Unternehmen sammeln mit jedem Klick auf ihrer Website, mit jedem getätigten Kauf und während jeder Kundenbeziehung große Mengen von Daten. Doch erst durch deren Auswertung entsteht aus diesen Daten auch ein Nutzen für die Geschäftssteuerung.
In diesem Artikel zeigen wir Dir, womit Du es bei Business Analytics zu tun hast, welche Vorteile daraus erwachsen und wie Du Dein Unternehmen darauf vorbereiten kannst.
Was ist Business Analytics?
Business Analytics wird im Kontext oft mit BA abgekürzt und zu Deutsch Geschäftsanalyse genannt.
Es ist der systematische Prozess, Daten zu sammeln, zu untersuchen und daraus handlungsrelevante Erkenntnisse abzuleiten. Dabei kommen verschiedene Methoden und Werkzeuge zum Einsatz – von einfachen statistischen Auswertungen bis hin zu komplexen Algorithmen für prädiktive Analysen. Ziel ist es, Entscheidungen anhand von Datenbelegen zu treffen, Prozesse zu hinterfragen und neue Geschäftschancen zu identifizieren.
Alles über die Abgrenzung zu anderen Modellen erfährst Du in unserem Artikel zum Unterschied zwischen Business Analytics und Business Intelligence.
Die Absätze über den Online-Shop eines Unternehmens werden analysiert. Durch die Business Analytics betrachtet das Unternehmen historische Verkaufsdaten der letzten Jahre, einschließlich Black Friday, Weihnachtsgeschäft und anderen saisonalen Sonderaktionen. Diese Daten wurden mit Informationen zu aktuellen Trends, Suchanfragen auf der Website und Lagerbeständen kombiniert.
Wie funktioniert Business Analytics?
Mit Business Analytics werden aus gesammelten Zahlen und Daten schließlich Einblicke in die Geschäftsprozesse. Der genaue Ablauf lässt sich in diese Schritte teilen:
- Datenerhebung
Der erste Schritt ist das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen. Das können interne Daten wie Verkaufszahlen, Lagerbestände oder Kundendaten sein, aber auch externe Daten, wie Marktdaten oder Social-Media-Interaktionen.
- Datenaufbereitung
Die gesammelten Daten werden strukturiert und bereinigt. Dubletten, fehlende Werte oder ungenaue Einträge werden korrigiert. Nur durch saubere Daten können genaue Analysen durchgeführt werden. Beispielsweise sorgt ein Online-Shop dafür, dass Produktkategorien einheitlich benannt sind, um die Verkäufe klar zuzuordnen.
- Analyse
Nach den vorbereitenden Schritten geht es hier um das Herausarbeiten und Erkennen von Mustern, Zusammenhängen und Trends.
- Deskriptive Analyse: Was ist passiert? (z. B. Umsatzverlauf über die letzten Monate).
- Diagnostische Analyse: Warum ist es passiert? (z. B. Rückgang der Verkäufe in einer Kategorie durch Marktstart eines Konkurrenten).
- Prädiktive Analyse: Was wird passieren? (z. B. Prognosen für die Nachfrage nach bestimmten Produkten).
- Präskriptive Analyse: Was soll getan werden? (z. B. Lagerbestände vor einer Aktion aufstocken).
- Umsetzung von Maßnahmen
Die Ergebnisse der Analyse fließen direkt in Entscheidungen ein. Unternehmen können daraufhin ihre Strategien anpassen, z. B. neue Produkte anbieten, Marketingbudgets optimieren oder Lieferketten anpassen. Der Erfolg wird anschließend gemessen, um den Prozess weiter zu verbessern.
Analytics Beispiele
Sieh Dir anhand unserer Kundenerfolge an, was Geschäftsanalysen bewirken
Vorteile von Business Analytics
für Unternehmen
Business Analytics ist ein wichtiges Werkzeug, um permanent an der Wettbewerbsfähigkeit zu arbeiten. Die Vorteile erstrecken sich über viele Bereiche, von der Optimierung interner Prozesse bis hin zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit:
- Bessere Entscheidungen
Durch die Analyse großer Datenmengen erhalten Unternehmen eine aussagekräftige Basis für Entscheidungen. Intuition und Vermutungen werden hier durch Fakten ersetzt.
Beispiel: Ein Händler nutzt Verkaufsdaten, um zu erkennen, welche Produkte saisonal besonders nachgefragt werden, und richtet seine Lagerbestände und das Marketing daran aus.
- Kosteneinsparungen
Mit Business Analytics lassen sich Kostentreiber im Unternehmen identifizieren und ausräumen. Aus den Analysen ergeben sich Belege darüber, welche Produkte über die Zeit zum Ladenhüter werden, welche Angebote hingegen unerwartet gut funktionieren und vieles mehr.
- Verbesserte Kundenerfahrung
Business Analytics ermöglicht es, das Verhalten der Kunden besser zu verstehen und darauf zu reagieren.
Beispiel: Ein Online-Shop analysiert das Kaufverhalten seiner Kunden und bietet personalisierte Produktempfehlungen, was die Konversionsrate erhöht.
- Identifikation von Trends und Chancen
Durch die kontinuierliche Überwachung von Marktdaten können Unternehmen Trends frühzeitig erkennen und darauf reagieren.
- Risiken vorhersehen
Business Analytics hilft, die Entstehung von Risiken frühzeitig zu erkennen und passende Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
Beispiel: Ein Finanzdienstleister identifiziert durch die Analyse von Zahlungsdaten Kunden mit hohem Zahlungsausfallrisiko und passt
seine Kreditbedingungen an.
Analysiere Deine Daten und leite Entscheidungen ab
Funktioniert die Wertschöpfungskette in den operativen Prozessen?
Gibt es heimliche Kostentreiber? Welche Vertriebskultur funktioniert besser?
Gewinne Erkenntnisse aus Deinen Daten.
Schritte zur Implementierung von Business Analytics
Die Einführung von Business Analytics in einem Unternehmen kann den Umgang mit Daten und die Qualität der Erkenntnisgewinnung grundlegend verändern. Dafür braucht es jedoch eine klare Strategie und eine folgerichtige Umsetzung. Hier sind die wichtigsten Schritte, die Unternehmen beachten sollten:
- Ziele definieren
Vor der Einführung von Business Analytics muss das Unternehmen klare Fragen beantworten:
- Welche Probleme sollen gelöst werden?
- Welche Ziele sollen erreicht werden (z. B. Umsatzsteigerung, Kostenreduktion, bessere Prognosen)?
Beispiel: Ein Modehändler definiert als Ziel, Verkaufsprognosen für Saisonware zu verbessern, um Überbestände von Ladenhütern zu vermeiden und stattdessen Platz für gefragte Produkte zu schaffen.
- Datenquellen identifizieren und integrieren
Für eine erfolgreiche Analyse müssen alle relevanten Datenquellen identifiziert und verbunden werden. Dazu zählen interne Quellen (z. B. Verkaufsdaten, Lagerbestände, Kundendaten) und externe Daten (z. B. Markttrends, Wettbewerbsanalysen).
Beispiel: Ein Händler integriert Daten der Verkaufszahlen, der Website und Social-Media-Trends, um ein vollständiges Bild der Kundenbedürfnisse zu erhalten.
- Software auswählen
Diese weitreichenden Analysen lassen sich weder händisch noch auf dem kurzen Weg mit Excel erledigen. Unternehmen müssen daher entscheiden, auf welche Software sie setzen. Bimanu dient als zentrale Datenbasis, bindet daran alle denkbaren Datenquellen und führt die Daten sauber zusammen.
- Teams schulen und Prozesse anpassen
Viele Daten und die beste Software nützen wenig, wenn die Mitarbeiter nicht wissen, wie sie damit umgehen sollen. Es sollte daher verbindlich festgelegt werden, wie Daten zu pflegen sind. Außerdem sollten die Mitarbeiter befähigt werden, die volle Leistungsfähigkeit der gewählten Software auszuschöpfen.
- Pilotprojekte durchführen
Vor der vollständigen Implementierung sollte ein Pilotprojekt gestartet werden, um die Wirksamkeit des Systems anhand einer Abteilung oder Gruppe zu erproben. Später kann dann auf das gesamte Unternehmen skaliert werden.
- Ergebnisse überwachen und optimieren
Nach der Einführung muss die Performance regelmäßig überprüft und das System bei Bedarf angepasst werden.
Typische Probleme mit Business Analytics und wie Du sie umgehst
Mit der Einführung von Business Analytics entstehen viele Chancen, gleichzeitig ist jedoch auch mit Hindernissen zu rechnen. Hier sind die häufigsten Fallstricke und wie sie bewältigt werden können:
- Ungenügende Datenqualität: Ungenaue, unvollständige oder doppelte Datensätze können die Ergebnisse der Analysen verzerren. Regelmäßige Datenbereinigungsprozesse bzw. deren Automatisierung sorgen dafür, Duplikate zu entfernen und fehlerhafte Einträge zu korrigieren.
- Einzeln stehende Datensilos: Statt solchen isolierten Datenspeichern braucht es eine zentrale Ablage und eine verbindliche Daten-Etikette.
Vernachlässigter Datenschutz und Sicherheit: Strikte Datenschutzrichtlinien, Verschlüsselung und Zugriffsrechte schützen die Daten. Auch die gewählte Software muss das leisten können.
Ausblick: Die Zukunft von Business Analytics
Die Möglichkeiten der Business Analytics steigen einerseits mit dem Hinzukommen von Datenquellen und andererseits mit der Entwicklung der Analysen:
- KI / maschinelles Lernen: Die Mustererkennung wird leistungsfähiger und übertrifft jetzt bereits menschliche Fähigkeiten
- Integration von IoT-Daten: Das Internet der Dinge (IoT) generiert eine enorme Menge an Daten, die Unternehmen für Analysen nutzen können. Von Produktionsprozessen bis hin zu Verbraucherverhalten bieten IoT-Daten neue Einblicke.
- Analysen ohne IT-Kenntnisse: Das nötige technische Know How für Analysen wird weiter abnehmen, sodass auch weniger Technik-affine Teams voll leistungsfähig werden.
Mit bimanu können Geschäftsanalysen auch ohne IT-Kenntnisse durchgeführt werden. Die low-code Oberfläche macht es möglich:
Verbinde Deine Datenquellen ohne IT Aufwand
Binde deine Systeme und Tools mühelos über Konnektoren an und schaffe eine umfassende und einheitliche Datenbasis, die du jederzeit an wachsende Anforderungen anpassen kannst.
Entwickele dein technisches und fachliches Datenmodell
Unser Data Model Wizard unterstützt dich Schritt für Schritt beim Aufbau deines technischen und fachlichen Datenmodells. Das ist die Basis, um deine Daten zukünftig einfach und schnell auswerten zu können.
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Business Analytics – Häufige Fragen und Antworten
Was ist Business Analytics?
Business Analytics umfasst die Auswertung von Unternehmensdaten, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu verbessern.
Welche Daten werden in Business Analytics verwendet?
Daten können aus internen Quellen wie Verkäufen, Lagerbeständen und Kundenprofilen oder externen Quellen wie Marktanalysen und Social Media stammen.
Brauche ich spezielle Software für Business Analytics?
Ja, bimanu hilft, selbst umfangreiche Datenmengen zu vereinheitlichen und anschließend zu analysieren.
Wie starte ich mit Business Analytics in meinem Unternehmen?
Definiere klare Ziele, sammle relevante Datenquellen und setze geeignete Software ein. Pilotprojekte helfen, die Effektivität zu testen.
