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Analytics

Wert aus Daten generieren ​

Datenmengen in Unternehmen wachsen unaufhörlich, Märkte werden globaler und unberechenbarer, Geschäftsmodelle ändern sich stetig. Unternehmenskritische Informationen und Reports müssen zum richtigen Zeitpunkt in der richtigen Form zur Verfügung stehen, um schnelle und fundierte Entscheidungsfindungen garantieren zu können.​

Welche Arten von Analytics gibt es?​

Die deskriptive Analytics hat sich bisher auf die Betrachtung der Vergangenheit konzentriert. Mit der prediktiven und präskriptiven Analytics sind aber Methoden und auch Tools vorhanden, die den Blick in die Zukunft richten und Vorhersagen treffen, die mit Unsicherheiten verbunden sind. Bei allen Arten der Analytics steht im Vordergrund, Muster in Daten zu erkennen, um hieraus Nutzen für Unternehmen zu generieren. Häufig werden unter Analytics die Themen Business Intelligence, Reporting, Big Data, AI, Machine Learning, Data Science und weitere Begriffe subsummiert.​

Klassisch werden durch Analytics die operativen Prozesse in Unternehmen unterstützt, sodass ein Überblick über den Zustand des Unternehmens gewonnen werden kann. Hierbei wird häufig zwischen operativem und strategischem Reporting unterschieden, je nach Einsatzzweck der Daten. Hinzu kommt, auch im Hinblick auf das Intelligent Enterprise, der Einbezug von statischen und mathematischen Modellen, um die bereits vorhandenen Daten auswerten zu können. Hieraus sind die Ansätze von AI, Machine Learning und Data Science entstanden.​

Um mit den immer größeren Datenmengen umgehen und auch unstrukturierte Daten analysieren zu können, werden unter dem Begriff Big Data verschiedene Ansätze verfolgt. Im Fokus steht hierbei die Verbindung von strukturierten Daten aus operativen Systemen mit unstrukturierten Daten aus z.B. Tweets von Twitter. Hierdurch soll zusätzlicher Nutzen gestiftet werden.​

Vom Blick in die Vergangenheit zur Prognose der Zukunft

​Mehrwert schaffen durch Analytics-Strategie​

Allen Ausprägungen von Analytics ist gemeinsam, dass sie Daten, die im Unternehmen bereits vorhanden sind oder aus externen Datenquellen zur Verfügung stehen, verarbeiten, um einen Mehrwert für das Unternehmen schaffen. Zum Beispiel indem Informationen bereitgestellt werden, die für die Steuerung des Unternehmens essentiell sind. Für Unternehmen ist es daher wichtig, sich mit dem Thema Analytics auseinanderzusetzen und eine eigene Analytics-Strategie zu entwickeln, die die Themen ganzheitlich betrachtet und es so erlaubt, den maximalen Wert für das Unternehmen sicherzustellen – vom Blick in die Vergangenheit bis zur Prognose der Zukunft. ​

Damit aus Daten Informationen werden ​

Analytics war und ist eine Unterstützungsfunktion für die operativen Prozesse eines Unternehmens. Durch den Wechsel auf neue ERP-Systeme vergrößert sich der Bedarf an Informationen, um Unternehmen effektiv und effizient steuern zu können. Analytics stellt die notwendigen Werkzeuge zur Verfügung, um aus Daten Informationen zu generieren. Es werden hierzu nicht nur die strukturiert und meist einfach verfügbaren Daten verwendet, sondern auch die unstrukturierten, eher schwerer verfügbaren Daten. Durch die Kombination der beiden Typen von Daten gewinnen Unternehmen Einblicke, die einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil generieren können.​

Unstrukturierte Daten nutzbar machen ​

Die Herausforderung, Daten aus den verschiedensten Quellen miteinander zu kombinieren und somit auswertbar zu machen, ist eine große Herausforderung im Umfeld Analytics. Das Verständnis der Daten und der möglichen Verknüpfung zwischen Daten aus verschiedenen Datenquellen stellt meist den Knackpunkt in Analytics-Projekten dar. Aber nur diese Kombination von strukturierten und unstrukturierten Daten ermöglicht es in unsicheren Zeiten einen klaren Blick auf die zukünftige Entwicklung von Unternehmen zu erhalten. Dies erfordert ein Know-how, welches meist in Unternehmen noch nicht vorhanden und daher zunächst aufzubauen ist.​

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Vice President Master Data Management & Analytics

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