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Was ist Business Analytics?

Was ist Business Analytics und welche Vorteile und Anwendungen sind damit verbunden?

Als Business Analytics bezeichnet man eine Methode, bei der wichtige Daten über die Unternehmensleistung kombiniert und ausgewertet werden, um die Planung und Performance zu verbessern. Business Analytics kann zur Bewertung der Gesamtleistung eines Unternehmens oder bestimmter KPIs verwendet werden, die für einen Geschäftsbereich, einen Prozess, ein Projekt oder ein Produkt entscheidend sind.

Laut Gartner umfasst Business Analytics „Data Mining, Predictive Analytics sowie angewandte Analysen und Statistiken und wird als Anwendung bereitgestellt, die für Business User geeignet ist. Diese Analyselösungen beinhalten oftmals vordefinierte, branchenspezifische Inhalte, die auf den Geschäftsprozess einer Branche zugeschnitten sind (z. B. bei Schadensfällen, bei Versicherungen oder bei bestimmten gesetzlichen bzw. regulatorischen Anforderungen).“

Bei Business Analytics werden zum Großteil statistische und quantitative Analysen durchgeführt (und in geringerem Maß auch qualitative Analysen). Die statistische Analyse zeigt Trends auf und zielt letztendlich darauf ab, durch Predictive Analytics die nächsten Schritte zu bestimmen. Die quantitative Analyse nutzt statistische und mathematische Modelle, Messungen und Recherchen, um mittels Datenanalyse die Auswirkungen einer früheren Entscheidung auf das Unternehmen zu ermitteln. Die quantitative Analyse liefert Zahlen und Fakten, die Rückschlüsse darauf zulassen, was in Zukunft besser gemacht werden kann.

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Der Zweck von Business Analytics

Was ist der Zweck von Business Analytics?

Der Zweck von Business Analytics besteht darin, Antworten auf die Fragen zum „Wie“ und „Warum“ vergangener Ereignisse zu erhalten. Dazu werden wichtige Leistungsdaten identifiziert, gesammelt und analysiert, um die Entscheidungsfindung in der Zukunft zu verbessern.

Mit Business Analytics-Lösungen können Sie historische Daten aus dem gesamten Unternehmen zusammenführen und analysieren. Der Einsatz von Business Analytics kann unternehmerische Entscheidungen lenken – und beschleunigen – sowie die Performance verbessern, da Unternehmen bessere Kundenerfahrungen bieten, Produkte verbessern, ihr Marketing optimieren und Geschäftsprozesse ausbauen können.

Wie funktioniert Business Analytics?

Bei Business Analytics werden Daten in belastbare Erkenntnisse verwandelt, die als Grundlage für strategische und taktische Entscheidungen herangezogen werden können. Das wiederum erleichtert die Geschäftsplanung, führt zu einem größeren Verständnis und zur Verstärkung der Kundenbindung und steigert die Performance des Contact Centers oder des Help Desks.

So nutzt beispielsweise der Gatwick Airport Geschäftsdaten dazu, eine bessere Kundenerfahrung zu bieten. Durch das Monitoring von Daten aus seinen eigenen Systemen und der Aktivitäten in sozialen Medien kann der Flughafen den Passagierfluss im Vorfeld genauer prognostizieren.

Business Analytics-Softwaretools von Datenplattformen (wie etwa relationalen Datenbanken) bis hin zu Datenvisualisierungen (wie Dashboards) tragen zusammen dazu bei, dass die Verantwortlichen in Unternehmen ihre Geschäftsprozesse effektiver verwalten.

 A typical business analytics dashboard.

Wie wichtig ist Business Analytics?

Business Analytics ist ein wichtiges Tool für Unternehmen, die sich in schnelllebigen Branchen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen möchten. Die Nutzung der aktiven Datenanalyse für eine schnellere und bessere Entscheidungsfindung gilt als entscheidend für den Geschäftserfolg. Business Analytics-Software erleichtert es Nutzern ohne technisches Fachwissen, Erkenntnisse aus Performance-Daten zu gewinnen.

Der Analytics- und Business-Experte Tom Davenport ist der Ansicht, dass Business Analytics-Tools „es zunehmend auch Menschen ohne analytische Expertise ermöglichen, Daten zu finden und den Analysebedarf zu spezifizieren. So wird eine datengestützte Entscheidungsfindung für viele weitere Unternehmensbereiche möglich. Diese Entwicklung entstand vor mehreren Jahren und wird sich unserer Meinung nach auch noch viele Jahre fortsetzen.“

Welche Vorteile und Anwendungen hat Business Analytics?

Zu den Vorteilen von Business Analytics gehören Kosteneinsparungen, Ressourcenzuweisungen, Prozessverbesserungen, Optimierung von Produkten und Kundenerfahrungen sowie die Fähigkeit, besser für künftige Anforderungen aufgestellt zu sein.

Mit Business Analytics-Lösungen können Sie wichtige, aus dem gesamten Unternehmen zusammengetragene Daten unabhängig von ihrer Quelle zusammenführen und analysieren. Dadurch finden Unternehmen die Antworten, die sie benötigen, um schnell intelligente Entscheidungen zu treffen. Die Betrachtung verschiedener Industriezweige zeigt, dass Business Analytics signifikante Vorteile bietet:

  • Finanzdienstleister können sich ein klares Bild davon machen, wie Kunden ihre Online-Angebote nutzen (z. B. Kreditbeantragungsprozesse), und dadurch Möglichkeiten erkennen, ihre Kundenerfahrung weiter zu verbessern.
  • Unternehmen im Gesundheitswesen können neue Wege zur Kostensenkung entdecken, wie z. B. durch das Aufspüren verspäteter oder fehlerhafter Versicherungsansprüche.
  • Einzelhändler können besser verstehen, wie Kunden ihre Websites nutzen, und so ihre Kundenerfahrung effektiver und zufriedenstellender gestalten.
  • Hersteller erhalten ein klareres Bild ihrer Lieferkette in Bezug auf Qualität, Kosten, Pünktlichkeit usw. Zudem können sie Nachfragetrends besser verstehen, um ihre Lagerflächen zu optimieren und auf Phasen hoher Nachfrage vorbereitet zu sein.
Business Analytics im Detail

Was ist der Unterschied zwischen Business Analytics und Big Data-Analysen?

Big Data-Analysen werden oftmals im Zuge von Business Analytics verwendet. Unter diesem Begriff versteht man ganz konkret den Prozess des Sammelns und Untersuchens großer Mengen unterschiedlicher elektronischer Daten, die nicht perfekt in einer Tabelle strukturiert sind, um Muster, Korrelationen, Trends und andere Erkenntnisse zu finden. Für Big Data-Analysen sind häufig fortschrittliche Verfahren wie prädiktive Modellierung (Predictive Modeling), statistische Algorithmen und prädiktive What-if-Analysen erforderlich.

Was ist der Unterschied zwischen Business Analytics und Business Intelligence?

Business Analytics ist der weit gefasste Oberbegriff für die Disziplinen, die Geschäftsentscheidungen unterstützen. Business Intelligence (BI) und Big Data-Analysen sind Teilbereiche von Business Analytics. Bei BI liegt der Schwerpunkt auf reinen Rollup-Zusammenfassungen. So könnte zum Beispiel die Finanzabteilung die Summe aller Kundenbuchungen ermitteln wollen, um den Quartalsgewinn festzustellen.

Außerdem gibt es auch noch Operational Intelligence (OI). Darunter versteht man eine Sammlung von Business Analytics-Systemen, die auf die Auswertung in Echtzeit generierter Daten ausgelegt sind, um den Entscheidungsprozess zu unterstützen.

Welche unterschiedlichen Arten von Business Analytics gibt es?

Es gibt vier Kategorien von Business Analytics, und zwar deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen:

  • Deskriptive Analysen: Hier werden Daten untersucht, um herauszufinden, was passiert ist und was momentan vor sich geht.
  • Diagnostische Analysen: Charakteristisch für diese Analytics-Kategorie sind Verfahren wie Datenerkennung, Data Mining, Drilldowns und Korrelationen. Durch die Nutzung fortschrittlicher Methoden wird festgestellt, was passiert ist und warum.
  • Prädiktive Analysen: Hier wird die Frage untersucht, was passieren könnte. Ziel ist es, zukünftige Ergebnisse vorauszusagen. Zu den eingesetzten Techniken gehören Prognosen, prädiktive Modellierungen, Regressionsanalysen, Musterabgleiche und multivariate Statistik.
  • Präskriptive Analysen: Hier wird untersucht, wie etwas verbessert werden kann. Durch Datenanalysen soll die beste Vorgehensweise für die Zukunft gefunden werden. Zu den Methoden zählen Empfehlungs-Engines, komplexe Ereignisverarbeitungen, Graphanalysen und Simulationen. Als Tools werden oftmals neuronale Netze und Machine Learning eingesetzt.
 A typical business analytics dashboard.

Erste Schritte 

Was sind die ersten Schritte zum Einstieg in Business Analytics?

Der Einstieg in Business Analytics erfordert eine entsprechende Strategie. Im Folgenden beschreiben wir acht wichtige Schritte, von der Festlegung anfänglicher Ziele bis zur Entwicklung einer Kultur, in der datengestützte Entscheidungen gefördert und wertgeschätzt werden.

  1. Klare Ziele setzen: Ermitteln Sie Bereiche und Entscheidungen, auf die sich Business Analytics am stärksten auswirken wird. Wo liegen die größten Herausforderungen vor Ihnen und was möchte das Unternehmen in den nächsten ein bis drei Jahren erreichen? Was sind die wichtigen Leistungsindikatoren (KPIs) und die wichtigsten Kennzahlen, die gemessen werden sollten? Sind die erforderlichen Datenmanagement-Techniken implementiert? Ordnen und priorisieren Sie Ihre datenorientierten Unternehmensziele, um kostengünstige, profitable Chancen zu identifizieren.
  2. Prototyp entwickeln: Wenden Sie prädiktive Analysetechniken an, um sicherzustellen, dass sie die gewünschten Antworten oder Verbesserungen bringen werden. Prototypen sind auch äußerst nützlich, wenn man die Vorteile eines Analyseprogramms demonstrieren möchte.
  3. Relevante Daten zuordnen: Stellen Sie fest, welche Daten sie sammeln und analysieren müssen, um Antworten auf spezifische Probleme zu erhalten.
  4. Software-Tool(s) wählen: Wählen Sie nach sorgfältiger Recherche und Beratung Tools auf der Grundlage der zu analysierenden Datensets, der gewünschten Erkenntnisse und der Beteiligten, die die Tools verwenden werden. Denken Sie daran, dass Sie Möglichkeiten dafür finden müssen, dass auch Business User (und nicht nur Datenwissenschaftler) mit Ihrer Analytics-Software interagieren.
  5. Für Unterstützung sorgen: Stellen Sie sicher, dass die richtigen Fachkräfte und die nötige Infrastruktur für die Initiative zur Verfügung stehen.
  6. Zugriff ermöglichen: Stellen Sie sicher, dass wichtige Entscheidungsträger leicht Zugang zu verlässlichen Erkenntnissen haben. Wählen Sie Software-Tools, die auch von Personen ohne technisches Fachwissen erfolgreich und gewinnbringend eingesetzt werden können.
  7. Experten benennen: Ernennen Sie einen Mitarbeiter zum Experten, der die Vorteile Ihres Business Analytics-Programms im gesamten Unternehmen bekannt macht.
  8. Datenkultur aufbauen: Schaffen Sie eine Kultur der Offenheit, in der jeder zu Business Analytics beitragen und für seinen Beitrag gewürdigt werden kann.

Wie nutzen Sie Business Analytics optimal?

Für die optimale Nutzung von Business Analytics ist eventuell ein gewisser Wandel in der Unternehmenskultur notwendig. Wenn ein Unternehmen ein Tool lediglich kauft, um „Analysen durchzuführen“, kann die Unternehmenskultur ein Hindernis darstellen. Fördern Sie Ihre Business Analytics-Initiative mit folgenden Schritten:

  • Passen Sie den Entscheidungsprozess so an, dass Analysen berücksichtigt werden: Erkenntnisse nutzen nur etwas, wenn sie bei Entscheidungen auch berücksichtigt werden. Stellen Sie sicher, dass Berichte und Dashboards den richtigen Entscheidern zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung stehen.
  • Kommunizieren Sie die Vorteile von Analysen: Erläutern Sie die Vorteile gegenüber wichtigen Zielgruppen, um die Akzeptanz und Unterstützung zu steigern.
  • Überwinden Sie Widerstände: Beschränken Sie Business Analytics nicht auf einen Bereich. Fördern Sie die Zusammenarbeit und teilen Sie Erkenntnisse mit anderen Unternehmensbereichen.
  • Schaffen Sie eine datengestützte Kultur: Verwenden Sie Dashboards und Visualisierungen, um Analysen und Transparenz im gesamten Unternehmen zu fördern.
  • Legen Sie den Fokus auf qualifizierte Fachkräfte: Sorgen Sie dafür, dass ausreichend Mitarbeiter mit den Qualifikationen zur Unterstützung und Entwicklung der von Ihnen implementierten Systeme und Prozesse eingestellt bzw. dafür geschult werden. Bieten Sie Schulungen und Change-Management-Maßnahmen im Zusammenhang mit allen neuen Tools und Prozessen an.

Fazit

Analyse-Tools sind in der digitalen Welt unabdingbar 

Eine ständig wachsende Datenmenge lädt unweigerlich dazu ein, Geschäftsprobleme mit Analyse-Tools anzugehen. Die Auswertung Ihrer Unternehmens- oder Kundendaten kann einen Wettbewerbsvorteil bedeuten, da sie zu intelligenteren Entscheidungen führt und Ihrem Unternehmen hilft, mit einer sich rasant entwickelnden Business-Landschaft Schritt zu halten. Von der Verbesserung der Kundenerfahrung und der Servicequalität bis hin zur Optimierung von Marketing- und Vertriebsabläufen hilft Business Analytics Unternehmen in einem zunehmend wettbewerbsorientierten Umfeld zu überleben und zu florieren.