Was ist Business Analytics? Definition, Vorteile und Tools

Wer sein Unternehmen verstehen und aktiv gestalten möchte, braucht Business Analytics. Die Unternehmensdaten eines Betriebs stellen nämlich alle Informationen bereit, die für zielführende Geschäftsentscheidungen notwendig sind. Durch eine Analyse der Daten in Ihrem Unternehmen gewinnen Sie Erkenntnisse, die Ihnen bei der Auswahl geeigneter Geschäftsstrategien helfen.

Die Möglichkeiten, die Unternehmen bei der Auswertung ihrer Geschäftsdaten haben, sind vielseitig. So funktioniert Business Analytics nicht nur für große Konzerne, sondern hilft auch kleinen und mittelständischen Unternehmen. Entscheidend ist, die richtigen Schwerpunkte zu setzen.

So profitiert Ihr Betrieb von Business Analytics

Business Analytics erfüllt Aufgaben, die von der Bedarfsanalyse mittels Big Data bis hin zur Entwicklung und Umsetzung konkreter Geschäftsprozesse und Anwendungen reichen. Sie sind als Teil der Predictive Analytics zu verstehen. Mit ihnen gehen insbesondere folgende Business Analytics Vorteile einher:

1. Entwicklung einer Geschäftsstrategie

Wenn Sie beispielsweise ein neues Produkt einführen möchten, erleichtert Ihnen Business Analytics die Entscheidung in Bezug auf Zielgruppe, Produktmenge, Design, Marketing und vieles mehr.

Im Rahmen der Digitalisierung bzw. digitalen Transformation verwandeln sich Unternehmen dank Business Analytics in datenbasierte Betriebe, die Entscheidungen nicht aus dem Bauch heraus fällen, sondern auf Grundlage verlässlicher Datenquellen.

2. Bedarfsanalyse und Prozessoptimierung

Zumeist begleiten Business Analytics diverse Aufgaben, die den gesamten Arbeitszyklus von Unternehmen umfassen. Mittels einer Bedarfsanalyse erkennen Sie vorhandene Potenziale bei einzelnen Arbeitsschritten und optimieren bereits vorhandene Prozesse.

Auf diese Weise können Sie Probleme und Fehler identifizieren, die Sie dann im laufenden Betrieb aus der Welt schaffen.

3. Big-Data-Analyse und Kommunikation der Ergebnisse

Unter anderem erledigt ein Business Analyst Aufgaben wie eine Big-Data-Analyse, die für die Erstellung und Umsetzung von Lösungsvorschlägen relevant ist. Nicht zuletzt besteht eine wichtige Aufgabe von Business Analytics darin, Entscheidungen zu kommunizieren, sodass die Belegschaft die Maßnahmen annimmt und umsetzt.

4. Besseres Verständnis der Kundschaft

Durch die Analyse von Kundinnendaten bzw. Kundendaten fällt es Ihnen leicht, Ihre Zielgruppe besser zu verstehen und auf deren Wünsche und Bedürfnisse einzugehen. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit auf Verkäufe und macht Ihren Betrieb wirtschaftlicher.

5. Risikomanagement

Durch die Untersuchung von Prozessen und Geschäftsmodellen erkennen und eliminieren Sie frühzeitig Risiken. So werden Ausfälle und Umsatzeinbußen unwahrscheinlich und Ihre Belegschaft ist während der Arbeit bestmöglich geschützt.

6. Optimierung von Arbeitsschritten

Durch Business Analytics verbessern Sie Ihr Supply-Chain-Management. Von der Beschaffung über die Verarbeitung bis hin zum Verkauf und der Auslieferung von Produkten arbeiten Sie dann besonders effizient. Zudem ermöglicht Ihnen die Auswertung von HR-Daten eine optimale Personalplanung, was die Effizienz Ihres Betriebs noch einmal erhöht.

Was ist der Unterschied zwischen Data Analyst und Business Analyst?

Data Analysts und Business Analysts haben ähnliche Aufgaben, die sich aber in ihrer Schwerpunktsetzung unterscheiden.

Data Analysts fokussieren sich auf die Auswertung von Daten, um Muster und Trends zu erkennen und hieraus Entwicklungen für die Zukunft vorherzusagen. Hierbei geht es vor allem darum, sinnvolle Geschäftsentscheidungen zu entwickeln.

Business Analysts fokussieren sich demgegenüber auf die Geschäftsprozesse. Es geht darum, Prozesse und Systeme zu optimieren, um das Geschäftsmodell kontinuierlich zu verbessern und sicherzustellen, dass die einzelnen Maßnahmen zum Erreichen der strategischen Ziele geeignet sind.

Außerdem arbeiten Data Analysts und Business Analysts mit jeweils anderen Daten:

• Data Analysts konzentrieren sich vor allem auf große Datensätze, aus denen sich zukunftsweisende Prognosen ableiten lassen.
• Business Analysts nutzen hingegen aktuelle Daten, die für die jeweilige Aufgabe wichtig sind. Das können Finanzdaten ebenso sein wie betriebliche Daten, Geschäftsdaten oder maschinelle Daten. Diese werden dann genutzt, um die bestehenden Prozesse zu verbessern.

Data Analysts arbeiten vor allem mit Datenbanken und Programmiersprachen, um statistische Daten zu visualisieren und nachvollziehbar zu machen. Business Analysts setzen demgegenüber auf eine Geschäftsprozessmodellierung, bei der sie zum Beispiel eine SWOT-Analyse nutzen, um Stärken, Schwächen, Chancen und Bedrohungen von Prozessen zu bewerten.

Hierbei richten sich Data Analysts vor allem an Entscheidungsträger und Entscheidungsträgerinnen, während Business Analysts ihre Arbeit für ganz unterschiedliche Gruppen wie das Management, die IT-Abteilung, Kunden und Kundinnen sowie Abteilungsleiter und Abteilungsleiterinnen leisten.

Welche Skills braucht ein Business Analyst?

Eine Grundvoraussetzung für die Tätigkeit als Business Analyst sind analytische Fähigkeiten. Menschen in diesem Beruf müssen in der Lage sein, anhand von Datenmanagement sinnvolle Lösungen für den Umgang zu entwickeln.

Da diese ganz unterschiedlichen Gruppen wie dem Management oder den Führungskräften in den einzelnen Abteilungen kommuniziert werden müssen, sind hervorragende Kommunikationsfähigkeiten unerlässlich.

Business Analysts arbeiten mit ganz unterschiedlichen Analyse-Tools und Hilfsmitteln. Hierzu gehören beispielsweise die Geschäftsprozessmodellierung und das Projektmanagement.

Für diesen Beruf sind daher ein gutes technisches Verständnis von IT-Systemen, Prozessen und Tools erforderlich. Außerdem ist ein exzellentes Anforderungsmanagement vonnöten, um die historischen Daten im Rahmen der Business Analytics Anwendung dokumentieren und verständlich machen zu können.

Neben einem fundierten Fachwissen zu Datenanalyse und Geschäftsprozessen werden zudem Fähigkeiten wie Teamarbeit und Problemlösungskompetenzen benötigt. Häufig arbeiten Business Analysts nämlich mit verschiedenen Personen in unterschiedlichen Abteilungen zusammen und müssen jeweils individuell passende Lösungen bereitstellen. Hierbei sind nicht zuletzt Präsentationsfähigkeiten gefragt.

Unterschied zwischen Data Analytics, Business Analytics und Business Intelligence

In der Fachwelt kursieren zahlreiche Begriffe, die teilweise synonym verwendet werden, obwohl sie markante Unterschiede aufweisen: So besteht Business Analytics beispielsweise aus Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics und Predictive Analytics, die sich auf die Beschreibung und Auswertung von Daten zur Erstellung korrekter Zukunftsprognosen beziehen.

Weitere wichtige Kernbegriffe sind Data Analytics und Business Intelligence. Es ist wichtig, dass Sie den Unterschied zwischen Business Analytics, Business Intelligence und Data Analytics kennen, um alle drei Methoden gezielt einzusetzen.

Data Analytics

Bei Data Analytics geht es darum, Unternehmensdaten zu extrahieren, zu sammeln und zu speichern. Hierbei nutzen Sie unterschiedliche Werkzeuge, Prozesse und Lösungen, um einen möglichst umfassenden Datenpool anzulegen.

Business Analytics

Business Analytics verfolgt das Ziel, Erkenntnisse aus den Daten abzuleiten, die Sie mittels Data Analytics gewonnen haben. Ihr Unternehmen ist so in der Lage, datenbasierte Entscheidungen zu treffen sowie die Gegenwart und Zukunft aktiv zu gestalten. Für unterschiedliche Bereiche gibt es jeweils andere Business Analytics Arten und Methoden.

Business Intelligence

Business Intelligence hat ähnliche Ziele wie Business Analytics, setzt jedoch einen anderen Fokus. Unternehmen nutzen bei Business Intelligence vergangene Unternehmensdaten, um den Ist-Zustand eines Betriebes zu bestimmen. Im Rahmen von Business Analytics werden diese dann zur Einschätzung zukünftiger Trends und Entwicklungen genutzt.

Business Analytics professionell einsetzen

Beim Einsatz von Business Analytics kommen diverse Werkzeuge zum Einsatz. Im Folgenden lernen Sie drei der wichtigsten Methoden und Business Analytics Beispiele kennen:

Data Mining

In einem Unternehmen liegen große Datenmengen vor, die als Big Data bezeichnet werden. Diese sind so vielfältig, dass Sie sie nicht sinnvoll per Hand analysieren und auswerten können. Entsprechend kommen Algorithmen zum Einsatz, die solche Datenmengen analysieren, filtern und bereitstellen.

Data Mining meint also die Summe aller (statistischen) Methoden zur Gewinnung, Auswertung und Anwendung von Unternehmensdaten, mit dem Ziel, Trends zu erkennen und Prognosen abzugeben. Hierzu gehören insbesondere die Big Data Business Analytics.

Statistische Analysen

Betriebe sammeln im Arbeitsalltag regelmäßig Unternehmensdaten. Für eine bessere Übersicht können Sie diese in Geschäfts- und Unternehmensstatistiken aufbereiten. Statistische Analysen verfolgen das Ziel, diese auszuwerten, zu bewerten, vorhandene Muster zu erkennen sowie Trends vorherzusagen.

Außerdem geht es bei statistischen Analysen je nach Schwerpunktsetzung um die Qualitätssicherung, die Optimierung von Netzwerkressourcen, eine Zielgruppenanalyse und vieles mehr.

Prognoseerstellungen

Im Rahmen der Predictive Analytics spielen Prognoseerstellungen eine wichtige Rolle. Es geht darum, zukünftige Entwicklungen korrekt vorherzusagen, um sinnvolle Entscheidungen für Ihren Betrieb zu treffen.

Ihrem Unternehmen stehen diverse Prognosemodelle zur Verfügung, um beispielsweise direkte, qualitative und unbedingte Prognosen zu erstellen. Gerade Entwicklungs-, Wirkungs- und Indikator-Prognosen spielen im Unternehmensalltag eine wichtige Rolle.

Das leistet eine Business-Analytics-Software

Business Analytics ist ein vielfältiges und teils komplexes Feld. Um Analysen, Auswertungen und Prognosen zu optimieren, setzen Unternehmen daher verstärkt auf eine Business-Analytics-Software.

Diese analysiert große Datenmengen mittels Algorithmen und erlaubt somit Zukunftsprognosen auf Grundlage verlässlicher Informationen. Sie sparen durch solche Tools eine Menge Zeit und können professionell arbeiten. Zu den wichtigsten Business Analytics Tools/Unternehmen gehören:

• SAP BusinessObjects Business Intelligence
• SAS Business Intelligence & Analytics
• MicroStrategy
• datapine
• Qlik Sense
• Microsoft Power BI
• Looker

Solche Lösungen unterstützen Sie bei der Analyse Ihrer Unternehmensdaten, ermöglichen Machine Learning und vereinfachen Data Visualization und Mobile Analytics. Sie stellen Wege zur Datenintegration bereit, damit Sie vorhandene Betriebsdaten zielführend auswerten können.

Außerdem erlauben sie die Überwachung von Trends, helfen bei der Fehlerbestimmung und -beseitigung und sind von verschiedenen Geräten aus parallel nutzbar.

Fazit: Darum braucht Ihr Unternehmen Business Analytics

Wenn Sie wissen, was Ihre Zielgruppe morgen will, können Sie schon heute die richtigen Weichenstellungen vornehmen. Business Analytics hilft Ihnen dabei, die vorhandenen Daten auszuwerten und zu erkennen, wie sich Ihr Betrieb idealerweise entwickeln sollte.

Beachten Sie hierbei unbedingt den Unterschied zwischen Business Analytics und Data Analytics. Zielführende, professionelle und gewinnbringende Geschäftsentscheidungen sind dann auf der Grundlage von Daten und nicht von Gefühlen möglich.

 

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