Was ist Business Analytics?

Business Analytics ist der Prozess der Datenanalyse mithilfe statistischer und quantitativer Methoden, um
Entscheidungen zu treffen, mit denen bessere Geschäftsergebnisse erzielt werden können.

Die wichtigsten quantitativen Methoden zur Lösung eines Geschäftsproblems sind:

 

Descriptive Analytics
Descriptive analytics: die Analyse historischer Daten zur Identifizierung von Mustern und
Trends
Predictive Analytics
Predictive analytics: die Analyse historischer und aktueller Daten zur
Prognose zukünftiger Ergebnisse
Prescriptive Analytics
Prescriptive analytics: verwendet deskriptive und prädiktive Ergebnisse,
um zu bestimmen, welche Maßnahmen zu ergreifen sind

Warum ist Business Analytics wichtig?

Mit Business Analytics erhalten Unternehmen die Informationen, die sie benötigen, um Prozesse zu verbessern und
positive Veränderungen vorzunehmen. Unternehmen, die Business Analytics nicht nutzen, riskieren, ineffektiv und
obsolet zu werden und hinter Konkurrenten zurückzufallen, die Business Analytics zu ihrem Vorteil einsetzen.

Business Analytics bietet:

  • Erhöhte Transparenz der Geschäftsleistung
  • Die Fähigkeit, Trends zu erkennen und Ergebnisse zu prognostizieren
  • Die Fähigkeit, schnellere und präzisere Entscheidungen zu treffen
  • Möglichkeiten, unerwartete Ereignisse vorherzusehen und darauf zu reagieren
  • Erkenntnisse, die positive Veränderungen und Innovationen fördern

Glücklicherweise können Unternehmen heute Technologien implementieren, die den ganzheitlichen Prozess der Business
Analytics effizient und einfach machen, unabhängig davon, wie sehr sich ein Mitarbeiter mit Datenanalyse auskennt.

Die Grundlagen von Business Analytics

Das Ziel von Business Analytics ist es, zu verstehen, was funktioniert, was nicht funktioniert und warum, und diese
Informationen dann zu nutzen, um die Geschäftsstrategie zu gestalten und Verhaltensweisen zu ändern, um bessere
Ergebnisse zu erzielen.

Business Analytics erfordert:

  • Das Verständnis des Geschäftsproblems, das gelöst werden muss
  • Das Wissen, wo sich die Daten befinden, und den Zugriff darauf
  • Das Vorbereiten und Untersuchen der Daten
  • Die Analyse der Daten mit der geeigneten quantitativen Methode
  • Die Schlussfolgerung, wie das Problem gelöst werden kann, die zu positiven Geschäftsergebnissen führt

Was unterscheidet Business Analytics von Data Analytics, BI und Data Science?

Der Prozess für Data Analytics und Business Analytics ist nahezu identisch, da beide statistische und quantitative
Methoden verwenden, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Doch während Data Analytics in einer Vielzahl von Szenarien
eingesetzt werden kann, geht es bei Business Analytics ausschließlich um die Verbesserung von Geschäftsprozessen und
-ergebnissen.

Bei Business Intelligence geht es eher um die Bereitstellung der aus der Analyse gewonnenen Schlussfolgerungen für
Entscheidungsträger. Es ist ein Teil von Business Analytics, der sich auf die Erstellung von Berichten,
Visualisierungen und Dashboards konzentriert, mit denen Führungskräfte Daten und Erkenntnisse problemlos nutzen
können.

Bei Data Science werden, wie bei Business Analytics, Daten gesammelt, modelliert und aussagekräftige Erkenntnisse
daraus gewonnen. In der Regel werden jedoch allgemeinere Fragen gestellt, die nicht speziell auf das Geschäft
bezogen sind.

Wenn jemand beispielsweise ein Café eröffnet, kann er mithilfe von Data Science Fragen wie „Was ist die typische
Demografie des durchschnittlichen Kaffeetrinkers?“ und „In welchem Monat des Jahres verkaufe ich den meisten
Kaffee?“ beantworten.

Business Analytics würde Fragen wie „Mache ich Gewinn?“ und „Was verkauft sich nicht und sollte von der Speisekarte
genommen werden, um Geld zu sparen?“ beantworten.

Was sind Beispiele für Business Analytics?

Business Analytics kann für eine Vielzahl von Branchen von Vorteil sein. Da so viele Daten verfügbar sind, wäre es
für ein Unternehmen unklug, sie nicht zur Lösung von Geschäftsproblemen und zur Gewinnmaximierung zu verwenden.

Southwest Airlines nutzte Business Analytics beispielsweise, um die Besatzungskosten zu verwalten – eine echte
Herausforderung für jede Fluggesellschaft. Mithilfe von Alteryx konnte das Team dem Planungsteam neben Prognosen zu
den Besatzungsreserven auch Prognosen zu offenen Flügen zur Verfügung stellen. Dadurch konnten die Disponenten der
Flugbegleiter und Piloten das Verhältnis zwischen Reserven und offenen Flügen antizipieren, ehe sie
Zuweisungsentscheidungen für den nächsten Tag trafen.

Die Nutzung von Business Analytics zur Bedarfsprognose revolutionierte die Verwaltung der Besatzungskosten von
Southwest Airlines. In diesem Webinarerfahren Sie mehr über diesen speziellen Anwendungsfall.

Weitere Beispiele für Business Analytics im Einsatz:

  • Big Lots optimiert Paketrouten, um Kosten und Zeit zu sparen
  • SEGA Games Co., Ltd. erstellt personalisierte Marketingaktionen auf der Grundlage von Spielgewohnheiten und Umsatzverläufen.
  • Die University of Dayton nutzt Daten, um das Verhalten von Studierenden besser zu verstehen und Programme zu entwickeln, die auf die Bindung und den Erfolg von Studierenden abzielen.
  • Signet Jewelers hat kürzlich nach den Schließungen aufgrund der COVID-19-Pandemie eine Strategie zur Wiedereröffnung entwickelt – und nach der Wiedereröffnung im dritten Quartal 2020 ein Wachstum von 15 % verzeichnet.

Herausforderungen von Business Analytics

Die Führungskräfte eines Unternehmens von einer Business-Analytics-Strategie zu überzeugen, kann eine Herausforderung
sein. Deshalb ist es wichtig, Business Analytics als notwendige Ergänzung zu anderen bereits bestehenden Strategien
zu kommunizieren und zu präsentieren.

Gegenüber der IT-Abteilung braucht es möglicherweise auch etwas Überzeugungskraft, wenn sie nicht davon begeistert
ist, die aktuelle Technologieinfrastruktur zu verändern und sich von vorhandenen Tools zu trennen.

Auch die Akzeptanz der Endbenutzer ist notwendig und die Bereitschaft, die erforderliche Zeit für die Entwicklung und
Verfeinerung von Analysemodellen aufzuwenden, die zu besseren Ergebnissen führen.

Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um als Geschäftsanalyst erfolgreich zu sein?

Geschäftsanalysten sollten neugierige, detailorientierte Personen sein, die Unternehmen dabei unterstützen möchten,
mithilfe von Daten intelligentere Entscheidungen zu treffen. Sie sollten gern kritisch über Geschäftsprobleme
nachdenken und darüber, wie sie gelöst werden können.

Ein guter Analyst sollte darüber hinaus kompetent kommunizieren können und in der Lage sein, Ideen und Erkenntnisse
gegenüber Entscheidungsträgern und Führungskräften richtig zu formulieren.

Wie hat Business Analytics sich entwickelt?

Früher waren für die Durchführung aussagekräftiger, tiefgreifender Geschäftsanalysen Informatik- und
Programmierkenntnisse erforderlich.

Dank zugänglicher Self-Service-Analyseplattformen können Mitarbeiter heute mit unterschiedlichen Kompetenzen
Geschäftsanalysen durchführen. Viele Tools machen es Mitarbeitern ohne technische Erfahrung leicht, Daten zu
analysieren, Trends zu erkennen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Erste Schritte mit Business Analytics

Die Alteryx Analytic Process Automation Platform™ beseitigt Hindernisse bei der Geschäftsanalyse, indem die
Funktionen mehrerer Tools in einer codefreien, codefreundlichen Plattform zusammengeführt werden. Es handelt sich um
eine echte End-to-End-Self-Service-Lösung für Business Analytics, die Sie in Minutenschnelle von Daten zu
Erkenntnissen und Entscheidungen führt.

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