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Analytics: 4 Profi-Methoden, um mit Daten Ihr Business anzukurbeln

Daten erzählen immer eine Story – man muss sie bloß finden. Und die Frage ist: wie? Der Königsweg ist, dass Sie Businessdaten auf dutzende Arten analysieren, mit allem, was Sie haben: Tabellenkalkulationen, Anwendungen, Desktop-Tools, langjährige Data Warehouses und Business Intelligence-Software. Das bedeutet, dass Sie wahrscheinlich mit einer Vielzahl unterschiedlicher Bereiche klarkommen müssen, z. B. mit den spezifischen Anforderungen für den Zugriff auf verschiedene Datenquellen, mit dem komplexen Verständnis von Visualisierungen und natürlich mit den damit verbundenen Kosten. Gleichzeitig wollen Sie natürlich Innovation hier und jetzt – ohne dabei auf korrekte und konsistente Ergebnisse zu verzichten.

 

Auf einen Blick: Analytics - 4 Profi-Methoden, um mit Daten Ihr Business anzukurbeln

Business Analytics macht mehr aus Unternehmensdaten: mehr Flexibilität, bessere Visualisierungen und Szenarien – mit KI, ML, Augmented Analytics...

 

Ihr Unternehmen – wie viele ähnliche Unternehmen auch – sucht nach Lösungen für den einfachen Zugriff auf beliebige Daten. Sie wollen sie optimal nutzen, ganz gleich, wo sie sich verbergen. Wahrscheinlich noch wichtiger: Sie wollen eine Vielzahl von Optionen für intelligente Analysen, deren Bereitstellung und Verwaltung möglichst einfach ist. Das Ergebnis soll dann eine effektive Möglichkeit sein, mehr Mitarbeiter in die Analysen einzubeziehen und die Expertise in Ihrem Unternehmen zu erweitern. Schließlich sollen Sie eine robuste Plattform „mit allen Schikanen“. Das alles nutzt Ihnen aber herzlich wenig, wenn nur wenige Auserwählte tatsächlich damit umgehen und das nutzen können.

Die entscheidende Frage ist also: Wie finden Sie Ihre Datenstory und wie schaffen Sie es, sie zu erzählen? Und wie erlangen Sie die Flexibilität und die erforderliche Struktur für die Präzision und die Geschwindigkeit, mit der Sie Ihrer Konkurrenz voraus sein können? Hier sind vier wertvolle Elemente für Ihre Business-Analytics-Strategie:

 

1. Visualisierung: Klares Profil für Ihr Unternehmen

Jedes Unternehmen hat mit seinen Daten eine Story zu erzählen. Es gibt Kundentransaktionen, Marketing-Kennzahlen, die Zusammenarbeit mit Partnern und Lieferanten, Innovationen bei Geschäftsprozessen und die Chancen zu Wachstum und HR-Effizienz. Und trotz umfangreicher Daten ist es manchmal schwierig, wirklich nutzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Datenvisualisierungssoftware macht diese komplexen Ideen ansprechend, aussagekräftig und leicht fassbar. Mit nur wenigen Klicks können die Verantwortlichen neue Erkenntnisse hinzufügen, analysieren und miteinander austauschen. Versierte Führungskräfte nutzen diese Technologie, um ihre Strategien durch Fakten zu optimieren und wirklich handlungsleitende Ideen zu entwickeln. Wichtig ist, dass die Datenvisualisierung dabei hilft, Informationen aus neuen, inspirierenden Perspektiven zu sehen. Dadurch lassen sich bessere Entscheidungen treffen – auf eine Weise, die Tabellenkalkulationen oder herkömmliche statische Business Intelligence nicht leisten.

 

2. What-if-Szenarien wirkungsvoll vereinfachen

Einer der großen Vorteile moderner Software für Business Analytics besteht darin, dass ein tieferes Verständnis für anstehende Probleme auch für Menschen zugänglich wird, die nicht unbedingt Datenwissenschaftler sind.

Stellen Sie sich vor, die Mitarbeiter einer Fertigungsanlage könnten wissen, wann und warum eine Maschine ausfällt – und zwar, bevor es passiert. Wie stark würde sich das auf die Produktion auswirken? Programme zur Datenmodellierung und vorausschauenden Analyse können helfen, diese Art von Fragen zu beantworten. Zuvor konnten solche Erkenntnisse nur von Datenwissenschaftlern beigesteuert werden, durch ausgeklügelte Algorithmen. Heute können auch Verantwortliche ohne datenwissenschaftliche Erfahrung Daten leicht betrachten; sie können fragen: „Was wäre wenn?“ Sie können verborgene Zusammenhänge erkennen und diese Erkenntnisse dem Rest des Unternehmens vermitteln.

Die Vereinfachung dieser Prognose- und Modellierungsszenarien ermöglicht es Usern im Unternehmen, komplexe Business-Fragen schnell zu modellieren. Unternehmen können dann eine plastische Sicht auf ihr Geschäft definieren und Geschäftsanwendern neue Self-Service-Level bieten, um auf kritische Geschäftsprobleme zuzugreifen, zu navigieren und verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. All dies wird durch Cloud-basierte Analyseplattformen ermöglicht.

 

3. Mit Flexibilität Herausforderungen besser meistern

Analytics-Implementierungen sind nicht alle gleich ausgereift, es gibt also kein Patentrezept für den Erfolg, insbesondere bei Hybrid-Cloud- und On-Premise-Einsätzen. Manchmal ist ein einsatzbereit gelieferter Cloud-Service die richtige Antwort; in anderen Fällen benötigen Sie möglicherweise eine Cloud-Umgebung, in der Sie an allen Knöpfen drehen können wie bei einer internen Lösung. In beiden Fällen können Sie die Cloud starten und zwischen on premise und der Cloud hin- und herschalten. Das Ergebnis ist ein Gefühl der Ausgewogenheit.

Auch das zunehmende Spannungsverhältnis zwischen Governance, Risiko und Compliance wird ebenfalls durch diese Wahlfreiheit gelockert. Finanzielle, betriebliche und regulatorische Richtlinien und Auflagen überfordern Sie nämlich dabei, die damit verbundenen Risiken zu managen. Diese Herausforderungen werden durch einen Mangel an unternehmensweiter Transparenz noch verschärft. Aber was könnte schief gehen? Haben Sie sich jemals gefragt, was es kosten würde, weniger Zeit mit der Sorge um Risiken zu verschwenden und sich so auf Wachstumschancen konzentrieren können?

 

4. Augmented Analytics, KI und ML hinzufügen

Was wäre, wenn Unternehmen es in der Hand hätten, unsere Bedürfnisse zu erkennen und zu erfüllen, lange bevor wir überhaupt daran gedacht haben?

Sicherlich verfolgen Websites bereits unsere Browsing-Muster und machen Vorschläge, aber worüber wir hier sprechen, ist etwas viel Tiefgehenderes. Business Intelligence entwickelt sich zu erweiterter Analytik.

Augmented Analytics befasst sich zusammen mit den Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) damit, wie wir mit Informationen interagieren und unsere Arbeits- und Lebensweise verändern. Unternehmen erkennen und verhindern beispielsweise Kreditkartenbetrug, automatisieren Lieferketten durch Checks and Balances, optimieren die Finanzierung der Lieferketten auf der Grundlage von Marktschwankungen und steigern die Effizienz von Rechenzentren. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen stehen diese Ressourcen nun im Schnittpunkt menschlichen Urteilsvermögens – maschinelle Automatisierung und Augmented Analytics machen das möglich.

Was alles wäre in Ihrer Organisation denkbar, wenn Erkenntnisse genau dann zur Verfügung ständen, wenn Sie sie am meisten brauchen? Was könnte alles passieren, wenn die Hälfte der Inhalte für Ihre nächste Betriebsanalyse maschinell generiert würde? Wie gut wären Sie auf Ihr nächstes Treffen vorbereitet, wenn Sie über alle Veränderungen standortbezogen informiert wären?
Augmented-Analytics-Anwendungen sind eine neue Kategorie sich ständig anpassender, selbstlernender Anwendungen, die auf Unternehmensdaten aus einer Vielzahl von Datenquellen basieren, darunter transaktionale Geschäftsanwendungen (z. B. Kundenerfahrungen, Unternehmensressourcenplanung, Lieferkettenmanagement und Personalwesen). Dabei handelt es sich um Lösungen, die ohne menschliche Voreingenommenheit arbeiten und ein sehr hohes Maß an Vertrauenswürdigkeit gewährleisten – und zwar in großem Maßstab.

 

Der Wert datengesteuerter Innovation

Nehmen Sie sich einen Moment Zeit, um über all die Daten nachzudenken, die während eines einzigen Arbeitstages generiert wurden. Neue Kundenprofile. Verkaufsprotokolle. Marketing-Touchpoints. Zuteilungen der Gehaltsabrechnung. Service-Aufzeichnungen. Inventarlisten. Es besteht kein Zweifel, dass ein Unternehmen in einem einzigen 24-Stunden-Zeitraum spezifische Details einer massiven Anzahl von Transaktionen aufbewahrt. Aber was bedeutet das alles?

Mit einfacheren Tools zur Ermittlung großer Datenmengen können Geschäftsanalysten nach Datensätzen in Hadoop-Clustern des Unternehmens suchen, sie in neue Mashup-Kombinationen umformen und sie sogar mit explorativen maschinellen Lernverfahren analysieren. Die Ausweitung dieser Art der Exploration auf eine breitere Usergruppe wird den Selbstbedienungszugang zu großen Datenbeständen verbessern und reichhaltigere Hypothesen und Experimente liefern, die die nächste Stufe der Innovation vorantreiben.

Viele erfolgreiche Unternehmen haben bereits einen datengesteuerten Innovationsansatz eingeführt. Sie verbinden ihre Daten, automatisieren ihre Prozesse, verstehen die geschäftlichen Triebkräfte, stimmen die Finanzplanung des Unternehmens mit der Betriebsplanung ab und bauen die Analysekompetenz ihres Teams aus.

Um zu erfahren, wie Sie von Oracle Analytics profitieren können, besuchen Sie Oracle.com/analytics. Und folgen Sie uns doch auch auf Twitter @OracleAnalytics.

 

Kontakt:

Ein spannendes Thema, über das ich gerne mit Ihnen spreche, per E-MailLinkedInXing oder Twitter. Cesar Ortiz, Principal Solution Engineer.

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