Quo Vadis Data-Analytics – Wie Unternehmen den Wandel nutzen können

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Unternehmen können durch die gezielte Auswertung großer Datenmengen fundierte Entscheidungen treffen. So lassen sich nicht nur aktuelle Kundenwünsche besser verstehen, sondern auch zukünftige Entwicklungen prognostizieren. Die Einhaltung rechtlicher Vorgaben stärkt dabei das Vertrauen in die Datenverarbeitung. Fortschritte im Bereich Künstliche Intelligenz machen Analysen zudem immer präziser und flexibler. In diesem Artikel erfahren Sie, welche Chancen sich daraus für Unternehmen ergeben.

Data Analytics: Was ist das?

Data Analytics bezeichnet den Prozess, Daten systematisch auszuwerten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei kommen verschiedene Methoden, Werkzeuge und Technologien zum Einsatz – von der Datensammlung über die Organisation bis hin zur Speicherung und Analyse. Ziel ist es, mithilfe moderner Technologien und statistischer Verfahren Muster zu erkennen, Herausforderungen zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Die Datenanalyse steht in engem Zusammenhang mit Fachbereichen wie Informatik, Mathematik und Statistik und trägt zur Entwicklung neuer Methoden und Techniken bei. Sie hilft Unternehmen, Prozesse zu optimieren, zukünftige Entwicklungen vorherzusehen und Strategien zielgerichtet umzusetzen.

Das bedeutet im Detail:

Fundiertere Entscheidungen

Analytics ermöglicht Unternehmen einen tiefen Einblick in ihre aktuelle Marktsituation und zukünftige Entwicklungen. Durch präzise und zeitnahe Daten erleichtert es die Entscheidungsfindung und unterstützt den Wandel von reaktiven zu proaktiven Strategien.

Dabei geht es nicht nur um die Auswertung von Daten, sondern um einen ganzheitlichen Ansatz: Menschen, Prozesse, Technologie und Governance werden miteinander verknüpft, um die Unternehmensleistung gezielt zu verbessern. Ein praktisches Beispiel ist der Einsatz von Echtzeitdaten in der Lieferkettensteuerung. So lassen sich Engpässe frühzeitig erkennen und Gegenmaßnahmen rechtzeitig einleiten.

Steigerung der Flexibilität und Effizienz

Durch die Automatisierung risikoarmer Prozesse gewinnen Unternehmen wertvolle Zeit und Ressourcen, die sie für komplexere Herausforderungen und strategische Entscheidungen nutzen können. Dies steigert die Anpassungsfähigkeit und ermöglicht eine schnelle Reaktion auf sich wandelnde Markt-, Regulierungs- und Wirtschaftsbedingungen.

Gleichzeitig lassen sich wiederkehrende, fehleranfällige Aufgaben effizienter erledigen, wodurch Mitarbeitende sich verstärkt auf anspruchsvolle und wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren können. Das verbessert nicht nur die Effizienz, sondern auch die Qualität der Entscheidungsfindung.

Letztlich fördert diese Entwicklung eine Unternehmenskultur, in der faktenbasierte Entscheidungen stärker in den Fokus rücken.

Data Analytics und KI

Die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) in der Datenanalyse wächst stetig, insbesondere im Umfeld von SAP-Lösungen. KI-Technologien werden zunehmend in SAP Data Analytics integriert, um tiefere Einblicke zu gewinnen und Entscheidungsprozesse zu automatisieren.

Ein Beispiel dafür ist die SAP Analytics Cloud, die maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung einsetzt, um Analysen zu optimieren und den Zugriff auf geschäftskritische Informationen zu erleichtern.

Eine der bedeutendsten Innovationen in diesem Bereich ist die Einführung generativer KI. Mit Joule stellt SAP einen KI-Copiloten bereit, der verschiedene Aufgaben – von der Codegenerierung bis zur Erstellung personalisierter Geschäftsinhalte – effizienter gestaltet und damit die Interaktion mit SAP-Systemen grundlegend verändert.

Kritische Bewertung von KI

Wie in anderen Anwendungsbereichen muss auch in der Datenanalyse die Qualität der KI-Ergebnisse stets kritisch überprüft werden. Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der KI-generierten Erkenntnisse hängen maßgeblich von der Qualität der Trainingsdaten ab. Sind diese unvollständig oder verzerrt, können fehlerhafte oder irreführende Ergebnisse entstehen.

Daher ist es entscheidend, die Datenqualität laufend zu überwachen und die zugrunde liegenden Trainingsprozesse kontinuierlich zu optimieren. Nur so lässt sich sicherstellen, dass KI-gestützte Analysen fundierte und verlässliche Entscheidungen unterstützen.

Welche Bereiche werden von Data Analytics beeinflusst?

Data Analytics liefert vielseitige Lösungen für nahezu alle Unternehmensbereiche. Sie unterstützen nicht nur die Entwicklung neuer Steuerungsmethoden, sondern auch die strategische Planung. Dazu gehören Werkzeuge für Unternehmensplanung, Preis- und Mengensteuerung, Lieferantenbewertung und Rechnungsprüfung. Zudem trägt Data Analytics zur Optimierung von Geschäftsprozessen bei und hilft Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis aussagekräftiger Daten zu treffen.

Finanz- und Rechnungswesen

Finance Analytics ermöglicht eine proaktive Unternehmenssteuerung und beschleunigt Abläufe. Es hilft, Risiken frühzeitig zu erkennen und gezielt gegenzusteuern. Gleichzeitig werden Performance-Abweichungen analysiert, um Optimierungspotenziale aufzudecken und umzusetzen.

Effiziente Prozesse steigern nicht nur die Produktivität, sondern senken auch Kosten. Zudem trägt Finance Analytics dazu bei, Steuerrisiken zu identifizieren und die Einhaltung steuerlicher Vorschriften sicherzustellen. Dies unterstützt eine nachhaltige Unternehmensführung und stärkt die langfristige Wettbewerbsfähigkeit.

Customer Relationship

Data Analytics stärkt den Umsatz durch ein präzises Customer Relationship Management (CRM). Es hilft Unternehmen, potenzielle Verkaufsmöglichkeiten zu identifizieren und gezielt zu nutzen, um den Umsatz zu steigern. Die Analyse von Kundenverhalten und -beziehungen liefert wertvolle Einblicke in die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden.

Darüber hinaus ermöglicht Data Analytics die frühzeitige Erkennung von Abwanderungsrisiken, sodass Unternehmen proaktiv Maßnahmen zur Kundenbindung ergreifen können. Es unterstützt zudem die Umsetzung zielgerichteter Marketingkampagnen, die sowohl bestehende Kunden binden als auch neue Kunden gewinnen. Durch die Optimierung von Produkten und Preisen trägt Data Analytics schließlich dazu bei, die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens zu stärken.

Absatzsteuerung

Supply Chain Analytics ermöglicht präzise Prognosen für Bedarfsplanung, Beschaffung, Produktion und Vertrieb. Es bietet einen ganzheitlichen Überblick über die Lieferkette und hilft Unternehmen, ihre Prozesse gezielt zu steuern. Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen im Einkauf tragen direkt zur Rentabilität bei.

Zudem lassen sich potenzielle Störungen frühzeitig erkennen, sodass Unternehmen schnell reagieren und Unterbrechungen minimieren können. Genaue Bedarfsprognosen erleichtern die Lagerverwaltung und helfen, Über- oder Unterbestände zu vermeiden. Verbesserungen in der Logistik optimieren Transportwege, verkürzen Lieferzeiten und machen die gesamte Lieferkette reibungsloser und effizienter.

Wohin geht die Reise?

Die Zukunft von Data Analytics wird von mehreren entscheidenden Trends geprägt, die den Unternehmen neue Möglichkeiten eröffnen, aber auch Herausforderungen mit sich bringen.

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Datenanalyse wird weiter zunehmen. KI-Technologien ermöglichen schnellere und präzisere Analysen, was sowohl die Effizienz steigert als auch Kosten reduziert. Insbesondere Natural Language Processing (NLP) und generative KI verbessern die Verarbeitung und Nutzung großer Datenmengen erheblich.

Diese Fortschritte helfen Unternehmen, umfangreiche Datensätze effizient auszuwerten, das Nutzerverhalten gezielt zu prognostizieren und personalisierte Inhalte zu erstellen. Dadurch lassen sich datenbasierte Entscheidungen noch zielgerichteter und wirtschaftlicher treffen.

Edge Computing

Ein weiterer wichtiger Trend ist das Edge Computing, bei dem Daten direkt an der Quelle verarbeitet werden. Dies reduziert die Latenzzeit und Bandbreite und erhöht die Datensicherheit. Besonders in Branchen, die auf Echtzeitdaten angewiesen sind, wie das Gesundheitswesen und die Fertigung, bringt Edge Computing erhebliche Vorteile

Daten-Demokratisierung

Die Demokratisierung von Daten bedeutet, dass Daten und Analysewerkzeuge innerhalb eines Unternehmens einer breiten Nutzergruppe zugänglich gemacht werden. Dies fördert eine datengetriebene Unternehmenskultur und ermöglicht es auch nicht-technischen Mitarbeitenden, fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen. Die wachsende Bedeutung dieser Entwicklung zeigt, wie essenziell der offene Zugang zu Daten für den Erfolg von Data Analytics ist.

Unternehmen, die diese Trends frühzeitig aufgreifen, können sich einen deutlichen Wettbewerbsvorteil sichern. Gleichzeitig gilt es, Herausforderungen wie die Sicherstellung der Datenqualität und den verantwortungsvollen Umgang mit sensiblen Informationen stets im Blick zu behalten.

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