Business Analytics

Business Analytics ist ein Prozess der Datenveredelung und Datenauswertung zur strategischen Unternehmenssteuerung. Es ist ein digitaler Prozess, in dem nicht nur Massendaten gesammelt, sondern auch durch statistische und maschinelle Methoden angereichert, aufbereitet und ausgewertet werden.

Der Gedanke, Informationen zu sammeln und intelligent auszuwerten, hat sich schon in den 60-iger Jahren dank der ersten Decision Support Systeme schnell verbreitet.

Auch durch die Entwicklung und Ausbreitung von Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen, Data Warehouses und einer Vielzahl weiterer Software-Tools und -Prozesse hat sich die Perspektive stark verändert.

Das Ziel von Business Analytics ist nicht nur die Bereitstellung von relevanten Informationen zu einem bestimmten Geschäftsprozess, sondern auch der Erfolg, der nach einer erfolgreichen Optimierung messbar ist.

Business Analytics Kategorien im Detail

Business Analytics lässt sich derzeit in die folgenden Kategorien einteilen:

  • Decision Analytics: unterstützt die menschlichen Entscheidungen mit visueller Analyse der Benutzermodelle, um Argumentation zu reflektieren.
  • Descriptive Analytics: gewinnt Einblicke aus historischen Daten mit Reporting, Scorecards, Dashboards und Clustering
  • Predictive Analytics: verwendet prädiktive Modellierung mit Hilfe statistischer und maschineller Lernmethoden
  • Prescriptive Analytics: empfiehlt Entscheidungen mit Optimierung und Simulation

Decision Analytics

Decision Analytics soll im kritische Fragen im Unternehmensumfeld klären und dafür sorgen, dass eine vorteilhafte, möglichst optimale Entscheidung aus einer gegebenen Menge von Handlungsalternativen getroffen wird. Decision Analytics soll am Ende zu mehr Rationalität im Entscheidungsprozess führen und vor allem entscheidungsunterstützend wirken.

Descriptive Analytics

Descriptive Analytics befasst sich mit der vergangenheitsbezogenen Auswertung von Daten. Die Verfahren stellen den klassischen Ansatz der Business Intelligence dar. Sie werden zur Erstellung und Auswertung von Kennzahlen verwendet und in Form von Reporting aufbereitet.

Für die Descriptive Analytics werden Daten in klassischen Data Warehouse Systemen gesammelt und aufbereitet. Verschiedene Abteilungen nutzen diese Daten indem sie Kennzahlen definieren, die über relationale oder dimensionale Datenmodelle im DWH ausgewertet werden können.

Predictive Analytics

Predictive Analytics stellt einen sehr spezialisierten Bereich dar. Ziel der Predictive Analytics ist es, herauszufinden was passieren wird und warum. Es handelt sich demnach um ein Prognoseverfahren, mit dem zukünftige Ereignisse ermittelt werden sollen. Basis der Analysen sind historische und aktuelle Daten aus dem Unternehmen und dem Unternehmensumfeld.

Im Hintergrund der Predictive Analytics-Methoden werden mathematische Verfahren, wie beispielsweise Regressionen (z. B. Logistische Regression) und Machine Learning (z. B. Neuronale Netze), zur Ermittlung von Trends (Trendanalyse), Clustern (Clusteranalyse) und Präferenzen (Präferenzanalysen) angewandt. Die dadurch berechneten Muster werden zur Erstellung von Prognosen genutzt.

Prescriptive Analytics

Das Ziel der Prescriptive Analytics ist es, Handlungsalternativen oder umfangreiche Informationen bereitzustellen, um eine Entscheidung treffen zu können. Bei Prescriptive Analytics sind vor allem externe Daten interessant, die einen Einfluss auf die eigenen Prozesse und Entscheidungen haben. Diese Daten fließen in Optimierungsverfahren und Simulationen ein und stellen beeinflussende Variable dar. Für die Analyse werden die Ziele, die Anforderungen an das Ergebnis und der Handlungsrahmen festgelegt.

Business Analytics in der Praxis

Business Analytics kann in der Praxis zum Beispiel für folgende Einsatzszenarien verwendet werden:

  • Untersuchung von großen Datenmengen, um neue Muster und Zusammenhänge zu entdecken (Data iniMng)
  • Erklärung, warum ein bestimmtes Ergebnis eingetreten ist (statistische und quantitative Analysen)
  • Tests, um vorherige Entscheidungen zu überprüfen bzw. zu validieren (A/B-Testing)
  • Vorhersagen zukünftiger Ergebnisse (Predictive Analytics).

Vorteile durch Business Analytics

Business Analytics stellt nicht nur die relevanten Informationen zu einem bestimmten Geschäftsprozess bereit, sondern ermittelt auch den Erfolg des ausgewählten Prozesses. Oft wird versucht, mit Business Analytics eine Steigerung der Produktivität und Optimierung der Geschäftsprozesse anzustreben.

Weiterführende Artikel

  • Customer Analytics
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Autor: Markus
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