Was ist Business Analytics und warum brauchen Sie es für den Erfolg?

Wenn es um Schlagworte geht, die von Unternehmen verwendet werden, muss Analytik ganz oben auf der Liste der meistgenutzten stehen.

Dank des Internets und all der technologischen Veränderungen waren Analysen und Data Mining wichtiger denn je. Und obwohl Daten großartig sind, ist es das, was damit gemacht wird, was ein Unternehmen über Erfolg oder Misserfolg entscheiden kann.

Hier kommt Business Analytics ins Spiel.

Bei richtiger Anwendung kann BA genutzt werden, um zukünftige Ereignisse, die mit den Handlungen von Verbrauchern und Markttrends zusammenhängen, genau vorherzusagen und auch bei der Schaffung effizienterer Prozesse zu helfen, die zu einer Umsatzsteigerung führen könnten.

Grundlagen der Geschäftsanalyse

Business Analytics hat viele Anwendungsfälle, aber wenn es um kommerzielle Organisationen geht, wird BA normalerweise verwendet, um:

• Analysieren Sie Daten aus einer Vielzahl von Quellen. Dies kann alles sein, von Cloud-Anwendungen bis hin zu Tools zur Marketingautomatisierung und CRM-Software.
• Verwenden Sie erweiterte Analysen und Statistiken, um Muster in Datensätzen zu finden. Diese Muster können Ihnen helfen, Trends in der Zukunft vorherzusagen und neue Erkenntnisse über den Verbraucher und sein Verhalten zu gewinnen.
• Überwachen Sie KPIs und Trends, während sie sich in Echtzeit ändern. Dies macht es Unternehmen leicht, ihre Daten nicht nur an einem Ort zu haben, sondern auch schnell und genau zu Schlussfolgerungen zu kommen.
• Unterstützen Sie Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten Informationen. Da BA eine so große Menge an Daten bereitstellt, die Sie verwenden können, um Ihre Entscheidungen zu untermauern, können Sie sicher sein, dass Sie nicht nur für ein, sondern für mehrere verschiedene Szenarien umfassend informiert sind.

Während dies die häufigsten Anwendungsfälle sind, gibt es vier primäre Methoden der Geschäftsanalyse. Sie werden schrittweise implementiert, beginnend mit dem einfachsten. Eine Methode ist nicht wichtiger als eine andere, es hängt alles davon ab, was Ihr Endziel bei der Verwendung von BA ist.

Wenn Sie diese vier Arten von Analysen verwenden, können Ihre Daten auf eine Weise bereinigt, seziert und absorbiert werden, die es ermöglicht, Lösungen für alle Herausforderungen zu entwickeln, denen Ihr Unternehmen möglicherweise gegenübersteht.

1. Deskriptive Analytik: Interpretation historischer Daten und KPIs zur Identifizierung von Trends und Mustern. Dies ermöglicht mithilfe von Datenaggregations- und Data-Mining-Techniken einen Überblick darüber, was in der Vergangenheit passiert ist und was derzeit passiert.
   
   Viele Unternehmen verwenden deskriptive Analysen, um das Verhalten von Kunden genauer zu untersuchen und zu erfahren, wie sie Marketingstrategien auf diese Kunden ausrichten können.
2. Diagnostische Analysen: Konzentriert sich auf vergangene Leistungen, um festzustellen, welche Elemente bestimmte Trends beeinflussen.
   
   Dies erfolgt mithilfe von Drilldown, Data Discovery, Data Mining und Korrelation, um die Ursache bestimmter Ereignisse aufzudecken. Sobald ein Verständnis hinsichtlich der Wahrscheinlichkeit des Ereignisses erreicht ist und warum ein Ereignis auftreten kann, werden Algorithmen zur Klassifizierung und Regression verwendet.
3. Predictive Analytics: Verwendet Statistiken, um zukünftige Ergebnisse mithilfe statistischer Modelle und Techniken des maschinellen Lernens vorherzusagen und zu bewerten. Dabei werden häufig die Ergebnisse der deskriptiven Analyse verwendet, um Modelle zu erstellen, die die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ergebnisse bestimmen.
   
   Dieser Typ wird häufig von Vertriebs- und Marketingteams verwendet, um Meinungen bestimmter Kunden auf der Grundlage von Social-Media-Daten vorherzusagen.
4. Prescriptive Analytics: Verwendet Leistungsdaten aus der Vergangenheit, um Empfehlungen für den Umgang mit ähnlichen Situationen in der Zukunft zu geben. Diese Art der Geschäftsanalyse bestimmt nicht nur die Ergebnisse, sondern kann auch die spezifischen Maßnahmen empfehlen, die durchgeführt werden müssen, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen. Dies wird oft durch Deep Learning und komplexe neuronale Netze erreicht.
   
   Diese Art der Geschäftsanalyse wird häufig verwendet, um verschiedene Optionen an die Echtzeitanforderungen eines Verbrauchers anzupassen.

Welche Methode gewählt wird, hängt von der jeweiligen Geschäftssituation ab.

Nachdem wir nun eingegrenzt haben, wie es funktioniert, lassen Sie uns nun alle Komponenten aufschlüsseln, die in Business Analytics einfließen, und welche Methoden es verwendet, um seine wertvollen Schlussfolgerungen zu ziehen.

Die Methode, für die Sie sich entscheiden, wenn Sie tief in BA eintauchen, hängt von dem Endziel ab, das Sie sich vor Beginn des Prozesses gesetzt haben. Für welche Methode Sie sich auch entscheiden, an der Ziellinie warten mit Sicherheit umsetzbare Erkenntnisse auf Sie.

Data-Mining

Data Mining ist die Strategie, riesige Datensätze zu sichten, um Muster, Trends und andere Wahrheiten über Daten aufzudecken, die mithilfe von maschinellem Lernen, Statistiken und Datenbanksystemen zunächst nicht sichtbar sind. Es gibt mehrere Data-Mining-Techniken, auf die Business Analytics zurückgreifen kann, darunter Regression, Clustering und Ausreißererkennung.

Dies ist ein nützliches Element der Geschäftsanalyse, da es zu einer schnelleren und effizienteren Entscheidungsfindung führt.

Beispielsweise kann ein Unternehmen durch Data Mining erkennen, welche Kunden bestimmte Produkte zu bestimmten Jahreszeiten kaufen. Diese Daten können dann verwendet werden, um diese Kunden zu segmentieren.

Text-Mining

Text Mining ist der Prozess des Extrahierens hochwertiger Informationen aus dem Text in Apps und im gesamten World Wide Web.

Unternehmen nutzen Text-Mining, um Textinformationen von Social-Media-Websites, Blog-Kommentaren und sogar Call-Center-Skripten zu sammeln. Anschließend werden diese Daten verwendet, um den Kundenservice und die Erfahrung zu verbessern, neue Produkte zu entwickeln und die Leistung ihrer Konkurrenten zu überprüfen.

Datenaggregation

Der Prozess der Datenaggregation besteht aus dem Sammeln und Sammeln der Daten, die dann in einem zusammengefassten Format präsentiert werden. Bevor sie analysiert werden können, müssen sie im Wesentlichen gesammelt, zentralisiert, bereinigt und dann gefiltert werden, um Ungenauigkeiten oder Redundanzen zu entfernen.

Dies ist ein entscheidender Schritt für die Geschäftsanalyse, da die Genauigkeit, mit der Sie Erkenntnisse aus Daten gewinnen können, direkt mit der Art relevanter und umsetzbarer Ergebnisse zusammenhängt, die Sie am Ende des Prozesses haben werden.

Ein Beispiel für die Datenaggregation wäre, wie ein Marketingteam Daten wie Kundendemografien und -metriken (Alter, Standort, Anzahl der Transaktionen usw.) verwendet, um seine Nachrichten und Angebote zu personalisieren.

Prognose

Wenn Geschäftsanalysen verwendet werden, um Prozesse zu analysieren, die während eines bestimmten Zeitraums oder einer bestimmten Jahreszeit aufgetreten sind, erhalten Unternehmen dank historischer Daten eine Prognose zukünftiger Ereignisse oder Verhaltensweisen.

Prognosen können für verschiedene Dinge verwendet werden, z. B. Einzelhandelsumsätze zu bestimmten Feiertagen und Spitzen bei bestimmten Internetsuchen zu bestimmten Ereignissen – wie einer Preisverleihung oder dem Super Bowl.

Jackie Jeffers, Analytics Strategist bei Portent, betont, wie wichtig es ist, Prognosen als Hauptbestandteil Ihrer Strategie zu verwenden. „Prognosen auf der Grundlage historischer Daten sind nützlich, um Jahresziele festzulegen und das Verhalten von Online-Benutzern wie Traffic und Conversions vorherzusagen. Customer Journey Analytics ermöglichen es Ihnen, First-Touch-Interaktionen mit einem potenziellen Lead bis hin zum Conversion-Schritt zu identifizieren. Transparenz haben zu allen Berührungspunkten im Nurture-Prozess können Sie die Schritte dazwischen optimieren und die User Journey verbessern."

Business Analytics hilft nicht nur beim Aufbau Ihres Lead-Trichters, sondern wirkt sich auch auf andere Weise auf Ihr Endergebnis aus. Die Prognose des Anrufvolumens kann beispielsweise dabei helfen, die Personalressourcen in einem Callcenter zu optimieren. Die Fähigkeit, Daten zu sammeln und zu analysieren, ist nicht nur von Vorteil, sondern entscheidend, um datengesteuerte und fundierte Entscheidungen zu treffen."

Datenvisualisierung

Für alle visuellen Lerner da draußen ist die Datenvisualisierung ein absolutes Muss in der Geschäftsanalyse. Es übernimmt nahtlos die aus Ihren Daten gewonnenen Informationen und Erkenntnisse und präsentiert sie in einem interaktiven Diagramm oder Diagramm.

Die richtige Datenvisualisierungssoftware ist für diesen Prozess von entscheidender Bedeutung, um Geschäftskennzahlen und KPIs in Echtzeit zu verfolgen, damit Sie Leistung und Ziele besser verstehen können. Wenn Sie sich nicht sicher sind, welche Softwareoption für Ihr Unternehmen die richtige ist, werfen Sie einen Blick auf die Hunderte von unvoreingenommenen Bewertungen, die Ihnen von G2 zur Verfügung gestellt werden!

Warum ist Business Analytics wichtig?

Es gibt viele bewegliche Teile, die in die Geschäftsanalyse einfließen, aber es kann unklar sein, warum BA überhaupt für Ihr Unternehmen wichtig ist.

Zunächst einmal ist Business Analytics das Werkzeug, das Ihr Unternehmen benötigt, um genaue Entscheidungen zu treffen. Diese Entscheidungen wirken sich wahrscheinlich auf Ihr gesamtes Unternehmen aus, da sie Ihnen helfen, die Rentabilität zu verbessern, den Marktanteil zu erhöhen und potenziellen Aktionären eine höhere Rendite zu bieten.

Es lässt sich nicht leugnen, dass so viele Unternehmen von Technologie beeinflusst werden, aber bei richtiger Anwendung hat BA die Chance, Ihr Unternehmen zum Besseren zu beeinflussen, da es einer Vielzahl von Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschafft.

Während einige Unternehmen unsicher sind, was sie mit großen Datenmengen anfangen sollen, arbeitet Business Analytics daran, diese Daten mit umsetzbaren Erkenntnissen zu kombinieren, um die Entscheidungen zu verbessern, die Sie als Unternehmen treffen.

Da diese Daten in jedem beliebigen Format präsentiert werden können, fühlen sich die Entscheidungsträger in Ihrer Organisation auf eine Weise informiert, die für sie und die von Ihnen zu Beginn des Prozesses festgelegten Ziele geeignet ist.

Im Wesentlichen sind die vier Hauptgründe, warum Business Analytics wichtig ist, unabhängig von der Branche, wie folgt:

• Verbessert die Leistung, indem es Ihrem Unternehmen ein klares Bild davon gibt, was funktioniert und was nicht
• Bietet schnellere und genauere Entscheidungen
• Minimiert Risiken, da es einem Unternehmen hilft, die richtigen Entscheidungen in Bezug auf Verbraucherverhalten, Trends und Leistung zu treffen
• Inspiriert Veränderung und Innovation durch die Beantwortung von Fragen über den Verbraucher

Beispiele für Business-Analytics

Business Analytics hat Anwendungsfälle in einer Vielzahl von Branchen und Organisationen. Da die Technologie immer fortschrittlicher wird, entwickeln immer mehr Unternehmen neue Wege, um Big Data zu ihrem Vorteil zu nutzen, um ihre Gewinne zu maximieren und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Angenommen, Sie betreiben ein Fast-Food-Restaurant. Sie können Business Analytics verwenden, um den Bestellvorgang für Ihre Kunden mit dem Drive-Thru zu beschleunigen. Wenn Sie BA verwenden, um den Verkehr zu überwachen, den das Drive-Thru empfängt, können Sie Ihre Spitzenzeiten kennen und wissen, wann Sie die Effizienz steigern können.

Wenn Sie wissen, dass die Warteschlange bald lang wird, können Sie Ihre Mitarbeiter umstellen, um mehr Mitarbeiter auf der Drive-Through-Spur arbeiten zu lassen, oder sie sogar Aufträge empfehlen lassen, die schnell erledigt werden können. Wenn die Warteschlangen kürzer sind, können Mitarbeiter Artikel mit höheren Gewinnspannen empfehlen, die teurer sind und deren Erstellung mehr Zeit in Anspruch nimmt.

Der beliebte Lieferservice für Essenspakete, Blue Apron, nutzte Geschäftsanalysen, um die Nachfrage nach seinen Bestellungen und Rezepten zu prognostizieren. Jede Woche schickten sie ihren Abonnenten ein gemischtes Menü mit Gerichten zum Kauf, und dank Predictive Analytics konnten sie verschiedene Dateneinblicke nutzen, um Produktverderb zu vermeiden und Bestellungen auszuführen.

Zu diesem Zweck untersuchte Blue Apron kundenbezogene Erkenntnisse, die aus historischen Daten darüber bestanden, wie oft ein Kunde bestimmte Bestellungen aufgegeben hat. Es gab auch rezeptbezogene Daten, die sich auf die Präferenz eines Kunden für Rezepte in der Vergangenheit konzentrierten. Schließlich untersuchten sie saisonale Trends, um festzustellen, ob es Kaufmuster mit höheren oder niedrigeren Bestellraten für eine bestimmte Jahreszeit gab.

Dank Predictive Analytics war Blue Apron in der Lage, seine Kunden besser zu verstehen, die Benutzererfahrung zu verbessern, sich ändernde Vorlieben vorherzusagen und sogar zu erkennen, wie sich der Geschmack von Mahlzeiten im Laufe der Zeit ändert.

Der CEO von The Growth Hackers, Jonathan Aufray, nahm sich die Zeit, um zu erzählen, wie sie Geschäftsanalysen verwenden. "Bei Growth Hackers verwenden wir Geschäftsanalysen, um unsere Verkehrsquellen und die Anzahl der von uns generierten Leads zu verfolgen. Dadurch können wir verstehen, welche Marketingstrategien funktionieren und welche nicht, was uns ermöglicht, die leistungsschwächsten zu optimieren, einige fallen zu lassen, und verdoppeln Sie die Marketingkanäle, die die besten Ergebnisse liefern."

Wir verwenden auch Geschäftsanalysen für die Kunden, denen wir helfen. Es ist wichtig, dass Sie Ihre Aktionen verfolgen und Daten sammeln können, um Ihre Strategien weiter zu verbessern. Ohne Daten können Sie nicht wissen, was funktioniert und wie Sie Ihre Strategie optimieren können. Ich glaube, dass alle Unternehmen Analysen für ihr Marketing, ihre Lead-Generierung, ihren Vertrieb und ihre Kundenerfahrung verwenden sollten."

Vorteile der Geschäftsanalyse

Unabhängig von der Größe Ihres Unternehmens oder der Branche, in der es tätig ist, bietet Business Analytics eine Vielzahl von Vorteilen.

Einer der Hauptvorteile besteht darin, dass es Ihrem Unternehmen ermöglicht, für das Unerwartete zu planen. BA kann die Trends in den Verkäufen, Gewinnen und anderen wichtigen Kennzahlen eines Unternehmens modellieren und sie gleichzeitig für die Zukunft projizieren. Auf diese Weise können Unternehmen Änderungen erkennen, die jährlich, saisonal oder in beliebiger Größenordnung auftreten können, was eine Chance bietet, sich vorzubereiten und vorauszuplanen.

Vielleicht müssen Sie Ihre Ausgaben reduzieren, um sich auf eine schwache Saison vorzubereiten, oder in neue Marketingkampagnen investieren. BA kann es größeren Unternehmen erleichtern, das Auftragsvolumen vorherzusagen und Verschwendung zu minimieren.

Business Analytics ermöglicht Ihrem Unternehmen auch, neue Marketingkampagnen zu testen. Da Ihnen BA Daten zum Kundenverhalten liefert, können Sie die Effektivität Ihrer Werbekampagnen bei unterschiedlichen Zielgruppen und demografischen Merkmalen besser verstehen. Wenn Sie außerdem feststellen können, dass der Kunde weniger wahrscheinlich zurückkehrt, können Sie erwägen, gezielte Werbeaktionen anzubieten, um sein Geschäft zurückzugewinnen.

Wenn Sie BA zu Ihrem Vorteil nutzen, haben Sie einen Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz – unabhängig von Ihrer Branche.

Herausforderungen der Business Analytics

Business Analytics birgt einige potenzielle Fallstricke, die Sie überwinden müssen.

Zunächst einmal werden Sie den größten Erfolg damit haben, wenn alle Parteien in Ihrem Unternehmen seine Einführung und Ausführung voll unterstützen. Es wird immer die Zustimmung der Geschäftsleitung und eine klare Unternehmensstrategie erfordern.

Es kann schwierig sein, alle im oberen Management dazu zu bringen, einer BA-Strategie zuzustimmen. Stellen Sie daher sicher, dass Business Analytics als Unterstützung für bereits bestehende Strategien präsentiert wird. Dies sollte auch klare und messbare Ziele beinhalten, um denjenigen zu helfen, die sich nur langsam von den Vorteilen der BA überzeugen lassen.

Neben der Verantwortung der Geschäftsführung erfordern Geschäftsanalysen auch die Beteiligung der IT, d. h. die richtige technologische Infrastruktur und die richtigen Tools für den Umgang mit den Daten. Business- und IT-Teams müssen zusammenarbeiten, damit Business Analytics wirklich erfolgreich ist. Stellen Sie dabei sicher, dass Sie über die richtige Projektmanagement-Software verfügen, um Vorhersagemodelle zu implementieren und einen agilen Ansatz zu verfolgen.

In den ersten Monaten eines Analytics-Projekts ist es wichtig, dem Endergebnis verpflichtet zu bleiben. Auch wenn die Kosten für Analysesoftware hoch sein können und der ROI nicht sofort eintritt, bleiben Sie engagiert. Die analytischen Modelle werden sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln und die Vorhersagen werden sich nur verbessern. Ein Unternehmen, das die Investitionsphase nicht übersteht, wird wahrscheinlich das gesamte Konzept aufgeben.

Sobald Ihre Analysen präsentiert sind, benötigen Sie auch die Zustimmung der Endbenutzer.

Endbenutzer müssen in die Einführung von Business Analytics einbezogen werden und an dem entwickelten Vorhersagemodell beteiligt sein. Dazu gehört ein erstklassiges Änderungsmanagement, da Ihr Unternehmen auf die Änderungen vorbereitet sein sollte, die diese Erkenntnisse für den aktuellen Geschäfts- und Technologiebetrieb mit sich bringen werden.

Karriere in der Business Analytics

Eine Karriere in Business Analytics ist eine beliebte Wahl für diejenigen, die gerne mit Zahlen arbeiten. Um eine BA-Karriere einzuschlagen, benötigen Sie einen Bachelor-Abschluss in Business Analytics, Data Science, Informationsmanagement, Business Intelligence, Marketing, Statistik oder einem verwandten Bereich.

Einige der beliebtesten Karrierewege im Zusammenhang mit Business Analytics sind:

• Datenanalyst oder Datenwissenschaftler: Als Datenwissenschaftler sammeln, analysieren und organisieren Sie Daten so, dass die Organisation wertvolle Erkenntnisse erhält, die von allen Abteilungen genutzt werden können. Ein Datenanalyst präsentiert diese Daten dem oberen Management mithilfe von Tabellen, Diagrammen und anderen Arten von Berichten.
• Business Intelligence Analyst: Ein Business Intelligence Analyst unterscheidet sich in der Art und Weise, wie er Informationen sammelt und analysiert, um sich einen Vorteil gegenüber konkurrierenden Organisationen zu verschaffen. Sie präsentieren dem oberen Management genau, wo ihr Unternehmen steht, seine Stärken und Schwächen und wie sie einen größeren Gewinn erzielen können.
• Big Data Analytics Specialist: Mit den neuesten Entwicklungen in Technologie und Data Science lösen Big Data Analytics-Spezialisten Herausforderungen, die sich bei der Arbeit in einer digitalen Branche ergeben. Sie werden oft gebeten, verschiedene Entscheidungen anhand von Erkenntnissen abzuwägen, die sie aus Daten gewonnen haben, und müssen in der Lage sein, ihre Schlussfolgerungen mit sachlichen Beweisen zu untermauern.
• Management-Analyst oder Berater: Die Rolle eines Management-Analysten besteht darin, mit dem Geschäftsbetrieb zusammenzuarbeiten und sicherzustellen, dass dieser reibungslos und effektiv läuft. Sie arbeiten mit mehreren anderen Abteilungen zusammen, um einzugrenzen, welche Geschäftsprozesse verbessert werden müssen, und finden gleichzeitig einen Weg, die Effizienz zu steigern.
• Marketing Manager : Diejenigen, die sich für den Weg eines Marketing Managers entscheiden, müssen die Marketingstrategien der Organisation entwickeln. Ob es sich um die Überwachung von Marketingkampagnen, das Sammeln von Einzelhandelsanalysen, die direkte Zusammenarbeit mit den Vertriebs- und Marketingteams oder die Berichterstattung an das obere Management handelt, hängt wahrscheinlich von der Art der Organisation und der Branche ab.
• Operations Research Analyst: Operations Research Analysten arbeiten an der Analyse von Betriebsdaten mithilfe von Informationstechnologie, um eine Analyse durchzuführen und Lösungen zur Verbesserung der Effizienz in verschiedenen Abteilungen zu entwickeln.
• Marktforschungsanalyst: Diejenigen, die sich dafür entscheiden, Marktforschungsanalyst zu werden, arbeiten direkt mit Marketingdaten. Diese Art von Informationen hilft dabei, potenzielle Kunden zu identifizieren, die Attraktivität des Produkts zu bewerten und spezifische Preisspannen zu entwickeln, um den Umsatz im Laufe der Zeit zu steigern.
  

Gehalt als datenanalyst

Wenn Sie einen Einstieg in die Business-Analytics-Branche benötigen, ist einer der üblicheren Pfade die Rolle eines Datenanalysten. Es ist nicht zu leugnen, dass dieser Job sehr gefragt ist, insbesondere wenn man bedenkt, dass jedes Unternehmen beginnt, den Wert zu erkennen, den ein Datenanalyst für seine Mitarbeiter hat.

Wenn Sie diesen Weg gehen, fragen Sie sich vielleicht, ob Sie in einer Stadt leben, die am meisten dafür zahlt, eine zu werden. Hier sind die fünf zahlendsten Städte:

Business-Analytics-Fähigkeiten

Um eine Karriere in einer der oben aufgeführten Rollen zu haben, benötigen Sie bestimmte Fähigkeiten, um erfolgreich zu sein.

• Kritisches Denken: Ein wesentlicher Teil der Arbeit mit Business Analytics besteht darin, zu wissen, welche Daten bei der Entscheidungsfindung hilfreich sein können, und kritisch über die Auswirkungen der gesammelten Daten nachzudenken.
• Problemlösung: Das übergeordnete Ziel der Datenerfassung besteht häufig darin, einen bestimmten Schmerzpunkt innerhalb der Organisation zu lösen. Wenn Sie diese Fähigkeit besitzen, ist es daher einfacher, die Punkte zu verbinden und auf dem Weg Schlussfolgerungen zu ziehen.
• Kommunikation: Egal, ob Sie mit anderen in Ihrem Team zusammenarbeiten oder Erkenntnisse an das obere Management weitergeben, es ist entscheidend, durch Schreiben und Präsentieren ein starker Kommunikator zu sein.
• Neugier: Die Arbeit mit Business Analytics bedeutet, neugierig darauf zu sein, wie Dinge funktionieren, zusammenpassen und sich im Laufe der Zeit ändern.
• Detailorientiert: Da die Fachleute in diesem Bereich mit solch komplexen Daten arbeiten, ist es von entscheidender Bedeutung, auf die vielen Details dieser Daten und die daraus resultierenden Empfehlungen zu achten.
  

Business Analytics vs. Business Intelligence

Nicht selten wird Business Intelligence (BI) oft mit Business Analytics verwechselt und umgekehrt, da beide ähnlich sind. BI befasst sich auch mit historischen Daten, aber diese Daten werden in der Regel von verschiedenen Stellen zusammengestellt, wie z. B. der CRM-Software eines Unternehmens, ERP-Systemen und Marketing-Automatisierungstools.

Sowohl bei BA als auch bei BI werden Daten mithilfe von Datenvisualisierungssoftware gesammelt, sortiert und angezeigt, sodass Führungskräfte eine visuelle Darstellung aller Spitzen oder Schwachstellen haben können, die möglicherweise aufgedeckt werden.

Es gibt jedoch einen wesentlichen Unterschied zwischen den beiden:

Business Intelligence befasst sich mehr mit der Berichterstattung über die Leistung eines Unternehmens und seine Position in Bezug auf Schlüsselkennzahlen. Es bietet Kontext zu dem, was in der Vergangenheit passiert ist, warum es passiert sein könnte und was jetzt passiert.

Business Analytics nimmt den von Business Intelligence bereitgestellten Kontext und wendet statistische Analysen, Data Mining, Vorhersagemodellierung und andere Techniken an. Diese Methoden sind fortschrittlicher und liefern mehr Kontext darüber, was in der Zukunft zu erwarten ist – auch als Prognose bekannt.

Es kann schwierig sein, festzustellen, welche Methode für Ihr Unternehmen die richtige ist. Verwenden Sie Business Intelligence, wenn:

• Sie müssen die vergangene oder gegenwärtige Leistung Ihres Unternehmens visualisieren.
• Sie beschäftigen sich weniger mit Vorhersagen als mit der Aggregation und Visualisierung wichtiger Metriken.
• Sie möchten, dass mehr Benutzer die Daten kennen. Möglich wird dies durch Self-Service Business Intelligence, eine Lösung, die auf weniger technisch versierte Benutzer ausgerichtet ist, damit sie Diagramme und Berichte erstellen können.
• Sie können bequem Entscheidungen auf der Grundlage der Daten treffen.

Verwenden Sie andererseits Business Analytics, wenn:

• Sie brauchen eine Möglichkeit, die zukünftige Leistung Ihres Unternehmens zu visualisieren.
• Vorhersagen sind der Schlüssel zum Erfolg Ihres Unternehmens.
• Sie haben Datenanalysten, die die Daten untersuchen und bearbeiten, die auch Ergebnisse für genaue Prognosen visualisieren können.
• Sie ziehen es vor, Entscheidungen auf der Grundlage der Ergebnisse von Data Mining, statistischer Analyse und Vorhersagemodellierung zu treffen.

Business Analytics vs. Data Science

Wie bei Business Intelligence ist es manchmal unklar, wie sich Business Analytics von Data Science unterscheidet. Beide beinhalten das Sammeln von Daten, das Modellieren und das Gewinnen verschiedener Erkenntnisse.

Der Unterschied zwischen den beiden ergibt sich daraus, dass BA spezifisch für geschäftsbezogene Probleme wie Kosten und Gewinn ist und vorhersagen kann, was in der Zukunft passieren könnte.

Data Science ist die größere oder übergeordnete Gruppe der beiden, da ihr Hauptaugenmerk auf der Beantwortung von Fragen zu Kundenpräferenzen, saisonalen Faktoren und Geographie innerhalb des Unternehmens liegt. Es kombiniert Daten mit Algorithmenbildung und Technologie, um diese Fragen zu beantworten.

Kurz gesagt, Data Science ist die Wissenschaft der Untersuchung von Daten mithilfe von Statistiken, Algorithmen und Technologie. BA ist die statistische Untersuchung von Geschäftsdaten.

Betrachten wir ein Beispiel aus dem wirklichen Leben.

Nehmen wir an, Sie eröffnen eine Eisdiele. Sie kaufen alle notwendigen Zutaten und Geräte und lassen sich sogar einen eingängigen Namen einfallen.

Business Analytics hilft Ihnen bei der Beantwortung von Fragen wie:

• Ist mein Geschäft profitabel?
• Wie kann ich mein Geschäft noch profitabler machen?
• Wenn es nicht rentabel ist, was mache ich falsch?
• Welcher Artikel verursacht einen Mangel an Rentabilität?
• Soll ich mein Eis zu einem höheren oder niedrigeren Preis verkaufen?

Data Science kann Ihnen helfen, Fragen zu beantworten wie:

• Was ist die typische Demographie für den durchschnittlichen Eiscreme-Esser?
• Wird das Spielen der Top-40-Musik im Radio meinen Kunden mehr Trinkgeld geben?
• Wo ist der beste geografische Standort, um eine weitere Eisdiele zu eröffnen?
• In welchem ​​Monat im Jahr verkaufe ich das meiste Eis?

Best Practices für Geschäftsanalysen

Die Implementierung der richtigen Business-Analytics-Strategie ist nichts, was ein Unternehmen über Nacht tun kann. Wenn jedoch spezifische Best Practices eingeführt werden, können Sie sicher sein, dass die Erkenntnisse, die Sie erhalten, es Ihrem Unternehmen ermöglichen, so erfolgreich wie möglich zu sein. Zu diesen Best Practices gehören:

• Definieren Sie Ihren Geschäftsanwendungsfall und das Ziel, bevor Sie Business Analytics einsetzen
• Entscheiden über bestimmte Kriterien für Erfolg und Misserfolg
• Validierung von Modellen anhand Ihrer Erfolgs- und Misserfolgskriterien
• Erstellen Sie eine Methodik, grenzen Sie Ihre Daten ein und bestimmen Sie die internen und externen Faktoren, die in eine genaue Vorhersage einfließen

Wenn Sie sich die Zeit nehmen, diese vier Praktiken anzuwenden, können Sie sicher sein, dass Ihr Unternehmen am meisten von der datengestützten Entscheidungsfindung profitieren wird.

Kommen wir zur Sache

Wenn sich Ihr Unternehmen für die Verwendung von Geschäftsanalysen entscheidet, treffen Sie zwangsläufig bessere Entscheidungen in Bezug auf Umsatz, Kundenerlebnis und Gesamteffizienz.

Diese Methoden werden oft als verstecktes Juwel angesehen, da sie Wege aufzeigen können, wie Sie sich einen Vorteil gegenüber Ihren Konkurrenten verschaffen können. Setzen Sie sich Ihr Ziel, behalten Sie den Preis im Auge und Sie werden von dem, was Sie finden, angenehm überrascht sein.

Hören Sie noch nicht auf zu lernen! Erfahren Sie mehr über Big-Data-Analysen und wie sie verwendet werden, um schnellere und kalkuliertere Entscheidungen zu treffen.