Die Highlights dieses Artikels:
- Business Intelligence – das klassische Reporting, der Blick in die Vergangenheit
- Predictive Analytics – der Blick in die Zukunft
- Prescriptive Analytics – Modellierung und Simulation der Zukunft
KI (künstliche Intelligenz), Analytics, Robotic Process Automation oder auch IoT schwirren als Begriffe durch viele Unternehmen und werden häufig benutzt, wenn ein einfaches Reporting nicht mehr ausreicht oder man das eigene Unternehmen als digital und innovativ bezeichnen möchte. Die meisten Firmen bauen hierbei jedoch Insellösungen auf, die in einer digitalen und vernetzten Firma oder auch Unternehmensgruppe nur schwer über alle Ebenen zum Einsatz kommen können. Um eine effiziente und wirksame Implementierung der oben genannten Domänen zu gewährleisten, ist es von Vorteil sich mit den Vorgehensweisen und dessen zeitlichen Bezug auseinanderzusetzen. An dieser Stelle unterstützen wir Sie gerne. Kontaktieren Sie uns für ein individuelles Angebot.
Während sich Business Intelligence überwiegend auf einem operationellen Level befindet, sind Predictive und Prescriptive Analytics auf der strategischen Ebene angesiedelt. Dieser Artikel soll Ihnen Klarheit verschaffen und ein tieferes Verständnis geben
Business Intelligence
Business Intelligence, auch als klassisches Reporting bezeichnet, bezieht sich auf die aktuellen und schon entstandenen Daten im ERP oder auch anderen Quellen. Es charakterisiert beispielsweise die Fragen: Wie war mein Umsatz das letzte Quartal? Wie viele Produkte haben wir in welchem Segment verkauft? Zumeist beurteilen Unternehmen die Finanzkennzahlen als das Nonplusultra und messen den eigenen Erfolg daran. Jedoch stellen Finanzkennzahlen ein zeitverzögertes Ergebnis von Kennzahlen aus anderen, wie z.B. Produktionskennzahlen oder auch HR-Kennzahlen, dar. Fällt in irgendeinem Teil der Welt ein Werk aus, welches durch andere Produktionswerke nicht ausgeglichen werden kann, so schlägt sich das unmittelbar in den Produktionskennzahlen nieder, jedoch nicht sofort in den Financials. Eine Analogie ist wie der Titel dieses Artikels schon beschreibt, das Autofahren: Würden Sie Ihr Auto blind per Rückspiegel manövrieren? Wir empfehlen eine ganzheitliche Sicht im Thema BI zu verfolgen und helfen Ihnen dabei Ihr Reporting auf das nächste Level zu heben.
Predictive Analytics
Aktuelle technische Entwicklungen bieten Unternehmen die Möglichkeit bereits jetzt einen Blick in die Zukunft zu werfen. Hierbei können durch verschiedene Arten von Analysen, bei vorheriger Bereinigung oder Anreicherung von Daten, Prädiktionen für die Zukunft getroffen werden. So können z.B. Umsatzentwicklungen in Form von Korridoren erstellt oder Unternehmensplanungen und folglich auch die Steuerung genauer gestaltet werden. Ein klassisches Beispiel ist der Entscheidungsbaum, der sich nach gewissen Parametern aufteilt und für den Sachverhalt einmalig durchlaufen wird. So kann z.B. schon ein Bestellprozess zielgerichteter und genauer ablaufen. Falls Sie einen Onlineshop betreiben, ist das klassische Beispiel eine Warenkorbanalyse und die daraus resultierende Generierung von Produktvorschlägen. Unter der Annahme, dass Kunden häufig Produkte A, B und C in Kombination kaufen, kann daraus geschlossen werden, dass wenn ein Kunde Produkt A und C im Warenkorb hat, ein Vorschlag für Produkt B an dieser Stelle eine stark verkaufsfördernde Maßnahme darstellt und ggf. sich im Umsatz und Absatz niederschlägt. Um die Analogie des Fahrzeugs aufzugreifen: Würden Sie zur klassischen Papierkarte greifen und die Fahrtzeit manuell berechnen oder ziehen Sie den digitalen Weg vor und lassen sich direkt vorhersagen, wann Sie am Ziel unter welchen Bedingungen ankommen?
Prescriptive Analytics
Die präskriptiven Analysen beschäftigen sich mit der Optimierung und Simulation von Situationen bezogen auf die Geschäftsumgebung. So können mit bestehenden internen und externen Datenquellen Simulationen aufgebaut und per Parameter verschiedene Szenarien analysiert werden. Eine Risikobetrachtung z.B. einer ausgefallenen Maschine oder eines witterungsbedingten Ausfalls einer Produktion kann analysiert und ggf. schon vorab deren Auswirkungen abgeschätzt, sowie einige Maßnahmen festgelegt werden. So kann ein klassisches Risikomanagement betrieben werden, jedoch mit einer genauen Aussage über die Auswirkungen. Alternativ können qualitative Risiken von außen, durch z.B. Gesetzgebungen simuliert werden. Ändert der Gesetzgeber bestimmte Restriktionen in einigen Geschäftsfeldern ab, so kann es von Vorteil sein, dies in einer Kapazitäts- oder auch Finanzplanung der einzelnen Geschäftsfelder vorzusehen und vorab seine Geschäfte in den einzelnen Feldern durchsimuliert zu haben. Daraus kann sich unter Umständen ein Wettbewerbsvorteil erzielen lassen. Doch was genau hat das jetzt mit dem Auto fahren zu tun? Bevor ein neues Fahrzeug ab Werk gekauft wird, setzt man sich intensiv mit seinen Wünschen und „Was wäre, wenn?“-Situationen auseinander. Ist die Lenkradheizung noch im Budget oder eher nicht? Durch das Hinzunehmen oder Weglassen der Lenkradheizung, wird die Veränderung des Preises simuliert. Schlussendlich werden zwei Szenarien, eins mit und eins ohne Lenkradheizung simuliert und die Auswirkung ausgiebig diskutiert. Beschäftigt man sich damit nicht, so würden die Optionen und die Auswirkungen gar nicht ausgeschöpft.
