Statista geht davon aus, dass im Jahr 2025 weltweit 149 Zettabytes an Daten generiert werden – in etwas das Datenvolumen von 250 Milliarden DVDs.
Zukunftsorientierte Organisationen wissen wie wichtig es ist, diese Daten gewinnbringend zu nutzen.
Deshalb setzen sie zunehmend auf Business Analytics (BA).
Dieser Ratgeber gibt Ihnen einen Überblick über alle relevanten Business-Analytics-Themen – von den Methoden bis zu den aktuellen Trends.
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Business Analytics: Definition
Business Analytics (BA) untersucht, analysiert und wandelt Daten in nützliche Informationen um.
Dadurch können Organisationen Trends antizipieren oder frühzeitig erkennen, was ihnen erlaubt, intelligentere und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Letztendlich zielt Business Analytics darauf ab, den Umsatz, die Produktivität und die Effizienz von Organisationen zu steigern.
Business Analytics vs Business Intelligence
Die Unterscheidung zwischen Business Analytics (BA) und Business Intelligence (BI) kann verwirrend sein.
Der wesentliche Unterschied ist jedoch schnell erklärt.
Business Intelligence verwendet deskriptive und diagnostische Analysemethoden, während Business Analytics prädiktive und präskriptive Analysemethoden verwendet.
Somit stellen BI-Lösungen ausschließlich vergangenheitsbasierte Auswertungen bereit, während BA-Lösungen sich hauptsächlich mit Zukunftsprognosen befassen.
Anbei auch nochmal eine Gegenüberstellung.
Business Analytics: Methoden
Meistens wird Business Analytics (BA) im Zusammenspiel mit Business Intelligence (BI) eingesetzt.
Wie bereits erwähnt, verwendet BI primär deskriptive und diagnostische Analysemethoden, während BA hauptsächlich prädiktive und präskriptive Analysemethoden verwendet.
Lassen Sie uns nun gemeinsam auf die prädiktiven und präskriptiven Analysemethoden eingehen.
Prädiktive Analysemethoden
Prädiktive Analysemethoden befassen sich mit der Zukunft und prognostizieren zukünftige Ereignisse.
Hierzu verwenden prädiktive Analysemethoden die Erkenntnisse aus deskriptiven Analysemethoden.
Das Ergebnis aus prädiktiven Analysemethoden sind meistens detaillierter Berichte, die zur Unterstützung komplexer Prognosen verwendet werden.
Wichtig in diesem Kontext ist, dass prädiktive Analysemethoden keine konkreten Handlungsempfehlungen liefern.
Präskriptive Analysemethoden
Präskriptive Analysemethoden hingegen liefert konkrete Handlungsempfehlungen.
Eine der häufigsten Anwendungen der präskriptiven Analytik sind sogenannte „Recommendation Engines“ auf E-Commerce Plattformen wie Amazon.
Gibt man im Suchfeld ein Wort ein, werden semantisch verwandte Begriffe mit aufgeführt, um den Echtzeit-Bedürfnisse der Verbraucher entgegenzukommen.
Somit ist auch klar, was das Ergebnis aus präskriptiven Analysemethoden ist: gezielte Empfehlungen für die nächstbeste Aktion.
Business Analytics: Software
Wenn Sie darüber nachdenken, ein Business-Analytics-Lösung zu implementieren, stehen Ihnen eine Vielzahl an Optionen zur Verfügung.
Aber woher sollen Sie wissen, welches Business-Analytics-Lösung Ihnen hilft, Ihre Ziele zu erreichen?
Damit Sie eine informierte Entscheidung treffen können, haben wir folgende Übersicht für Sie erstellt.
Business Analytics: Vorteile
Antizipation von Bedürfnissen
Organisationen stehen zunehmend unter Wettbewerbsdruck.
Sie müssen nämlich nicht nur Kunden gewinnen, sondern auch die Bedürfnisse ihrer Bestandskunden verstehen.
Um das Verhalten von Interessenten zu verstehen, müssen Organisationen sowohl traditionelle als auch digitale Datenquellen zusammenführen.
Darüber hinaus erwarten Bestandskunden kontextrelevante Erlebnisse in Echtzeit.
All das kann durch Business Analytics realisiert werden.
Steigerung des Marktanteils
Produkte und Dienstleistungen sind das Lebenselixier jeder Organisationen.
Um den Produkt-Markt-Fit ihrer Produkte und Dienstleistungen fortlaufend zu optimieren, setzen Organisationen zunehmend auf Business Analytics.
Business Analytics erlaubt ihnen nämlich, ihre eigenen Daten und Daten aus Drittquellen zu kombinieren.
So können sie neue Technologien einbeziehen und Veränderungen in der Nachfrage besser verstehen.
Auf diese Weise können sie neue oder optimierte Produkte und Dienstleistungen anbieten, bevor sie überhaupt angefragt wurden.
Personalisierung & Service
Organisationen müssen reaktionsschnell sein, um Volatilitäten im Markt erfolgreich zu meistern.
Bis heute haben sie jedoch mit den strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten zu kämpfen, die der Markt mit sich bringt.
Business-Analytics-Lösungen mit Big-Data-Funktionen sind jedoch in der Lage, diese Daten in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren.
Auf diese Weise können Persönlichkeiten, Einstellungen und Standorte in den Service einfließen, wodurch sich Interessenten und Kunden persönlich wertgeschätzt fühlen.
Betrugsbekämpfung
Der Schutz aller physischen, finanziellen und geistigen Werte spielt für alle Organisationen eine tragende Rolle.
Business Analytics ermöglicht eine einheitliche Sicht über verschiedene Geschäftsbereiche und Transaktionen.
Dadurch können Organisationen betrügerische Aktivitäten schnell erkennen und zukünftige betrügerische Aktivitäten vorhersehen.
Business Analytics ist also in der Lage, das Risikomanagement in Ihrer Organisation zu verbessern.
Business Analytics: Herausforderungen
Misstrauen der Exekutive
Es kann schwierig sein, wenn das obere Management nicht von einem datengetriebenen Modell, welches Business Analytics (BA) letztendlich darstellt, überzeugt ist.
Es muss deshalb aufgezeigt werden, wie BA-Erkenntnisse bestehende Strategien unterstützen können.
Das ermöglicht nicht nur Early Adoptern einen Einblick in die Vorteile von Business Analytics, sondern allen anderen Stakeholdern auch.
So ist es einfacher, dass beispielsweise ein Pilotprojekt für Business Analytics aufgesetzte werden kann.
Mangelhafte Zusammenarbeit
Damit Business Analytics erfolgreich eingeführt werden kann, müssen alle relevanten Fachabteilungen und die IT-Abteilung gut abgestimmt sein.
Ist das nicht der Fall, kann die Umsetzung in stocken geraten und eine erfolgreiche Implementierung behindert werden.
Das birgt zudem das Risiko, dass die versprochenen Erkenntnisse nicht geliefert werden können.
Das kann zu Misstrauen und möglicherweise zum Verzicht auf die implementierten BA-Lösungen führen.
Mangelndes Engagement
Business-Analytics-Lösungen werden oft als einfach zu implementieren dargestellt.
Tatsächlich sind die Kosten einer BA-Initiative jedoch meistens um ein vielfaches höher und ein ROI nicht sofort gegeben.
In den ersten Monaten einer Business-Analytics-Initiative ist deshalb ein hohes Maß an Engagement erforderlich.
Organisationen, die diese entscheidende Phase nicht überstehen müssen damit rechnen, dass Führungskräfte das Vertrauen in die Initiative verlieren.
Reifegrad der Datenqualität
Die Einführung von Business Analytics scheitert oft am Reifegrad der Datenqualität.
Deshalb sollten alle relevanten Daten hinsichtlich ihrer Qualität bewertet werden, bevor eine BA-Initiative offiziell startet.
Dass heißt, dass Daten erfasst, bereinigt und analysiert werden müssen.
Zudem sollte eine Reifegradbewertung der Dateninfrastruktur und -quellen durchgeführt werden.
Wichtig ist auch, dass die vorhandene Integrationsinfrastruktur bewertet wird.
Business Analytics: Trends & Ausblick
Big Data
Datensätze wachsen weiterhin rasant – weltweit.
Diese Datenexplosion, auch „Big Data“ genannt, stellt sowohl ein Vorteil als auch ein Nachteil dar (hier entlang für mehr zum Thema Big Data).
Mehr Daten bedeuten mehr potenzielle Erkenntnisse, aber das schiere Volumen kann überwältigend sein.
In 2022 werden Organisationen deshalb zunehmend auf BA-Lösungen setzen, die große Datenmengen zuverlässig auswerten können.
Künstliche Intelligenz (KI)
Auch Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz (KI) machen weiterhin große Fortschritte.
Bald werden künstlichen Intelligenzen sich gegenseitig sogar weiterbilden und selbständig neuen künstliche Intelligenzen schaffen.
Mithilfe von KI können auch große Datenmengen mit einem geringeren Aufwand ausgewertet werden.
BA-Lösungen mit KI-Features werden in 2022 zwar noch nicht die Massen erreichen, für viele Organisationen aber immer relevanter.
Deep Learning
Deep Learning ist eine ausgereiftere Form des maschinellen Lernens (Machine Learning).
Mit Deep Learning ist es möglich, Muster zu erkennen und vorhersagbare Ergebnisse zu liefern, die früher unmöglich waren.
Besonders mit Hinblick auf prädiktive und präskriptive Analysemethoden stellt Deep Learning einen echten Mehrwert dar.
Genau deshalb werden Organisationen in 2022 vor allem auf BA-Lösungen mit Deep-Learning-Funktionalitäten setzen.
Neuronale Netzwerke
Auch neuronale Netzwerke entwickeln sich zunehmend weiter.
Datenwissenschaftler können nun beispielsweise neuronale Netzwerke schaffen, die über die Rechenleistung von tausenden von menschlichen Gehirnen verfügen.
Auch diese Entwicklungen kommen den prädiktiven und präskriptiven Analysemethoden zugute.
Neuronale Netzwerke sind zwar noch ein Moonshot, aber IT-Abteilungen können die Technologie bereits 2022 in ihre BA-Roadmaps aufnehmen.
Das Internet der Dinge (IdD)
Das Internet der Dinge (IdD) ermöglicht es, dass Geräte Daten in Echtzeit liefern.
Diese Echtzeitdaten sind nicht nur für Business Analytics wichtig.
Sie liefern nämlich auch wichtige Erkenntnisse über Interessenten und Kunden, die gewinnbringenden genutzt werden können.
Deshalb werden ab 2022 auch immer mehr BA-Lösungen mit IdD-Schnittstellen ausgestattet.
Mikrosegmentierung
Wie bereits erwähnt nimmt das weltweite Datenvolumen stetig zu.
Wenn Organisationen in der Lage sind, diese Daten sauber zu segmentieren, lassen sich aus ihnen wertvolle Erkenntnisse generieren.
Bereits jetzt ermöglichen BA-Lösungen eine granulare Datensegmentierung.
Auch in 2022 bleibt eine granulare Datensegmentierung die treibende Kraft hinter erfolgreichen Organisationen.
Fazit
Zukunftsorientierte Organisationen wissen wie wichtig es ist, Daten gewinnbringend zu nutzen.
Deshalb setzen sie zunehmend auf Business Analytics (BA).
Business Analytics erlaubt Organisationen, Trends zu antizipieren oder frühzeitig zu erkennen, was ihnen ermöglicht, intelligentere und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Im Umkehrschluss lassen sich so der Umsatz, die Produktivität und die Effizienz weiter steigern.
Zudem gibt es zahlreiche BA-Lösungen, die Sie einsetzen können.
Nichtsdestotrotz sollte Sie auch die Herausforderungen berücksichtigen, die BA-Lösungen mit sich bringen.
Die Vorteile und Trends im BA-Bereich überwiegen jedoch klar.
Ohne [...] Datenanalytik sind Organisationen blind und taub, und irren [... ] umher wie Rehe auf einer Autobahn.
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