Benutzerspezifische Werkzeuge

Business Analytics

Business Analytics beschreibt den Prozess der so genannten Datenveredelung. Es ist ein strategisches Werkzeug für Entscheidungsträger in Unternehmen. Analyticslösungen kommen branchenübergreifend zum Einsatz. Ziel ist es, Antworten nicht nur auf die Frage: „Was war?“, sondern auch: „Was wird sein?“ zu finden.

Grundlegendes Verständnis

Business Analytics ist eine Form der Datenauswertung zur strategischen Unternehmenssteuerung. Also ein Prozess, in dem nicht nur Massendaten gesammelt, sondern auch durch entsprechende Methoden aufbereitet und ausgewertet werden [Davenport und Harris 2007, S. 7]. Dieser Ansatz existiert bereits seit 30 Jahren unter dem Schlagwort der Decision Support Systeme (DSS). Während aber in den 70er Jahren der Fachspezialist komplexe statistische Modelle zur Entscheidungsvorbereitung bemüht hat, arbeitet der Anwender heute mit umfassenden Business Analytics Lösungen. Das Umfassende entsteht durch das breite Angebot an Analysemodellen und Methoden. In den vergangenen Jahren wurden viele Business-Analytics-Konzepte erprobt [Kohavi et al. 2002, S. 45 ff.]. Um aber im Spannungsfeld von Mensch-Aufgabe-Technik bestehen zu können, braucht der Mensch heute bedienbare ganzheitliche Systeme im Sinne von Lösungen. Der Prozess der Datenauswertung im Rahmen von moderner Business Analytics dient demzufolge heute also umso mehr auch der Erkenntnisgewinnung zur Steuerung von Geschäftsprozessen in Firmen. Bei der Definition von Business Analytics kommt dem Unternehmen als Datenlieferant deshalb eine besondere Bedeutung zu. Entscheider müssen ihr Unternehmen als Datenentität begreifen. Die Daten werden aus dem Unternehmen als Ganzem gesammelt, dann integriert und konsistent bereitgestellt. In diesem Sinne ist Business Analytics eine zentrale Stellschraube zur strategischen Unternehmenssteuerung [Stenzel 2007, S. 1 ff.].

Mehr als die Summe seiner Teile

Durch die Vereinigung unterschiedlicher Konzepte zur Entscheidungsunterstützung konnte die Transparenz bei der Entscheidungsfindung erhöht werden. Mittlerweile kombiniert Business Analytics einzelne Komponenten wie Kennzahlenkonzepte, Active/Realtime Warehousing, Data- und Text Mining, User-Interface-Konzepte oder Systemintegration miteinander. Hierin liegt der eigentliche Nutzen. Die Zusammenführung einzelner Komponenten bringt es mit sich, dass der Entscheider heute viel schneller auf Veränderungen in seinem Unternehmen reagieren kann. Der strategische Mehrwert von Business Analytics wird damit deutlich. Entwicklungen der letzten Jahre haben das Image und den Agitationsrahmen von Business Analytics erweitert:  Stichworte wie Systemintegration, Geschäftsprozessorientierung oder Benutzeroberflächendesign werden mit Business Analytics in Verbindung gebracht [Olson und Delen 2008, S. 151 ff.].

Analytics und Business Intelligence

Business Analytics ist eine Teilmenge der Business Intelligence. Bei Business Intelligence steht das Sammeln und Aufbereiten der Daten im Vordergrund. Business Analytics hingegen setzt explizit danach ein. Erst so können basierend auf dem klassischen Reporting echte Erkenntnisse gewonnen werden [Eckerson 2007, S. 8 ff.].

Unternehmensnutzen durch Business Analytics

Business Analytics stellt die relevanten Informationen zu einem bestimmten Geschäftsprozess bereit. Und zum anderen ermittelt Business Analytics den Erfolg von Geschäftsprozessen. Steigerung der Produktivität und Optimierung der Geschäftsprozesse bilden den größten Nutzen in der praktischen Anwendung. Hier zeigt sich die enge Verzahnung von Business Analytics mit den Geschäftsabläufen eines Unternehmens. Der Einsatz von Business Analytics erlaubt den Unternehmen, sich IT-gestützt durch quantitative, statistische und Prognosemodelle Analyse deutlich agiler in ihren Märkten zu bewegen [Davenport und Harris 2007, S. 182; Almer 2008].

Literatur

Almer, A.: Die Zukunft ins Heute holen. In: Management Dossier Business Analytics. SAS Institute GmbH : Heidelberg, 2008, S. 6-7.

Davenport, T. H.; Harris, Jeanne G.: Competing on Analytics – The New Science of Winning. Harvard Business School Press : Boston 2007.

Eckerson, W. W.: Predictive Analytics – Extending the Value of Your Data Warehouse Investment. TDWI Research : Renton, 2007.

Olson, D. L.; Delen, D.: Advanced Data Mining Techniques. Springer : Berlin, Heidelberg, 2008.

Kohavi, R.; Rothleder, N. J.; Simoudis, E.: Emerging Trends in Business Analytics. In: Communications of the ACM, Volume 45, Number 8, Aug 2002, S. 45-48.

Stenzel, J.: CIO Best Practice – Enabling Strategic Value with Information Technology. John Wiley & Sons : New Jersey, 2007.

 

Autor


 

Prof. Dr. Carsten Felden, TU Bergakademie Freiberg, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, Professur für ABWL, insb. Informationswirtschaft/Wirtschaftsinformatik, Lessingstr. 45, 09596 Freiberg

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Zuletzt bearbeitet: 31.10.2012 21:12
Letzter Abruf: 25.05.2016 01:20
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