Business-Analyse: Wesentliche Werkzeuge, Techniken und Fähigkeiten für datengesteuerten Erfolg

Einführung: Was Business Analytics leistet

Für viele Organisationen ist Business-Analytics das Mittel der Wahl, um Fragen wie „Was passiert gerade?“ zu beantworten, „Warum passiert das?“, „Was wird wahrscheinlich als Nächstes passieren?“ und „Was sollten wir dagegen tun?“ Business Analytics ist die Praxis, bei der Daten, statistische Methoden, Analysen und Technologie genutzt werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen dienen und die Unternehmensperformance verbessern.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden ermöglicht Business Analytics Unternehmen, Geschäftsprobleme mithilfe von deskriptiver, diagnostischer, Predictive Analytics und präskriptiver Analytik zu lösen. Die Kernkomponenten dieser Arbeit umfassen Datenanalyse, statistische Methoden, Datenvisualisierung und Machine Learning Algorithmen, mit denen Rohdaten in handlungsrelevante Einblicke umgewandelt werden.

Business-Analysten arbeiten typischerweise mit:

• Datenquellen: Vertrieb, Marketing, Finanzen, Lieferkette, Betrieb und Kundendaten.
• Analytics-Tools: Business-Intelligence-(BI)-Plattformen, Excel, SQL, Tableau/Power BI, Python/R sowie CRM- und ERP-Systeme, die es Organisationen ermöglichen, Dashboards zu erstellen und wertvolle Einblicke aus Big Data zu gewinnen.
• Techniken: Datenvisualisierung, Statistik, Modellierung und Experimente.

Moderne Business Analytics umfasst das Sammeln und Analysieren historischer Daten, um Trends zu erkennen, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie hilft, Chancen und Risiken zu erkennen, steigert die Effizienz und Rentabilität, gleicht die Strategie mit realen Daten ab und verbessert die Qualität von Entscheidungen.

Die vier Kernarten der Business-Analytics

Deskriptive Analytics: Die Performance der Vergangenheit verstehen

Deskriptive Analysen wandeln Rohdaten in verständliche Geschäftserkenntnisse um, indem sie historische Informationen organisiert, aggregiert, zusammenfasst und visualisiert. Sie wird verwendet, um zu erklären: „Was ist passiert?“ durch Nutzung von Datenaggregation, Visualisierungen, statistischer Analyse und Data-Mining zur Analyse von Mustern historischer Daten.

Tools wie Microsoft Excel und Google Sheets ermöglichen grundlegende deskriptive Analysen, während fortschrittliche Business-Analytics- und Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI tiefere Datenverarbeitungsfunktionen bieten, um Führungskräften bei der Interpretation von Daten und der Erstellung von Dashboards zu helfen. Datenbanken, Data Warehouses und SQL werden verwendet, um historische Daten zu aggregieren und große Datensätze zu gruppieren, zu filtern und zusammenzufassen. Programmier- und Datenanalysetools wie Python und R können für automatisierte deskriptive Berichte und eine komplexere Datenbereinigung vor der Visualisierung verwendet werden.

Deskriptive Analysen werden häufig zur Erstellung von Vertriebsberichten, Website-Analysen, Dashboards und durchschnittlichen Antwortzeiten verwendet. Dies schafft ein gemeinsames Verständnis für die Performance und hilft dabei, Muster und Anomalien zu erkennen.

Diagnostische Analytics: Herausfinden, warum Ereignisse aufgetreten sind

Die diagnostische Analytics untersucht Ursachen, Zusammenhänge und die treibenden Kräfte hinter Ergebnissen, indem sie Datensätze und Datenpunkte analysiert, um Geschäftsergebnisse zu verstehen. Sie verwandelt das Reporting in Erkenntnisse und hilft Teams, Probleme zu beheben und Erfolge zu wiederholen.

Die diagnostische Analytik verwendet statistische Methoden und Data-Mining-Techniken, um Datenanalysten bei der Identifizierung der Ursachen zu unterstützen. Sie umfasst Drill-down-Analysen, Vergleiche, Korrelationen und Segmentierung. Sie befindet sich an der Schnittstelle von guten Datenverwaltungspraktiken und analytischen Fähigkeiten zur effektiven Interpretation von Daten. Bevor eine Diagnose möglich ist, stellen Datenverwaltungspraktiken wie Integration, Bereinigung, Standardisierung und Governance sicher, dass die Daten zuverlässig und nutzbar sind.

Echtzeitanalytik ermöglicht sofortige diagnostische Einblicke für eine schnellere Entscheidungsfindung. Unternehmen möchten häufig verstehen, warum Geschäftsprozesse unterdurchschnittlich oder erfolgreich waren, warum der Vertrieb zurückging oder der Website-Traffic sank.

Predictive Analytics: Prognose zukünftiger Trends

Predictive Analytics nutzt machine learning, prädiktive Modellierung und statistische Analysen, um zukünftige Ergebnisse aus unstrukturierten Daten und Big Data vorherzusagen. Data Scientists und Analysten setzen verschiedene Techniken ein – einschließlich Regressionsanalyse, prädiktiver Modellierung und anderer statistischer Methoden –, um Einblicke zu gewinnen, die kritische Geschäftsanwendungen wie Vertriebsprognosen, Bedarfs- und Geschäftsplanung und Risikomanagement unterstützen. Predictive-Analytics-Lösungen nutzen Machine-Learning-Modelle, um genaue Prognosefähigkeiten für diese Anwendungsfälle bereitzustellen.

Prescriptive Analytics: Empfehlung optimaler Maßnahmen

Die präskriptive Analytik kombiniert Historische Daten, statistische Techniken, Business Analytics, KI und machine learning, um vorherzusagen, was in Zukunft wahrscheinlich passieren wird, und um spezifische Maßnahmen zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse und der Business Performance zu empfehlen.

Die Analyse historischer Daten hilft dabei, Muster und historische Trends zu erkennen, und statistische Modellierung sowie Machine Learning ermöglichen fortschrittliche präskriptive Analyseanwendungen, um Wahrscheinlichkeitsprognosen zu erstellen.

Predictive Analytics hilft, Geschäftsprozesse zu verbessern, Risiken und Chancen zu quantifizieren, Lieferkettenabläufe zu optimieren und proaktive Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sie wird häufig verwendet, um Vertrieb zu prognostizieren, Kundenabwanderung vorherzusagen, den zukünftigen Website-Traffic zu schätzen, Leads zu identifizieren und den Lagerbedarf zu antizipieren.

Tools und Technologien für Business Analytics

Von Tabellenkalkulationen zu fortschrittlichen Analytics-Plattformen

Organisationen haben sich von der manuellen Excel-Tabellenmodellierung für Einzelanalysen zu hochentwickelten Business-Analytics-Tools weiterentwickelt, die eine automatisierte, skalierbare und kollaborative Entscheidungsfindung ermöglichen. Die manuelle Dateneingabe in Excel ist in Bezug auf Datenvolumen, Versionskontrolle, Automatisierung und Governance begrenzt und lässt sich nur schwer teamübergreifend skalieren.

Mit wachsendem Datenvolumen stoßen Unternehmen an die Grenzen von Excel. Daten wurden in relationale Datenbanken und Data Warehouses verschoben, um größere Datensätze zu verarbeiten, und SQL wurde zur Sprache für schnellere Aggregation und Segmentierung. Moderne Datentools unterstützen sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus mehreren Datensätzen, und zentralisierte Daten sind für die Analyse zuverlässiger. Excel wurde oft zu einem Frontend für abgefragte Daten.

Heutige Analytics-Stacks sind integrierte Ökosysteme, keine einzelnen Werkzeuge. Business Intelligence-Plattformen integrieren Funktionen für Data Warehousing, Datenverwaltung und Datenvisualisierung, und KI-gestützte BI-Dashboards verändern die Art und Weise, wie Organisationen Daten visualisieren und analysieren. Sie ersetzten monatliche Excel-Berichte, manuelle Diagrammerstellung und einmalige Analystenanfragen durch automatisierte Dashboards, Drilldowns und Filter, standardisierte KPIs, rollenbasierten Zugriff und Reporting in nahezu Echtzeit.

Visualisierungs- und Berichtsfunktionen

Datenvisualisierungstools wandeln komplexe Datenanalysen in klare, interaktive und umsetzbare Erkenntnisse um. Sie ermöglichen es Benutzern, komplexe Datasets durch Diagramme, Graphen, Dashboards und Berichte darzustellen, wodurch Muster, Trends und Anomalien leichter zu verstehen und zu kommunizieren sind, damit Führungskräfte Trends erkennen und fundierte Entscheidungen treffen können.

Visualisierungstools verbinden sich direkt mit Datenbanken, Data Warehouses, Lakehouses, Streaming-Datenquellen, APIs und Cloud-Plattformen, um eine Echtzeit-Datenanalyse für sofortige Business Intelligence zu unterstützen. Eine Data Lakehouse-Architektur bietet eine einheitliche Grundlage für Analytics und KI. Ein Lakehouse speichert rohe, halbstrukturierte und strukturierte Daten auf einer einzigen, zentralen Plattform und wendet dabei Schemaerzwingung, ACID-Transaktionen, Data Governance und Sicherheit sowie Hochleistungsabfragen an, damit mehrere Analyse-Workloads mit denselben vertrauenswürdigen Daten arbeiten können.

Webanalyse- und Data-Mining-Werkzeuge erweitern und verbessern traditionelle Werkzeuge der Business-Analyse, indem sie Verhaltensdetails, Scale, Echtzeitsignale und eine tiefere Mustererkennung hinzufügen. Verhaltensdetails fügen Geschäftsmetriken Kontext hinzu und Data Mining deckt verborgene Muster auf. Zusammen unterstützen diese Werkzeuge das gesamte Spektrum der deskriptiven, diagnostischen, prädiktiven und präskriptiven Analytics.

Grundlagen der Datenerfassung und des Datenmanagements

Strategische Ansätze zur Datenerfassung

Eine strategische Datenerfassung stellt sicher, dass Unternehmen Daten gezielt sammeln, was bessere Analysen, fundiertere Erkenntnisse und intelligentere Entscheidungen ermöglicht, während gleichzeitig unnötige Komplexität und Risiken vermieden werden. Die Datenerfassung erfordert eine sorgfältige Planung und Ausführung, um sicherzustellen, dass sie relevant, qualitativ hochwertig, ethisch und auf die Geschäftsziele ausgerichtet ist. Dies kann die Erfassung von Daten aus Vertriebsdaten, Kundenverhalten, Finanzdaten und Lieferkettenquellen umfassen.

Erfolgreiche Unternehmen sammeln systematisch Daten, um ihre Geschäftsprozesse zu verbessern. Sie beginnt bei den Geschäftszielen und definiert die Entscheidungen, die durch Daten unterstützt werden sollen. Sie integriert Daten aus mehreren Quellen, wie Finanzberichten, Historische Daten sowie internen und externen Echtzeitdatenquellen.

Strategische Strategien zur Datenaufnahme ermöglichen eine effiziente und automatisierte Datenerfassung in großem Scale. Sie priorisieren Genauigkeit, Konsistenz, Datenschutz, Ethik und Compliance. Dies beinhaltet eine kontinuierliche Evaluierung und Optimierung mit regelmäßigen Audits und Anpassungen, wenn sich die Ziele ändern.

Best Practices für die Datenverwaltung

Gute Datenverwaltung gewährleistet Datenqualität, -sicherheit und -zugänglichkeit für Datenanalyse-Aktivitäten. Datenverwaltungspraktiken sollten Daten bei der Aufnahme validieren, Daten regelmäßig bereinigen und normalisieren und die Datenqualität mit automatisierten Prüfungen überwachen. Verwenden Sie einheitliche Namenskonventionen und definieren Sie KPIs und Metriken klar, damit jeder die Daten auf die gleiche Weise interpretiert.

Big Data schafft leistungsstarke Möglichkeiten für Analytics, bringt aber auch erhebliche Herausforderungen mit sich, die sich darauf auswirken, wie Daten erfasst, verwaltet, analysiert und interpretiert werden. Big Data umfasst riesige Datensätze aus strukturierten und unstrukturierten Daten, die mit hoher Geschwindigkeit aus mehreren Datenquellen aktualisiert werden, was die Speicherung, Verarbeitung und Abfrage komplexer macht.

Grundlagen der Datenarchitektur schaffen die Struktur für eine effektive Datenverwaltung im Zeitalter von Big Data. Um wachsende Mengen unstrukturierter Daten und Big Data Analytics zu unterstützen, sollte Ihre Datenarchitektur Daten in einem Data Warehouse, Data Lake oder Lakehouse zentralisieren, das skalierbare Speicher- und Verarbeitungsplattformen nutzt, und automatisierte Datenpipelines ermöglichen, die sich zur Reduzierung der manuellen Datenverarbeitung refresh. Ein einheitliches Datensystem kann Daten aus mehreren Quellen für eine effiziente Prozessautomatisierung und Datenanalyse im gesamten Unternehmen organisieren und speichern.

Wesentliche Fähigkeiten für Business Analytics

Technische und analytische Fähigkeiten

Business Analytics erfordert eine ausgewogene Mischung aus technischen Fähigkeiten (Umgang mit Daten, Tools und Systeme) und analytischen Fähigkeiten (Denken, Interpretation und Kommunikation), um Daten in handlungsrelevanten Geschäftswert umzuwandeln.

Zu den technischen Fähigkeiten gehören Datenverwaltung und Datenaufbereitung, SQL/Python- und Datenbankkenntnisse, die Beherrschung von Datenvisualisierungs- und BI-Tools sowie Excel-Formeln und Power Abfrage für Ad-hoc-Analysen. Informatikkenntnisse ermöglichen die Arbeit mit Datenverarbeitungs- und Machine-Learning-Algorithmen.

Zu den zentralen analytischen Fähigkeiten gehören statistische Analyse, Data Mining, Dateninterpretation, Problemlösung und kritisches Denken, Geschäfts- und Fachwissen sowie Kommunikation und Storytelling. Betriebswirtschaftliche Grundlagen in Kombination mit Data Science-Fähigkeiten formen vielseitige Datenanalysten.

Schulungen für Datenanalysten entwickeln wesentliche analytische und technische Kompetenzen.

Kommunikative und strategische Fähigkeiten

Business-Analysten müssen die Brücke zwischen technischer Analyse und Geschäftsstrategie schlagen. Kommunikationsfähigkeiten sind unerlässlich, um komplexe Datenanalysen in umsetzbare Erkenntnisse zu übersetzen. Die Umsetzung komplexer Datenanalysen in Maßnahmen erfordert klares Storytelling, zielgruppenorientierte Botschaften, starke visuelle Darstellungen und umsetzbare Empfehlungen. Es erfordert das Verständnis des Geschäftskontexts und die Ausrichtung der Analyse an den Geschäftszielen. Geschäftsorientiertes Storytelling verbindet Datenerkenntnisse mit Ergebnissen, Risiken und Chancen.

Strategische Datenkommunikation ist zielgruppenorientiert und betont Klarheit, Einfachheit und die richtigen Visualisierungen, um Führungskräften Einblicke und nächste Schritte zu liefern und Geschäftsentscheidungen zu fundieren. Zu den strategischen Entscheidungskompetenzen gehören Geschäftssinn, Problemformulierung und Fragestellung sowie Stakeholder-Management und Vertrauen, um Geschäftsprobleme effektiv zu lösen.

Entwicklung von Business-Analytics-Expertise

Um Business-Analytics-Expertise zu entwickeln, konzentrieren Sie sich zunächst auf die grundlegenden Analysebausteine, um deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analytics zu verstehen. Die Programmelemente sollten Datenanalyse, statistische und interpretatorische Methoden, Datenvisualisierung und maschinelles Lernen umfassen.

Entwickeln Sie praktische Fähigkeiten mit Datentools (SQL, Excel, BI-Tools, Python oder R). Arbeiten Sie an echten Geschäftsproblemen und stärken Sie Ihr Geschäfts- und Fachwissen. Nichts geht über praktische Erfahrung mit Datensätzen und Geschäftsproblemen, um analytische Fähigkeiten aufzubauen und aus Feedback und Iteration zu lernen.

Nehmen Sie am kontinuierlichen Lernen durch Programme der Harvard Business School, Universitätskurse, Online-Kurse und professionelle Zertifizierungen teil. Zertifizierungsprogramme von Databricks validieren die Expertise in Business Analytics und Data Science.

Anwendungen in der Praxis und Karrierewert

Branchenübergreifende Anwendungen

Branchenübergreifend ermöglicht die Datenanalyse Organisationen den Übergang von intuitiven Entscheidungen zu evidenzbasierten Strategien, wodurch Performance, Effizienz und Ergebnisse verbessert werden. Jede Branche nutzt Analysen, die auf ihre Ziele und Daten zugeschnitten sind. Zum Beispiel:

• Supply-Chain- Managementanalysen in produzierenden Unternehmen nutzen Predictive Analytics und Datenanalysen, um Ausfallzeiten zu reduzieren, die Effizienz zu verbessern und Kosten zu senken.
• Finanzdienstleister nutzen Business Analytics für Risikomanagement, Betrugserkennung, algorithmischen Handel und Kundenrentabilitätsanalysen, um die Compliance zu verbessern und personalisierte Finanzdienstleistungen anzubieten.
• Handelsorganisationen nutzen Retail-Analytics-Lösungen, die Vertriebsdaten, Kundenverhaltensanalysen, Kundensegmentierung und -personalisierung, Bedarfsplanung, Preisanalysen und Empfehlungssysteme umfassen, um Geschäftsergebnisse zu verbessern.
• Einrichtungen im Gesundheitswesen nutzen Analysen, um Krankheiten und Risiken vorherzusagen, Ressourcen zu optimieren und Patientenergebnisse sowie Betrugsfälle zu analysieren, um die Versorgung zu verbessern und Kosten zu senken.

Fazit

Business Analytics ist sehr gefragt, um die Art und Weise zu transformieren, wie Unternehmen Geschäftsentscheidungen durch datengesteuerte Erkenntnisse treffen. Unternehmen, die Business Analytics erfolgreich implementieren, gewinnen wertvolle Erkenntnisse zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse.

Anwender sollten die vier Arten der Analysen – deskriptive, diagnostische, prädiktive, präskriptive – verstehen, die ein umfassendes analytisches Rahmenwerk bilden. Zu den wesentlichen Fähigkeiten für Business Analytics gehören technische Fähigkeiten, analytische Fähigkeiten, Kommunikationsfähigkeiten und betriebswirtschaftliche Grundlagen. Erfolg erfordert die Kombination von technischen Datenanalysefähigkeiten mit strategischem Geschäftsverständnis. Business Intelligence vs. Analytics erklärt, wie sich diese Disziplinen gegenseitig ergänzen.

Die Werkzeuge reichen von Microsoft Excel bis hin zu fortschrittlichen Business-Intelligence-Plattformen, die eine Datenanalyse in allen Größenordnungen ermöglichen. Und das Feld entwickelt sich mit maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz und Big Data Analytics, die die Möglichkeiten erweitern, ständig weiter.

Häufig gestellte Fragen

• Was macht Business Analytics? Business Analytics analysiert Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen dienen, die Geschäfts-Performance verbessern und Geschäftsprobleme durch deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Methoden lösen.
• Welche vier Arten von Business-Analytics gibt es? Die vier Arten sind: deskriptive Analytik (um vergangene Leistungen zu verstehen), diagnostische Analytik (um herauszufinden, warum Ereignisse aufgetreten sind), Predictive Analytics (um Trends vorherzusagen) und präskriptive Analytik (um Maßnahmen zu empfehlen).
• Welche Fähigkeiten sind für Business Analytics erforderlich? Wesentliche analytische Fähigkeiten umfassen statistische Analyse, Data Mining, Datenvisualisierung, Kommunikationsfähigkeiten, betriebswirtschaftliche Grundlagen und den sicheren Umgang mit Business-Analytics-Tools wie Microsoft Excel und fortschrittlichen Plattformen.

Lohnt sich eine Karriere in der Business-Analytics? Ja, Karrieren in der Business-Analyse bieten starke Wachstumschancen, eine wettbewerbsfähige Vergütung und eine hohe Nachfrage, da Organisationen zunehmend auf datengesteuerte Entscheidungen setzen, um die Geschäftsergebnisse zu verbessern.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag