Business Analytics (BA)
Business Analytics (BA) ist eine iterative, systematische Untersuchungsmethode von Unternehmensdaten, wobei der Schwerpunkt auf statistischen Analysen liegt. BA wird von Firmen verwendet, die auf eine datenbasierte Entscheidungsfindung setzen.
In-Memory-Technologien im Vergleich
Ob Machine Learning, Robotic Automation oder Online-Transaktionen – in allen Fällen nehmen die Datenmengen und der damit verbundene Rechenbedarf für die Verarbeitung zu. Mehrere Anbieter sehen in In-Memory-Technologien die Lösung für das Dilemma. Doch wie ausgereift sind die Technologien? Und welche Anbieter gibt es? Das E-Handbook beantwortet diese Fragen.
Mit BA lassen sich Erkenntnisse gewinnen, die Geschäftsentscheidungen beeinflussen sowie Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren. Datenbasierte Unternehmen behandeln ihre Daten als betriebliche Ressource und nutzen sie als Wettbewerbsvorteil. Ob BA erfolgreich ist, hängt von der Datenqualität, qualifizierten Analysten, die die Technologien und das geschäftliche Umfeld verstehen, sowie einer abteilungsübergreifenden Vereinbarung ab, Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen.
Zu den Anwendungsmöglichkeiten von BA zählen zum Beispiel:
- Untersuchung von Daten, um neue Muster und Zusammenhänge zu entdecken (Data Mining);
- Erklärung, warum ein bestimmtes Ergebnis eingetreten ist (statistische Analyse, quantitative Analyse);
- Tests, um vorherige Entscheidungen zu überprüfen (A/B-Tests, multivariates Testen);
- Vorhersage künftiger Ergebnisse (Predictive Analytics).
Nachdem das Geschäftsziel der Analyse feststeht, wählt man eine Analysemethodik aus und erfasst Daten, um die Analyse zu unterstützen. Zur Datenerfassung gehört oft das Extrahieren aus einem oder mehreren Geschäftssystemen, das Bereinigen und die Integration in ein einzelnes Aufbewahrungssystem wie ein Data Warehouse oder einen Data Mart. Die Analyse wird in der Regel anhand einer kleineren Datenstichprobe gemacht. Die Analyse-Tools reichen von Tabellenkalkulationen mit Statistikfunktionen bis zu komplexen Anwendungen für Data Mining und Prognosemodellierung. Sobald Muster und Zusammenhänge in den Daten erkennbar sind, werden neue Fragen gestellt und der Analyseprozess wiederholt sich bis das Geschäftsziel erfüllt ist. Der Einsatz von Prognosemodellen beinhaltet, Datensätze auszuwerten (typischerweise in einer Datenbank) und mit den daraus gewonnenen Erkenntnissen Echtzeitentscheidungen innerhalb von Anwendungen und Geschäftsprozessen zu optimieren. Als Antwort auf unvorhergesehene Ereignisse unterstützt BA darüber hinaus die taktische Entscheidungsfindung, die in vielen Fällen automatisiert wird, um Echtzeitreaktionen zu ermöglichen.
Obwohl die Begriffe Business Intelligence (BI) und Business Analytics oft synonym verwendet werden, gibt es Unterschiede:
| BI vs. BA | Business Intelligence | Business Analytics |
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Beantwortet die Fragen: |
Was ist passiert? Wann ist es passiert? Wer ist der Verursacher? In welchem Umfang? |
Warum ist es passiert? Wird es wieder passieren? Was passiert, wenn wir x ändern? Was verraten uns die Daten über das Offensichtliche hinaus? |
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Umfasst: |
Berichterstellung (KPIs, Metriken) Automatisiertes Monitoring/Benachrichtigen (Schwellenwerte) Dashboards Scorecards OLAP (Würfel, Slicing, Dicing und Drill-Operationen) Ad-hoc-Abfragen |
Statistische/Quantitative Analysen Data Mining Prognosemodellierung Multivariates Testen
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Da viele Anbieter die zunehmende Popularität von Business Analytics erkannt haben, integrieren sie BA-Funktionen in ihre BI-Anwendungen. Die Hersteller von Data-Warehouse- und Geschäftssystemen haben ebenfalls begonnen, BA-Funktionen in ihre Lösungen einzubetten.
