Was versteht man unter Business Analystics?

Bei der Geschäftsanalytik nutzen Unternehmen Daten, die von ihren Betrieben erstellt werden, oder öffentlich zugängliche Daten, um Geschäftsprobleme zu lösen, ihre Geschäftsgrundlagen zu überwachen, neue Wachstumsmöglichkeiten zu ermitteln und ihre Kunden besser zu bedienen.

Bei der Business Analyse werden Datenexploration, Datenvisualisierung, integrierte Dashboards und vieles mehr eingesetzt, um Benutzern den Zugang zu verwertbaren Daten und Geschäftseinblicken zu ermöglichen.

Business Intelligence (BI) ermöglicht bessere Geschäftsentscheidungen, die auf einer Grundlage von Geschäftsdaten basieren. Business Analytics (BA) ist ein Teilbereich von Business Intelligence, wobei Business Analytics die Analyse bereitstellt, während die übergeordnete Business-Intelligence-Infrastruktur die Tools für die Identifizierung und Speicherung der Daten umfasst, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden.

Business Intelligence sammelt, verwaltet und verwendet sowohl die Eingabedaten als auch das daraus resultierende Wissen und die umsetzbaren Erkenntnisse, die durch Business Analytics generiert werden. Der Zweck von Business Analytics besteht darin, neue Erkenntnisse und neue Erkenntnisse zu entwickeln, um die gesamte Business Intelligence eines Unternehmens zu steigern.

Mit Business Analytics können Sie Fragen zu früheren Ereignissen beantworten, Vorhersagen treffen und Ergebnisse prognostizieren.¹ Ein Unternehmen kann sich ein vollständigeres Bild von seinem Geschäft machen und so das Benutzerverhalten besser verstehen.

Data Scientists und fortgeschrittene Datenanalysten setzen Business Analytics ein, um erweiterte statistische Analysen durchzuführen. Einige Beispiele für statistische Analysen sind die Regressionsanalyse, bei der frühere Verkaufsdaten zur Schätzung des Customer Lifetime Value verwendet werden, und die Clusteranalyse zur Analyse und Segmentierung von Nutzern mit hoher und niedriger Nutzung in einem bestimmten Gebiet.

Business Analytics Lösungen bieten Vorteile für alle Abteilungen, einschließlich Finanzen, Personalwesen, Lieferkette, Marketing, Vertrieb oder Informationstechnologie, sowie für alle Branchen, einschließlich Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und Konsumgüter.

Business Analytics basiert auf der Analyse, also der Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten, um die Unternehmensleistung zu steigern. Es werden häufig vier nützliche Analysearten eingesetzt:

Wie der Name schon sagt, beschreibt diese Art von Analyse die darin enthaltenen Daten. Ein Beispiel wäre ein Kreisdiagramm, das die Demografie der Kunden eines Unternehmens aufschlüsselt.

Mithilfe der diagnostischen Analyse kann die Ursache eines Ereignisses ermittelt werden. Sie kann Fragen wie die folgenden beantworten: Welche Ereignisse haben die Geschäftsergebnisse beeinflusst? Wo liegen die wahre Korrelation und Kausalität innerhalb eines bestimmten historischen Zeitrahmens? Was sind die treibenden Kräfte hinter den Ergebnissen? Zum Beispiel können Hersteller eine ausgefallene Komponente an einem Fließband analysieren und den Grund für den Ausfall ermitteln.

Vorausschauende Analyse wertet bestehende Daten aus, identifiziert Muster und hilft Unternehmen, die Zukunft auf der Grundlage dieser Daten vorherzusagen. Dabei kommen Vorhersagemodelle zum Einsatz, die Hypothesen über künftige Verhaltensweisen oder Ergebnisse aufstellen. So könnte ein Unternehmen beispielsweise Vorhersagen über die Entwicklung ihres Mantelabsatzes treffen, wenn für die kommende Wintersaison höhere Temperaturen prognostiziert werden.

Die prädiktive Modellierung² hilft Unternehmen auch dabei, Probleme zu vermeiden, bevor sie auftreten, z. B. zu wissen, wann ein Fahrzeug oder ein Werkzeug kaputtgeht, und einzugreifen, bevor es auftritt, oder zu wissen, wann sich der demografische oder psychografische Wandel positiv oder negativ auf ihre Produktlinien auswirken wird.

Mit diesen Analysen können Unternehmen auf der Grundlage vorhandener Informationen und Ressourcen Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Jedes Unternehmen kann präskriptive Analyse nutzen, indem es seine vorhandenen Daten überprüft, um zu erraten, was als Nächstes passieren wird. Marketing- und Vertriebsorganisationen können beispielsweise den Erfolg aktueller Inhalte auf die Gewinnung von Neukunden analysieren, um festzustellen, welche Arten von Inhalten in Zukunft priorisiert werden sollten. Finanzdienstleister nutzen diese Art von Analyse zur Betrugserkennung, um in Echtzeit entscheiden zu können, ob ein Kauf potenziell betrügerisch ist.

Zu den Methoden der Business Analytics gehören verschiedene Tools, mit denen die von Unternehmen erfassten Daten besser verstanden und in Erkenntnisse umgewandelt werden können. Hier sind einige der gängigsten Tools, Disziplinen und Vorgehensweisen:

• Datenverwaltung: Datenverwaltung ist die Praxis der Aufnahme, Verarbeitung, Sicherung und Speicherung der Daten eines Unternehmens. Anschließend werden sie für strategische Entscheidungen zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse eingesetzt. Das Thema Datenverwaltung hat zunehmend an Bedeutung gewonnen, da die Erweiterung des Datenspeichers zu großen Herausforderungen wie Daten-Silos, Sicherheitsrisiken und allgemeinen Engpässen bei der Entscheidungsfindung geführt hat.
  
  
• Data Mining oder KDD: Data Mining, auch bekannt als Knowledge Discovery in Data (KDD), ist der Prozess des Aufdeckens von Mustern und anderen wertvollen Informationen aus großen Datensätzen und ist ein wichtiger Bestandteil der Big-Data-Analyse. Die wachsende Bedeutung von Big Data macht Data Mining zu einer entscheidenden Komponente jedes modernen Unternehmens, indem es Unternehmen dabei unterstützt, ihre Rohdaten in nützliches Wissen umzuwandeln.
  
  
• Data-Warehousing: Ein Data Warehouse oder Enterprise Data Warehouse (EDW) ist ein System, das Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Apps, Internet der Dinge (IoT)-Geräte, sozialen Medien und Tabellenkalkulationen, in einem einzigen, zentralen, konsistenten Datenspeicher aggregiert, um Datenanalyse, Data Mining, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) zu unterstützen. Ein Data-Warehouse-System ermöglicht es einem Unternehmen, leistungsstarke Analysen anhand von riesigen Mengen (d. h. viele Petabytes) historischer Daten durchzuführen, wozu eine herkömmliche Datenbank nicht in der Lage ist.

• Datenvisualisierung: Die Darstellung von Daten mithilfe von Grafiken wie Diagrammen, Plots, Infografiken und sogar Animationen. Diese Darstellungen von Informationen vermitteln komplexe Datenzusammenhänge und datengesteuerte Erkenntnisse auf eine leichter verständliche Weise. Sie sind besonders hilfreich für Mitarbeiter ohne technischen Hintergrund, um Analysekonzepte zu verstehen, und helfen dabei, Muster in mehreren Datenpunkten zu erkennen. Datenvisualisierung kann auch bei der Ideenfindung, der Veranschaulichung von Ideen oder der visuellen Entdeckung helfen.
  
  
• Forecasting: Dieses Tool verwendet historische Daten und aktuelle Marktbedingungen und macht dann Prognosen dazu, wie viel Umsatz ein Unternehmen in den nächsten Monaten oder Jahren erwarten kann. Prognosen werden angepasst, sobald neue Informationen verfügbar sind. Wenn Unternehmen Daten und Analyse mit etablierten Best Practices für Planung und Prognosen nutzen, verbessern sie die strategische Entscheidungsfindung und können mit genaueren Plänen und zeitnaheren Prognosen belohnt werden.
  
  
• Algorithmen für maschinelles Lernen: Ein Algorithmus für maschinelles Lernen ist eine Reihe von Regeln oder Prozessen, die von einem KI-System verwendet werden, um Aufgaben auszuführen – meistens, um neue Datenerkenntnisse und -muster zu entdecken oder um Ausgabewerte aus einem bestimmten Satz von Eingabevariablen vorherzusagen. Algorithmen für maschinelles Lernen ermöglichen maschinelles Lernen und bieten die Möglichkeit, Daten zu analysieren, Trends zu erkennen und Probleme vorherzusagen, bevor sie auftreten.
  
  
• Berichterstattung: Geschäftsanalysen basieren auf Daten, um Unternehmen dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Berichterstellungs-Software der Unternehmensklasse kann Informationen aus verschiedenen Anwendungen extrahieren, die von einem Unternehmen verwendet werden, die Daten analysieren und Berichte erstellen.
  
  
• Statistische Analyse: Mit der statistischen Analyse können Unternehmen verwertbare Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen. Fortgeschrittene statistische Analyseverfahren tragen dazu bei, eine hohe Genauigkeit und Qualität der Entscheidungsfindung zu gewährleisten. Der Analyse-Lebenszyklus umfasst die Datenaufbereitung und -verwaltung bis hin zur Analyse und Berichterstellung.
  
  
• Textanalyse: Identifiziert Textmuster und Trends in unstrukturierten Daten mithilfe von maschinellem Lernen, Statistik und Linguistik. Indem die Daten durch Text Mining und Textanalyse in ein strukturierteres Format umgewandelt werden, können mehr quantitative Erkenntnisse gewonnen werden.

Unternehmen müssen heutzutage schnelle Entscheidungen treffen. Nur so können sie sich in einer sich rasant verändernden Welt behaupten, in der jedes Jahr neue Wettbewerber auftauchen und sich die Gewohnheiten der Kunden ständig ändern. Unternehmen mit Fokus auf Business Analytics haben gegenüber Wettbewerbern, die dies nicht tun, mehrere Vorteile.

Schnellere und fundiertere Entscheidungen: Durch eine flexible und umfassende Analyse aller Daten, über die ein Unternehmen verfügt, können Unsicherheiten beseitigt, Maßnahmen schneller ergriffen und Geschäftsprozesse verbessert werden. Wenn die Daten eines Unternehmens darauf hindeuten, dass die Verkäufe einer bestimmten Produktlinie drastisch zurückgehen, könnte das Unternehmen beschließen, diese einzustellen. Wenn sich das Klimarisiko auf die Ernte eines Rohstoffs auswirkt, auf den ein Unternehmen angewiesen ist, muss es möglicherweise einen neuen Rohstoff von einem anderen Ort beziehen. Dies ist besonders hilfreich, wenn es um Preisstrategien geht.

Wie ein Unternehmen seine Waren oder Dienstleistungen bepreist, basiert auf Tausenden von Datenpunkten, von denen viele im Laufe der Zeit nicht statisch bleiben. Unabhängig davon, ob ein Unternehmen eine feste oder dynamische Preisstrategie verfolgt, ist der Zugriff auf Echtzeitdaten für eine intelligentere kurz- und langfristige Preisgestaltung von entscheidender Bedeutung. Unternehmen, die eine dynamische Preisgestaltung einführen möchten, können mithilfe von Business Analytics Tausende von Datenpunkten nutzen, um auf externe Ereignisse und Trends zu reagieren und so häufig wie nötig den profitabelsten Preispunkt zu ermitteln.

Zentrale Sicht auf Informationen: Wenn alle über dieselben Daten verfügen und nach demselben Schema vorgehen, verbessert dies die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und Geschäftsbereichsanwendern. Diese zentrale Oberfläche zeigt mehr unsichtbare Muster und ermöglicht es verschiedenen Abteilungen, den ganzheitlichen Ansatz des Unternehmens zu verstehen und die Fähigkeit einer Organisation zu verbessern, auf Veränderungen auf dem Markt zu reagieren.

Verbesserter Kundenservice: Wenn Unternehmen wissen, was ihre Kunden wollen, wann und wie sie es wollen, konzentrieren sie sich auf Kundenzufriedenheit und mehr Loyalität. Neben einer verbesserten Erfahrung können Unternehmen, die in der Lage sind, intelligentere Entscheidungen über die Ressourcen oder die Produktion zu treffen, diese Waren oder Dienstleistungen wahrscheinlich zu einem günstigeren Preis anbieten.

Für Unternehmen, die sich Geschäftsdaten zunutze machen wollen, ist es wahrscheinlich erforderlich, bestehende Mitarbeiter weiterzubilden oder neue Mitarbeiter einzustellen, wodurch möglicherweise neue Berufsbilder entstehen. Datengesteuerte Unternehmen brauchen Mitarbeiter mit hervorragenden praktischen Analyse- und Kommunikationsfähigkeiten.

Hier sind einige der Mitarbeiter, die sie benötigen, um das volle Potenzial robuster Geschäfts-Strategien der Analyse auszuschöpfen:

Data Scientists: Sie verwalten Algorithmen und Modelle, die die Business-Analyse-Programme unterstützen. Organisatorische Data Scientists verwenden entweder Open-Source-Bibliotheken wie das Toolkit (NTLK) für Algorithmen oder erstellen eigene Bibliotheken zur Datenanalyse. Sie zeichnen sich durch ihre Problemlösungskompetenz aus und müssen in der Regel mehrere Programmiersprachen beherrschen. Dazu zählen beispielsweise Python, das den Zugriff auf direkt einsatzbereite Algorithmen des maschinellen Lernens erleichtert, und SQL (Structured Query Language), mit dem Daten aus Datenbanken extrahiert und in ein Modell eingespeist werden können.

In den letzten Jahren bieten immer mehr Hochschulen einen Master- oder Bachelor-Abschluss in Data Science an. In diesem Studiengang werden die Studierenden in Informatik, statistischer Modellierung und anderen mathematischen Anwendungsbereichen geschult.

Dateningenieure: Sie erstellen und pflegen Informationssysteme, die Daten von verschiedenen Orten sammeln, die bereinigt und sortiert und in einer Master-Datenbank abgelegt werden. Sie sind oft dafür verantwortlich, sicherzustellen, dass Daten von Stakeholdern einfach erfasst und abgerufen werden können, um Unternehmen einen einheitlichen Überblick über ihre Datenvorgänge zu bieten.

Datenanalysten: Bei der Vermittlung von Erkenntnissen an externe und interne Stakeholder spielen sie eine zentrale Rolle. Je nach Größe des Unternehmens sammeln und analysieren sie die Datensätze und erstellen Datenvisualisierungen. Oder sie übernehmen die von anderen Data Scientists erstellte Datenanalyse und konzentrieren sich auf die Vermittlung der wichtigsten Erkenntnisse.

Um den Nutzen der Analyse eines Unternehmens zu maximieren, muss es seine Daten bereinigen und verbinden, Datenvisualisierungen erstellen und Erkenntnisse darüber geben, wo sich das Unternehmen heute befindet, und gleichzeitig helfen, vorherzusagen, was morgen passieren wird. Das beinhaltet normalerweise die folgenden Schritte:

Zunächst müssen alle vorhandenen Daten und die einzubeziehenden externen Daten ermittelt werden, um zu verstehen, welche Business-Analytics-Chancen vorliegen.

Allerdings bleiben viele Unternehmensdaten unbearbeitet und sind in der Form für eine genaue Analyse unbrauchbar.

Hier sind einige Gründe, warum die Daten eines Unternehmens bereinigt werden müssen:

• Falsche Datenfelder: Aufgrund manueller Eingaben oder fehlerhafter Datenübertragungen können in einem Unternehmen fehlerhafte Daten mit korrekten Daten vermischt sein. Wenn das System fehlerhafte Daten enthält, kann dies dazu führen, dass der gesamte Datensatz bedeutungslos wird.
  
  
• Veraltete Datenwerte: Bestimmte Datensätze, einschließlich Kundeninformationen, müssen möglicherweise bearbeitet werden, weil Kunden das Unternehmen verlassen, Produktlinien eingestellt werden oder andere historische Daten nicht mehr relevant sind.
  
  
• Fehlende Daten: Unternehmen haben möglicherweise die Art und Weise der Datenerhebung oder die von ihnen erfassten Daten geändert, was bedeutet, dass in historischen Einträgen möglicherweise Daten fehlen, die für zukünftige Geschäftsanalysen von entscheidender Bedeutung sind. Unternehmen in dieser Situation müssen unter Umständen entweder in die manuelle Dateneingabe investieren oder nach Möglichkeiten suchen, mithilfe von Algorithmen oder maschinellem Lernen vorherzusagen, wie die Daten korrekt sein sollten.
  
  
• Datensilos: Wenn die vorhandenen Daten eines Unternehmens in mehreren Tabellenkalkulationen oder anderen Arten von Datenbanken gespeichert sind, müssen die Daten möglicherweise zentral zusammengeführt werden. Die Grundlage eines jeden Business-Analytics-Ansatzes sind Daten von Erstanbietern (Daten, die das Unternehmen von seinen Stakeholdern gesammelt hat und die es selbst besitzt), aber auch Daten von Drittanbietern (Daten, die es gekauft oder von anderen Organisationen erhalten hat), um seine Daten mit externen Erkenntnissen abzugleichen.

Unternehmen können jetzt Gigabyte oder Terabyte an Daten mit mehr Cloud-Computing schnell abfragen und analysieren. Data Scientists können Daten mithilfe von maschinellem Lernen, Algorithmen, künstlicher Intelligenz (KI) und anderen Technologien effektiver analysieren. Dadurch können umsetzbare Erkenntnisse gewonnen werden, die auf den Key Performance Indicators (KPIs) einer Organisation basieren.

Geschäftsanalyseprogramme können jetzt schnell riesige Mengen dieser analysierten Daten verwenden, um Dashboards, Visualisierungen und Panels zu erstellen, in denen die Daten gespeichert, angezeigt, sortiert, bearbeitet und an Stakeholder gesendet werden können.

Zu den Best Practices für die Datenvisualisierung zählen das Verständnis dafür, welches Bildmaterial am besten zu den von einer Organisation verwendeten Daten und zu den wichtigsten Aussagen passt, das Bildmaterial so sauber und einfach wie möglich zu halten und die richtigen Erklärungen und Inhalte bereitzustellen, um sicherzustellen, dass das Publikum versteht, was es sieht.

Die laufende Datenverwaltung wird parallel zu den bereits erwähnten Maßnahmen durchgeführt. Ein Unternehmen, das sich auf Business Analytics einlässt, muss eine umfassende Datenverwaltung-Strategie für die Pflege seiner bereinigten Daten entwickeln, insbesondere wenn es neue Datenquellen einbezieht.

Business Analytics sind für jede Art von Geschäftseinheit nützlich, um die vorhandenen Daten zu verstehen und spezifische Erkenntnisse zur intelligenteren Entscheidungsfindung zu gewinnen.

• Finanz- und Betriebsplanung: Geschäftsanalysen liefern wertvolle Erkenntnisse, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Finanzplanung und Abläufe nahtlos aufeinander abzustimmen. Dazu werden Regeln für das Lieferkettenmanagement festgelegt, Daten funktionsübergreifend integriert und Lieferkettenanalysen und Nachfrageprognosen verbessert.
  
  
• Planning Analytics: Ein Ansatz der integrierten Geschäftsplanung, der Tabellenkalkulationen und Datenbanktechnologien kombiniert, um effektive Geschäftsentscheidungen zu Themen wie Nachfrage und Lead-Generierung, Optimierung der Betriebskosten und Technologieanforderungen auf der Grundlage solider Metriken zu treffen. Viele Unternehmen haben in der Vergangenheit Tools wie Microsoft Excel für die Geschäftsplanung verwendet, aber einige stellen auf Tools wie IBM Planning Analytics um.
  
  
• Integrierte Vertriebs- und Marketingplanung: Die meisten Unternehmen verfügen über historische Daten zu Lead-Generierung, Konversionsraten und Erfolgsquoten bei der Kundenbindung. Unternehmen möchten genaue Umsatzpläne und -prognosen erstellen und mithilfe von Business Analytics einen besseren Einblick in ihre Marketing- und Vertriebsdaten erhalten. So können sie Ressourcen auf Grundlage der Leistung oder der sich ändernden Nachfrage zuweisen und so ihre Geschäftsziele erreichen.
  
  
• Integrierte Planung der Mitarbeiterleistung: Bei der digitalen Transformation und sonstigen Reaktionen auf Veränderungen müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie über die richtigen Mitarbeitenden mit den richtigen analytischen Fähigkeiten verfügen. Dies gilt insbesondere in einer Welt, in der Mitarbeitende häufiger die Stelle bzw. das Unternehmen wechseln. Durch die Planung der Mitarbeiterleistung können die Bedürfnisse der Belegschaft erkannt, Qualifikationsdefizite ermittelt und behoben sowie Talente besser gewonnen und gebunden werden, um den Anforderungen des Unternehmens heute und in Zukunft gerecht zu werden.