Was ist Business Analytics?
Business Analytics ist die datengetriebene Analyse von Geschäftsdaten mithilfe moderner Methoden, um Muster und Trends zu erkennen, fundierte Entscheidungen zu ermöglichen und Unternehmensprozesse zu optimieren.
Business Analytics analysiert Unternehmensdaten systematisch mithilfe analytischer Methoden
Erhöhung der Effizienz, Kostenreduktion, bessere Risikosteuerung und datenbasierte Entscheidungsfindung
Methoden wie Simulationsmodelle, Big-Data-Analytics, Data Mining und Datenvisualisierung
Business Analytics Definition
Unter Business Analytics (BA) – zu Deutsch „Geschäftsanalyse“ – versteht man die systematische Analyse von Daten innerhalb eines Unternehmens mithilfe von analytischen Methoden. Der Business-Analytics-Prozess beinhaltet die Sammlung, Analyse und Interpretation von Geschäftsdaten. Dabei können wertvolle Erkenntnisse gewonnen, fundierte Entscheidungen getroffen und die Effizienz eines Unternehmens gesteigert werden. Business Analytics kombiniert Methoden der Statistik, Datenvisualisierung, maschinelles Lernen, Data Mining und Predictive Analytics, um Muster und Trends in großen Datenmengen zu erkennen. Unternehmen nutzen Business Analytics, um Prozesse zu optimieren, Kosten zu reduzieren, das Kundenverhalten besser zu verstehen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Dabei werden strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen verarbeitet, um präzise Prognosen zu erstellen und datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen.
Warum Business Analytics? – Bedeutung und Vorteile von Business Analytics
Business Analytics ist mittlerweile unverzichtbar für Unternehmen, die in einem wettbewerbsintensiven Marktumfeld bestehen wollen, da es zahlreiche Vorteile bietet, wie beispielsweise:
Datenbasierte Entscheidungsfindung: Business Analytics ermöglicht es Unternehmen, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten, statt Bauchgefühl, zu treffen.
Prozessoptimierung und Produktivität: Durch Business Analytics können ineffiziente Abläufe erkannt und verbessert werden, wodurch auch Produktivität und Ertrag steigen.
Kostenreduktion: Dank der Analysen können Ressourcen effizienter genutzt und Fehler vermieden werden, wodurch Kosten sinken.
Risikominimierung: Risiken werden durch datenbasierte Prognosen und Szenarien-Analysen frühzeitig erkannt, um geeignete Maßnahmen zu treffen.
Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die Business Analytics nutzen, sind in der Lage, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erkennen.
Transparenz über Unternehmensperformance: Detaillierte Einblicke in die Leistung einzelner Abteilungen und Projekte zur besseren Steuerung.
Wie funktioniert Business Analytics?
Business Analytics basiert auf der systematischen Sammlung, Aufbereitung und Analyse von Daten, um geschäftliche Entscheidungen zu verbessern. Der Prozess beginnt also mit der Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. internen Systemen, CRM-Daten oder externen Marktdaten. Diese Rohdaten werden anschließend mithilfe von Tools und Technologien wie Datenbanken, Analyseplattformen und Algorithmen aufbereitet und verarbeitet. Anschließend kommen statistische Verfahren, maschinelles Lernen und prädiktive Modelle zum Einsatz, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu identifizieren. Die gewonnenen Erkenntnisse werden in Form von Berichten und Dashboards visualisiert, damit Entscheidungsträger fundierte Entscheidungen treffen können. Business Analytics hilft Unternehmen somit, proaktiv zu handeln.
Was gehört zu Business Analytics? – Business-Analytics-Methoden
Business Analytics umfasst eine Vielzahl von Methoden und Technologien, die meist in Kombination eingesetzt werden. Wie bei der Datenanalyse kann zwischen verschiedene Analysemethoden unterschieden werden:
Descriptive Analytics analysiert Vergangenheitsdaten, um zu zeigen, was passiert ist, z. B. Umsatz oder Produktionszahlen, erklärt jedoch nicht, warum etwas geschehen ist.
Diagnostic Analytics untersucht, warum bestimmte Ereignisse eingetreten sind. Muster und Zusammenhänge werden analysiert, um Ursachen zu identifizieren und Probleme zu verstehen.
Predictive Analytics prognostiziert zukünftige Ereignisse mithilfe von Algorithmen, KI und Machine Learning, um z. B. Kundenverhalten oder Marktentwicklungen vorherzusagen.
Prescriptive Analytics gibt konkrete Handlungsempfehlungen basierend auf Vorhersagen und fortgeschrittenen Technologien, um Chancen zu nutzen oder Probleme zu vermeiden.
Zusätzliche wichtige Komponenten und Analysemethoden von Business-Analytics-Anwendungen sind:
Data Mining: Statistische Methoden und Algorithmen durchsuchen große Datenmengen, um bisher unbekannte Muster und Trends zu erkennen.
Big-Data-Analytics: Komplexe Verfahren wie Data Mining und maschinelles Lernen ermöglichen die Analyse riesiger Datensätze, um wertvolle Insights zu generieren.
Text Mining: Unstrukturierte Textdaten wie Social-Media-Beiträge oder E-Mails werden untersucht, um qualitative und quantitative Erkenntnisse zu gewinnen.
Simulationsmodelle: Verschiedene Szenarien werden durchgerechnet, um die bestmöglichen Entscheidungen zu simulieren und strategische Entscheidungen zu optimieren.
Datenvisualisierung: Mithilfe von Diagrammen und Grafiken werden Trends und Muster in Daten verständlich dargestellt, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Business Analytics?
Business Analytics und Business Intelligence (BI) sind beides zentrale Begriffe in der datengetriebenen Unternehmenswelt. Sie werden oft miteinander verwechselt, setzen jedoch unterschiedliche Schwerpunkte.
Business Intelligence konzentriert sich auf die Sammlung, Analyse und Darstellung historischer und aktueller Daten, um Unternehmen einen umfassenden Überblick über ihre Geschäftsprozesse zu bieten. Es dient in erster Linie der Analyse von „Was ist passiert?“ und hilft Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis vergangener Leistungen zu treffen.
Im Gegensatz dazu geht Business Analytics einen Schritt weiter und fokussiert sich stärker auf die Vorhersage zukünftiger Trends. Dazu werden fortschrittliche Methoden wie statistische Modelle, prädiktive Algorithmen und Machine Learning herangezogen.
Die Gegenüberstellung „Business Intelligence vs. Business Analytics“ liefert also folgende Hauptunterschiede:
Datenfokus: BI konzentriert sich auf die Analyse historischer Daten. BA verwendet diese Daten, um Vorhersagen für zukünftige Ereignisse zu treffen.
Zielsetzung: BI will verstehen, was in der Vergangenheit passiert ist und wie aktuelle Trends aussehen. BA will erklären, warum bestimmte Entwicklungen stattgefunden haben und was in der Zukunft wahrscheinlich passieren wird.
Methoden: BI verwendet oft Descriptive Analytics, währen BA dagegen mehr auf Predictive Analytics setzt.
Zeithorizont: BI ist vergangenheitsorientierter, wohingegen BA hingegen zukunftsorientierter ist.
Unternehmen, die sowohl BI als auch BA nutzen, können operative Effizienz und strategische Vorteile maximieren, indem sie Daten als wertvolle Ressource für Geschäftsinnovationen einsetzen. Business Intelligence und Analytics können sich sinnvoll gegenseitig ergänzen, da sie zusammen Unternehmen die Möglichkeit bieten, sowohl die Vergangenheit zu verstehen als auch zukünftige Chancen und Herausforderungen zu antizipieren. DeltaMaster ist ein Beispiel für eine Software, die Analyse, Planung und Reporting ermöglicht und somit die Vergangenheit, Gegenwart und die Zukunft in einem Tool abbilden kann.
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