Thank you for subscribing!

It's great to feel loved.

Was ist Business Analytics?

Jun 04, 2020 3 min read

Business Analytics bezeichnet das Umwandeln von Daten in Erkenntnisse, die in einem wirtschaftlichen Umfeld helfen, sinnvolle Entscheidungen zu treffen. Das passiert, in dem man Daten sammelt, sortiert, verarbeitet und analysiert.

Eingebunden in diese Prozesse sind verschiedene Methoden und Modelle, wie zum Beispiel die der Statistik. Das Ziel von Business Analytics ist es herauszufinden, welche der vielen Zahlen und Daten helfen können, als Grundlage für Entscheidungen im Geschäftsleben zu dienen.

Ziel ist es, mithilfe der Daten und den Reports, die damit generiert werden, Entscheidungen zu treffen, die dazu führen, dass wirtschaftlicher gearbeitet werden kann. Das heißt effizienter produktiver durch Steigerung des Umsatzes.

Business Analytics als Teil von Business Intelligence

Business Analytics zählt zum übergeordneten Bereich Business Intelligence. Business Analytics dient dazu, aus der Vielzahl der Daten, die einem Unternehmen zu Verfügung stehen, die verwertbaren zu erkennen und zu nutzen.

Daten, Analysen und Modelle sind Teil von Business Analytics Mitarbeitern, um mithilfe von Daten Lösungen für geschäftliche Herausforderungen zu finden.

BI vs. BA

Image Source:https://cdn1.vogel.de/


In der Vergangenheit hatte man oft wenig bis gar keine Daten von Geschäftsprozessen, so dass viele Entscheidungen aus dem Bauch gefällt werden musste. Irgendwann hatte man mehr Möglichkeiten und konnte auf Daten von früher zurückgreifen, um Schlüsse für die Zukunft zu ziehen.

Das waren in der Regel Vermutungen, die auf jahrelange Erfahrung beruhten. In Business Analytics stehen den Experten komplexe computergestützte Systeme zur Verfügung, mithilfe derer

Muster identifiziert werden können und zukünftige Ereignisse vorhergesagt werden können. Hier sind auch künstliche Intelligenz und Deep Learning Systeme involviert.

Kurz gesagt: Business Analytics nutzt mathematische Modelle und andere Tools, um Unternehmen zu helfen, die ihnen vorliegenden Daten richtig zu analysieren und die richtigen Schlüsse daraus zu ziehen.

Der Unterschied zwischen Business Analytics und Data Analytics

Der Terminus Business Analytics bedeutet, dass vorliegende Daten in einem Unternehmen genutzt werden, um Ereignisse in der Zukunft zu prognostizieren. Analysen und Data Mining sind Teil dieses Prozesses, der als Ziel hat, durch relativ einfach strukturierte Ergebnisse wie Reportings Entscheidungsträgern Hilfestellung zu geben, um unternehmerisch intelligente Entscheidungen zu treffen.

Data Analytics hingegen bedeutet, dass aus big data, also einer Vielzahl von Daten, Strukturen und Muster erkennbar gemacht werden, um so Trends herauszufinden. Daten also zu ermitteln, zu verarbeiten und zu verwalten ist Teil von Data Analytics.

Arten von Business Analytics

Es gibt vier Typen im Bereich Business Analytics. Alle sind sehr komplex und beschäftigen sich damit, Einblicke in aktuelle und zukünftige Trends und Fakten zu gewinnen. Im Folgenden ein kleiner Einblick in die vier Bereiche, die es ermöglichen, große Mengen an Daten zu verarbeiten, um Grundlagen für Lösungen im geschäftlichen Umfeld zu finden.

  • Descriptive Analytics

Dieser Teil ist die simpelste Form von Analytics. Sie aggregiert die vorhandenen Daten in einem Unternehmen. Das dient dazu, einen Eindruck zu bekommen, was in der Vergangenheit im Unternehmen passierte und was aktuell geschieht. Hier werden also primär vorhandene Daten zusammengetragen. Hier wird also deskriptive Statistik verwendet, um Daten Entscheidungsträgern an die Hand geben zu können.

Diese Art von Analysen sind hilfreich, um Positives und Negatives in einem Unternehmen zu identifizieren. Außerdem bekommt man Insights in das Verhalten von Konsumenten und Verbrauchern. Marketingabteilungen oder Service-Bereiche können diese Daten nutzen, um Prozesse zu verbessern.

  • Diagnostic Analytics

Dieser Teil von Analytics hat einen anderen Ansatz als der deskriptive. Welche Faktoren sind verantwortlich für gewisse Trends in der Vergangenheit? Das ist das Ziel von Diagnostic Analytics.  Hier werden zum Beispiel Wahrscheinlichkeitsmodelle angewendet, um zu begreifen, weshalb Ereignisse geschehen.

  • Predictive Analytics

Predictive Analytics nutzt statistische Modelle und maschinelles Lernen, um vorherzusagen, was in Zukunft passieren könnte. Hier kommen auch Algorithmen ins Spiel, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, genaue Vorhersagen zu treffen.

Die prädiktive Analytik prognostiziert die Möglichkeit zukünftiger Ereignisse mit Hilfe statistischer Modelle und Techniken des maschinellen Lernens.

Diese Art der Geschäftsanalytik baut auf den Ergebnissen der deskriptiven Analytik auf, um Modelle zu entwickeln, die die Wahrscheinlichkeit ausgewählter Ergebnisse extrapolieren können.

Experten für maschinelles Lernen und ausgebildete Datenwissenschaftler werden in der Regel eingesetzt, um prädiktive Analysen unter Verwendung von Lernalgorithmen und statistischen Modellen durchzuführen, wodurch ein höheres Maß an prädiktiver Genauigkeit erreicht wird, als dies durch Business Intelligence allein möglich ist.

  • Prescriptive Analytics

Prescriptive Analytics kann mögliche Maßnahmen empfehlen und geplante Maßnahmen revidieren, um optimalere Ergebnisse für das Unternehmen zu erreichen. Diese Form von Business Analytics kann Ergebnisse und Wege dahin vorschlagen. Eingesetzt wird diese Form zum Beispiel bei Empfehlungsmaschinen, um Echtzeit-Bedürfnisse der Verbraucher anzupassen.

Diese verschiedenen Formen von Analysen sind unterschiedlich komplex und können aufbauend eingesetzt werden. Mithilfe von künstlicher Intelligenz können jedoch auch Prozesse optimiert und Schritte übersprungen werden.

Vorteile von Business Analytics

Früher wurden Entscheidungen häufig aus dem Bauch heraus getroffen. Das ist natürlich keine optimale Basis, um geschäftliche Prozesse zu steuern.

Mit Business Analytics hat man die Option, Entscheidungen auf Basis von Daten zu fällen. Dank predictive Analytics kann man Szenarien in der Zukunft planen, was früher nicht möglich war.

Das hilft auch, in der Gegenwart die richtigen Entscheidungen zu treffen. Auf Basis von Fakten und Zahlen der Vergangenheit können Modelle Szenarien entwickeln, um die Entscheidungsfindung zu optimieren. So können zukünftige Umsätze, gewinne und andere KPIs anhand von Modellen vorhergesagt werden, so dass verschiedene Bereiche und Abteilungen ihre Arbeit danach ausrichten können.

Zahlen und künstliche Intelligenz helfen, Entscheidungen nicht revidieren zu müssen und jetzt schon besser für heute und die Zukunft zu planen. Das können Marketingkampagnen sein, die aufgrund von vorhergesagten Entwicklungen anders geführt werden als ursprünglich geplant. Auch Vertriebsergebnisse können durch Modelle besser vorhergesagt und Maßnahmen im Vorfeld zum Vorteil angepasst werden.

Wendy
Written by Wendy

Wendy is a data-oriented marketing geek who loves to read detective fiction or try new baking recipes. She writes articles on the latest industry updates or trends.

Anstatt den Begriff mit einem Haufen langweiliger Fachausdrücke zu definieren, die die Dinge wahrscheinlich nur noch komplizierter machen würden, ist es vielleicht am besten, ihn in einfachere Begriffe zu zerlegen, um ihn besser zu verstehen. Lassen Sie uns zunächst jedes Wort einzeln betrachten.
Read more...
Mike
Aug 13, 2020 6 min read
Social Media Marketing ist eine neue Ergänzung zum bestehenden Marketing-Mix, die Social Media Plattformen als Marketing-Plattformen einbezieht.
Read more...
Mike
Aug 06, 2020 7 min read
Performance Marketing ist, wie es sich anhört - Marketing, das auf Leistung basiert. Diese Leistung kann eine Reihe von ausgeführten gewünschten Ergebnissen sein, wie z.B. ein abgeschlossener Lead, Verkauf, Buchung oder Download. Das ist Definitionssache von Seiten des Marketers.
Read more...
Mike
Aug 05, 2020 7 min read