Was ist Advanced Analytics? Unser Leitfaden für wachsende Unternehmen

Advanced Analytics bietet mithilfe von KI und maschinellem Lernen ganz neue Möglichkeiten für die Business Intelligence. In diesem Leitfaden zeigen wir dir, wie du damit loslegst.

Wenn du ein kleines, aber wachsendes Unternehmen leitest, ist dir mit Sicherheit bewusst, wie wichtig der Einsatz von Analysen ist, um das Wachstum voranzutreiben und mit der Konkurrenz Schritt zu halten. Doch je einfacher die Nutzung neuer Technologien wird, desto wichtiger ist es, dass du von grundlegenden Analysen zu fortgeschrittenen Analyseanwendungen wechselst, um das Beste aus der Business Intelligence herauszuholen.

Gartner prognostiziert, dass Advanced Analytics-Anwendungen und KI-Modelle bis 2025 60 % der bestehenden, auf traditioneller Datenanalyse basierenden Modelle ersetzen werden. 

In anderen Worten: Advanced Analytics wird schnell zum neuen Standard für moderne Business Intelligence-Teams und Unternehmen, die diese modernen Möglichkeiten nicht nutzen, hinken so weit hinterher wie Teams, die vor 20 Jahren überhaupt keine Analysen nutzten.

In diesem Artikel stellen wir einige Tools und Taktiken vor, mit denen Unternehmen ihre Advanced Analytics-Methoden erweitern können.

Was ist Advanced Analytics: Definition

Advanced Analytics ist eine technologiegestützte Art der Business Intelligence, die mithilfe von neuen Technologien wie Data Mining, Machine Learning, Mustererkennung und KI-Prognosen die Datenanalyse automatisiert. Auf diese Weise schafft sie neue Erkenntnisse, generiert Prognosen und Empfehlungen und mehr.

Bevor wir tiefer in das Thema Advanced Analytics einsteigen, wollen wir zunächst betrachten, was Advanced Analytics im Vergleich zur traditionellen Analyse und anderen Analysetypen ausmacht.

Der Unterschied zwischen traditioneller Analytik und Advanced Analytics liegt vor allem in der Technologie. Traditionelle Analysen werden seit Jahrzehnten mit der vorhandenen Technologie durchgeführt, etwa mit Rechnern, Tabellenkalkulationen und einfachen Datenbanken. Advanced Analytics hingegen stützt sich auf neue Technologien wie KI, Machine Learning und Big Data, um tiefgehendere, zuvor nicht verfügbare Einblicke in die Daten zu gewähren. Die Nutzung dieser speziellen Technologien für Aufgaben wie die Datenaufbereitung und die Gewinnung von Erkenntnissen wird auch als Augmented Analytics bezeichnet.

Der Unterschied zwischen Analytics und Advanced Analytics ist vergleichbar mit dem Unterschied zwischen einem Propellerflugzeug und einem Überschallflugzeug mit Düsenantrieb. Die Automatisierung spielt bei Advanced Analytics eine große Rolle, doch Advanced Analytics ist nicht immer automatisiert. So kann z. B. eine menschliche Datenwissenschaftlerin mit Advanced Analytics-Techniken eine enorme Datenmenge verarbeiten und Erkenntnisse gewinnen, um anschließend auf dieser Grundlage manuell Datenvisualisierungen zu erstellen.

Beispiele für Advanced Analytics

Schauen wir uns ein paar reale Beispiele für Advanced Analytics an, um ein genaueres Bild davon zu bekommen, wie dein Unternehmen davon profitieren kann.

• Ein Immobilienunternehmen kann mit Advanced Analytics Tausende von Immobilienangeboten analysieren und in einem stark schwankenden Markt genaue Bewertungen ermitteln.
• Ein Finanzunternehmen kann mithilfe von maschineller Sprachverarbeitung Finanzinformationen von Tausenden von Kunden interpretieren und zusammenfassen, wenn menschliche Schreibkräfte zu kostenintensiv wären.
• Unternehmen aller Branchen können mit Machine Learning-Algorithmen interne und externe Daten verarbeiten, um genauere Budget- und Cashflow-Prognosen zu erhalten.
• Unternehmen können auf ähnliche Weise mit Advanced Analytics genauere Prognosen für die Kundenabwanderung, Mitarbeiterfluktuation und Betrugsfälle erstellen.

Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie Unternehmen Advanced Data Analytics erfolgreich verwenden. Wenn sie über ausreichend Daten und die richtigen Technologien verfügen, können Unternehmen mit diesen Tools Prognosen zu zukünftigen Marktbedingungen, Umsätzen und sogar zum Personalbestand treffen.

Wer ist im Unternehmen für Advanced Analytics verantwortlich?

Advanced Analytics-Tools sind leistungsstark, aber nur in den Händen der richtigen Personen können ihre Vorteile vollständig ausgeschöpft werden. Je nach Unternehmen sind die folgenden Rollen sinnvoll:

1. Datenmanagement-Rollen

• Data Steward/Datenadministrator: Data Stewards sind in Unternehmen und Organisationen dafür verantwortlich, eine Datenquelle zu überwachen und die Data-Governance-Richtlinien durchzusetzen, entweder in einer offiziell festgelegten oder in einer impliziten Rolle.
• Datenmanager: Datenmanager sind dafür verantwortlich, die Data-Governance-Richtlinien einer Organisation zu pflegen und aufrechtzuerhalten. Außerdem leiten und beaufsichtigen sie die Data Stewards.
• Dateneigner (Data Owner): Dateneigner oder Dateneigentümer sind alle Personen in einer Organisation, die direkt für den Schutz und die Qualität eines oder mehrerer Datensätze verantwortlich sind. Meist arbeiten sie mit Datenmanagern zusammen und besprechen den Zugriff auf gemeinsam genutzte Daten und den Stand der Data-Governance-Richtlinie. In kleineren Organisationen fallen diese Verantwortlichkeiten für das Datenmanagement oft einer einzelnen Person zu.

2. Analyserollen

• Datenanalyst: Datenanalysten untersuchen Daten, erstellen mit den gewonnenen Erkenntnissen Berichte und präsentieren die Ergebnisse mithilfe der Datenvisualisierung der Unternehmensleitung. Sie sind mit Augmented Analytics-Tools wie KI und maschinellem Lernen sowie mit der neuesten Business Intelligence- und Analysesoftware vertraut.
• Data Scientist: Ein Data Scientist hat ähnliche Aufgaben wie der Datenanalyst, aber ist zusätzlich dafür verantwortlich, Computermodelle zu erstellen, mit erweiterten Analysetools Muster zu erkennen und anhand dieser Muster Prognosen zu erstellen. In größeren Unternehmen kann diese Rolle unterteilt werden: in Data Engineers, die Algorithmen entwickeln und die Datenbankstruktur und -pipelines überwachen, sowie Data Scientists, die mit den Daten selbst arbeiten.

3. Führungsrollen im Daten- und Analysebereich

• Daten- und Analyseleitung: Die Leitungspersonen in diesem Bereich sind verantwortlich für die Aufsicht und das Management aller Daten- und Analyseteams des Unternehmens. Sie sollten außerdem eine große Rolle bei der Verwaltung und Verbindung von Datensilos innehaben.
• Chief Data Officer: In größeren Unternehmen ist der Chief Data Officer verantwortlich für die Verwaltung aller Daten im Data Warehousing-System. Häufig unterstehem ihm mehrere Personen mit leitenden Funktionen im Daten- und Analysebereich.

So beschleunigst du die Einführung von Advanced Analytics in deinem Unternehmen

Mit diesem dreigleisigen Ansatz kannst du die Einführung von Advanced Analytics beschleunigen.

1. Nutze taktische „Kultur-Hacks“, um eine unternehmensweite datengestützte Kultur zu fördern.

„Culture Hacking“ bezeichnet kleine organisatorische Veränderungen, die dazu beitragen, Fortschritte hin zu einem sehr viel größeren, transformativen Ziel zu machen (wie der Einführung von Advanced Analytics im gesamten Unternehmen). 

Du kannst beispielsweise die folgenden „Culture Hacks“ ausprobieren:

• Veranstalte Events zum Thema „Angst vor Veränderung“, um Advanced Analytics zu entmystifizieren und dafür zu sorgen, dass weniger datenkundige Teams und Beschäftigte mit dem Konzept vertraut werden.
• Nutze per Advanced Data Analytics gewonnene Erkenntnisse in unternehmensweiten Präsentationen und erkläre, woher sie stammen.
• Lasse Personen aus dem Daten- und Analysebereich als Botschafter Präsentationen und Workshops für Teams aus dem ganzen Unternehmen veranstalten.

2. Organisiere Datenkompetenzschulungen für ein besseres Verständnis von Advanced Analytics.

Advanced Analytics ist ein komplexes Feld, das sich ständig weiterentwickelt. Eine mangelnde Datenkompetenz kann ein Hindernis für die unternehmensweite Einführung sein. 

Du kannst die Datenkompetenz im Unternehmen z. B. mit folgenden Strategien verbessern:

• Erstelle im Unternehmens-Intranet einen internen Glossar mit häufig verwendeten Begriffen aus dem Bereich Advanced Analytics.
• Veranstalte regelmäßige Daten-Workshops zu Anwendungsfällen von Advanced Analytics, bei denen du Fragen zu diesen Initiativen beantwortest.
• Belohne die Angestellten für die Anmeldung und Teilnahme bei Datenschulungen von Online-Universitäten und in Lernmanagementsystemen.

3. Reduziere Kompetenzlücken, indem du Angestellte mit Advanced Analytics-Erfahrung mit weniger erfahrenen Angestellten zusammenführst.

Bei jedem neuen Projekt neue Advanced Analytics-Profis einzustellen wird teuer und die Schulung von noch unerfahrenen Angestellten kostet einiges an Zeit. Eine Alternative besteht darin, dein bestehendes Personal teamübergreifend miteinander zu vernetzen und so einen Multiplikatoreffekt zu nutzen. Diese Methode bietet nicht nur den Teams offensichtliche Vorteile, die neue Fähigkeiten lernen, sondern auch den Angestellten, die ihr Wissen und ihre Erfahrung teilen. 

Dazu gehören die folgenden Vorteile:

• Größere Netzwerke und Einflussmöglichkeiten im Unternehmen
• Höhere Sichtbarkeit bei anderen Teams und Kontakt zu Führungskräften
• Entwicklung neuer Fähigkeiten durch die Arbeit an verschiedenartigen Projekten

Tipps für die ersten Schritte mit Advanced Analytics

In diesem Artikel haben wir die wichtigsten Grundlagen dafür aufgezeigt, Advanced Analytics für dein Unternehmenswachstum einzusetzen.

Zusammenfassend empfehlen wir dir die folgenden Tipps, um direkt loszulegen und den Weg für eine effektive Einführung von Advanced Analytics zu ebnen:

• Fördere eine unternehmensweite datengestützte Kultur durch kleine Veränderungen wie die Ernennung von Datenbotschaftern.
• Mache Datenkompetenzschulungen zum Standard und veranstalte regelmäßige Daten-Workshops.
• Ermutige Angestellte mit Erfahrungen in Advanced Analytics zum Networking im gesamten Unternehmen und lass sie ihre Fähigkeiten in teamübergreifenden Projekten einbringen.

Mit diesen ersten Schritten hat dein Unternehmen bereits ein solides Fundament für die erfolgreichen Einführung von Advanced Analytics geschaffen, doch es gehört noch mehr dazu. Ebenso wichtig ist es, die richtigen Technologien zu nutzen.