In der heutigen Wirtschaft sind Business Analytics und Intelligence ein wirksames Instrument. Unternehmen aus allen Branchen erstellen riesige Datenmengen, was die Nachfrage nach Experten erhöht hat, die diese Daten verstehen und analysieren können.
Einem aktuellen MicroStrategy-Umfragenutzen Unternehmen auf der ganzen Welt Daten, um
- Verbesserung der Prozess- und Kosteneffizienz (60 Prozent)
- Strategie entwickeln und Veränderungen umsetzen (57 Prozent)
- Behalten Sie den Überblick und verbessern Sie die finanzielle Leistung (52 Prozent)
Laut der Studie erwarten 71 Prozent der weltweiten Unternehmen, dass ihre Investitionen in Analytik in den nächsten drei Jahren und darüber hinaus beschleunigt werden.
Angesichts dieser Tendenz kann Ihnen das Erlernen der Feinheiten der Geschäftsanalyse dabei helfen, Ihre Karriere weiterzuentwickeln und bei der Arbeit klügere Urteile zu fällen.
Die Nutzung von Data Analytics zur Einflussnahme im Unternehmen ist eine hochwirksame Strategie. Bevor wir uns mit den Vorteilen der Datenanalyse befassen, ist es notwendig, den Begriff „Business Analytics“ zu definieren.
Was ist Business Analytics?
Business Analytics ist der Prozess der Ableitung von Bedeutung aus Daten unter Verwendung quantitativer Methoden, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Die Geschäftsanalyse kann auf drei Arten durchgeführt werden:
- Beschreibende Analyse: Die Analyse historischer Daten, um Trends und Muster zu erkennen.
- Predictive Analytics: Dies ist die Verwendung von Statistiken, um zukünftige Ergebnisse abzuschätzen.
- Prescriptive Analytics: Die Verwendung von Tests und anderen Ansätzen, um zu entscheiden, welches Ergebnis in einer bestimmten Situation die besten Ergebnisse liefert.
Die anzuwendende Methode richtet sich nach den jeweiligen Geschäftsumständen. Hier sind einige Beispiele dafür, wie Unternehmen von der Einführung von Business Analytics profitiert haben.
Die Vorteile von Business Analytics
#1. Besser informierte Entscheidungsfindung
Bei kritischen strategischen Entscheidungen kann Business Analytics eine wichtige Ressource sein.
Als das Fahrdienstunternehmen Uber Anfang 2018 seinen Customer Obsession Ticket Assistant (COTA) aktualisierte. Es ist ein Tool, das maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt, um Agenten dabei zu helfen, ihre Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Beantwortung von Support-Tickets zu verbessern. Es benutzt Prescriptive Analytics um festzustellen, ob die neue Version effektiver wäre als die vorherige Version.
Das Unternehmen konnte durch A/B-Tests feststellen, dass das verbesserte Produkt zu einem schnelleren Service, genaueren Lösungsempfehlungen und einer höheren Kundenzufriedenheit führte – ein Mittel zur Bewertung der Folgen von zwei verschiedenen Optionen. Diese Entdeckungen beschleunigten nicht nur das Ticketabrechnungsverfahren von Uber, sondern sparten dem Unternehmen auch Millionen von Dollar.
#2. Erhöhter Umsatz
Unternehmen, die sich Daten- und Analyseprojekten zuwenden, könnten finanziell erheblich profitieren.
Laut einer Studie von McKinsey erzielen Unternehmen, die in Big Data investieren, durchschnittlich sechs Prozent Gewinnzuwachs. Bei einer Laufzeit von fünf Jahren erhöht sich dieser auf neun Prozent.
Im Einklang mit diesem Trend hat eine aktuelle BARC-Studie herausgefunden, dass Unternehmen, die ihre Gewinne anhand von Datenanalysen quantifizieren können, einen durchschnittlichen Anstieg der Verkäufe um 8 % und einen Rückgang der Kosten um 10 % melden.
Diese Ergebnisse zeigen die klare finanzielle Amortisation, die sich aus einer starken Geschäftsanalysestrategie ergeben kann – eine Strategie, von der viele Unternehmen profitieren können, wenn der Markt für Big Data und Analysen wächst.
#3. Erhöhte Betriebseffizienz
Analytics kann verwendet werden, um den Geschäftsbetrieb zusätzlich zu finanziellen Gewinnen zu verbessern.
Laut einer aktuellen KPMG-Analyse zu aufkommenden Infrastrukturtrends setzen viele Unternehmen bereits Predictive Analytics ein, um Wartungs- und Betriebsprobleme zu antizipieren, bevor sie zu größeren Problemen werden.
Ein befragter Mobilfunkbetreiber gab an, dass er Daten nutzt, um Störungen sieben Tage im Voraus vorherzusagen. Mit diesem Wissen ausgestattet, kann das Unternehmen Unterbrechungen verhindern, indem es Wartungsarbeiten besser terminiert und so nicht nur Betriebskosten einspart, sondern auch sicherstellt, dass die Anlagen optimal funktionieren.
Warum sollten Sie Business Analytics studieren?
Einen datengetriebenen Ansatz verfolgen für Unternehmen kann enorme Vorteile haben, doch viele Unternehmen berichten von einem Mangel an erfahrenem Personal in Analysebereichen.
LinkedIn listet Geschäftsanalyse als eine der Top-Fähigkeiten auf, die Arbeitgeber 2019 benötigen, und tDas Büro für Arbeitsstatistik erwartet, dass die Beschäftigung von Operations Research Analysten bis 27 um 2026 Prozent wachsen wird – viel schneller als der nationale Durchschnitt für alle Berufe.
Viele Einzelpersonen können Statistiken erstellen, aber ich denke, sie werden in ziemlich begrenzten Positionen sein, wenn sie nicht helfen können, diese Ergebnisse in dem Kontext zu verstehen, in dem das Unternehmen konkurriert. Wenn Sie von der Nachfrage nach datengesteuerten Fachleuten profitieren möchten, kann Ihnen der Abschluss eines Online-Kurses dabei helfen, Ihre Fähigkeiten zu verbessern und Ihre Karriere voranzutreiben.
Sie können einen analytischen Rahmen aufbauen, der bei Ihrer täglichen Entscheidungsfindung verwendet werden kann. Außerdem können Sie Ihrem Unternehmen zum Erfolg verhelfen, indem Sie lernen, Trends zu erkennen, Hypothesen zu testen und aus Bevölkerungsstichproben Schlussfolgerungen zu ziehen.
„Wenn Sie die Daten nicht nutzen, verzögern Sie“, sagte Hammond. „Menschen mit diesen Qualitäten sowie einem Bewusstsein für das Geschäftsumfeld werden den größten Mehrwert bringen und die größte Wirkung erzielen.“
Beispiele für Geschäftsanalysen
Business Analytics hat Anwendungen in einer Vielzahl von Branchen. Einige Unternehmen entwickeln neuartige Methoden, um Big Data zu nutzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern und den Gewinn zu maximieren. Hier ist ein Beispiel für Business Analytics in Aktion:
Fast-Food-Konzerne haben damit begonnen, BA zu nutzen, um die Effizienz ihrer Standorte zu verbessern. Wer will schon Zeit in einem Fast-Food-Drive-Thru verschwenden? Diese Unternehmen können die Effizienz während der Stoßzeiten steigern, indem sie überwachen, wie ausgelastet der Drive-in ist. Bei langen Schlangen schwanken die digitalen Bestelltafeln. Sie beginnen mit der Betonung von Produkten, die schnell zubereitet werden können. Dies führt zu einfacheren Aufträgen, die schneller ausgeführt werden können. Langsamere Artikel mit größeren Rändern werden angezeigt, wenn die Zeilen kurz sind. Dadurch kann sich das Geschäft an Echtzeitanforderungen anpassen und die Effizienz steigern.
Andere Arten von BA-Apps gehen über das bloße Reagieren auf die aktuelle Situation hinaus. Diese Methoden helfen Unternehmen bei der Vorhersage, welche Kunden mit geringerer Wahrscheinlichkeit zurückkehren werden. Sie können dann Werbung und Werbeaktionen auf diese Kunden ausrichten, um die Kundenbindung zu erhöhen. Hier sind einige Beispiele für Predictive Analytics am Arbeitsplatz:
Kasinos setzen BA ein, um ihre Einnahmen zu steigern und Kunden zu halten. Obwohl das Haus normalerweise die meiste Zeit gewinnt, müssen die Spieler normalerweise genug gewinnen, um Spaß zu haben und weiterzuspielen. Andernfalls können die Spieler das Interesse verlieren und nicht mehr zurückkehren. Casinos können herausfinden, welche Kunden das meiste Geld ausgeben, indem sie ihre Ausgaben verfolgen. Sie können diesen kaufkräftigen Kunden mehr Anreize bieten, damit sie wiederkommen. Die erhaltenen Daten helfen diesen Resorts auch bei der Bestimmung, welche Einrichtungen am beliebtesten sind.
Datenanalyse vs. Geschäftsanalyse
Datenanalyse ist ein breites Oberwort, das sich auf die Wissenschaft der Analyse von Rohdaten bezieht, um diese Daten in aussagekräftige Informationen umzuwandeln, aus denen Trends und Metriken aufgedeckt werden können. Während sowohl Business Analytics als auch Data Analytics darauf abzielen, die betriebliche Effizienz zu verbessern, konzentriert sich Business Analytics mehr auf Geschäftsanwendungen. Während Data Analytics einen breiteren Fokus hat, fallen sowohl Business Intelligence und Reporting als auch Online Analytical Processing (OLAP) unter den Begriff Data Analytics.
Im Datenanalyseprozess arbeiten Datenwissenschaftler, Datenanalysten und Dateningenieure zusammen, um Daten für die Entwicklung, Prüfung und Überarbeitung von Analysemodellen zu erfassen, zu integrieren und vorzubereiten, um genaue Ergebnisse zu gewährleisten. Der Fokus der Datenanalyse für Geschäftszwecke liegt auf spezifischen Fragen des Geschäftsbetriebs.
Data Science vs. Business Analytics
Data Science ist ein multidisziplinäres Gebiet, das strukturierte und unstrukturierte Daten mit wissenschaftlichen Systemen, Methoden und Algorithmen untersucht, um festzustellen, woher Informationen stammen, was sie bedeuten und wie sie in eine wertvolle Ressource für die Entwicklung von Informationstechnologiestrategien umgewandelt werden können.
Eine gute Lehrplan für den Data Science-Kurs wird Ihnen beibringen, wie Sie Datenanalyse, Statistik, maschinelles Lernen und verwandte Methoden integrieren, um die Datenflut, die durch den Aufstieg der Informationstechnologie entstanden ist, zu verwalten und zu verstehen. Data Scientists sind dafür verantwortlich, digitale Informationen so aufzubereiten, dass sie ihren praktischen Wert in der datengesteuerten Entscheidungsfindung demonstrieren. Sie bemühen sich jedoch oft nicht, bestimmte Fragen so zu beantworten, wie es Business-Analysten tun, wenn sie nach Business-Analytics-Einblicken suchen.
Business Analytics vs. Business Intelligence
Während Business Intelligence und Business Analytics vergleichbare Funktionen erfüllen und austauschbar eingesetzt werden können, unterscheiden sich beide Methoden grundlegend in ihrer Ausrichtung. Business-Intelligence-Analysen konzentrieren sich auf deskriptive Analysen, die Datenerfassung, -speicherung und Wissensmanagement mit Datenanalysen kombinieren, um frühere Daten zu überprüfen und neue Sichtweisen auf aktuell verfügbare Informationen bereitzustellen.
Prescriptive Analytics ist der Schwerpunkt der Geschäftsanalyse, die Data Mining, Modellierung und maschinelles Lernen einsetzt, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Business Intelligence beantwortet im Wesentlichen die Fragen: „Was ist passiert?“ und „Was muss sich ändern?“ Und Business Analytics beantwortet die Frage: „Warum passiert das?“ „Was ist, wenn dieser Trend anhält?“ "Was wird als nächstes passieren?" und "Was ist, wenn wir etwas ändern?" Struktur und Zweck von Business-Analytics- und Business-Intelligence-Lösungen überschneiden sich tendenziell.
Häufig gestellte Fragen zu Business Analytics
Welchen Umfang hat Business Analytics in der Zukunft?
Business Analytics wird voraussichtlich einen erheblichen Einfluss unter anderem auf Marketing, Vertrieb, Kundenerlebnis, Finanzen, Risikomanagement, Personalwesen und Social-Media-Operationen haben. Menschen, die diese Analysen gründlich verstehen, sind besser positioniert, um Branchenführer zu werden.
Ist Business Analytics leicht zu erlernen?
Dank technologischer Fortschritte und einer Zunahme verfügbarer Daten ist es jetzt einfacher denn je, die Leistungsfähigkeit von Analytics in Unternehmen zu nutzen.
Gibt es viel Mathematik in Business Analytics?
Entgegen der landläufigen Meinung erfordert Business Analytics keine umfangreiche Ausbildung in Programmierung, Mathematik oder Informatik. Es ist eine ausgezeichnete Karriere für diejenigen, die es schätzen, komplexe Herausforderungen anzugehen und praktische Lösungen auf der Grundlage realer Unternehmensdaten bereitzustellen.
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