Von Daten und Visionen – Wo wir mit Ihren Daten hinmöchten
Der Markt für Business Intelligence (BI) und Data Analytics wächst rasant. Weltweit gibt es mittlerweile tausende Anbieter – und trotzdem haben viele Unternehmen weiterhin großen Bedarf an Lösungen, die sie bei der Digitalisierung ihrer Prozesse und der Analyse ihrer Daten unterstützen. Was genau hinter den Begriffen Business Intelligence und Data Analytics steckt, ist vielen jedoch noch unklar. Denn hier geht es längst nicht mehr nur um bunte Tortendiagramme oder einfache Visualisierungen.
Mehr als schöne Diagramme
Bei Data Analytics geht es darum, Unternehmensdaten richtig zu verstehen und zu nutzen. Die Frage ist: Sammelst Du bereits Daten, die bisher ungenutzt bleiben? Nur wenn Du Deine Prozesse – im eigenen Unternehmen, in der Branche oder bei Deinen Kunden – verstehst, kannst Du die richtigen Datenquellen zusammenführen und sie so aufbereiten, dass sie echten Mehrwert liefern.
So legst Du den Grundstein für eine Zukunft, in der Daten nicht nur gesammelt, sondern gezielt eingesetzt werden.
Schritt 1: Starte mit der Datenaufbereitung
Bevor Du mit der Analyse beginnst, solltest Du Dir eine zentrale Frage stellen:
Wie kannst Du Daten und Analysen nutzen, um neue Chancen für Dein Geschäft zu erschließen?
Der erste Schritt ist immer die Datenaufbereitung – das Fundament für alle späteren Analysen. Laut der Unternehmensberatung McKinsey werden hier bis zu 70 Prozent des Budgets verschwendet, oft weil Daten wahllos bereinigt werden, ohne eine klare Strategie.
Definiere also zuerst, welche Use Cases für Dein Unternehmen wirklich relevant sind – und prüfe, ob Du dafür die passenden Daten hast. Nur wenn die Daten mit konkreten Anwendungsfällen verknüpft sind, entsteht echter Mehrwert.
Schritt 2: Schaffe komfortable, effiziente Lösungen
Im nächsten Schritt geht es darum, Data-Analytics-Systeme in Deinen Arbeitsalltag zu integrieren. Eine gute Lösung sollte intuitiv und für alle Mitarbeitenden zugänglich sein – nicht nur für Datenexperten.
BI- und Analytics-Tools sollen Daten so darstellen, dass sie jeder versteht und nutzen kann. Visualisierungen – ob Diagramme oder Dashboards – sind hier kein Selbstzweck, sondern helfen Dir, Entscheidungen fundiert zu treffen.
Durch integrierte Reporting-Funktionen kannst Du außerdem sicherstellen, dass die richtigen Kennzahlen automatisch an die richtigen Personen verteilt werden. So bleibt Dein Unternehmen jederzeit auskunftsfähig.
Schritt 3: Das i-Tüpfelchen – Data Science
Wenn Deine Daten sauber aufbereitet sind und die Analyseprozesse laufen, ist noch längst nicht Schluss. Jetzt beginnt die Königsdisziplin: Data Science.
Oder wie es der Wirtschaftsprofessor Oren Harari treffend formulierte:
„The electric light did not come from the continuous improvement of candles.“
Auch in der Datenanalyse gilt: Wer wirklich innovativ sein will, darf sich nicht auf bewährte Methoden beschränken.
Teste neue Ansätze, experimentiere mit Datensätzen und nutze die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz. Sie kann Prozesse automatisieren, Muster erkennen und Entscheidungen beschleunigen – ein echter Wettbewerbsvorteil, besonders in dynamischen Märkten.
Deine Vision: Daten als echter Mehrwert
Die digitale Transformation bringt viele Herausforderungen – aber auch enorme Chancen. Wenn Du Deine Daten richtig nutzt, kannst Du daraus echten Mehrwert schaffen.
Wichtig ist, die Kernfunktionen von Data Analytics richtig zu implementieren, damit die Ergebnisse verständlich, verlässlich und nutzbar sind. Scheue Dich nicht, neue Wege zu gehen und aktuelle Trends wie KI oder Predictive Analytics auszuprobieren.
Nur so verwandelst Du Daten in Erkenntnisse – und Erkenntnisse in Erfolg.
