Analytics Ratgeber: In sechs Schritten zum konkreten Mehrwert

Es wird zwar oft behauptet, aber sind Daten heute wirklich so wertvoll wie früher Gold oder Öl? Sie stehen in den meisten Unternehmen in rauen Mengen zur Verfügung. Wie Rohstoffe müssen sie aber erst veredelt werden, um Mehrwerte zu erzeugen und Firmen einen Wettbewerbsvorsprung zu verschaffen. Dazu setzen erfolgreiche Unternehmen moderne Analysewerkzeuge ein. Dieser Ratgeber in sechs Schritten gibt Tipps, worauf dabei zu achten ist.

Unternehmen können sich durch den Einsatz von Big-Data-Analysen einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz verschaffen. Denn wer die Auswirkungen unterschiedlicher Variablen auf den eigenen Geschäftserfolg kennt, kann bessere Entscheidungen treffen. Ein Big-Data-Projekt ist jedoch kein Selbstläufer. Mit den folgenden Tipps zur Umsetzung gelingt es, Projekte pragmatisch und lösungsorientiert aufzusetzen.

1. Strategische Ziele kennen

Möchten Unternehmen mit Hilfe von Big-Data-Analysen ihre Marktposition verbessern, müssen sie vor dem Aufsetzen eines konkreten Projekts ihre strategischen Ziele genau kennen. Sollen bestimmte Geschäftsbereiche ausgebaut werden? Steht eine Expansion in neue Märkte an? Was will das Unternehmen in Zukunft und in welchen Zeiträumen konkret erreichen? Diese Fragen klärt im Normalfall die Geschäftsführung. Anschließend kann sie in Abstimmung mit der IT-Abteilung, den Fachbereichen und einem IT-Dienstleister klären, wo Big-Data-Analysen bei der Zielerreichung unterstützen können. Zum ersten Schritt gehört außerdem die Analyse der vorhandenen IT-Infrastruktur, um somit die technischen Rahmenbedingungen für das kommende Projekt abzustecken.

2. Die richtigen Werkzeuge finden

Im zweiten Schritt eines Big-Data-Projekts geht es darum, die richtigen technologischen Tools auszusuchen. In vielen Unternehmen sind bereits Analyse-Werkzeuge vorhanden. Häufig lohnt es sich, diese zu erweitern oder miteinander zu verbinden. Eine Standardlösung eignet sich dagegen meist weniger. Wir von Axians unterstützen bei der Konfiguration einer passenden Lösung. Sollen neue Komponenten die vorhandenen ergänzen, geht das effizient und kostengünstig, wenn sie in die Cloud gelegt werden. Mit Hybrid-Cloud-Modellen bewahren Unternehmen sich die Hoheit über ihre Daten und profitieren gleichzeitig von der Skalierbarkeit der Public Cloud.

3. Daten sammeln und prüfen

Unternehmen verfügen über viele Datenquellen. In einem ersten Schritt ist es deshalb ratsam, sie alle aufzulisten und die Informationen herauszufiltern, die für das Projekt nützlich sein könnten. Damit die Datenanalyse aussagekräftige Ergebnisse liefern kann, ist es an dieser Stelle wichtig, dass die Daten in einer einheitlichen Form vorliegen, keine fehlerhaften oder veralteten Informationen verwendet und Dopplungen gelöscht werden. Stammdaten liegen beispielsweise häufig in mehreren Abteilungen vor, stimmen aber unter Umständen nicht überein, haben unterschiedliche Formate oder sind in verschiedenen Sprachen verfasst. Dann müssen sie bereinigt und übersetzt werden, bevor sie in einem sogenannten Data Warehouse oder Data Lake zentral gesammelt werden.

4. Daten auswerten und interpretieren

Liegen die konsolidierten Daten zentral vor, können Unternehmen mit der Analyse beginnen. Sie nutzen die grafische Bedienoberfläche der Lösung, um freie Analysen, die Erstellung von Plan-/Ist-Vergleichen oder Zeitreihen anzustoßen und sich die Ergebnisse als klassische Reports anzeigen zu lassen. Solche Standardanalysen werten Daten aus der Vergangenheit aus und liefern Zahlen zur aktuellen Situation. Mithilfe von integrierten Planungssystemen, die Planungsmodelle und Szenarien berechnen, können Fachbereiche strategisch und vorausschauend agieren.

5. Voraussagen, was die Zukunft bringt

Mithilfe statistischer Analysen versuchen Data Scientists, die Zukunft vorherzusagen. Dazu nutzen sie Prognose-Modelle, aus denen sie dann Handlungsempfehlungen ermitteln. Sie wählen dafür eine oder mehrere Variablen aus und lassen das System nach einem statistischen Verfahren nach Zusammenhängen zwischen ihnen suchen. So können sie etwa ermitteln, ob und wie sich unterschiedliche Attribute wie Temperatur, Jahreszeit, weltweite Investitionsbereitschaft oder Kundenzufriedenheit auf den Umsatz auswirken. Manche Analysen können oder müssen sogar zehn, zwanzig, hundert oder mehr Attribute berücksichtigen.

6. Langfristig Mehrwerte generieren

Um mit Hilfe statistischer Analysen dauerhaft Mehrwerte zu generieren, müssen diese kontinuierlich auf Basis des jeweils aktuellen Datenbestandes durchgeführt werden. So werden Vorhersagen immer besser und Unternehmen bekommen verlässlichere Antworten auf Fragen wie: Was passiert, wenn bestimmte Ereignisse eintreten oder Attribute zusammentreffen? Wie sollte man dann am besten reagieren? Es lohnt sich, immer wieder neue Analysemuster auszuprobieren und bestehende zu modifizieren. Damit können Firmen immer neue Zusammenhänge aufdecken und daraus auf neue Handlungsempfehlungen schließen.

Zusammengefasst: Wettbewerbsvorsprung

Unternehmen können sich mit Big-Data-Analytics einen Wettbewerbsvorsprung erarbeiten. Dazu führen sie auf Basis konsolidierter und aktueller Daten kontinuierlich Analysen durch, mit denen sie Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen herausfinden. Auf Basis so errechneter Korrelationen können sie dann Handlungsempfehlungen für die Zukunft entwickeln, die ihren Geschäftserfolg unterstützen. Nutzen Firmen aktuelle Daten und testen unterschiedliche Analysemuster, verbessern sie auch die Ergebnisse und erhöhen damit ihre Chancen, dem Wettbewerb einen Schritt voraus zu sein.

Diesen Beitrag kommentieren

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.