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Aus Daten nützliches Wissen machen

So etablieren Sie eine Analytics-Architektur für die Zukunft Unternehmen werten Daten schon seit Jahrzehnten mit Hilfe von IT-Lösungen aus. Bislang vor allem, um Erkenntnisse über die Vergangenheit zu gewinnen: Wie haben sich beispielsweise Umsatz, Kosten und Gewinn im vergangenen Quartal entwickelt? Eingesetzt werden dabei deskriptive und diagnostische Analyseverfahren – gemeinsam bilden sie die in den Unternehmen als Business Intelligence bekannte Disziplin. Mittlerweile ist dank rasant steigender Datenmengen und immer leistungsfähigerer Technologie deutlich mehr möglich. So können Daten genutzt werden, um künftige Entwicklungen zu prognostizieren und um verschiedene mögliche Szenarien zu simulieren. Diese prädiktiven und präskriptiven Methoden werden meist der Disziplin Advanced Analytics zugeschrieben. Cui bono? Auch die Fachbereiche profitieren Nicht nur der Blick in die Zukunft ist neu. Auch der Kreis derjenigen, die von den Advanced-Analytics-Verfahren profitieren, ist deutlich grösser. So lässt sich in der Produktion beispielsweise sehr genau vorhersagen, wann ein Defekt an einer Maschine auftreten wird – Stichwort Predictive Maintenance. Ist das bekannt, lassen sich Wartungsarbeiten so timen, dass es zu keinem Ausfall kommt. Im Vertrieb helfen Next-Best-Offer-Analysen, einem Kunden zur richtigen Zeit genau das richtige Angebot zu machen. Der Umsatz steigt. Erfolgsfaktoren und Stolpersteine Es stellt sich die Frage, welche Voraussetzungen für einen sinnvollen Einsatz von Advanced Analytics erfüllt sein müssen. Was sind die Erfolgsfaktoren bei der Implementierung und bei der Nutzung? Und welche Stolpersteine sollten bekannt sein – und umgangen werden?

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Hier einige Überlegungen: Strategie: Ohne passende Strategie verlieren sich Unternehmen früher oder später in den zahlreichen Möglichkeiten von Advanced Analytics. Sinnvoll ist, sich mit Blick auf die übergeordnete Unter nehmensstrategie zunächst zu überlegen, in welchen Bereichen das deutlichste Optimierungspotenzial besteht. Ist das bekannt, können gezielt Use Cases konzipiert werden. Wichtig ist, stets im Auge zu behalten, welche Daten zur Verfügung stehen und verwendet werden dürfen. Organisation: Eine enge Zusammenarbeit von Fachbereichen und IT-Abteilung streben die meisten Unternehmen schon seit Jahren an – in der Regel mit mässigem Erfolg. Für die Umsetzung von Advanced-Analytics-Szenarien ist eine gute Kooperation aber unverzichtbar; hier müssen fachliches und technologisches Verständnis Hand in Hand gehen. Knowhow: Unternehmen – vor allem IT und Controlling – können schon heute Daten zu Kennzahlen verdichten. Diese Berechnungen sind allerdings vergleichsweise simpel. Aus den vorhandenen Zahlen Prognosen für künftige Entwicklungen abzuleiten, ist etwas ganz anderes: Neben einem guten Verständnis für die unter schiedlichen Technologiekomponenten ist ein tiefes mathematisches und statistisches Knowhow ebenso erforderlich wie das Wissen über Programmierung und Einsatz von Algorithmen. Diese spezifische Kompetenz muss ins Unternehmen geholt werden. Technologie: Der SAP Business Explorer (SAP BEx) war über Jahre hinweg das mit Abstand beliebteste Tool, wenn es darum ging, aus Daten nützliches Wissen zu machen. Aus gutem Grund: Mit SAP BEx konnten sowohl Anwender aus den Fachbereichen als auch aus der IT hervorragend arbeiten. Nun ist es an der Zeit, sich von SAP BEx zu verabschieden. Heute sind Lösungen erforderlich, die das rasant wachsende Datenaufkommen der digitalen Welt in Echtzeit verarbeiten können.