Noch nie konnten Unternehmen ihre Entscheidungen so fundiert treffen wie heute. Möglich wird dies durch die Verfügbarkeit riesiger Datenmengen und deren exakte, zielgerichtete Interpretation. Damit eröffnet Data Analytics Unternehmen völlig neue Möglichkeiten der Wertschöpfung.
Dank Data Analytics können Unternehmen heute nicht nur die aktuellen Wünsche und Anforderungen ihrer Kunden und Geschäftspartner erkennen, sondern auch zukünftige Trends und Bedürfnisse vorhersagen. Qualitätserwartungen, Mengenbedarfe und Preisvorstellungen können präzise ermittelt und sogar geplante Kaufzeitpunkte vorhergesagt werden. All dies geschieht im Einklang mit den geltenden regulatorischen Anforderungen, was das Vertrauen in die gewonnenen Erkenntnisse weiter stärkt.
Die Welt der Data Analytics wird von Jahr zu Jahr dynamischer, insbesondere durch die Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Doch wie können Unternehmen von Data Analytics profitieren und wie sieht die Zukunft aus?
Data Analytics: Was ist das?
Data Analytics ist die Gewinnung von Wissen aus Daten. Der Begriff umfasst alle Prozesse, Werkzeuge und Techniken, die zu diesem Zweck eingesetzt werden. Dazu gehören auch das Sammeln, Organisieren und Speichern von Daten. Das Hauptziel von Data Analytics ist es, mit Hilfe von Technologie und statistischen Analysen Trends zu erkennen und Probleme zu lösen.
Dabei wird Data Analytics von zahlreichen anderen Wissenschaften wie Informatik, Mathematik und Statistik beeinflusst. Ziel der Datenanalyse ist es, die Performance zu beschreiben, vorherzusagen und letztlich zu optimieren. Der sich daraus für Unternehmen ergebende Nutzen ist enorm:
Fundiertere Entscheidungen
Analytics ermöglicht den Zugang zu umfassenden Informationen über das aktuelle Geschäftsumfeld und dessen zukünftige Perspektiven. Dadurch können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, indem sie präzise und zeitnahe Daten nutzen, um von reaktiven zu proaktiven Maßnahmen überzugehen. Zudem wird das gesamte Spektrum von Menschen, Prozessen, Technologie und Governance in die Optimierung des Leistungsmanagements einbezogen.
Steigerung der Flexibilität und Effizienz
Durch die Automatisierung risikoarmer Prozesse können Unternehmen mehr Zeit und Ressourcen auf die Bewältigung komplexerer Risikoszenarien und entscheidungsrelevanter Aufgaben konzentrieren. Dies führt zu einer erhöhten Flexibilität, die es dem Unternehmen ermöglicht, rasch auf sich verändernde regulatorische, marktbezogene und wirtschaftliche Bedingungen zu reagieren.
Zudem können wiederholbare und wenig fehleranfällige Aufgaben effizienter durchgeführt werden, was die menschlichen Kapazitäten für anspruchsvollere und strategisch wichtige Tätigkeiten freisetzt. Dadurch wird nicht nur die Effizienz gesteigert, sondern auch die Qualität der Entscheidungsfindung verbessert. Insgesamt ändert sich die gesamte Organisationskultur in Richtung faktenbasierter Entscheidungen.
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Data Analytics und KI
Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Welt der Datenanalyse nimmt stetig zu, insbesondere im Bereich der SAP-Lösungen. Zum Beispiel wird KI zunehmend in der Welt der SAP Data Analytics integriert, um tiefere Einblicke und automatisierte Entscheidungsprozesse zu ermöglichen.
So bietet SAP eine Vielzahl von KI-basierten Funktionen, wie z.B. die SAP Analytics Cloud, die maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung nutzt, um Analysen zu automatisieren und den Zugriff auf kritische Informationen zu vereinfachen.
Eine der wichtigsten Entwicklungen ist die Einführung von generativer KI, wie sie SAP mit Joule anbietet. Joule revolutioniert die Interaktion mit SAP-Systemen, indem es als KI-Copilot fungiert und dabei hilft, Aufgaben von der Codegenerierung bis hin zu personalisierten Geschäftsinhalten effizienter zu gestalten.
Kritische Bewertung von KI
Wie in allen Anwendungsbereichen muss auch im Bereich der Datenanalyse die Qualität der KI-Ergebnisse ständig hinterfragt werden. Die Qualität der von der KI generierten Antworten hängt stark von der Grundgesamtheit der trainierten Daten ab. Sind die zugrunde liegenden Daten unvollständig oder verzerrt, können die Ergebnisse unzuverlässig oder irreführend sein. Daher ist es wichtig, die Datenqualität und die Trainingsprozesse kontinuierlich zu überwachen und zu verbessern.
Welche Bereiche werden von Data Analytics beeinflusst?
Data Analytics bietet umfassende Lösungen für nahezu alle Unternehmensbereiche. Diese reichen von der Entwicklung neuer Methoden und Ansätze zur Unternehmenssteuerung über die Bereitstellung von Instrumenten zur Unternehmensplanung, Preis- und Mengenplanung, Lieferantenbewertung und Rechnungsprüfung bis hin zur Optimierung von Geschäftsprozessen.
Finanz- und Rechnungswesen
Finance Analytics unterstützt Unternehmen, indem es vorausschauendes Handeln und eine Beschleunigung der Prozesse ermöglicht. Es hilft, Risiken frühzeitig zu erkennen: das erlaubt Unternehmen, rechtzeitig Gegenmaßnahmen zu ergreifen. Zudem werden Performance-Abweichungen analysiert und interpretiert, um gezielt Optimierungen vorzunehmen.
Durch die Erschließung neuer Potenziale können Unternehmen Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit steigern. Effizient gestaltete Prozesse führen zu einer höheren Produktivität und geringeren Kosten. Darüber hinaus hilft Finance Analytics, Steuerrisiken zu identifizieren und steuerliche Compliance sicherzustellen. Insgesamt fördert es eine bessere Unternehmensführung und langfristigen Erfolg.
Customer Relationship
Data Analytics maximiert den Umsatz durch ein differenziertes Customer Relationship Management (CRM). Die wichtigsten Vorteile sind vielfältig. Zunächst ermöglicht es die Erkennung potenzieller Verkaufsmöglichkeiten: das hilft Unternehmen, ihre Umsätze gezielt zu steigern. Durch die effiziente Analyse von Kundenverhalten und Kundenbeziehungen können Unternehmen tiefere Einblicke in die Bedürfnisse und Wünsche ihrer Kunden gewinnen.
Ein weiterer Vorteil ist die frühzeitige Identifikation von Kundenabwanderungsrisiken: So werden frühzeitig proaktiv Maßnahmen zur Kundenbindung ergriffen. Data Analytics unterstützt auch die Initiierung zielgerichteter Marketing-Kampagnen zur Kundenbindung und Neukundengewinnung. Schließlich trägt es zur Verbesserung von Produkten und zur Optimierung der Preisfindung bei, wodurch Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit weiter stärken können.
Personalmanagement
Workforce Analytics unterstützt die Human-Resources-Strategien umfassend. Es optimiert Prozesse im Personalmanagement, was zu effizienteren Abläufen und Kosteneinsparungen führt. Zudem fördert es die Rekrutierung und Bindung von Talenten, indem es Unternehmen ermöglicht, die besten Kandidaten zu identifizieren und langfristig an sich zu binden. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Unterstützung datengetriebener Entscheidungsprozesse, etwa bei der Mitarbeitersicherheit.
Durch die Analyse relevanter Daten können Unternehmen gezielt Maßnahmen ergreifen, um das Wohlbefinden und die Sicherheit ihrer Mitarbeiter zu gewährleisten. Insgesamt trägt Workforce Analytics zu einer effektiveren und strategischeren HR-Arbeit bei.
Absatzsteuerung
Supply Chain Analytics ermöglicht präzise Vorhersagen für die Bedarfsplanung, Beschaffungs-, Produktions- und Vertriebsprozesse. Dies beinhaltet einen umfassenden Einblick in die gesamte Lieferkette von der Nachfrage bis zum Vertrieb. So können Unternehmen ihre Prozesse besser steuern. Durch Kosteneinsparungen im Einkauf wird die Effizienz gesteigert und die Rentabilität erhöht.
Darüber hinaus ermöglicht Supply Chain Analytics die frühzeitige Erkennung potenzieller Störungen, so dass Unternehmen schnell reagieren können, um Unterbrechungen zu minimieren. Fundierte Bedarfsprognosen helfen, Lagerbestände optimal zu verwalten und Über- oder Unterbestände zu vermeiden. Schließlich trägt die Optimierung der Logistik dazu bei, Transportwege zu verkürzen und Lieferzeiten zu verbessern. Dies führt insgesamt zu einer reibungsloseren und effizienteren Lieferkette.
Wohin geht die Reise?
Die Zukunft von Data Analytics wird von mehreren entscheidenden Trends geprägt, die den Unternehmen neue Möglichkeiten eröffnen, aber auch Herausforderungen mit sich bringen.
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Data Analytics wird weiter zunehmen. KI ermöglicht schnellere und präzisere Analysen, was die Effizienz steigert und Kosten senkt. Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und generative KI verbessern die Art und Weise, wie Daten verarbeitet und genutzt werden. Diese Fortschritte erlauben es Unternehmen, umfangreiche Datensätze zu analysieren, Nutzerverhalten vorherzusagen und personalisierte Inhalte zu erstellen.
Edge Computing
Ein weiterer wichtiger Trend ist das Edge Computing, bei dem Daten direkt an der Quelle verarbeitet werden. Dies reduziert die Latenzzeit und Bandbreite und erhöht die Datensicherheit. Besonders in Branchen, die auf Echtzeitdaten angewiesen sind, wie das Gesundheitswesen und die Fertigung, bringt Edge Computing erhebliche Vorteile
Daten-Demokratisierung
Die Demokratisierung von Daten bedeutet, dass Daten und Analysewerkzeuge einer breiteren Nutzergruppe innerhalb einer Organisation zugänglich gemacht werden. Dies fördert eine datengetriebene Kultur und ermöglicht es auch nicht-technischen Mitarbeitern, fundierte Entscheidungen zu treffen. Der Trend zur Datendemokratisierung ist entscheidend, um das Potenzial von Data Analytics voll auszuschöpfen.
Fazit
Diese Trends zeigen, dass sich Data Analytics ständig weiterentwickelt und dass Unternehmen, die diese Entwicklungen adaptieren, einen erheblichen Wettbewerbsvorteil erzielen können. Es ist jedoch auch wichtig, die damit verbundenen Herausforderungen im Auge zu behalten, insbesondere im Hinblick auf die Datenqualität und die ethische Nutzung.
Der Autor
Marcel Scherbinek ist seit 2017 Teil des beratungscontors und verantwortet in seiner Funktion als Bereichsleiter Advanced Analytics Platform branchenübergreifendes Datenmanagement und Datenarchitektur, sowie Advanced Analytics mit SAP und Non-SAP Systemen. Marcel Scherbinek ist ein erfahrener Big Data Experte, mit seiner mehrjährigen Projekterfahrung begleitet er seine Kunden strategisch, fachlich und in der Entwicklung in einem breiten Spektrum in und um Data & Analytics. Darüber hinaus verantwortet und gestaltet Marcel Scherbinek gemeinsam mit seinen Kunden komplexe Advanced Analytics Szenarien innerhalb einer Data & Analytics Landschaft.
