Was ist Business Analytics (BA)? Definitionen, Einsatzmöglichkeiten und mehr

Business Analytics (BA) hilft Ihnen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie sie funktioniert und wie Sie beginnen können.

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In der heutigen Welt müssen Unternehmen ein tiefes Verständnis für die Daten rund um ihr Unternehmen und ihre Tätigkeiten haben. Hier kommt die Geschäftsanalytik ins Spiel. Bei der Geschäftsanalytik werden Daten gesammelt, analysiert und interpretiert, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sie kann Ihnen dabei helfen, alles zu verstehen, von der Frage, wer Ihre Kunden sind, bis hin zur Frage, wie viel Gewinn Sie mit bestimmten Produkten erzielen. Dazu gehört auch die Nutzung von Daten zur Verbesserung der Kundenerfahrung, der Marketingstrategien, der Produktentwicklung usw. Die Unternehmensanalyse ist zu einem unverzichtbaren Instrument für Unternehmen jeder Größe geworden und bildet die Grundlage für das datengesteuerte strategische Management (Data-Driven Strategic Management, DDSM).

Einblicke in Ihre Daten zu haben, ist jedoch nur ein Teil der Gleichung. Sie müssen auch in der Lage sein, diese Daten für das Management und die Entscheidungsfindung in Ihrem Unternehmen zu nutzen. Hier kommt das datengesteuerte Management ins Spiel. Beim datengesteuerten Management werden Entscheidungen auf der Grundlage tatsächlicher Daten und nicht auf der Grundlage von Intuition oder Vermutungen getroffen. Wenn es richtig gemacht wird, kann es zu effizienteren Abläufen, besserem Kundenservice und höheren Gewinnen führen.

Was ist Business Analytics (BA)?

Geschäftsanalyse ist der Prozess der Umwandlung von Daten in Erkenntnisse, die für bessere Geschäftsentscheidungen genutzt werden können. Dabei wird eine Vielzahl von Analysetechniken eingesetzt, um Daten zu untersuchen, Muster und Trends zu erkennen und auf der Grundlage dieser Analyse Maßnahmen zu empfehlen.

Die Geschäftsanalyse kann je nach den Bedürfnissen des Unternehmens auf unterschiedliche Weise eingesetzt werden. Sie kann eingesetzt werden, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, Abläufe zu optimieren, das Kundenverhalten zu verstehen, Wettbewerbsbedrohungen zu bewerten und vieles mehr.

Es gibt viele verschiedene Tools und Techniken für die Geschäftsanalyse, und der spezifische Ansatz, der verwendet wird, hängt von den Anforderungen des Unternehmens ab. Zu den gängigen Methoden gehören Data Mining, prädiktive Modellierung und Marktsegmentierung.

Differenzierung von Business Analytics

Business Analytics vs. Datenanalyse

Datenanalyse ist der Prozess der Datenanalyse, um nützliche Informationen zu finden. Dies kann für ein Unternehmen geschehen, aber auch für andere Zwecke wie wissenschaftliche Forschung oder die Verfolgung von Fußballspielen. Die Unternehmensanalyse ist eine Art der Datenanalyse, die speziell dazu dient, Unternehmen zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Sie nutzt Daten, um herauszufinden, welche Produkte eher gekauft werden, wie viel Geld ein Unternehmen für Marketing ausgeben sollte oder welche Änderungen an einem Produkt oder einer Dienstleistung vorgenommen werden müssen, um es populärer zu machen.

Business Analytics vs Data Science

Die Grenze zwischen Unternehmensanalyse und Datenwissenschaft ist fließend. Viele Menschen verwenden diese Begriffe synonym. Es gibt jedoch einige wesentliche Unterschiede.

Die Datenwissenschaft konzentriert sich mehr auf das Verständnis des „Warum“ hinter den Daten. Bei der Geschäftsanalytik geht es eher darum, was man mit den Daten tun kann, um Entscheidungen zu treffen, die einem Unternehmen zu mehr Erfolg verhelfen. In der Datenwissenschaft werden in der Regel auch anspruchsvollere Methoden zur Datenanalyse eingesetzt, wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. In der Geschäftsanalytik werden eher Methoden wie Regressionsanalyse und Entscheidungsbäume eingesetzt.

Dennoch gibt es viele Gemeinsamkeiten zwischen Business Analytics und Data Science. Beide nutzen Daten, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Beide nutzen Statistik und Modellierung, um Daten zu verstehen. Und beide stützen sich auf Software-Tools, die sie bei der Datenanalyse unterstützen.

Business Analytics vs Business Intelligence

Die Begriffe „Business Analytics“ und „Business Intelligence“ werden oft synonym verwendet, aber es gibt einige wichtige Unterschiede zwischen den beiden Begriffen. Business Analytics (BA) ist der Prozess der Datenanalyse, um die Unternehmensleistung zu verstehen und zu verbessern, Vorhersagen zu treffen und Zukunftsszenarien zu entwerfen. Dies kann die Analyse vergangener Leistungen umfassen, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, was funktioniert hat und was nicht, sowie die Vorhersage künftiger Leistungen auf der Grundlage aktueller Trends. Business Intelligence (BI) hingegen ist der Prozess des Sammelns, Organisierens und Analysierens von Daten, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dazu gehört auch die Verwendung von Daten, um Chancen und Risiken zu erkennen, die Leistung zu bewerten und Entscheidungen über künftige Maßnahmen zu treffen.

Es gibt einige Ähnlichkeiten zwischen Business Analytics und Business Intelligence. In beiden Fällen geht es um die Nutzung von Daten zur Verbesserung der Unternehmensleistung, und beide können genutzt werden, um bessere Entscheidungen für die Zukunft eines Unternehmens zu treffen. Es gibt jedoch auch einige wesentliche Unterschiede. Business Analytics konzentriert sich eher auf die vergangene Leistung und die Vorhersage künftiger Ergebnisse, während Business Intelligence sich eher auf die Ermittlung von Chancen und Gefahren konzentriert, denen ein Unternehmen derzeit ausgesetzt ist. Business Analytics konzentriert sich auch mehr auf die Datenanalyse, während Business Intelligence auch Berichte, Data Mining und Entscheidungsunterstützung umfassen kann.

Lesen Sie mehr dazu: Business Intelligence (BI) vs. Business Analytics (BA) – Den Unterschied verstehen

3 Arten von Business Analytics

Es gibt drei verschiedene Arten der Unternehmensanalyse: beschreibend (Descriptive Business Analytics), präskriptiv (Prescriptive Business Analytics) und prädiktiv (Predictive Business Analytics).

Descriptive Business Analytics

Die deskriptive Geschäftsanalyse ist eine Methode, um zu verstehen, was in Ihrem Unternehmen bereits geschehen ist. Sie kann Ihnen helfen, vergangene Leistungen zu verstehen, Trends zu erkennen und Probleme zu diagnostizieren. Mit der deskriptiven Analyse können Sie Fragen beantworten wie:

  • Welche Verkaufsmuster haben sich herauskristallisiert?
  • Welche Produkte verkaufen sich am besten?
  • Welche Marketingkampagnen sind am wirksamsten?
  • Was sind die häufigsten Kundenbeschwerden?

Vorhersagende Geschäftsanalyse

Die präskriptive Analyse geht über die bloße Beschreibung von Ereignissen hinaus; sie gibt auch vor, welche Maßnahmen ergriffen werden sollten, um die Ergebnisse zu verbessern. Mit präskriptiver Analytik können Sie Fragen beantworten wie:

  • Was sollen wir als nächstes produzieren?
  • Wie können wir den Umsatz um 10 % steigern?
  • Wie können wir unser Marketingbudget am besten einsetzen?

Predictive Business Analytics

Predictive Business Analytics nutzt Daten aus der Vergangenheit, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Sie kann dazu verwendet werden, Probleme vorherzusehen, für Eventualitäten zu planen und sogar Entscheidungen darüber zu treffen, welche Maßnahmen zu ergreifen sind. Prädiktive Analytik kann Fragen beantworten wie:

  • Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass wir im nächsten Jahr in Konkurs gehen?
  • Wie wahrscheinlich ist es, dass wir eine Unterbrechung der Lieferkette erleben werden?
  • Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Kunde abwandert?

Elemente von Business Analytics

Die Unternehmensanalyse besteht aus mehreren Elementen und umfasst zahlreiche Konzepte zur Erfassung, Organisation, Analyse und Interpretation von Daten, die wir nun erläutern werden.

Datenaggregation (Data Aggregation)

Unter Datenaggregation versteht man das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen und deren Zusammenführung in einem einzigen Repository. Dies ist ein wichtiger erster Schritt in der Unternehmensanalyse, da er es Ihnen ermöglicht, Daten aus allen Bereichen Ihres Unternehmens zu sammeln und einen umfassenden Überblick über die Leistung zu erhalten. Mit allen Daten an einem Ort können Sie dann mit der Analyse beginnen und Trends und Muster erkennen, die Ihnen helfen, bessere Entscheidungen für die Führung Ihres Unternehmens zu treffen.

Text Mining

Text Mining ist der Prozess der Extraktion von Informationen aus Textdaten. Dies kann manuell geschehen, wird aber oft mit Hilfe von Software durchgeführt, die automatisch die relevanten Informationen extrahieren kann. Text Mining kann dazu verwendet werden, Daten über Kunden, Wettbewerber, Produkte und andere Aspekte des Unternehmens zu extrahieren.

Datenbereinigung (Data Cleaning)

Unter Datenbereinigung versteht man das Entfernen oder Korrigieren von Ungenauigkeiten in Daten. Dies ist ein wichtiger Schritt in der Unternehmensanalyse, da er gewährleistet, dass die Daten genau und zuverlässig sind. Die Datenbereinigung kann manuell erfolgen, wird aber häufig mit Software durchgeführt, die Ungenauigkeiten automatisch korrigieren oder entfernen kann.

Organisation der Daten (Data Organization)

Eines der Schlüsselelemente der Unternehmensanalyse ist die Datenorganisation. Dabei geht es darum, die Daten so zu organisieren, dass sie leicht zugänglich sind und analysiert werden können. Durch die Organisation der Daten ist es einfacher, Trends und Muster zu erkennen und Entscheidungen auf der Grundlage der Daten zu treffen.

Es gibt viele Möglichkeiten, Daten zu organisieren, und die beste Methode hängt von der Art der Daten und den Anforderungen des Unternehmens ab. Einige gängige Methoden der Datenorganisation sind:

  • Tabellen
  • Diagramme
  • Charts
  • Pivot-Tabellen
  • Data Warehouses

Mit der richtigen Methode der Datenorganisation können Sie den Zugriff und die Nutzung der Daten für alle Mitarbeiter des Unternehmens erleichtern.

Data Mining

Unter Data Mining versteht man den Prozess der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus großen Datensätzen. Dies kann durch die Ermittlung von Mustern und Trends in den Daten und die anschließende Interpretation dieser Erkenntnisse geschehen, um bessere Entscheidungen für die Führung Ihres Unternehmens zu treffen.

Data Mining ist eine spezifischere Art der Datenanalyse, die dazu dient, wertvolle Erkenntnisse aus großen Datenbeständen zu gewinnen. Dazu werden Muster und Trends in den Daten erkannt und die Ergebnisse interpretiert, um bessere Entscheidungen für die Führung Ihres Unternehmens zu treffen.

Assoziation und Identifizierung von Sequenzen

Assoziation und Sequenzidentifikation sind zwei Methoden, die zum Auffinden von Beziehungen in Daten verwendet werden können. Unter Assoziation versteht man den Prozess der Identifizierung von Beziehungen zwischen Elementen in einem Datensatz. Dies kann durch die Suche nach Mustern in den Daten und die anschließende Verwendung dieser Muster zur Ermittlung von Beziehungen zwischen Elementen geschehen.

Bei der Sequenzidentifizierung geht es darum, Beziehungen zwischen Elementen im Zeitverlauf zu erkennen. Dazu wird in den Daten nach Mustern im Zeitverlauf gesucht, und diese Muster werden dann verwendet, um Beziehungen zwischen den Elementen zu erkennen.

Prognosen (Forecasting)

Unter Prognosen versteht man die Vorhersage künftiger Ereignisse auf der Grundlage von Daten aus der Vergangenheit. Dazu werden historische Daten verwendet, um Modelle zu entwickeln, die zukünftige Ereignisse vorhersagen. Mit Hilfe von Prognosen lassen sich z. B. Verkäufe, Kundenverhalten und andere Aspekte des Unternehmens vorhersagen.

Die Prognoserechnung ist eine Form der prädiktiven Analyse, d. h. die Verwendung vergangener Daten zur Vorhersage künftiger Ereignisse. Mit Hilfe von Predictive Analytics lassen sich z. B. Verkäufe, Kundenverhalten und andere Aspekte des Geschäfts vorhersagen.

Der Hauptunterschied zwischen Prognosen und prädiktiven Analysen besteht darin, dass bei Prognosen historische Daten verwendet werden, um Modelle zu entwickeln, die zukünftige Ereignisse vorhersagen, während bei prädiktiven Analysen vergangene Daten verwendet werden, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.

Prädiktive Analytik (Predictive Analytics)

Predictive Analytics ist eine Art der Vorhersage, bei der Data Mining und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Vorhersagen zu treffen. Prädiktive Analysen können zur Vorhersage von Kundenverhalten, Aktienkursen oder Krankheitsausbrüchen eingesetzt werden.

Optimierung

Unter Optimierung versteht man den Prozess, Entscheidungen zu treffen, die ein bestimmtes Ziel minimieren oder maximieren. Dies kann durch die Suche nach der besten Lösung für ein Problem oder durch die Suche nach dem besten Weg zur Erreichung eines bestimmten Ziels geschehen.

Es gibt viele verschiedene Arten der Optimierung, und der beste Weg, etwas zu optimieren, hängt von der jeweiligen Situation ab. Einige gängige Methoden der Optimierung sind:

  • Mathematische Optimierung
  • Algorithmische Optimierung
  • Operations Research
  • Statistische Optimierung

Jede dieser Methoden hat ihre Stärken und Schwächen, und die beste Optimierungsmethode hängt von der jeweiligen Situation ab.

Visualisierung von Daten (Data Visualization)

Unter Datenvisualisierung versteht man die Darstellung von Daten in einem visuellen Format. Dies kann durch die Verwendung von Grafiken, Diagrammen und anderen Methoden geschehen, um Daten auf eine leicht verständliche Weise darzustellen.

Datenvisualisierung kann zur Darstellung von Daten auf verschiedene Weise verwendet werden, z. B.:

  • Balkendiagramme
  • Liniendiagramme
  • Kreisdiagramme
  • Streudiagramme
  • Punktdiagramme
  • Blasendiagramme

Jede dieser Arten von Diagrammen hat ihre Stärken und Schwächen, und die beste Art von Diagramm hängt von der jeweiligen Situation ab.

Schlussfolgerung

Die Geschäftsanalytik (Business Analytics) ist ein wichtiger Bereich, der Unternehmen dabei helfen kann, datengestützte Entscheidungen zu treffen und datengestützte Strategien zu entwickeln. Data Mining, Prognosen, prädiktive Analytik und Optimierung sind allesamt Methoden der Geschäftsanalytik, die zur Verbesserung der Entscheidungsfindung im Unternehmen eingesetzt werden können. Mit der richtigen Datenvisualisierung ist es sogar möglich, jedem Mitarbeiter und jeder Führungskraft die Informationen zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen, um ihre Arbeit effektiver zu erledigen. All dies zusammen kann dazu beitragen, eine datengesteuerte Kultur zu schaffen, in der Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und Daten und nicht auf der Basis von Intuition und Bauchgefühl getroffen werden.

Insgesamt kann man mit Sicherheit sagen, dass Unternehmen durch den Einsatz von Business Analytics bessere Entscheidungen darüber treffen können, wie sie ihre Geschäfte führen und ihre Ziele erreichen.

Über MoreThanDigital Insights

MoreThanDigital Insights ist eine Business-Analytics-Plattform, die Unternehmen hilft, datengestützte Entscheidungen auf der Grundlage einer ganzheitlichen und neutralen Bewertung zu treffen. Die Plattform ist kostenlos und einfach zu bedienen und bietet eine Vielzahl von Tools, die Unternehmen dabei helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen – von der Finanzanalyse bis hin zur Geschäftsreife. MoreThanDigital Insight ist ein wichtiges Instrument für Unternehmen, die datengestützte Entscheidungen treffen und datengestützte Strategien entwickeln wollen.

Benjamin Talin

Benjamin Talin is founder of MoreThanDigital, a serial entrepreneur and innovator. He has founded countless businesses, ranging in age from 13 to the present. His passion is using technology and innovation to change the status quo, and his experience covers everything from marketing to product development to new technology strategy. One of Benjamin's great desires is to share his expertise with others, and he frequently speaks at conferences on a variety of topics related to entrepreneurship, leadership, and innovation. Additionally, he advises governments, ministries and EU commissions on issues such as education, economic development, digitalization, and the technological future.

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