Was ist Business Analytics? 7 Schritte, um die richtige Entscheidung zu treffen!

Von Sandra Galiano - Business Analytics entwickelt sich schnell zu einem grundlegenden Instrument für jeden Unternehmer, der erfolgreich sein will. Das liegt daran, dass wir heutzutage praktisch jeden Moment, in jeder Sekunde eines jeden Tages, Daten generieren, ohne es zu bemerken.

"Zwischen den Anfängen der Zivilisation und 2003 wurden 5 Exabyte an Informationen geschaffen (...), aber so viele Informationen werden jetzt alle zwei Tage geschaffen, und das Tempo nimmt zu." - Eric Schmidt, CEO von Google.

Berücksichtigt man die Relevanz der sozialen Medien und unseren bedeutenden Beitrag zur Nutzung dieser Technologien im Alltag, so haben wir - als unmittelbares Ergebnis - eine hypervernetzte Welt, in der Information mehr denn je Macht zu sein scheint.

"Datenanalytik ist die Zukunft, und die Zukunft ist JETZT! Jeder Mausklick, jeder Tastendruck, jedes Streichen oder Tippen wird genutzt, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Heutzutage dreht sich alles um Daten. Daten sind Informationen, und Informationen sind Macht"- Radi, Datenanalyst bei CENTOGENE.

In dieser Welt können wir - dank der heutigen Technologien - einen völlig anderen Lebensstil führen als unsere Eltern oder sogar älteren Geschwister.

Unsere Kommunikation, das Kaufen, Verkaufen, Investieren, Planen von Reisen und sogar das Unternehmertum - neben vielen anderen Facetten menschlicher Aktivitäten - haben sich aufgrund der tiefgreifenden Auswirkungen der aktuellen Datentechnologien verändert.

Es ist daher nur logisch, sich vorzustellen, dass das Ergebnis für bestimmte Berufe darin besteht, zu wachsen, sich zu verändern oder sogar zu sterben. Einer der Bereiche, die davon betroffen sind, ist der, auf den wir uns in diesem Artikel konzentrieren wollen: Wirtschaftsanalytiker.

Was ist Business Analytics?

Business Analytics ist die Disziplin, die sich auf die Analyse von Daten konzentriert, um dem Unternehmen günstige Ergebnisse zu liefern und den Entscheidungsprozess zu verbessern.

Ein Business Analyst ist also eine Person, die beide Welten - die technologische und die geschäftliche - fest im Griff hat und somit einen Beitrag und eine gute Zusammenarbeit zwischen dem CEO und dem Programmierer ermöglicht, da er die beiden beteiligten Parteien genau verstehen kann.

Die drei wichtigsten Analysetypen, die es zu beherrschen gilt

Was sollten wir tun? Was ist der nächste Schritt? Wie kann ich dieses Problem lösen? Diese und viele weitere Fragen können mit Business Analytics beantwortet werden, wobei die Daten das Herzstück des gesamten Projekts bilden.

Der Entscheidungsfindungsprozess basiert auf drei Haupttypen von Analysen, die in den Bereich der Geschäftsanalytik fallen, und zwar

• Deskriptive Analyse: verwendet die Daten, um zu sehen, was im Unternehmen passiert oder passiert ist, um ein umfassenderes Bild des Unternehmens und seiner Situation zu erstellen. Zum Beispiel die Umsätze bestimmter Unternehmen mit einem bestimmten Produkt in den letzten zwei Jahren, geordnet nach Monaten. Wir könnten die Beziehungen zu Dingen wie Festen und Temperaturen sehen, verglichen mit den Verkäufen des Ersatz- oder Ergänzungsprodukts, unter anderem.

Bei dieser Analyse verwenden wir Techniken wie Stimmungsanalyse, Statistik, Durchschnittswerte, grafische Visualisierung, Dashboards usw.

• Predictive Analytics: beantwortet die Frage, was passieren könnte. Ihre Grundlage ist die Analyse der Zukunft auf der Grundlage der Beziehung zwischen Geschäftsvariablen. Für diese Analyse können wir Data-Mining-Techniken wie lineare Regression, Klassifizierung, Clustering, statistische Analyse oder maschinelles Lernen verwenden.

• Präskriptive Analysen: Was sollen wir tun? Anhand der zuvor analysierten Analysen treffen wir eine Entscheidung für das Unternehmen, wobei wir die Regeln, Merkmale, Vision und Ziele des betreffenden Unternehmens berücksichtigen. In dieser Phase verwenden wir Optimierungs-, Simulations- oder multikriterielle Entscheidungsanalysetools.

"Ohne Big-Data-Analytik sind Unternehmen blind und taub und irren im Internet umher wie Rehe auf der Autobahn." - Geoffrey Moore, Unternehmensberater und Autor von Crossing the Chasm

Jedes Business-Analytics-Projekt folgt bestimmten, gut strukturierten Schritten, zu denen auch die zu verwendenden Tools und die Vorgehensweise gehören. Das ist es, was Datenwissenschaftler oder Analysten professionell in einem Unternehmen verwenden. All dies ist jedoch skalierbar, es kann für ein kleines Unternehmen oder einen Unternehmer von Grund auf neu gestaltet werden, und auch ohne die besten Techniken oder Tools können die Ergebnisse erheblich verbessert werden.

7 Schritte zum Erfolg in einem Business Analytics Projekt

1. Datenquellen: Die Grundlage eines jeden Projekts sind Daten. Indem wir mit ihnen arbeiten, werden wir unsere Projektziele erreichen.

"Daten sind nur Zusammenfassungen von Tausenden von Geschichten - erzählen Sie ein paar dieser Geschichten, um die Daten aussagekräftig zu machen." - Dan Heath, Bestsellerautor.

Die Daten sind da, überall. Aber nicht alle haben die gleiche Qualität. Bei der Anwendung von auf Datenanalyse basierenden Geschäftsmethoden ist es wichtig, zuverlässige und vor allem nützliche Informationsquellen zu finden.

Es gibt viele Werkzeuge dafür; ich empfehle zwei Vorgehensweisen bei der Arbeit mit Quellen: Gehen Sie auf sichere Seiten mit hochwertigen Informationen und unterscheiden Sie zwischen Daten, Informationen, Wissen und Erkenntnissen.

"Wir sind von Daten umgeben, aber hungrig nach Erkenntnissen"- Jay Baer, Experte für Marketing und Kundenerfahrung.

Es ist sehr wichtig, die Schritte von Daten, Informationen, Wissen und Einsicht zu befolgen, um zu erkennen, was wir haben, woher wir kommen und wohin wir uns bewegen.

• Daten: Darstellung eines Attributs oder einer Variablen, d. h. die Daten, wie wir sie vorfinden. Beispiel: 2.700
• Information: organisierter Datensatz. Beispiel: 2700 verkaufte blaue Turnschuhe im letzten Monat.
• Wissen: Schlussfolgerung. Beispiel: Blaue Turnschuhe haben sich diesen Monat sehr gut verkauft.
• Einsicht: intelligenter Teil, das Ziel. Beispiel: Verbesserung der Produktion von blauen Turnschuhen für den nächsten Monat.

Indem wir die Daten interpretieren und ihnen einen Sinn geben, finden wir die Informationen, und wenn wir daraus Schlüsse ziehen, verfügen wir über das Wissen, das uns wertvolle Einsichten ermöglicht.

Welche Art von Daten haben wir? Wir können sie hauptsächlich in 3 Bereiche unterteilen

Kategorien entsprechend ihrem Format:

1. Strukturierte Daten: Haben ein festes Format und Feld. Zum Beispiel alles, was Sie in eine Tabelle eingeben können, wie Zahlen.
2. Semi-strukturierte Daten: Hierbei handelt es sich um Daten, die kein festes Format haben, aber über ein internes Ordnungssystem verfügen, das die Bearbeitung erleichtert, wie z. B. Etiketten, Markierungen usw. (XML, HTML, CSV).
3. Unstrukturierte Daten: Sie weisen keinerlei Struktur auf, z. B. Bilder, Audio oder Text, die in sozialen Netzwerken im Allgemeinen häufig vorkommen.

Und was ist mit den Quellen? Wir können sie in unternehmensinterne und externe Quellen unterteilen.

Bei den internen Systemen handelt es sich um CRM (Customer Relationship Management) und ERP (Enterprise Resource Planning). Das erste steht im Zusammenhang mit der Verwaltung der Kundenbeziehungen und der Handelsverträge, das zweite mit den Finanzen des Unternehmens, den Verkäufen, Einkäufen usw. Im Allgemeinen stammen alle Daten, die uns das Unternehmen selbst zur Verfügung stellt, aus einer internen Quelle.

In den unternehmensexternen Quellen werden wir also alle Daten finden, die wir aus dem Ausland beziehen, die wir aber benötigen oder die für das Unternehmen nützlich sind. Beispiele: soziale Netzwerke, offene Daten von Regierungen und offizielle Quellen wie das Nationale Institut für Statistik, um nur einige zu nennen.

2. Dateneingabe: Der Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert werden, um sie zur weiteren Analyse in den Datenspeicher zu laden. Der Hauptteil dieses Prozesses ist ein anderer Prozess, der ETL genannt wird, was für Extraktion, Transformation und Laden steht, obwohl es eigentlich fünf Hauptschritte sind:

1. die Datenextraktion

2. bereinigen: Duplikate, Fehler korrigieren, leere Werte ergänzen...

3. Transformation: Gewinnung der bereinigten Daten und Zusammenfassung in den Analysemodellen.

4. Die Integration: Validierung, dass die zu ladenden Daten mit den erforderlichen Definitionen und Formaten übereinstimmen.

5. Aktualisierung: Ein Prozess, der es uns ermöglicht, dem Repository neue Daten hinzuzufügen.

3. Speicherung: Wo werden diese Daten gespeichert? In der Regel handelt es sich dabei um eine Datenbank, eine Sammlung zusammengehöriger Informationen, deren Bearbeitung durch ein Datenbankmanagementsystem erleichtert wird.

4. Verarbeitung: Was machen wir mit den Daten? Spezielle Techniken, die zur Beantwortung der Fragen eingesetzt werden. Wie verarbeiten wir diese Daten? Was wollen wir mit ihnen machen? Dies ist der technischste Teil des Projekts, bei dem es um Programmierkenntnisse, Data Mining usw. geht.

5. Visualisierung: Wir werden verstehen, was wir tun und welche Ergebnisse wir erzielen, aber wir müssen bedenken, dass dies von jemandem verstanden werden muss, der nichts mit uns zu tun hat und der in den meisten Fällen nicht über die technischen Kenntnisse oder Fähigkeiten verfügt, die wir haben. Deshalb geht es in dieser Phase darum, die Informationen zusammenzufassen, sie in Diagrammen und Dashboards darzustellen und die Daten und Prozesse so klar wie möglich zu präsentieren.

6. Verbrauch: Es ist an der Zeit, diese Dashboards und die Ergebnisse anderen zu präsentieren, vielleicht dem CEO oder denjenigen, die für die letzten Entscheidungen des Unternehmens verantwortlich sind. Hier muss der Analyst seine Kommunikations- und Problemlösungsfähigkeiten unter Beweis stellen und die Geschichte mit Daten von dem Moment an, als das Problem oder das Ziel aufgeworfen wurde, bis hin zum endgültigen Vorschlag erzählen und den gesamten Prozess rechtfertigen.

7. Aktion: Entscheidungsfindung. Was wird das Unternehmen auf der Grundlage aller vorangegangenen Schritte tun? Diese Entscheidung wird sehr reichhaltig sein, denn dahinter steckt harte Arbeit, die bestätigt, dass sie die bestmögliche sein wird.

Um es kurz zu machen: Die Datenanalyse kann Ihr Unternehmen verändern, nicht nur, um es profitabler zu machen, Probleme zu lösen oder die Zukunft vorauszusehen, sondern auch, um der Verpflichtung nachzukommen, sich an die sich ständig verändernde Gesellschaft anzupassen, die in diesen Zeiten herrscht, und um zu vermeiden, dass man zurückbleibt oder stagniert; und wie es auf dem Vinyl meiner Universitätsklasse steht, "eine Welt der Daten in eine Welt der Intelligenz zu verwandeln".

Über die Autorin: Sandra ist eine technikbegeisterte Jungunternehmerin und derzeit Präsidentin von Generación Empresarial, einer jugendorientierten Universitätsvereinigung, die sich für die nächste Generation erfolgreicher europäischer Unternehmer einsetzt.

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