Die im Zuge der Digitalisierung entstehende Industrie 4.0 stellt Unternehmen und Software-Entwickler vor unterschiedliche Herausforderungen. Die Digitalisierung hat Unternehmen in den vergangenen Jahren mit immer größer werdenden Datenmengen konfrontiert. Die enorme Menge an Daten (Big Data) die heute bereits anfallen und ausgewertet werden müssen, stellt Unternehmen vor ein Problem: Immer schneller werdende Produktionszyklen und schnelllebige Märkte machen neue Analysemethoden erforderlich, um die Unternehmensausrichtung an die rasanten Veränderungen anzupassen. Business Analytics bezeichnet automatisierte Analyse-Prozesse, die Unternehmensentscheidern dabei helfen, Daten auszuwerten und die richtigen Entscheidungen zu treffen.
Warum Business Analytics?
Der Schwerpunkt von Business Analytics (BA) liegt auf der statistischen Analyse von Daten, wodurch eine datenbasierte Entscheidungsfindung ermöglicht wird. Schon heute behandelt ein Großteil der Unternehmen ihre Daten als wertvolle Ressourcen, mit welchen sich letzen Endes handfeste Wettbewerbsvorteile erzielen lassen. Daten gelten für die Wirtschaft heute ohnehin als "digitales Gold", je mehr Daten gesammelt und ausgewertet werden können, desto besser. Die schiere Menge an Daten ist heute für Menschen, geschweige denn einen einzelnen Menschen, kaum noch zu überblicken - Big Data erzeugt immer größere Ökosysteme von Daten. Genau hier greifen Business Analytics Methoden.
Enorme, stetig wachsende Datenmenge
Die zunehmende Digitalisierung ist ein vollkommen neues Phänomen, nie zuvor wurden so viele Daten generiert wie heute. Dabei entstehen nicht nur feste Daten, sondern auch zahlreiche variable Mess- und Echtzeitdaten. Ein Flugzeug beispielsweise generiert etwa 20 Terabyte an Daten pro Stunde. Alleine über Europa fliegen täglich etwa 27.000 Flugzeuge. Weiterhin hat das Internet wohl den größten Anteil an der heute aufkommenden Datenexplosion. Hinzu kommt der weiter wachsende Anteil an mobilen Endgeräten auf denen Nutzer allein auf Twitter, Facebook und Co. jeden Tag mehrere Terabyte Daten erzeugen. Angesichts dieser enormen Datenflut wird ersichtlich, dass herkömmliche Analysemethoden zur Auswertung der Daten nicht mehr funktionieren können.
Welche Kategorien gibt es bei Business Analytics?
Der Bereich BA ist in einem ständigen Wandel und als Prozess zu verstehen. Wie erfolgreich BA im Einzelfall ist, hängt stark von der Datenqualität, den genutzten Technologien und qualifizierten Analysten ab. Mit Business Analytics lassen sich beispielsweise Muster und Zusammenhänge erkennen, Erklärungen finden oder sogar die Vorhersage zukünftiger Ereignisse (Predictive Analytics) treffen. Bislang lässt sich Business Analytics in folgende Bereiche unterteilen:
- Decision Analytics
Mithilfe visueller Analyse von Benutzermodellen werden hier menschliche Entscheidungen unterstützt. Es sollen vor allem kritische Fragen im Unternehmensumfeld geklärt werden und dafür gesorgt werden, dass eine möglichst rationale Entscheidungsfindung stattfinden kann.
- Descriptive Analytics
Hier werden Einblicke aus historischen Daten gewonnen um vergangene Ereignisse zu beschreiben und auszuwerten.
- Predictive Analytics
Mit Hilfe statistischer und maschineller Lernmethoden werden prädiktive Modellierungen erstellt um zukünftige Ereignisse zu beschreiben. Hier geht es um die Frage Was passieren wird und Warum es passieren wird. Es werden historische und aktuelle Daten verwendet.
- Prescriptive Analytics
Dient zu Optimierung und Simulation um Handlungsalternativen zu ermitteln.
Business Analytics Tools
Möglich wird BA mit entsprechenden Software Lösungen. Die Analysetools reichen von einfachen Tabellenkalkulationen, bis hin zu komplexen Tools zum Sammeln von Big Data oder für die Prognosemodellierung. BA Tools übernehmen dabei eine Schlüsselrolle im strategischen Planungsprozess eines Unternehmens. Eingesetzt werden entsprechende Tools beispielsweise zur Kundenprofilerstellung, Kundenbetreuung, Marktforschung, Rentabilität oder für eine Verteilungsanalyse. Im Gegensatz zu herkömmlicher Software umfassen BA Tools Funktionen und Techniken, die es ermöglichen viele Daten parallel zu verarbeiten. Durch BA Tools werden somit neue Analysemethoden möglich:
- Verarbeitung vieler Datensätze gleichzeitig
- Schneller Dateiimport
- Schnelle Suche und Abfrage von Datensätzen
- Parallele Bearbeitung mehrerer Abfragen
- Analyse unterschiedlicher Datentypen
Weiterführende Informationen zum Thema Business Analytics Tools findet man auch hier.
Business Analytics wird zunehmend relevanter werden
Die Bedeutung von Daten wird weiterhin zunehmen und Big Data Analytics immer wichtiger für einen Wettbewerbsvorteil. Gewissermaßen hat Big Data gerade eben erst begonnen. Insbesondere in Deutschland nutzen Unternehmen die Potentiale die sich aus BA ergeben nicht aus. Um aus Kundendaten, Daten aus Social Media, Daten aus Onlinekampagnen und Umfragen, Offline-Daten und Secondary- bzw. Third-Party Dateien in Zukunft den meisten nutzen zu ziehen ist es notwendig sich intensiv mit Big Data auseinanderzusetzen, was letztendlich zu neuen Investitionen sowie auch neuen Berufsbildern führen wird. Neue, komplexere Analyse Tools werden in Zukunft sicherlich dafür sorgen, dass Big Data konkrete Impulse für strategische Unternehmensentscheidungen liefern kann. Nicht allein die Datenmenge, sondern der jeweilige Umgang mit den Daten ist entscheidend um einen Mehrwert zu generieren. Es ist ratsam entsprechende Analyse Tools frühzeitig in die Unternehmensprozesse zu integrieren.
Schon heute ist Big Data keine Zukunftsmusik sondern Praxis. Zunehmend wird es auch für kleine und mittelständische Betriebe interessant wenn nicht sogar notwendig die anfallenden Datenflut für sich zu nutzen um nicht den Anschluss zu verlieren.