Was ist Business Analytics?

Business Analytics ist die Analyse von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Geschäftsentscheidungen beeinflussen. Im Wesentlichen geht es dabei um die Anwendung Datenanalyse-Tools und Techniken in einem Geschäftsumfeld, um die Entscheidungsfindung zu vereinfachen und Geschäftsergebnisse zu verbessern. Business Analytics, oft als BA abgekürzt, umfasst:

• Daten sammeln
• Statistische Methoden anwenden
• Daten analysieren
• Weitergabe der Ergebnisse an Stakeholder

Mit den richtigen Tools und Techniken können Unternehmen Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln, die strategische Entscheidungen und nachhaltiges Wachstum fördern. So können Unternehmensleiter beispielsweise Daten zum Kundenverhalten nutzen, um ihre Zielgruppe besser zu verstehen. Sie können Daten auch verwenden, um Prozesse zu optimieren und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Diese Fähigkeiten sind entscheidend, um in der heutigen datengesteuerten Wirtschaft wettbewerbsfähig und flexibel zu bleiben.

Wie Business Analytics Geschäftsentscheidungen beeinflusst

Traditionell trafen Unternehmen ihre Entscheidungen auf der Grundlage von Erfahrung oder Intuition. Business Analytics ersetzt dieses Rätselraten durch einen datengesteuerten Ansatz. Durch das Sammeln und Analysieren riesiger Mengen an Informationen können Unternehmen potenziell wichtige Informationen wie versteckte Muster, Kundenpräferenzen und Markttrends aufdecken.

Darüber hinaus können Unternehmen mithilfe der Geschäftsdatenanalyse ihre Marketingstrategien personalisieren und ihr Produktangebot anhand der Kundenpräferenzen verfeinern, um so stärkere Kundenbeziehungen und mehr Loyalität zu fördern.

Es gibt viele Arten von Business Analytics. Predictive Analytics beispielsweise ermöglicht es Unternehmen, Trends und Risiken vorherzusehen und so proaktive Entscheidungen und strategische Planungen zu treffen. Mithilfe historischer Daten und statistischer Modellierungstechniken können Unternehmen die Nachfrage vorhersagen, neue Chancen erkennen und potenzielle Bedrohungen im Voraus eindämmen. Dieser proaktive Ansatz minimiert Risiken und versetzt Unternehmen in die Lage, von neuen Trends zu profitieren.

Implementierung von Business Analytics: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Business Analytics umfasst eine Reihe von Schritten, um unstrukturierte Rohdaten in zusammenhängende Erkenntnisse umzuwandeln, die Geschäftsentscheidungen leiten. Und so funktioniert es:

Datensammlung

Die Datenerfassung ist der erste Schritt, bei dem Unternehmen Informationen aus verschiedenen Quellen sammeln, wie z. B. Verkaufsunterlagen, Kunden Datenbanken, soziale Medien, Marktforschung und öffentliche Datensätze. Ziel ist es, umfassende und relevante Daten zu sammeln, die eine solide Grundlage für die Analyse bilden.

Datenreinigung

Sobald die Daten erfasst sind, besteht der nächste Schritt darin, sie zu bereinigen. Datenreinigung stellt sicher, dass die Daten korrekt und nutzbar sind. Dieser Schritt umfasst den Einsatz von Business-Analytics-Tools für:

• Duplikate entfernen: Identifizieren und Eliminieren doppelter Einträge, um verzerrte Ergebnisse zu vermeiden.
• Korrigieren von Fehlern: Beheben von Ungenauigkeiten in Daten, wie etwa Tippfehlern, falschen Einträgen und Inkonsistenzen.
• Fehlende Werte ergänzen: Beheben von Datenlücken durch Ausfüllen fehlender Informationen durch Methoden wie Mittelwertsubstitution, Regressionsimputation oder Verwendung von Daten aus ähnlichen Einträgen.
• Standardisierung von Daten: Sicherstellen, dass die Daten konsistent sind, z. B. durch Verwendung des gleichen Datumsformats oder der gleichen Maßeinheit im gesamten Datensatz.

Saubere Daten sind von entscheidender Bedeutung, da sie die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Analyse gewährleisten und zu gültigen Erkenntnissen führen.

Datenanalyse

Wenn die Daten sauber und organisiert sind, besteht der nächste Schritt darin, sie zu analysieren, um Erkenntnisse und Muster herauszufiltern. Datenanalyse kann in zwei Haupttypen unterteilt werden:

• Beschreibende Analyse: Die deskriptive Analyse fasst die Hauptmerkmale der Daten zusammen. Dabei werden statistische Techniken verwendet, um die grundlegenden Merkmale der Daten zu beschreiben, wie Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung und Häufigkeitsverteilungen. Ziel ist es, durch die Umwandlung von Rohdaten in aussagekräftige Zusammenfassungen und Visualisierungen ein klares Verständnis dessen zu vermitteln, was in der Vergangenheit geschehen ist.
• Prädiktive Analyse: Die prädiktive Analyse geht noch weiter und verwendet historische Daten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Dabei werden Regressionsanalysen, Zeitreihenanalysen und Modelle des maschinellen Lernens eingesetzt, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Mithilfe der prädiktiven Analyse können Unternehmen Umsätze vorhersagen, das Kundenverhalten vorhersehen und potenzielle Risiken identifizieren, sodass sie proaktive Entscheidungen treffen können.

Datenvisualisierung

Sobald die Analyse abgeschlossen ist, werden die Ergebnisse interpretiert, um geschäftsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen. Die Datenvisualisierung stellt diese Erkenntnisse in einem klaren und verständlichen Format dar:

• Erstellen von Visuals: Darstellung von Analyseergebnissen mit Diagrammen, Grafiken und Dashboards. Zu den gängigen Visualisierungen gehören Balkendiagramme, Liniendiagramme, Kreisdiagramme, Heatmaps und Streudiagramme.
• Storytelling mit Daten: Umwandlung komplexer Analyseergebnisse in klare, umsetzbare Visualisierungen, die eine überzeugende Geschichte erzählen. Effektive Visualisierungen helfen Stakeholdern, wichtige Trends schnell zu erfassen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Mit diesen Schritten unterstützt die Geschäftsanalyse Unternehmen dabei, Daten effektiv zu nutzen und ermöglicht es den Beteiligten, fundierte Entscheidungen zu treffen und nachhaltiges Wachstum zu erzielen.

Business Intelligence (BI) vs. Business Analytics

Business Intelligence (BI) und Business Analytics sind zwar verwandte, aber dennoch unterschiedliche Disziplinen, die aufgrund ihrer überlappenden Funktionen oft für Verwirrung sorgen:

Geschäftsanalytik umfasst alle Prozesse und Tools, die zum Sammeln, Speichern, Analysieren und Präsentieren von Daten verwendet werden. Es untersucht historische und aktuelle Daten, um vergangene Leistungen und Betriebstrends zu verstehen. BI beantwortet Fragen wie "Was ist passiert?" und "Wie ist es passiert?" Es hilft Organisationen dabei, wichtige Kennzahlen zu überwachen, Berichte zu erstellen und Daten über Dashboards zu visualisieren, um die tägliche Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Geschäftsanalysen ist ein spezialisierter Teil von BI, der über die historische Analyse hinausgeht. Es verwendet fortgeschrittene Methoden wie Data Mining, statistische Modellierung und maschinelles Lernen, um tiefer in die Daten einzudringen. Business Analytics zielt darauf ab, die Frage zu beantworten, "Warum passiert das?" um aktuelle Trends zu verstehen und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Es hilft Unternehmen, strategische Entscheidungen zu treffen, Marktveränderungen vorherzusehen und Prozesse zu optimieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

BI konzentriert sich auf das Verständnis vergangene und aktuelle Daten für operative Einblicke, während Business Analytics fortschrittliche Techniken nutzt, um Prognose zukünftiger Szenarien und datengesteuerte Entscheidungsfindung zu leiten.

Hauptvorteile von Business Analytics

Business Analytics bietet Unternehmen in verschiedenen Branchen, darunter Einzelhandel, Technologie, Gesundheitswesen und Logistik, erhebliche Vorteile. Einige der wichtigsten Vorteile sind:

• Informierte Entscheidungsfindung: Mithilfe von Business Analytics können Organisationen Entscheidungen auf datengesteuerten Erkenntnissen statt nur auf Intuition basieren.

Zum Beispiel, Walmart nutzt Business Analytics, um sein Bestandsmanagement und seine Preisstrategien zu optimieren. Die Analyse von Verkaufsdaten, Kundendemografie und regionalen Trends ermöglicht es Walmart, Lagerbestände und Preisstrategien für verschiedene Produkte in seinen Filialen anzupassen. Dieser datengesteuerte Ansatz stellt sicher, dass Walmart die Kundennachfrage effizient erfüllt und die Rentabilität maximiert.

• Vorausschauende Einblicke: Business Analytics verwendet fortschrittliche Techniken wie prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen, um Trends und Ergebnisse vorherzusagen.

Zum Beispiel Netflix nutzt Business Analytics, um sein Inhaltsempfehlungssystem zu verbessern. Es verwendet Techniken zur Analyse des Anzeigeverlaufs, der Benutzerpräferenzen und der Engagement-Metriken, um vorherzusagen, welche Sendungen oder Filme einem Benutzer wahrscheinlich gefallen werden. Dieses personalisierte Empfehlungssystem steigert die Benutzerzufriedenheit, erhöht das Engagement der Zuschauer und reduziert die Abwanderungsraten, was zur Marktführerschaft von Netflix in der Streaming-Branche beiträgt.

• Effiziente Betriebsabläufe: Business Analytics verbessert die Effizienz, indem es Unternehmensleitern ermöglicht, Arbeitsabläufe zu optimieren, Kosten zu senken und die Produktivität zu steigern.

Zum Beispiel, UPS (Vereinigter Paketdienst) hat Analysen integriert, um seine traditionellen Logistikprozesse in einen flexibleren und agileren Ansatz umzuwandeln. Das Unternehmen wertet Paketvolumen, Zustellorte und Verkehrsmuster aus, um Routen zu optimieren, den Kraftstoffverbrauch zu senken und die Serviceeffizienz zu verbessern. Diese datengesteuerte Strategie ermöglicht es UPS, Kundenbedürfnisse zu erfüllen, sich an Marktveränderungen anzupassen und fundierte Entscheidungen entlang der gesamten Lieferkette zu treffen.

Herausforderungen in der Geschäftsanalyse meistern

Die Implementierung von Business Analytics kann die Entscheidungsfindung und Effizienz erheblich verbessern, bringt aber auch Herausforderungen mit sich. Um den größtmöglichen Nutzen aus Business Analytics zu ziehen, ist es entscheidend, diese Herausforderungen anzugehen. Im Folgenden finden Sie einige häufige Herausforderungen und Strategien zu ihrer Überwindung.

• Datenqualität und -integration
  Die Gewährleistung der Genauigkeit, Konsistenz und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen ist eine der größten Herausforderungen bei der Analyse von Geschäftsdaten. Die Nutzung einer robusten Firmendaten-API kann die nahtlose Aggregation von Daten aus verschiedenen internen Plattformen erleichtern und so die Zuverlässigkeit und Vollständigkeit des Datensatzes verbessern. Unternehmen haben auch Schwierigkeiten, unterschiedliche Datensätze zu harmonisieren und eine einzige Quelle der Wahrheit zu etablieren. Die Implementierung robuster Datenverwaltungsrahmen und Qualitätssicherungsprozesse ist zur Lösung dieses Problems unerlässlich. Unternehmen können die Datenzuverlässigkeit und -konsistenz über alle Vorgänge hinweg verbessern, indem sie Datenintegrationswerkzeuge und die Durchsetzung standardisierter Datenformate.
• Fähigkeiten und Kompetenzen
  Der Mangel an qualifizierten Fachkräften mit Kenntnissen in Datenanalyse, Statistik und betriebswirtschaftlichen Themen stellt eine weitere große Herausforderung dar. Der Aufbau interner Fachkenntnisse durch Investitionen in Schulungsprogramme und Partnerschaften mit Bildungseinrichtungen ist von entscheidender Bedeutung. Darüber hinaus können Unternehmen externe Berater hinzuziehen oder mit spezialisierten Unternehmen zusammenarbeiten, um Qualifikationslücken zu schließen und sicherzustellen, dass sie über die notwendigen Talente verfügen, um Daten effektiv zu analysieren und zu interpretieren.
• Kosten und ROI
  Unternehmen müssen die Kosten berücksichtigen und den Return on Investment (ROI) aus Business-Analytics-Bemühungen verstehen. Die Implementierung und Wartung von Business-Analytics-Tools und -Infrastrukturen kann kostspielig sein. Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen vor der Investition gründliche Kosten-Nutzen-Analysen durchführen. Die Definition klarer Metriken und Leistungskennzahlen, die auf die Geschäftsziele abgestimmt sind, hilft dabei, die Auswirkungen dieser Initiativen auf Umsatz, Kosteneinsparungen und Betriebseffizienz zu messen.

Anwendungsfälle für Business Analytics

Einige bemerkenswerte Anwendungsfälle, die die Auswirkungen von Business Analytics in verschiedenen Sektoren veranschaulichen, sind:

Optimierung der Lieferkette

Unternehmen nutzen Analysen, um Bestandsverwaltung, Logistik und Nachfrageprognosen zu optimieren und sicherzustellen, dass Produkte am richtigen Ort und zur richtigen Zeit verfügbar sind, während die Kosten minimiert werden. Durch die Identifizierung von Engpässen in der Lieferkette und die Integration von Lösungen wie Software zur Bestandsverwaltung im Lebensmittelhandelkönnen Unternehmen besser mit Lieferanten verhandeln, die Ressourcenzuweisung optimieren und die allgemeine Betriebseffizienz steigern.

Betrugserkennung und -prävention

Finanzinstitute nutzen Business Analytics, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen und zu verhindern. Durch die Analyse von Transaktionsmustern und Kundenverhalten können Unternehmen Anomalien erkennen, die auf Betrug hindeuten könnten, und so rechtzeitig reagieren. Fortgeschrittene Techniken wie Anomalieerkennung und prädiktive Modellierung können dazu beitragen, finanzielle Verluste zu reduzieren und das Vertrauen der Kunden aufrechtzuerhalten.

Optimierung von Marketingkampagnen

Mithilfe von Business Analytics können Unternehmen ihre Marketingstrategien durch die Analyse von Kundendaten verfeinern. Durch das Verständnis der demografischen Merkmale, Vorlieben und Verhaltensmuster von Kunden können Unternehmen Marketingkampagnen optimieren, um bestimmte Zielgruppen effektiv anzusprechen. Mithilfe von Echtzeitanalysen können Marketingfachleute Strategien umgehend auf der Grundlage von Kampagnenleistungsmetriken anpassen, um eine effiziente Ressourcenzuweisung sicherzustellen und den Return on Investment (ROI) für Marketinginvestitionen zu maximieren.

Personalwesen und Talentmanagement

Business Analytics verbessert das Talentmanagement und die Mitarbeiterzufriedenheit in Unternehmen. Unternehmen können Initiativen umsetzen, die die Arbeitskultur, Produktivität und Bindung verbessern, indem sie Mitarbeiterfeedback und Leistungsdaten analysieren. Datengesteuerte Erkenntnisse erleichtern die strategische Personalplanung und ermöglichen es Personalabteilungen, den Personalbedarf vorherzusagen und Rekrutierungsprozesse zu optimieren.

Business Analytics-Tools und wichtige Überlegungen

Unternehmen sammeln Daten aus zahlreichen Quellen, darunter Kundeninteraktionen und Betriebsabläufe. Ohne die richtigen Tools zur Analyse dieser Daten bleibt ihr Potenzial ungenutzt. Business-Analytics-Tools helfen dabei, wertvolle Muster und Zusammenhänge aufzudecken und so fundierte Entscheidungen zu treffen.

Die Investition in ein Business-Analytics-Tool ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um ihre Daten effektiv zu nutzen. Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines Business-Analytics-Tools die folgenden Faktoren:

• Geschäftsanforderungen und -ziele: Richten Sie die Funktionen des Tools an bestimmten Geschäftszielen aus, beispielsweise der Verbesserung der Kundenzufriedenheit, der Optimierung der Ressourcenzuweisung oder der Erweiterung des Produktangebots.
• Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit: Stellen Sie sicher, dass das Tool benutzerfreundlich und für technische und nicht-technische Benutzer zugänglich ist. Achten Sie auf intuitive Benutzeroberflächen und Self-Service-Funktionen, um Benutzern im gesamten Unternehmen mehr Möglichkeiten zu geben.
• Integration mit bestehenden Systemen: Bewerten Sie, wie gut sich das Tool in Ihre aktuelle Dateninfrastruktur integrieren lässt, einschließlich der Kompatibilität mit Datenquellen, Datenbanken und IT-Systemen.
• Analytische Fähigkeiten: Bewerten Sie die Fähigkeit des Tools, deskriptive Analysen für historische Erkenntnisse, prädiktive Analysen für Prognosen und präskriptive Analysen für umsetzbare Empfehlungen durchzuführen.
• Skalierbarkeit und Leistung: Berücksichtigen Sie die Skalierbarkeit des Tools im Hinblick auf die Verarbeitung großer Datensätze und seine Leistung bei der Verarbeitung von Echtzeit-Datenanalysen und komplexen Abfragen.
• Kosten und ROI: Berechnen Sie die Gesamtbetriebskosten, einschließlich der anfänglichen Einrichtungskosten, Lizenzgebühren, Wartung und Schulung. Bewerten Sie den potenziellen ROI im Hinblick auf verbesserte Entscheidungsfindung und Betriebseffizienz.
• Sicherheit und Compliance: Stellen Sie sicher, dass das Tool den Branchenstandards und Anforderungen hinsichtlich Datensicherheit, Datenschutz und Compliance entspricht. Achten Sie auf Funktionen wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen.
• Ruf des Anbieters und Roadmap: Informieren Sie sich über den Ruf des Anbieters in der Branche und prüfen Sie seine Produkt-Roadmap auf zukünftige Verbesserungen und Aktualisierungen, die den sich entwickelnden Anforderungen Ihres Unternehmens entsprechen.

Fazit

Mit der Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen dürften die Analysefunktionen immer ausgefeilter werden. Diese Entwicklung wird es Unternehmen wahrscheinlich ermöglichen, tiefer in die Analyse einzutauchen, sodass sie Trends vorhersehen und Strategien optimieren können. Angesichts des exponentiellen Wachstums der Datenmengen wird die Fähigkeit, aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten, entscheidend sein, um wettbewerbsfähig zu bleiben und nachhaltiges Wachstum voranzutreiben.

Daher ist die Investition in umfassende Datenmanagementlösungen von entscheidender Bedeutung. Astera bietet eine End-to-End-Datenmanagementplattform mit Datenextraktions-, Integrations-, Transformations- und Warehousing-Funktionen. Die Lösung lässt sich nahtlos in führende BI- und Analysetools wie Power BI und Tableau integrieren und ermöglicht es Unternehmen, umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten, die Betriebseffizienz zu steigern und strategische Initiativen voranzutreiben.

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