Mit Predictive Analytics die richtigen Weichen stellen

 

Fortschrittliche Analyseverfahren in der Business Intelligence erhöhen die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens. Der Schlüssel zum Erfolg sind Fachkräfte, die Know-how für die Datenanalyse mitbringen.

Die klassische Business Intelligence (BI) fokussiert sich auf die Auswertung von Unternehmensdaten und hat zum Ziel, Abläufe besser zu verstehen und Prozesse zu optimieren. Doch die Zukunft liegt in der Advanced und Predictive Analytics: Unternehmen analysieren nicht mehr nur bestehende Daten und Prozesse, sondern richten den Blick nach vorn.

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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Business Intelligence (BI) und Big Data Analytics (Big Data)

Business Intelligence und Big Data Analytics werden gegeneinander abgegrenzt und als unabhängige komplementäre Methoden eingeführt. Predictive Analytics, Sentiment Analysis und Social Media Analytics werden als Big Data Methoden für eine aktive Markt

Die fortschrittlichen Analyseverfahren zeigen mehrdimensionale Abhängigkeiten auf, nutzen maschinelles Lernen und Mustererkennung, um Aussagen über die zukünftige Entwicklung von Märkten, Produkten und Kundenwünschen zu treffen. Das erlaubt es Unternehmen, die Weichen für ihr künftiges Geschäft zu stellen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen.

Erste Erfahrungen mit Predictive Analytics

Schon über die Hälfte der Unternehmen der Finanzbranche und ITK-Unternehmen nutzen Advanced Analytics, hat eine aktuelle BARC-Studie ermittelt. 50 Prozent dieser Anwender berichten von höherem Umsatz und mehr Planungssicherheit durch die neuen BI-Technologien. Aber auch die übrigen Branchen sammeln erste Erfahrungen mit fortschrittlichen Analyseverfahren und testen meist in kleinen Projekten den Nutzen von Predictive Analytics für ihr Geschäftsmodell. 

Fast alle Verantwortlichen (94 Prozent) sind sich heute schon einig, dass Predictive Analytics künftig für ihr Unternehmen wichtig sein wird.

Hürden für Advanced Analytics

Scheitern die ersten Predictive-Analytics-Projekte, liegt das meist an fehlenden Ressourcen, Compliance-Hürden oder am mangelnden Know-how im Unternehmen. Hier sind vor allem fähige Mitarbeiter gefragt, die ein Verständnis für datengetriebene Geschäftsmodelle mitbringen und das Potenzial der fortschrittlichen BI-Tools bei strategischen Entscheidungen ausschöpfen können. Über die Hälfte der Unternehmen setzt daher auf spezialisierte Data Scientists. 

44 Prozent der Firmen richten eigene BI Competence Center im Unternehmen ein. Aber auch Schlüsselanwender in den Fachbereichen nehmen häufig das Zepter in die Hand und kombinieren in knapp der Hälfte der Unternehmen idealerweise ihre Fachkompetenz mit Know-how in der fortschrittlichen Datenanalyse.