IT-Strategie:

Data Analytics wird auch für kleinere Unternehmen zum Topthema

Unternehmen verfügen über immer größere Datenmengen. Ihre automatisierte Auswertung auf verborgene Muster, Korrelationen und andere Erkenntnisse bringt Wettbewerbsvorteile und eröffnet neue Geschäftschancen – aber nur, wenn die richtigen Tools mit künstlicher Intelligenz eingesetzt werden.

Wer jeden Tag agile Entscheidungen treffen muss, kommt nicht an Technologien wie Data Science oder Machine Learning vorbei.
Das gilt besonders für KMU, die 99 Prozent der Firmenlandschaft in Deutschland ausmachen (Quelle: Statistisches Bundesamt). Ausgewertet werden sollten alle verfügbaren Informationen, also Kunden-, Finanz-, Prozess- und Produktdaten. Zu diesen internen strukturierten Daten kommen zusätzliche Einflüsse aus Bereichen wie Wetter, Trends, Kundenmeinungen, Bewegungsdaten, Soziografie, etc. Unverzichtbar sind Datenanalysen für alle Branchen, bei denen die Flexibilität, Agilität und Skalierbarkeit von Prozessen im Fokus steht. Das höchste Potenzial bieten die Bereiche Banken & Versicherungen, industrielle Produktion, Gesundheitswesen, Wissenschaft & Forschung und Öffentliche Verwaltung (E-Government).

Wie funktioniert Data Analytics?

In den vergangenen Jahren haben sich Computer von elektronischen Aktenschränken in technologiegetriebene Kristallkugeln verwandelt, die Unternehmen bei der Entscheidungsfindung helfen und Ereignisse vorhersagen können. Die wegweisenden Tools, die dieses Kunststück vollbringen, werden von Experten unter dem Begriff Machine Learning zusammengefasst.

Im Wesentlichen bieten erfolgreiche ML-Verfahren wie Predictive Analytics zwei Funktionen:

- die Vorbereitung der Daten, da diesen häufig die erforderliche Integrität und Konsistenz ( = Datenqualität) fehlt.

- die Analyse aller verfügbaren Daten, um Handlungsempfehlungen für die Zukunft abzuleiten

Und wie profitiert Ihr Unternehmen davon?

Die Antriebsfaktoren für eine umfassende Auswertung aller Daten sind in allen Unternehmen ähnlich: Fast immer geht es um die Automatisierung von Geschäftsprozessen, die Verkürzung der Reaktions- und Durchlaufzeiten, die Verbesserung der Kundenbeziehungen und die Steigerung der Innovationskraft, um neue Produkte oder Dienstleistungen auf den Markt zu bringen.

Intelligente Datenanalyse: Ihre Vorteile im Wettbewerbsumfeld

+ Akquise neuer Kundengruppen und Bindung der vorhandenen Klientel
+ Einstieg in neue datenbasierte Geschäftsmodelle und -felder
+ Effizientere Gestaltung der Lieferketten und Geldströme
+ Erhöhung der Agilität im gesamten Unternehmen
+ Minimierung von Sicherheitsrisiken bei hohem Datenschutz

Stärkung des Return-of-Investments (ROI)

+ Mehr Umsatz durch höhere Absatzzahlen
+ Effizientere Kostenstrukturen bei geringeren Betriebskosten
+ Schnelleres Time-to-Market neuer Produkte

Neue Qualität der Kundenerfahrung

+ Personalisierte Angebote für interessierte Kunden
+ Medienbruchfreie Angebote über alle Online- und Offlinekanäle
+ Schnelle Reaktion auf verändertes Kundenverhalten

Drei erfolgreiche Use Cases aus der Praxis

- Ein globaler Konsumgüterhersteller reduzierte das Reporting aller Prozesse von sechs Minuten auf Echtzeit-Niveau (736 Mikrosekunden).

- Eine Produktionsfirma verringerte die Verzögerung, bis aktuelle Daten aus dem Customer Reporting verfügbar sind, von Tagen auf Sekunden.

- Ein Finanzunternehmen reduzierte die Berechnungszeit für Cross-Selling-Modelle von 45 Minuten auf fünf Sekunden.

Unternehmen ohne Data Analytics verschenken viel Potenzial

Lediglich jedes fünfte Unternehmen wertet seine gesammelten Daten aus. (Quelle: Econsultancy / IBM Watson Marketing).
In Großunternehmen steht die Steuerung von Prozessen (99,7 Prozent), die Verbesserung von Abläufen (99,6 Prozent) und die Vorbereitung von Entscheidungen im Mittelpunkt (99,3 Prozent). Kleine und mittlere Firmen nutzen Daten vor allem als Entscheidungshilfe (82,2 Prozent), zur Prozesssteuerung (81,4 Prozent) und zur Identifizierung von Produkten oder Materialien (80,8 Prozent).

Besonders KMU haben Nachholbedarf bei digitalen Geschäftsmodellen. Nur jedes vierte kleinere Unternehmen greift für neue Businessideen auf Datenanalysen zurück. Im Rahmen einer aktuellen IDC-Studie, für die Unternehmen unterschiedlicher Größen und Branchen befragt wurden („The data-forward Enterprise: How to maximize Data Leverage for better Business Outcomes“), gaben mehr als 80 Prozent der Verantwortlichen an, dass ihnen die Fragmentierung der Daten Schwierigkeiten bereitet.

Das vernachlässigte Datenmanagement hat schwerwiegende Folgen. Organisationen, die auf eine entsprechende Strategie verzichten, haben im Schnitt um 66 Prozent höhere Betriebskosten; zudem agieren diese Firmen um 67 Prozent langsamer am Markt als datengetriebene Konkurrenten. Wie groß die entsprechende Hebelwirkung ausfallen kann, zeigen Unternehmen, die sich um die Auswertung aller Daten kümmern: Im Vergleich mit den Traditionalisten sind die Einnahmen um rund zwei Drittel höher, und die Kundenzufriedenheit steigt um 72 Prozent.

Von der Datenanalyse zur Datenwissenschaft

Die Datenanalyse liefert Antworten auf aktuelle Fragen, die Datenwissenschaft konzentriert sich darauf, was geschehen wird.

Eine hervorragende Lösung liefert IBM mit dem Cloud Pak for Data. Das containerbasierte Softwarepaket bietet eine umfassende Lösung zur Sammlung, Organisation und Analyse von Daten aller Art. Zudem ist die Lösung überall einsetzbar: im eigenen Rechenzentrum, auf Edge devices und in jeder Cloud-Umgebung. Das IBM Cloud Pak for Data bietet vielfältige Werkzeuge zur automatisierten Datenanalyse und Vorhersage. Unabhängig woher die Daten stammen, ob Data Lakes, Excel Files oder aus unstrukturierten Daten wie Bildern oder Texten. Auch wenn die Daten fragmentiert oder unvollständig vorliegen, lassen sich damit neue Erkenntnisse gewinnen. Darüber hinaus lassen sich aus Streamingdaten umfangreiche Erkenntnisse in Echtzeit gewinnen.

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