersagen. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Ressourcen optimieren, Risiken minimieren und Marktchancen vor Wettbewerbern nutzen. Die neuesten Entwicklungen im Bereich der Prognosetools ermöglichen hochgradig angepasste Vorhersagen, die mehrere interne und externe Variablen wie Verbraucherverhalten, wirtschaftliche Veränderungen und saisonale Schwankungen des Marktes berücksichtigen. Branchen wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen und die Fertigung profitieren in erheblichem Maße von diesem Trend, denn sie nutzen prädiktive Modelle, um betriebliche Bedürfnisse vorherzusehen, Ausfälle von Maschinen zu vermeiden und Produkte und Dienstleistungen auf die Wünsche der Kunden abzustimmen.

Die Geschäftsanalysen entwickeln sich weiter, und die Integration neuer Technologien und die Fähigkeit, Daten in Echtzeit in verwertbare Einblicke umzuwandeln – in Verbindung mit Innovationen in der Datenanalyse – versetzt Unternehmen in die Lage, zukünftige Herausforderungen mit größerer Flexibilität und Intelligenz zu meistern.

Haben Sie noch Fragen zu Geschäftsanalysen?

Was ist das Hauptziel der Geschäftsanalysen?

Das Hauptziel der Geschäftsanalysen ist die Umwandlung von Daten in verwertbare Erkenntnisse, die die Entscheidungsfindung unterstützen, die betriebliche Effizienz verbessern und Wettbewerbsvorteile schaffen.

Was ist der Unterschied zwischen Geschäftsanalyse und Business Intelligence?

Business Intelligence konzentriert sich auf die deskriptive Analyse und Berichterstattung über vergangene und aktuelle Daten. Im Gegensatz dazu nutzt die Geschäftsanalyse (BA) prädiktive und präskriptive Analysen, um Trends zu antizipieren und zukünftige Maßnahmen zu empfehlen.

Was sind die 4 V’s der Geschäftsanalyse?

Die 4 V’s der Geschäftsanalyse sind Volume (Datenmenge), Velocity (Geschwindigkeit der Datengenerierung und -verarbeitung), Variety (unterschiedliche Datenquellen und -formate) und Veracity (Datenqualität und -zuverlässigkeit). Diese vier Elemente bilden einen Rahmenplan für das Verständnis der Herausforderungen von Big Data und dienen als Leitfaden für Analysestrategien, die es Unternehmen ermöglichen, Daten als strategisches Kapital zu nutzen.