„Analytics verwandelt Daten in Entscheidungen – wer versteht, kann steuern. Effizienz entsteht dort, wo Prozesse durch Zahlen transparent werden. So können schneller bessere Entscheidungen getroffen werden. In einer datengetriebenen Welt ist Analytics eine Notwendigkeit.“
Nadja Seemann, Managing Consultant
Viele Unternehmen kämpfen mit intransparenten Prozessen, ungenutzten Potentialen und Entscheidungen auf dem Bauch heraus. Analytics liefert objektive Informationen über Trends, Muster und Zusammenhänge. Dadurch können Entscheidungen auf Fakten statt auf Eindrücken und Stimmungen basieren.
Durch die Analyse von Prozessen lassen sich Engpässe oder ineffiziente Abläufe identifizieren und verbessern. Dies steigert die Transparenz, wodurch fundierte und nachvollziehbare und damit risikoärmere Entscheidungen möglich sind. Zudem kann Analytics helfen, Risiken frühzeitig zu erkennen – wie beispielsweise durch Muster in den Finanzdaten, die auf Betrug hindeuten. Ohne geeignete Datenanalyse reagieren Unternehmen oft zu spät auf Marktveränderungen. Analytics ermöglicht proaktives Handeln und zeigt, was funktioniert und was nicht. So können außerdem Unternehmensstrategien angepasst werden.
Die Einführung von Analytics ist mehr als nur ein technisches Projekt. Um Daten effektiv zu nutzen, durchläuft ein Unternehmen einen mehrstufigen Prozess: von der Definition der BI-Strategie über die Auswahl geeigneter Tools bis hin zur Umsetzung und kontinuierlichen Optimierung. Jede Phase baut auf der vorherigen auf und trägt dazu bei, Analytics nachhaltig und erfolgswirksam im Unternehmen zu verankern.
Die Berater:innen der movisco AG begleiten Sie durch alle Phasen des Analytics-Prozesses. Wir helfen Ihnen, eine klare BI-Strategie zu definieren, die passenden Tools auszuwählen und Pilotprojekte erfolgreich durchzuführen. Ob Rollout, Schulung oder kontinuierliche Optimierung – wir denken ganzheitlich, handeln praxisnah und bringen Ihre Analytics-Vision auf Erfolgskurs.
Sie wollen beispielsweise Self-Service anbieten, benötigen jedoch Unterstützung bei der Schulung von Hard- und Softskills-Abgrenzung, Umgang mit dem BI-Tool und Visualisierungen, Storytelling und Data Literacy - dann ist dieses Angebot etwas für Sie.
Analytics ist die systematische Auswertung von Daten, um daraus Erkenntnisse, Trends und Handlungsempfehlungen abzuleiten. Es hilft dabei, komplexe Informationen verständlich zu machen. Die Begriffe Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA) werden oftmals statt oder in Zusammenhang mit Analytics verwendet: Generell gilt, dass eine allgemeingültige klare Trennung zwischen BI oder BA in der wissenschaftlichen Literatur nur schwer zu finden ist. Viele unterscheiden die beiden Bereiche anhand der Fragestellungen, welche sie beantworten oder welchen Zeitbezug die zur Untersuchung verwendeten Daten besitzen.
Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass Business Intelligence und Business Analytics eng miteinander verbunden und verflochten sind. Sie werden eingesetzt, um verschiedene Geschäftsprobleme zu lösen. Beide liefern auf ihre Weise Aufschlüsse für verschiedene Untersuchungskontexte.
Nicht zu verwechseln sind die verschiedenen Hauptarten von Analytics oder Analytics-Varianten, welche den Begriffen BI und BA zugeordnet werden können. Viele sogenannte Analytics-Tools haben mehrere dieser Analysemöglichkeiten inne und fokussieren den Aspekt Informieren respektive Optimieren.
Business Intelligence nutzt historische und aktuelle Daten, um zu Informieren. Durch diese Retrospektive wird analysiert, was passiert ist und aus welchen Gründen. Anwendungsbereiche umfassen vor allem visuelle Einblicke in Daten zur Leistungskontrolle. Ein Trend ist das sogenannte das Mobile BI, welches es ermöglicht, ortsunabhängig von verschiedenen Endgeräten auf Analyseergebnisse zuzugreifen. Folgende Analyseebenen gehen aus BI hervor:
Diese Art der Analyse untersucht die Daten, um die Frage “Was ist passiert?” zu beantworten. Entsprechend erfolgt eine vergangenheitsbezogene Auswertung von Daten. Business Intelligence greift hier vor allem durch eine Aufbereitung der Daten in Form verschiedenster Visualisierungen.
Soll die Frage “Warum ist etwas passiert?” beantwortet werden, sprechen wir von Diagnostic Analytics. Ergebnisse dieser Untersuchungen helfen, Ursachen-Auswirken-Relationen zu zeigen und unterstützen dabei, Muster zu identifizieren. Die Vorgehensweise zeichnet sich unter anderem durch Drilldowns, Data Discovery und Data Mining aus.
Business Analytics geht einen Schritt weiter und beschäftigt sich mit der Zukunft. Diese Analysen verwenden vorwiegend historische Daten, um Prognosen zu generieren. So werden aus vorhandenen Daten neue Daten erzeugt, welche beispielsweise für strategische Entscheidungen genutzt werden. Um diese Näherungen zu generieren, sind mehrere technische Komponenten notwendig. Folgende Analyseebenen stammen aus BA:
Wenn es um die Zukunft und die Antwort auf die Frage “Was könnte passieren?” geht, gibt dieser Analytics-Typ Aufschluss. Um eintretende Szenarien vorherzusagen, sind schnelle Analysen gefragt. Zunehmend ist hier der Self-Service-Ansatz im Unternehmen gewünscht, um etwaige Analysen einer breiten Anwenderschaft zur Verfügung zu stellen.
Diese Datenanalyse stellt eine Form des Advanced Analytics dar und liefert Handlungsempfehlungen, wodurch die Frage “Was sollte getan werden?” beantwortet wird. Darüber hinaus werden die Ergebnisse der Prescriptive Analytics genutzt, um auf potenziell eintretende Vorfälle zu reagieren oder diese gar zu verhindern. Einen wesentlichen Bestandteil stellen Simulationen und Machine Learning-Techniken dar.
Planning ist eine der zentralen Aktivitäten eines jeden Unternehmens. Dabei stellt die Planung meist einen sehr zeit- und ressourcenaufwendigen Prozess dar, welcher darüber hinaus Abhängigkeiten zur IT aufweist.
Da zur Erstellung von Plänen Daten kombiniert und analysiert werden, ist es ein idealer Anwendungsfall für Analytics und den damit verbundenen Methoden und Technologien. Warum also nicht auch hier bekannte Visualisierungskonzepte und Interaktivität aus BI und BA nutzen?
Weitere Verbesserungsreserven finden sich beispielsweise in automatisierten Planungsprozessen wieder, welche falsch interpretierten Informationen oder unerkannten Trends vorbeugt sowie dem Lösen von Abhängigkeiten, bei dem der Self-Service-Ansatz eine entscheidende Rolle spielt.
Analytics kann durch den Aufbau von Analysemodellen und Simulationen dazu beitragen, verlässlichere Vorhersagen für die Zukunft zu generieren und Nutzergerecht zu visualisieren.
In der Finanzdienstleistungsbrache haben zunehmend mehr Unternehmen die Bedeutung von Analytics für sich erkannt und stehen jetzt vor der Herausforderung, eine passende Strategie für sich zu entwickeln. Oft geht dies einher mit großen IT–Transformationsprojekten, bei denen die Architektur grundlegend neugestaltet wird. Da Analytics im Bankwesen ein komplexes Thema mit vielen Facetten ist, gilt es, die richtigen Technologien und Tools einzusetzen. Ebenso müssen Compliance-Anforderungen mit der Wertschöpfung der Assets Daten in Einklang gebracht werden. Mit dem richtigen Ansatz kann Analytics beispielsweise bei Fragen zu Risikominimierung oder Betrugserkennung helfen, aber auch bei der Entwicklung von personalisierten Angeboten und Dienstleistungen für den Kunden unterstützen.
Wichtig für sämtliche Analysen ist es, meist bestehende Datensilos aufzubrechen und zur Verfügung zu stellen. Ein wesentlicher Aspekt besteht darin, die Unabhängigkeit für viele Fachbereiche von der IT-Abteilung zu erzielen, welche in der Vergangenheit Daten bereitgestellt hat. Gleichzeitig soll eine Flexibilität für Ad-hoc-Auswertungen unter Anwendung neuester Methoden in der Kombination mit anpassbaren Datengrundlagen gegeben sein. Dieser Self-Service-Wunsch wird durch Trainings und der entsprechenden Know-how-Vermittlung realisiert. Nicht zuletzt wird die Durchführung von Analysen interaktiver und kollaborativer. Gleiches gilt für das Planning. Analyseergebnisse sollen darüber hinaus schnell und einfach in Visualisierungen überführt werden, um diese anschließend Entscheidungsträgern vorzulegen.
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