Was ist Business Analytics?

Geschäftsanalysen definiert

Beginnen wir mit der Unterscheidung zwischen Datenanalysen und traditionellen Analysen. Die Begriffe werden oft synonym verwendet, beide unterscheiden sich jedoch. Die traditionelle Datenanalyse ist das Analysieren großer Mengen erfasster Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Prognosen zu erstellen. Geschäftsdatenanalysen (manchmal auch als Geschäftsanalysen bezeichnet) greifen diese Idee auf, allerdings bezogen auf geschäftliche Einblicke. Dabei werden oft vorgefertigte Geschäftsinhalte und Tools genutzt, um den Analyseprozess zu beschleunigen.

Insbesondere bezieht sich der Begriff Geschäftsanalyse auf:

• die Erfassung und Verarbeitung historischer Geschäftsdaten
• die Analyse dieser Daten, um Trends, Muster und zugrundeliegende Ursachen zu identifizieren
• das Fällen von datenbasierten Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage dieser Entscheidungen

Anders ausgedrückt, die Datenanalyse ist eher eine allgemeine Beschreibung des modernen Analyseprozesses. Geschäftsanalysen implizieren hingegen einen engeren Fokus. Sie werden weltweit bei Unternehmen immer häufiger durchgeführt und sind immer wichtiger geworden, da das gesamte Datenvolumen zugenommen hat.

Mithilfe von Cloud-Analysetools können Unternehmen Daten aus verschiedenen Abteilungen – wie Vertrieb, Marketing, Personalwesen oder Finanzen – konsolidieren, um eine einheitliche Ansicht zu erhalten, aus der hervorgeht, wie die Zahlen einer Abteilung sich auf die der anderen auswirken können. Darüber hinaus liefern Tools wie Visualisierung, Vorhersageerkenntnisse und die Szenariomodellierung zahlreiche einzigartige Einsichten zu allen Unternehmensbereichen.

Tools für Geschäftsanalysen nutzen

Die Geschäftsdatenanalyse besteht aus vielen einzelnen Komponenten, die alle zusammen fungieren, um Erkenntnisse zu liefern. Während Geschäftsanalysetools die Elemente des Datencrunching verarbeiten und mithilfe von Berichten und Visualisierungen Erkenntnisse erstellen, beginnt der Prozess tatsächlich mit der Infrastruktur, mit der diese Daten integriert werden können. Ein Standardworkflow für den Geschäftsanalyseprozess lautet:

Datenerfassung: Alle Daten, unabhängig davon, ob sie von Geräten, Apps, Kalkulationstabellen oder Social Media stammen, müssen zusammengefasst und für den Zugriff zentralisiert werden. Die Verwendung einer Cloud-Datenbank erleichtert dabei den Erfassungsvorgang erheblich.

Data Mining: Nachdem Daten angekommen und gespeichert wurden (in der Regel in einem Data Lake), müssen sie sortiert und verarbeitet werden. Algorithmen des maschinellen Lernens können dies beschleunigen, indem sie Muster und wiederholbare Aktionen identifizieren, z. B. das Einrichten von Metadaten für Daten aus bestimmten Quellen. Dadurch können sich die Datenwissenschaftler mehr auf das Ableiten von Erkenntnissen konzentrieren und werden nicht durch manuelle logistische Aufgaben aufgehalten.

Beschreibende Analysen: Was geschieht und warum geschieht das? Die beschreibende Datenanalyse beantwortet diese Fragen, um ein besseres Verständnis zu ermöglichen, welche Geschichte hinter den Daten steckt.

Vorhersageanalysen: Mit genügend Daten – und einer ausreichenden Aufbereitung beschreibender Analysen – können Geschäftsanalysetools Prognosemodelle auf der Basis von Trends und dem historischen Kontext erstellen. Diese Modelle können dann zum Fällen künftiger Geschäfts- und Unternehmensentscheidungen herangezogen werden.

Visualisierung und Reporting: Mit Visualisierungs- und Reportingtools können Sie die Zahlen und Modelle aufteilen, damit das menschliche Auge leicht das erfassen kann, was präsentiert wird. Dies erleichtert nicht nur Präsentationen. Diese Tools sind auch für jeden – von erfahrenen Datenwissenschaftlern bis hin zu Geschäftsanwendern – eine grundsätzliche Hilfe, schnell neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Geschäftsanalysen und Business Intelligence im Vergleich

Auf den ersten Blick scheint es zwischen Geschäftsanalysen und Business Intelligence keinen großen Unterschied zu geben. Es gibt einige Überschneidungen zwischen beiden, aber Geschäftsanalysen und Business Intelligence sind auch zu einem gewissen Grad verschieden, was einer genaueren Erklärung bedarf.

Beide Begriffe sind ohne Zweifel eng miteinander verbunden, aber die Business Intelligence nutzt historische und aktuelle Daten, um zu verstehen, was in der Vergangenheit passiert ist und was jetzt gerade geschieht. Die Geschäftsanalyse baut hingegen auf der Business Intelligence auf und versucht, fundierte Prognosen darüber abzugeben, was in der Zukunft passieren könnte. Um datengestützte Vorhersagen über die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse zu treffen, nutzt die Geschäftsanalyse Technik der nächsten Generation wie maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und Abfragen in natürlicher Sprache.

Vorteile von Geschäftsanalysen

Geschäftsanalysen bieten für jeden Bereich Ihres Unternehmens Vorteile. Wenn Daten abteilungsübergreifend in einer einzigen Quelle zusammengefasst werden, sind beim End-to-End-Prozess alle Interessenten auf dem gleichen Informationsstand. Dadurch werden Daten- oder Kommunikationslücken ausgeschlossen und man sichert sich Vorteile wie:

Datengesteuerte Entscheidungen: Mit Geschäftsanalysen werden schwierige Entscheidungen intelligenter – und auf intelligente Weise. Das bedeutet, dass sie durch Daten gesichert werden. Durch die Quantifizierung der zugrundeliegenden Ursachen und die eindeutige Identifikation von Trends lässt sich die Zukunft eines Unternehmens intelligenter prognostizieren, unabhängig davon, ob es sich um Personalbudgets, Marketingkampagnen, Anforderungen bei der Fertigung und der Lieferkette oder um Programme zur Verkaufsförderung handelt.

Einfache Visualisierung: Die Geschäftsanalysesoftware kann unhandliche Datenmengen nehmen und sie in wirkungsvolle Visualisierungen umwandeln. Dadurch werden zwei Dinge erreicht. Erstens werden dadurch in nur wenigen Klicks die Erkenntnisse aus den Daten für Geschäftsanwender wesentlich zugänglicher. Zweitens führt das Aufbereiten der Daten als visuelles Format oft zu neuen Ideen, ganz einfach dadurch, dass die Daten nun anders dargestellt werden.

Modellieren des Was-wäre-wenn-Szenarios: Vorhersageanalysen erstellen Modelle, mit denen Benutzer nach Trends und Mustern suchen können, die sich auf zukünftige Ergebnisse auswirken. Früher war dies die Domäne erfahrener Datenwissenschaftler, aber mit einer Geschäftsanalyse-Software, die auf maschinellem Lernen basiert, können diese Modelle nun innerhalb der Plattform generiert werden. Das ermöglicht es Geschäftsanwendern, das Modell schnell anzupassen, da sie Was-wäre-wenn-Szenarien mit leicht unterschiedlichen Variablen generieren können, ohne dass dazu ausgefeilte Algorithmen erstellt werden müssen.

Erweitert: Alle oben genannten Punkte berücksichtigen, wie Geschäftsdatenanalysen benutzerdefinierte Einblicke beschleunigen. Aber wenn eine Geschäftsanalyse-Software auch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzt, werden wirklich leistungsstarke erweiterte Analysen möglich. Bei erweiterten Analysen wird die Fähigkeit genutzt, große Datenmengen selbst zu lernen, anzupassen und zu verarbeiten. So lassen sich Prozesse automatisieren, sodass Erkenntnisse generiert werden, die frei von menschlichen Voreingenommenheiten sind.

Anwendungsfälle für Geschäftsanalysen

Immer mehr Abteilungen möchten ein besseres Verständnis dafür entwickeln, wie sich ihre Entscheidungen und Budgets auf das Geschäft insgesamt auswirken. Mit einer Geschäftsanalyse-Software ist es möglich, Daten zu verwenden, um strategische Entscheidungen zu treffen, unabhängig von der Aufgabe oder Abteilung:

Marketing: Analysen zur Erkennung von Erfolg und Auswirkungen
Welche Kunden reagieren eher auf eine E-Mail-Kampagne? Was war der Ertrag (ROI) der letzten Kampagne? Immer mehr Führungskräfte in der Marketing-Abteilung von Unternehmen möchten verstehen, wie sich ihre Strategien insgesamt auf das Geschäft auswirken. Mit Analysen, die von KI und maschinellem Lernen gesteuert werden, ist es möglich, Daten zu verwenden, um strategische Marketingentscheidungen zu treffen. Weitere Informationen

Personalmanagement: Analysen, um Talente zu finden und Erkenntnisse zu teilen
\r Worauf beruhen die Entscheidungen von Mitarbeitern in Bezug auf ihre Karriere tatsächlich? Immer mehr Führungskräfte im Personalwesen möchten verstehen, wie sich ihre Programme insgesamt auf das Geschäft auswirken. Mit den richtigen Analysefunktionen können Führungskräfte im Personalwesen Ergebnisse quantifizieren und vorhersagen, Rekrutierungsprozesse besser verstehen und Mitarbeiterentscheidungen in großen Mengen auswerten. Weitere Informationen

Vertrieb: Analysen zur Optimierung Ihres Vertriebs
Was ist der kritische Moment, bei dem ein Lead zu einem Abschluss führt? Eingehende Analysen können den Verkaufszyklus in einzelne Schritte aufteilen und für jeden Schritt alle Daten auswerten, um zu verstehen, welche Variablen zu einem Kauf führen. Preis, Verfügbarkeit, Geografie, Jahreszeit und andere Faktoren können der entscheidende Punkt sein, an dem ein Kunde sich für einen Kauf entscheidet – und Analysen bieten das Werkzeug, um diesen Punkt zu erkennen und zu verstehen. Weitere Informationen

Finanzen: Analysen für die Erstellung vorausschauender Unternehmensbudgets
Wie können Sie Ihre Gewinnspannen steigern? Die Finanzabteilung in einem Unternehmen arbeitet mit jeder Abteilung zusammen, sei es HR oder der Vertrieb. Dies bedeutet, dass innovative Ansätze bei der Datenanalyse immer wichtig sind, insbesondere wenn Finanzabteilungen mit größeren Datenmengen konfrontiert sind. Mit Analytics ist es möglich, mit Vorhersagemodellen, detaillierten Analysen und Daten aus maschinellem Lernen, die Finanzabteilungen zukunftsfähig zu machen. Weitere Informationen

Geschäftsdatenanalysen – Erfolgsberichte

Unternehmen aller Größen und Branchen können ihre Abläufe, Entscheidungsfindung und Prognosen mithilfe von Geschäftsanalysen transformieren. Hier sind einige Berichte, wie unsere branchenführenden Cloud-Lösungen für Geschäftsanalysen Unternehmen dabei geholfen haben, ihre Geschäftsergebnisse zu verbessern.

Western Digital kann nun beispielsweise über seine unternehmenskritischen Geschäftsanwendungen hinweg 25-mal schneller auf Daten zugreifen – einschließlich ERP, EPM und SCM. So kann sich das Unternehmen auf strategische Erkenntnisse, Innovationen und ein verbessertes Kundenerlebnis konzentrieren, anstatt sich Gedanken darüber machen zu müssen, wie Punktesysteme für die Datenanalyse integriert werden müssen.

Adventist Health: Adventist Health hat es sich zum Ziel gesetzt, eine ganzheitliche Gesundheitsversorgung anzubieten. Diese Strategie wird durch einen holistischen Softwareansatz unterstützt, bei dem eine einheitliche Cloud bereitgestellt wird, die Oracle Cloud EPM, ERP, HCM und Analytics sowie die Verwaltung und Planung von Unternehmensdaten beinhaltet.

Analysetools und -Lösungen für Ihr Unternehmen – Erste Schritte

Mit Cloud Free Tier erhalten neue Nutzer einen Always Free-Zugriff auf zwei Oracle Autonomous Databases, die über eine Vielzahl von Funktionen wie Objekt-Storage und einen Datenausgang verfügen. Darüber hinaus erhalten neue Nutzer kostenlose Credits, um Oracle Analytics und andere leistungsstarke Geschäftsanwendungen auszuprobieren.

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