Business Analytics

Business Analytics ist eine statistische Analysemethode, die mittels sogenannter Datenveredelung Massendaten in Ergebnisse und Prognosen umwandelt. Was genau steckt hinter dem Konzept? Und wie wird es angewandt?

Kurz gesagt ist Business Analytics, zu Deutsch Geschäftsanalyse, dazu da, den Ist-Zustand zu verstehen und Trends zu erkennen. Verwendet wird Business Analytics  von Unternehmen, deren  Entscheidungsfindung auf Datenanalyse basiert. In einer Welt von immer größer werdenden Datenmengen ist das ein nachhaltiger und zukunftsträchtiger Ansatz zur Optimierung von Geschäftstätigkeiten.

Es handelt sich bei Business Analytics um einen automatisierten Prozess, der durch fundierte Analysen einem Unternehmen bei der Entscheidungsfindung dient. Big Data kann dabei durch Datenveredelung verarbeitet und effizient genützt werden, um Vergangenes zu analysieren und Zukünftiges zu prognostizieren.

Immer wieder hört man von den Fachbegriffen Business Analytics und Business Intelligence. Und obwohl sie einige Gemeinsamkeiten haben, besteht ein wesentlicher Unterschied: Während sich Business Intelligence mit der Analyse von bereits vorhandenen Daten beschäftigt und diese so visualisiert, dass sie als Entscheidungsbasis dienen, werden anhand von Business Analytics zusätzlich Zukunftsprognosen erstellt, meist unter Einsatz von Predictive Analytics. 

Business Analytics kommt in verschiedenen Bereichen zur Anwendung und hat den großen Vorteil, vorhandene Daten nicht nur so zu analysieren, dass daraus interessante Informationen gewonnen werden, sondern gleichzeitig Prognosen über Zukünftiges bereitgestellt werden können. So kann einerseits analysiert werden, was in der Vergangenheit gut oder weniger gut lief, um in der Folge Geschäftsprozesse anzupassen, andererseits kann prognostiziert werden, wie groß der Erfolg dieser Prozesse sein wird.

Für Unternehmen bedeutet das konkret: 

• Geschäftsaktivitäten werden automatisiert und optimiert
• Ressourcen werden effizienter und nachhaltiger verwendet
• Probleme werden frühzeitig erkannt und gelöst
• Fehler werden minimiert
• Ertrag und Produktivität werden gesteigert

Grundsätzlich lassen sich die Analysemethoden von Business Analytics in vier Kategorien einteilen, die jeweils auf die Beantwortung unterschiedlicher Fragen ausgerichtet sind: 

• Decision Analytics: Worauf basiere ich meine Entscheidung?
• Descriptive Analytics: Was ist in der Vergangenheit passiert?
• Predictive Analytics: Was könnte bzw. was wird in der Zukunft passieren?
• Prescriptive Analytics: Wie soll in Zukunft vorgegangen werden?

Decision Analytics

Decision Analytics ist dazu da, Entscheidungen zu erleichtern, indem unterschiedliche Aspekte beleuchtet und reflektiert werden, um im Endeffekt die beste Vorgehensweise zu wählen. Mehrere Handlungsalternativen werden herangezogen, analysiert und argumentiert und unterstützen so EntscheidungsträgerInnen dabei, eine informierte, reflektierte und rationale Wahl zu treffen.

Descriptive Analytics

Descriptive Analytics dreht sich um bereits vorhandene Daten aus der Vergangenheit, die meist in einem Data Warehouse gesammelt und aufbereitet sind. Descriptive Analytics nimmt die logisch miteinander verbundenen Daten, um Aussagen über bereits Vergangenes zu tätigen und zu analysieren, was passiert ist und warum es so war.

Predictive Analytics

Predictive Analytics ist neben Data Mining die Kernkompetenz von Business Analytics. Es handelt sich um ein Prognoseverfahren, bei dem historische und aktuelle Daten genutzt und mathematisch verarbeitet werden, um Muster zu berechnen. Diese Muster dienen der Erstellung von Zukunftsprognosen.

Prescriptive Analytics 

Prescriptive Analytics verwendet sowohl interne als auch externe Daten, die durch Optimierungsverfahren und Simulation verarbeitet werden. Die Ergebnisse dieser Optimierungen und Simulationen sollen Handlungsalternativen und umfangreiche Informationen bereitstellen, um die Entscheidung über bevorstehende  Maßnahmen zu erleichtern.