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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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