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Operationalisierung von Analytics – Aktuelle Projekterfahrungen und Beispiele

Operationalisierung von Analytics – Aktuelle Projekterfahrungen und Beispiele

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06.09.2017

Operationalisierung von Analytics – Aktuelle Projekterfahrungen und Beispiele

Viele Unternehmen stoßen heute mit ihrer Analytics-Strategie an Grenzen: Sie verfügen über BI-, Analytics- oder gar Data-Mining-Plattformen und generieren aus diesen auch wertvolle Ergebnisse und Erkenntnisse um bessere Entscheidungen zu treffen. Doch sind diese Analytics-Systeme leider sehr oft noch von anderen Systemen losgelöst, was zu Problemen führt: Die Tabellen, Auswertungen und Analysen sind leider oft nur für einmalige Initiativen verwendbar. Soll beispielsweise eine Kampagne zur Bewerbung eines Produkts geschehen, so lassen sich hierfür sehr gut Analysewerkzeuge nutzen um die notwendigen Kundeninformationen zu generieren (wie wahrscheinlich ist es, dass der Kunde kauft, welche Kunden sollen per Mail, per Postmailing oder Anruf erreicht werden). Nur leider geschieht dann der Medienbruch im weiteren Prozess und gegenüber den operativen Systemen: Die CSV-Tabellen, die das Analysesystem generiert, müssen in eine Form gebracht werden, die die operativen Systeme (z.B. Kampagnensysteme, Call Center Management Systeme, CRM System, etc.) unterstützen um den eigentlichen Mehrwert der Analyse zu erreichen: Kosteneinsparung und Umsatzsteigerung.

Dass Analyseumgebungen und operative Systeme meist nicht technisch miteinander verkoppelt sind, geht mit weiteren Problemen einher: Eine Überprüfung der Qualität der Analyse-Ergebnisse im Nachhinein findet aufgrund der hohen manuellen Schritte und ihres Aufwands oft nicht statt. Wird die Initiative wiederholt, oder in abgeänderter Form nochmals gestartet (anderes Produkt, andere Kundenklasse…) so ist der manuelle Aufwand recht hoch.

Doch zusehends erkennen Unternehmen, wie wichtig das Thema Operationalisierung von Analytics ist:

  • In BARC Kamingesprächen für Advanced-Analytics-Entscheider tritt das Thema Medienbruch Lab-Umgebung zu den operativen Systemen immer mehr in den Vordergrund: Aktuell behelfen sich viele Unternehmen damit, ihren Data Science Teams nahezulegen, die Data-Mining-Prototypen gut dokumentiert an IT-Abteilungen zu übergeben und als Ansprechpartner zur Verfügung zu stehen, wenn die Modelle in ERP-, CRM- und sonstige Systemen integriert werden um dem Anwender unmittelbar in seinem täglichen Geschäftsprozess wichtige Informationen zu liefern. Neue Chancen werden gesehen in der Nutzung und Anbindung bestehender APIs für bestimmte Standard-Data-Mining-Probleme oder die Bereitstellung eigen entwickelter Data-Mining-Modelle als generischer Service für verschiedene Anwendungen.
     
  • Nicht nur Data-Mining-getriebene Berechnungen wie Kundenscorings liefern die meisten Mehrwerte, wenn sie tatsächlich im Tagesgeschäft automatisiert generiert und von den Fachbereichen genutzt werden können. Schon immer war das Thema Datenqualität eines, welches nicht zu spät (z.B. im Rahmen der Datenaufbereitung für das Analyse-System) durchgeführt werden sollte, sondern möglichst früh (in den operativen Systemen) sichergestellt sein sollte. Der Softwaremarkt bietet hierfür beispielsweise umfangreiche und erprobte Lösungen für die Dublettenerkennung. So analysiert die Software unmittelbar während der Eingabe von Neukunden in ERPSystemen diese Informationen und vergleicht sie gegen die bestehenden Kundenstammdaten um schließlich den Anwender darauf hinweisen, dass er aktuell Gefahr läuft, eine Dublette anzulegen.
     
  • Neben diesen recht klassischen Formen der Operationalisierung von Analytics treibt die IoT- und Industrie-4.0-Welle weitere neue Produkte: Peakboard ist eine Appliance für operative BI bestehend aus einer BI-Lösung zur Visualisierung von Real-Time-Informationen operativer Systeme sowie deren Anzeige mittels eines Kleincomputers (Peakboard-Box), der an einen Monitor bzw. Fernseher mittels HDMI angeschlossen wird. So können Maschinenführer und Mitarbeiter den aktuellen Status von Maschinen oder Lagerbeständen auf großen Monitoren verfolgen und werden auf Probleme hingewiesen.
     
  • Auch Erkennen Software-Häuser den Wunsch nach stärkerer Integration von Analyse und operativen Prozessen und schaffen entsprechende themenspezifische Lösungen, wie beispielsweise im Kontext des Kampagnenmanagement: So bietet beispielsweise Apteco eine Analyse- und Kampagnenlösung bestehend aus spaltenbasierter Datenbank, Datenintegrationsmodul, Analyse, auch mit Advanced- Analytics-Komponenten, mit Fokus auf die Analyse von Kundeninformationen zum Zweck der Optimierung und Realisierung von Marketing-Kampagnen: Nachdem der Anwender im Analysewerkzeug die relevanten Kunden und ihre Eigenschaften definiert hat, können diese Informationen direkt in dem Modul für die Planung und Abwicklung von Kampagnen überführt und genutzt werden.


Unumstritten unterstützen BI-, Analyse- und Advanced-Analytics-Technologie Unternehmen mit einer Vielzahl von Funktionen und Visualisierungsmöglichkeiten heute besser denn je in ihrer Entscheidungsfindung. Doch immer mehr Unternehmen möchten nicht nur effektiv – also zum gewünschten Ergebnis kommen – sondern effizienter – mit möglichst wenig Aufwand – das Ergebnis erreichen. Ein Schlüssel kann in einer besseren Kopplung von Analytics und operativem Bereich bestehen. Dies haben auch Software-Anbieter erkannt und entwickeln heute interessante Konzepte, Methoden und Technologien um das Potential von Analytics noch viel breiter und unmittelbarer – nämlich in den täglichen Geschäftsprozessen und operativen Umgebungen – zu nutzen. Durch die sinnvolle Operationalisierung von Analytics sparen Unternehmen Kosten und können Chancen schneller und besser erkennen.


Lernen Sie weitere spannende Möglichkeiten der Operationalisierung speziell im Kontext Advanced Analytics auf unserer Tagung „Advanced und Predictive Analytics“ am 26. - 27. September 2017 in Frankfurt kennen.

Und merken Sie sich bereits den BARC Congress für Business Intelligence und Datenmanagement vom 14.-15. November 2017 in Würzburg vor um sich mit anderen Teilnehmern zu vernetzen und in moderierten Workshops auszutauschen.