Business Intelligence: von Datenseen zu wertschöpfungsgenerierenden Informationen

Kaum ein grösseres Digitalisierungs- und IoT-Projekt wird heute ohne eine Business Analyse- oder sogar Big Data-Lösung auskommen. Business Analytics Anwendungen sind eine wesentliche Grundlage, mehr Rationalität und Geschwindigkeit in die Entscheidungsprozesse zu bringen und letztlich die Basis auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen.

 

Zur Umsetzung entsprechender Projekte braucht es die notwendigen Systeme, Anwendungen und Prozesse zur Analyse und Transformation der Daten in wertschöpfungsgenerierende Informationen. Denn letztendlich geht es um die alles entscheidende Frage, wie aus den kreativen Ideen und ersten Lösungsansätzen praktische, wettbewerbsfähige und kommerziell sinnvolle Business Cases realisiert werden können.

 

Es setzt aber ebenso eine Organisation und Mitarbeiter voraus, welche

- über die Business-Kompetenzen und Analyse-Expertise verfügen

- das Potenzial der Daten erkennen

- die Bereitschaft zu neuem Denken und Handeln mittragen und

- den entsprechenden Kulturwandel in allen Konsequenzen unterstützen.

 

Der Grad an "Reibungslosigkeit" der Integration des Mindsets des datengetriebenen Unternehmens in die Geschäftsprozesse, die Konvergenz der einzelnen Tools und Dienste sowie Ausrichtung auf die Ziele der Informationsgewinnung wird über Erfolg und das Mass der Ausschöpfung von neuem, gewinnbringendem Potenzial entscheiden.

 

Gerade in kleineren und mittleren Unternehmen stehen oft die Ressourcen für die Realisierung entsprechender Projekte nur beschränkt zur Verfügung. Gefragt sind hier kleine, erste Schritte, mit klar definierten Zielen auf einzelne Produkte oder Services beschränkt. Erfahrungen aus diesen Pilotprojekten können dann auf weitere Bereiche und Prozesse übertragen und angewendet werden.

 

Hier einige Gedanken und Empfehlungen für den Weg zum ersten Analytics-Projekt:

  • Erstellen Sie eine Roadmap, definieren Sie klare und einfache Ziele für erste Pilotprojekte und Gehversuche mit Analytic-Tools. Dies kann zum Beispiel die Analyse des Kundenverhaltens zur Verbesserung und Individualisierung des Servicesangebotes sein, die individualisierte Kundenbegleitung innerhalb der Customer Journey, die Analyse der Durchlaufzeiten für die Beantwortung von Anfragen zur Verkürzung der Reaktionszeiten oder Lagerbestände nachfrageorientiert zu bewirtschaften.
  • Binden Sie Ihre Mitarbeiter mit ein. Stellen Sie ein Team aus Fachbereichen und der IT-Abteilung zusammen. Nur auf interdisziplinärer Basis und unter Einbezug aller an den Prozessen Beteiligten können konkrete und sinnvolle Massnahmen diskutiert und die entsprechenden Schritte festgehalten werden.
  • Bauen Sie auf eine einfache, standardisierte Architektur im Analytics-Bereich, definieren Sie die entsprechenden Datenquellen. Nutzen Sie die Angebote entsprechender Anbieter und Dienstleister im Bereich der Business Intelligence, Analytics und KI. Immer mehr Services sind aus der Cloud lieferbar.

Lernen Sie auf der Basis eines iterativen Ansatzes aus den ersten Projekten. Es muss zu Anfang nicht immer zu 100% perfekt sein, es ist besser mit 80% ein Projekt zu starten, daraus zu lernen und es weiter zu verbessern, als entscheidende und wertvolle Zeit mit endlosen Perfektionierungsrunden zu verlieren.

Publikation Artikel: Mai 2021 Autor: Philipp A. Ziegler, CEO, MSM Research AG

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