Dank der Verfügbarkeit großer Datenmengen und ihrer präzisen Analyse können Unternehmen heute fundiertere Entscheidungen treffen als je zuvor. Diese Datenanalyse eröffnet Unternehmen völlig neue Wege der Wertschöpfung.

Mit Hilfe von Data Analytics können Unternehmen nicht nur die aktuellen Bedürfnisse und Wünsche ihrer Kunden und Geschäftspartner besser verstehen, sondern auch zukünftige Trends und Anforderungen vorhersagen. Sie sind in der Lage, Qualitätserwartungen, Mengenbedarfe und Preisvorstellungen präzise zu ermitteln und sogar den voraussichtlichen Zeitpunkt von Kaufentscheidungen zu prognostizieren.

All dies geschieht unter Einhaltung der geltenden regulatorischen Anforderungen, was das Vertrauen in die gewonnenen Erkenntnisse zusätzlich stärkt. Die Welt der Analytik entwickelt sich von Jahr zu Jahr schneller, insbesondere dank der Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz. In diesem Artikel untersuchen wir, wie verschiedene Unternehmensbereiche von Data Analytics profitieren und welche zukünftigen Entwicklungen zu erwarten sind.

Data Analytics: Was ist das?

Data Analytics bezeichnet die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten. Der Begriff umfasst alle Prozesse, Werkzeuge und Techniken, die dazu verwendet werden, einschließlich der Sammlung, Organisation und Speicherung von Daten. Das Hauptziel von Data Analytics ist es, Trends zu erkennen und Probleme durch den Einsatz von Technologie und statistischer Analyse zu lösen.

Data Analytics wird von zahlreichen Disziplinen wie Informatik, Mathematik und Statistik beeinflusst. Ziel der Datenanalyse ist es, die Leistung zu beschreiben, Vorhersagen zu treffen und schließlich Optimierungen vorzunehmen.

Der Nutzen für Unternehmen ist enorm:

Fundiertere Entscheidungen

Durch Analytics erhalten Unternehmen Zugang zu umfassenden Informationen über ihr aktuelles Geschäftsumfeld und dessen zukünftige Entwicklung. Dies ermöglicht fundierte Entscheidungen auf der Grundlage präziser und aktueller Daten, um von reaktivem zu proaktivem Handeln überzugehen. Darüber hinaus werden alle relevanten Aspekte – von Menschen über Prozesse und Technologie bis hin zur Governance – in die Optimierung des Performance Managements einbezogen.

Flexibilität und Effizienz steigern

Durch die Automatisierung risikoarmer Prozesse können Unternehmen mehr Zeit und Ressourcen für die Bewältigung komplexerer Risikoszenarien und entscheidungsrelevanter Aufgaben aufwenden. Dies führt zu einer erhöhten Flexibilität, die es dem Unternehmen ermöglicht, schnell auf veränderte regulatorische, marktbezogene und wirtschaftliche Rahmenbedingungen zu reagieren.

Gleichzeitig können repetitive und fehleranfällige Aufgaben effizienter erledigt werden, wodurch personelle Kapazitäten für anspruchsvollere und strategisch wichtigere Tätigkeiten freigesetzt werden. Dies führt nicht nur zu einer Steigerung der Effizienz, sondern auch zu einer Verbesserung der Qualität der Entscheidungsfindung.

Insgesamt entwickelt sich die Organisationskultur hin zu faktenbasierten Entscheidungen.

Data Analytics und KI

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in die Datenanalyse schreitet vor allem im Bereich der SAP-Lösungen stetig voran. Künstliche Intelligenz wird zunehmend in SAP Data Analytics integriert, um tiefere Einblicke zu gewinnen und automatisierte Entscheidungsprozesse zu ermöglichen.

SAP bietet eine Vielzahl von KI-basierten Funktionen an, wie z.B. die SAP Analytics Cloud, die maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung nutzt, um Analysen zu automatisieren und den Zugriff auf wichtige Informationen zu erleichtern.

Eine der wichtigsten Entwicklungen ist die Einführung der generativen KI, die SAP mit Joule vorstellt. Joule revolutioniert die Interaktion mit SAP-Systemen, indem es als KI-Copilot fungiert und dabei hilft, Aufgaben von der Codegenerierung bis hin zu personalisierten Geschäftsinhalten effizienter zu gestalten.

Kritische Bewertung von KI

Wie in allen Anwendungsbereichen muss auch im Bereich der Datenanalyse die Qualität der KI-Ergebnisse ständig kritisch überprüft werden. Die Qualität der von der KI generierten Ergebnisse hängt maßgeblich von der Datenbasis ab, auf der die KI trainiert wurde. Sind die zugrundeliegenden Daten unvollständig oder verzerrt, können die resultierenden Ergebnisse unzuverlässig oder irreführend sein. Es ist daher von entscheidender Bedeutung, die Qualität der Daten und der Trainingsprozesse kontinuierlich zu überwachen und zu optimieren.

Welche Bereiche werden von Data Analytics beeinflusst?

Data Analytics bietet umfassende Lösungen für nahezu alle Unternehmensbereiche. Diese reichen von der Entwicklung neuer Methoden und Ansätze zur Unternehmenssteuerung über die Bereitstellung von Instrumenten zur Unternehmensplanung, Preis- und Mengenplanung, Lieferantenbewertung und Rechnungsprüfung bis hin zur Optimierung von Geschäftsprozessen.

Finanz- und Rechnungswesen

Finance Analytics fördert vorausschauendes Handeln und beschleunigt Geschäftsprozesse. Es unterstützt Unternehmen dabei, Risiken frühzeitig zu erkennen, um rechtzeitig Gegenmaßnahmen einleiten zu können. Darüber hinaus werden Leistungsabweichungen analysiert und interpretiert, um gezielte Optimierungen vorzunehmen.

Durch die Erschließung neuer Potenziale können Unternehmen ihr Wachstum und ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern. Effizient gestaltete Prozesse tragen zu höherer Produktivität und geringeren Kosten bei. Darüber hinaus hilft Finance Analytics, steuerliche Risiken zu identifizieren und die steuerliche Compliance sicherzustellen. Insgesamt trägt es zu einer besseren Unternehmenssteuerung und zu langfristigem Erfolg bei.

Customer Relationship

Data Analytics maximiert den Umsatz durch ein differenziertes Customer Relationship Management (CRM). Die Vorteile sind vielfältig. Zunächst können potenzielle Verkaufschancen identifiziert werden, wodurch Unternehmen ihren Umsatz gezielt steigern können. Durch die effiziente Analyse des Kundenverhaltens und der Kundenbeziehungen gewinnen Unternehmen tiefere Einblicke in die Bedürfnisse und Wünsche ihrer Kunden.

Ein weiterer Vorteil ist das frühzeitige Erkennen von Abwanderungsrisiken, was proaktive Maßnahmen zur Kundenbindung ermöglicht. Data Analytics unterstützt zudem die Initiierung zielgerichteter Marketingkampagnen zur Kundenbindung und Neukundengewinnung. Darüber hinaus trägt es zur Verbesserung von Produkten und zur Optimierung der Preisgestaltung bei, wodurch Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit weiter stärken können.

Personalmanagement

Workforce Analytics unterstützt HR-Strategien ganzheitlich. Es optimiert die Personalmanagementprozesse, was zu effizienteren Abläufen und Kosteneinsparungen führt. Darüber hinaus verbessert es die Rekrutierung und Bindung von Talenten, indem es Unternehmen ermöglicht, die besten Kandidaten zu identifizieren und langfristig an sich zu binden. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Förderung datengestützter Entscheidungsprozesse, z. B. in Bezug auf die Sicherheit der Mitarbeiter.

Durch die Analyse relevanter Daten können Unternehmen gezielte Maßnahmen ergreifen, um das Wohlbefinden und die Sicherheit ihrer Mitarbeiter zu gewährleisten. Insgesamt trägt Workforce Analytics zu einer effektiveren und strategischeren Personalarbeit bei.

Absatzsteuerung

Supply Chain Analytics ermöglicht präzise Prognosen für die Bedarfsplanung sowie für Beschaffungs-, Produktions- und Vertriebsprozesse. Dadurch erhalten Unternehmen einen umfassenden Überblick über die gesamte Lieferkette – von der Nachfrage bis zum Vertrieb – und können ihre Prozesse besser steuern. Durch Kosteneinsparungen im Einkauf wird die Effizienz gesteigert und die Profitabilität erhöht.

Darüber hinaus ermöglicht Supply Chain Analytics die Früherkennung potenzieller Störungen, so dass Unternehmen schnell reagieren können, um Unterbrechungen zu minimieren. Fundierte Bedarfsprognosen helfen, Lagerbestände optimal zu steuern und Über- oder Unterbestände zu vermeiden. Schließlich trägt die Optimierung der Logistik dazu bei, Transportwege zu verkürzen und Lieferzeiten zu verbessern, was insgesamt zu einer reibungsloseren und effizienteren Lieferkette führt.

Wohin geht die Reise?

Die Zukunft von Data Analytics wird von mehreren entscheidenden Trends geprägt, die den Unternehmen neue Möglichkeiten eröffnen, aber auch Herausforderungen mit sich bringen.

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Data Analytics wird weiter zunehmen. KI ermöglicht schnellere und präzisere Analysen, was die Effizienz steigert und Kosten senkt. Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und generative KI verbessern die Art und Weise, wie Daten verarbeitet und genutzt werden. Diese Fortschritte erlauben es Unternehmen, umfangreiche Datensätze zu analysieren, Nutzerverhalten vorherzusagen und personalisierte Inhalte zu erstellen​​​​.

Edge Computing

Ein weiterer wichtiger Trend ist das Edge Computing, bei dem Daten direkt an der Quelle verarbeitet werden. Dies reduziert die Latenzzeit und Bandbreite und erhöht die Datensicherheit. Besonders in Branchen, die auf Echtzeitdaten angewiesen sind, wie das Gesundheitswesen und die Fertigung, bringt Edge Computing erhebliche Vorteile

Daten-Demokratisierung

Die Demokratisierung von Daten bedeutet, dass Daten und Analysewerkzeuge einer größeren Anzahl von Nutzern innerhalb einer Organisation zugänglich gemacht werden. Dies fördert eine datengetriebene Kultur und ermöglicht es auch nicht-technischen Mitarbeitern, fundierte Entscheidungen zu treffen. Der Trend zur Datendemokratisierung ist entscheidend, um das Potenzial der Datenanalyse voll auszuschöpfen.

Diese Entwicklungen zeigen, dass sich Data Analytics ständig weiterentwickelt und dass Unternehmen, die diese Trends adaptieren, einen erheblichen Wettbewerbsvorteil erzielen können. Es ist jedoch ebenso wichtig, die damit verbundenen Herausforderungen zu berücksichtigen, insbesondere in Bezug auf die Datenqualität und die ethische Nutzung.