Quo Vadis Data Analytics - Wohin geht die Reise?

Heutzutage können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen als je zuvor, dank des Zugangs zu umfangreichen Daten und deren gezielter Auswertung. Data Analytics schafft so völlig neue Möglichkeiten zur Wertschöpfung.

Durch Data Analytics können Unternehmen nicht nur die aktuellen Wünsche und Anforderungen ihrer Kunden und Partner erkennen, sondern auch zukünftige Trends und Bedürfnisse vorhersagen. Erwartete Qualität, Mengen und Preise lassen sich präzise bestimmen, und sogar geplante Kaufzeitpunkte können vorhergesagt werden. Dabei werden alle geltenden Vorschriften eingehalten, was das Vertrauen in die gewonnenen Erkenntnisse stärkt.

In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, wie verschiedene Unternehmensbereiche von Data Analytics profitieren und welche zukünftigen Entwicklungen zu erwarten sind.

Data Analytics: Was ist das?

Data Analytics beschreibt die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten und umfasst alle Prozesse, Werkzeuge und Techniken, die dafür genutzt werden. Dazu zählen das Sammeln, Organisieren und Speichern von Daten. Das Hauptziel besteht darin, mithilfe von Technologie und statistischen Analysen Trends zu identifizieren und Lösungen für Herausforderungen zu finden.

Verschiedene Disziplinen wie Informatik, Mathematik und Statistik beeinflussen die Datenanalyse. Ihr Ziel ist es, die Leistung zu beschreiben, zu prognostizieren und schließlich zu optimieren.

Der sich daraus für Unternehmen ergebende Nutzen ist enorm:

Fundiertere Entscheidungen

Mithilfe einer Data Analytics Strategie erhalten Unternehmen umfassende Informationen über das aktuelle Geschäftsumfeld und die Zukunftsaussichten. Dadurch können Unternehmen fundierte Entscheidungen auf der Grundlage präziser und aktueller Daten treffen und von reaktivem zu proaktivem Handeln übergehen. Darüber hinaus werden alle Bereiche - von Mitarbeitern über Prozesse und Technologien bis hin zur Governance - in die Optimierung des Performance Managements integriert.

Steigerung der Flexibilität und Effizienz

Durch die Automatisierung risikoarmer Prozesse können Unternehmen Zeit und Ressourcen für die Bewältigung komplexerer Risikoszenarien und strategisch wichtiger Aufgaben freisetzen. Dies erhöht die Flexibilität und ermöglicht eine schnelle Reaktion auf sich ändernde regulatorische, marktbezogene und wirtschaftliche Rahmenbedingungen. Darüber hinaus können wiederkehrende, wenig fehleranfällige Aufgaben effizienter bearbeitet werden, wodurch Personalkapazitäten für anspruchsvollere Tätigkeiten frei werden.

Dies erhöht nicht nur die Effizienz, sondern verbessert auch die Qualität der Entscheidungen. Insgesamt wird so eine Kultur gefördert, in der faktenbasierte Entscheidungen im Mittelpunkt stehen.

Welche Bereiche werden von Data Analytics beeinflusst?

Data Analytics bietet vielfältige Lösungen für nahezu alle Unternehmensbereiche - von der Entwicklung neuer Steuerungsmethoden über Werkzeuge zur Unternehmens-, Preis- und Mengenplanung bis hin zur Lieferantenbewertung und Rechnungsprüfung. Darüber hinaus unterstützt es die Optimierung von Geschäftsprozessen auf breiter Ebene.

Finanz- und Rechnungswesen

Finance Analytics unterstützt Unternehmen dabei, proaktiv zu handeln und Prozesse zu beschleunigen. Risiken werden frühzeitig erkannt, so dass rechtzeitig Gegenmaßnahmen ergriffen werden können. Zudem werden Leistungsabweichungen analysiert und interpretiert, um gezielte Optimierungen vorzunehmen.

Durch die Erschließung neuer Potenziale fördert Finance Analytics Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit. Effizient gestaltete Prozesse steigern die Produktivität und senken die Kosten. Darüber hinaus hilft es, steuerliche Risiken zu identifizieren und die Tax Compliance sicherzustellen, was die Unternehmenssteuerung verbessert und den langfristigen Erfolg unterstützt.

Customer Relationship

Data Analytics steigert den Umsatz durch gezieltes Customer Relationship Management (CRM) und bietet zahlreiche Vorteile. Zum einen können potenzielle Verkaufschancen frühzeitig erkannt werden, wodurch Unternehmen ihren Umsatz gezielt steigern können. Die Analyse des Kundenverhaltens und der Kundenbeziehungen ermöglicht zudem tiefe Einblicke in die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden.

Ein weiterer Vorteil ist das frühzeitige Erkennen von Abwanderungsrisiken, wodurch Unternehmen proaktive Maßnahmen zur Kundenbindung ergreifen können. Data Analytics unterstützt darüber hinaus die Durchführung zielgerichteter Marketingkampagnen zur Kundenbindung und Neukundengewinnung. Schließlich trägt es zur Produktverbesserung und Optimierung der Preisgestaltung bei und stärkt damit die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens.

Personalmanagement

Workforce Analytics unterstützt HR-Strategien umfassend durch die Optimierung von Personalmanagementprozessen, was zu effizienteren Abläufen und Kosteneinsparungen führt. Darüber hinaus erleichtert es die Rekrutierung und Bindung von Talenten, indem es Unternehmen ermöglicht, gezielt die besten Kandidaten zu finden und langfristig zu binden. Ein weiterer Vorteil ist die Förderung datengestützter Entscheidungen, z.B. zur Mitarbeitersicherheit.

Durch die Analyse relevanter Daten können Unternehmen gezielte Maßnahmen für das Wohlbefinden und die Sicherheit ihrer Mitarbeiter umsetzen. Insgesamt trägt Workforce Analytics zu einer strategischeren und effizienteren Personalarbeit bei.

Absatzsteuerung

Supply Chain Analytics ermöglicht präzise Prognosen für Bedarfs-, Beschaffungs-, Produktions- und Distributionsprozesse und bietet einen umfassenden Überblick über die gesamte Lieferkette von der Nachfrage bis zur Distribution. So können Unternehmen ihre Prozesse gezielt steuern und optimieren. Kosteneinsparungen im Einkauf erhöhen die Effizienz und steigern die Profitabilität.

Zudem werden mögliche Störungen frühzeitig erkannt, so dass Unternehmen schnell reagieren und Unterbrechungen minimieren können. Genaue Bedarfsprognosen ermöglichen ein optimales Bestandsmanagement und vermeiden Über- und Unterbestände. Schließlich trägt die Optimierung der Logistik dazu bei, Transportwege zu verkürzen und Lieferzeiten zu verbessern, was zu einer reibungsloseren und effizienteren Lieferkette führt.

Wohin geht die Reise?

Die Zukunft der Datenanalyse wird von mehreren wichtigen 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 der Datenanalyse gewinnt zunehmend an Bedeutung. KI ermöglicht schnellere und genauere Analysen, die sowohl die Effizienz steigern als auch die Kosten senken. Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und generative KI verändern die Verarbeitung und Nutzung von Daten grundlegend. Diese Entwicklungen ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen effizient zu analysieren, das Nutzerverhalten vorherzusagen und personalisierte Inhalte bereitzustellen.

Edge Computing

Ein weiterer wichtiger Trend ist Edge Computing, bei dem Daten direkt an der Quelle verarbeitet werden. Dadurch werden Latenzzeiten und Bandbreiten reduziert und die Datensicherheit erhöht. Besonders in Branchen, die auf Echtzeitdaten angewiesen sind, wie etwa im Gesundheitswesen und in der Fertigung, bringt Edge Computing erhebliche Vorteile.

Demokratisierung von Daten

Daten-Demokratisierung 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 der Datenanalyse voll auszuschöpfen.

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.

Über den Autor Marcel Scherbinek

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. Herr Scherbinek ist ein erfahrener Big Data Experte, mit seiner mehrjährigen Projekterfahrung begleitet Herr Scherbinek seine Kunden strategisch, fachlich und in der Entwicklung in einem breiten Spektrum in und um Data & Analytics. Darüber hinaus verantwortet und gestaltet Herr Scherbinek gemeinsam mit seinen Kunden komplexe Advanced Analytics Szenarien innerhalb einer Data & Analytics Landschaft.

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Bildquellen:
Beitragsbild erstellt mit Canva und Bing Image Creator
Autorenfoto bereitgestellt vom Autor