Business Intelligence – Daten richtig auswerten und einsetzen

Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts. Doch während die Menschen früher dem Goldrausch verfallen sind und sich auf die Suche begeben haben, steht ein Datenfieber noch aus. Zu wenige Unternehmen nutzen die Wettbewerbsvorteile, die ihnen Business Intelligence (BI) und eine professionelle Datenanalyse bieten. Das Ziel muss eine „datengetriebene Kultur“ sein, in der Betriebe den Wert von Daten richtig einschätzen und nutzen.

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Das Konzept der Business Intelligence reicht bereits bis in die 90er Jahre zurück. Damals war es aufgrund fehlender Technologien oft schwierig, Daten zu erheben und auszuwerten. So manche Mitarbeiter haben damals Nächte über Excel-Tabellen verbracht, bevor es ins Teammeeting ging. Durch das Internet und Big Data ist die Datenanalyse heute deutlich leichter. Mit wenigen Klicks lassen sich gezielt bestimmte Verhaltensweisen von Nutzern und Kunden auswerten und für die eigene Unternehmensstrategie verwenden. Die Business Intelligence umfasst hierbei alle dem Betrieb zur Verfügung stehenden Informationen.

Eine solche Auswertung wird immer wichtiger. Denn längst sind Daten und ihre gezielte Auswertung ein entscheidender Wettbewerbsvorteil in der digitalen Welt. Nur wer das Nutzerverhalten der eigenen Zielgruppe versteht und planvoll darauf ein und damit umgeht, kann sich gegen die Konkurrenz behaupten. Deswegen ist es wichtig, die Belegschaft auf die Analyse von und den Umgang mit Daten perfekt vorzubereiten. Nur so ist es möglich, sinnvolle Entscheidungen zu treffen und eine möglichst große Kundennähe aufzubauen.

Beispiele für den Nutzen einer effizienten Datenanalyse

Es gibt zahlreiche Beispiele, die zeigen, dass sich eine effiziente Datenanalyse für die Unternehmen auszahlt. So hat zum Beispiel die Ergo eine eigene Datenplattform realisiert, um zum Beispiel als Ergo Mobility Solutions Versicherungen für Gebrauchtwagen anbieten zu können. Außerdem sind in dem Unternehmen Fachkräfte für die Datenanalyse beschäftigt, die sich ausschließlich mit der Bedeutung von Daten für den Betrieb beschäftigen.

Ein weiteres Beispiel für eine effiziente Datenanalyse ist die Lufthansa. Diese nutzt die intelligente Datenanalyse, um zum Beispiel zu klären, wie es zu langen Wartezeiten beim Sicherheitscheck oder zu Verspätungen bei Flügen kommen konnte. Durch diese Informationen will das Unternehmen die eigenen Prozesse optimieren und verhindern, dass es für die Kunden zu lästigen Verzögerungen kommt.

Für all diese Aufgaben benötigen Betriebe eine geeignete Technik. Viele arbeiten mit der Plattform Tableau zusammen, die sich für die Speicherung und Auswertung von Daten eignet. Eine solche intelligente Datenauswertung ist stark nachgefragt. Aktuell geht das Analysehaus Gartner davon aus, dass sich die Umsätze bei Business Intelligence tools bis 2020 auf 23 Milliarden Dollar erhöhen werden. Solche Anwendungen sind aber nur dann sinnvoll, wenn im Betrieb eine „datengetriebene Kultur“ vorherrscht und es Mitarbeiter gibt, die die Auswertung der eingehenden Daten beherrschen, meint Christan Lubasch von Leroi.

Von der Analyse hin zur Prognose

Im Bereich der Business Intelligence zeigt sich ein deutlicher Wandel. Bisher ging es bei der Auswertung von Daten vorrangig um die Analyse und die Auswertung von Fehlern. Die Lufthansa hat zum Beispiel geprüft, warum es zu Wartezeiten gekommen ist, um in Zukunft Unannehmlichkeiten für die Kunden vermeiden zu können. In Zukunft sollen die Daten jedoch für die Prognose genutzt werden. So sollen zukünftige Entwicklungen vorhergesagt werden, um sich optimal darauf vorbereiten zu können.

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Viele Plattformen und Tools bieten daher neue Features und Möglichkeiten. So können Unternehmen teilweise gesetzte Parameter individuell verändern. Hierdurch lassen sich verschiedene Szenarien und die sich daraus ergebenden Konsequenzen im Vorfeld durchdenken. Das betrifft zum Beispiel mögliche Probleme bei Reisen zur Hauptreisezeit im Sommer. Indem Betriebe solche Szenarien durchspielen, können Sie sich auf alle Eventualitäten vorbereiten und Prognosen aufgrund von Daten und Wahrscheinlichkeiten erstellen.

Ein langfristiges Ziel hierbei ist es, Technologien zu entwickeln, die autonom arbeiten und eigenständige Entscheidungen treffen. So könnte zum Beispiel eine KI Wetterprognosen auswerten und darauf reagieren. Wenn zum Beispiel Flüge aufgrund von Gewitter ausfallen müssen, könnten Maschinen das vorhersagen und Flüge umbuchen. Auf diese Weise wären möglichst wenige Kunden von Ausfällen und Wartezeiten betroffen. Bis es soweit ist, ist es jedoch entscheidend, menschliche Mitarbeiter im Betrieb zu haben, die sich gezielt um die Auswertung von Daten kümmern und notwendige Maßnahmen in die Wege leiten.

Eine datengetriebene Kultur entwickeln

Damit die Business Intelligence in einem Betrieb zum Tragen kommen kann, ist es wichtig, dass in diesem eine „datengetriebene Kultur“ vorherrscht. Das bedeutet, dass sich alle Beteiligten über die Bedeutung von Daten für das Unternehmen im Klaren sind und gezielt mit diesen arbeiten. Das geht aber nur, wenn geeignete Technologien und notwendiges Fachwissen vorhanden sind. Die beste Technik bringt nur dann etwas, wenn die Belegschaft damit umgehen kann. Deswegen empfiehlt Christian Lubasch von Leroi, dass von jedem Euro, der in eine datengetriebene Kultur investiert wird, 20 Cent in die Fortbildung der Belegschaft fließen.

Hierbei ist es wichtig, dass von der Führungsetage bis zum Hausmeister alle mit ins Boot geholt werden. Der richtige Umgang mit Daten kann nämlich nicht von der Chefetage verordnet, sondern muss von dieser vorgelebt werden. Deswegen genügt es nicht mehr, auf die altbewährten Strategien für das Personal oder das Marketing zu setzen. Vielmehr bedarf es einer gezielten Datenstrategie, die alle Mitarbeiter kennen und umzusetzen versuchen, meint Christian Lubasch laut handelsblatt.com.

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