“Die Kompetenz, verfügbare Daten so zu analysieren, dass betriebswirtschaftliche Problemstellungen evidenzbasiert gelöst werden können, ist für Unternehmen eine zentrale Quelle von dauerhaften Wettbewerbsvorteilen.” Dr. Mischa Seiter (Seiter, 2017, p. 1)
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Aus Daten schlau werden
In jedem Unternehmen müssen tagtäglich Entscheidungen getroffen werden. Gute Manager:innen treffen jene, die dem Unternehmen Geld sparen, neue Kund:innen gewinnen oder Prozesse optimieren. Business Analytics steht hier im Mittelpunkt dieser Entscheidungen: Auf Basis von Unternehmensdaten müssen Erkenntnisse gewonnen werden, die dann das unternehmerische Handeln anleiten.
Es geht also zuerst einmal darum, einen analytischen Blick auf Unternehmensdaten zu werfen. Allerdings zeigt das Wort „Business Analytics“ bereits, dass es hier um eine Verschmelzung zweier Fachbereiche geht. Business-Analysten:innen müssen sich nicht nur mit wirtschaftlichen Zusammenhängen auskennen, sondern auch mit dem sich rasant entwickelnden Fachgebiet der mathematisch-statistischen Datenanalyse mithilfe spezieller IT-Tools und -Systeme. Dies kann auch erfahrene Business-Analysten:innen manchmal vor Probleme stellen.
Früher gab es das Gespür für Unternehmen, heute gibt es Business Analytics
Es ranken sich viele Legenden um erfolgreiche Super-Unternehmer:innen früherer Zeiten, die ein instinktives Gespür dafür hatten, was ihre Unternehmen benötigten, wie z. B. Conrad Hilton, John David Rockefeller, Bill Gates oder Oprah Winfrey. Sie eroberten neue Marktbereiche, die andere übersahen, konnten sich in einer Monopolstellung behaupten, oder schafften es, jede:n andere:n Konkurrent:in durch günstigere Preise und bessere Qualität zu schlagen. Wie haben sie das Unmögliche möglich gemacht?
Die moderne, etwas kühle Antwort lautet: sie hatten ein tiefgreifendes Verständnis für die Zusammenhänge ihrer Unternehmen. Was aber früher vielleicht geniale Intuition war, lässt sich heute sehr genau an bestimmten Daten festmachen – vorausgesetzt, man beherrscht die hohe Kunst der Business Analytics.
Da heutzutage alle Unternehmen im Internet vertreten sind, ihre Kund:innendaten digital verarbeiten und auch externe Daten über ihre Konkurrent:innen, ihr Marktumfeld oder das Kund:innenverhalten zum Teil abgreifen können, stellt sich die spannende Aufgabe, diese Daten so auszuwerten, dass sie dem Unternehmen nützlich werden können.
Der Vorteil des heutigen Internet of Things und der Digitalisierung ist also, dass sich Business Analytics als eine Untersuchungsmethode von Unternehmensdaten etablieren konnte, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Entscheidungsfindungen auf aussagekräftige Daten stützen zu können.
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Herangehensweisen
Professionelle Ghostwriter helfen, die richtigen Schlussfolgerungen aus den Daten zu ziehen
Business Analytics erfordern eine wissenschaftliche analytische Herangehensweise. Deshalb werden mehrere Fragestellungen und Herangehensweisen unterschieden.
Achtung: Da die systematische IT-unterstützte Untersuchung von Unternehmensdaten eine aus der wirtschaftlichen Praxis entstandene Fachrichtung ist, gibt es oft keine genaue Abgrenzung zu anderen ähnlichen Begriffen.
Ein vereinfachter Überblick der üblichen Herangehensweisen:
- Business Intelligence fragt: Was passiert im Unternehmen und wie laufen die Prozesse ab? Diese Fragen erfordern deskriptive, also beschreibende Daten und Herangehensweisen: z. B. die Berechnung der Turnover-Rate von Mitarbeiter:innen in einem HighPressure-Unternehmen.
- Business Analytics fragt: Warum ist etwas so oder passiert so? Diese Fragen werden durch angepasste, sinnvolle Analysen beantwortet, die mit Prognosen und Modellen abgeglichen werden: z. B. ergibt der Vergleich mit einem Modell der üblichen Turnover-Raten in High-Pressure-Unternehmen, dass deutlich mehr Angestellte gehen als üblich. Dieser Effekt tritt aber nicht in der Abteilung auf, wo im Zuge einer Restrukturierung ein neues Team- und Leadership-Konzept umgesetzt wurde. Somit stellt sich die Frage, ob auch andere Abteilungen von der Restrukturierung profitieren würden, was eine weitere Analyse der erwarteten Einsparungen und Kosten nach sich zieht. Diese Fragestellungen nennen sich prädiktiv (was wird passieren?) oder präskriptiv (was soll getan werden?).
- Data Analytics fragt: Wie ist die Datenbasis? Wer schon einmal eine Excel-Tabelle an unvollständigen Kundendaten abarbeiten musste, weiss, dass Daten oft in unzuverlässiger und uneinheitlicher Form daliegen. Deshalb besteht ein grosser Teil der Datenanalyse darin, die Daten so zu bereinigen und zu kontrollieren, dass sie aussagekräftig sind. Data Analysts erschaffen zuverlässige Systeme zur Verwaltung, Sichtung und Verwendung grosser Datenmengen.
- Data Science fragt: Wie können Daten am besten verwendet werden? Data Scientists beschäftigen sich noch eingehender mit Fragen rund ums Machine Learning, um Big Data, die Modellierung und Prognostik sowie die Datentechnik, weshalb an sie auch hohe Anforderungen im Bereich Mathematik, Informationstechnologie und Programmieren gestellt werden.
Zum Teil sind die Unterscheidungen fließend, denn alle haben ein gemeinsames Ziel: aus Daten nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Allerdings brauchen prädiktive und präskriptive Analysen nicht nur gut aufbereitete, verlässliche und umfangreiche Daten, sondern auch die Erfahrung und das Geschick, diese in Zusammenhang zueinander zu setzen und Schlussfolgerungen aus ihnen abzuleiten.
Eine bestimmte Datenlage allein zieht noch keine Handlungsanweisung nach sich. Alle Informationen müssen interpretiert und abgewogen werden. Wenn Sie hierbei Unterstützung brauchen, stehen Ihnen unsere erfahrenen Ghostwriter gerne zur Verfügung.
IT-Tools und -Systeme
Ohne geht Business Analytics nicht: die richtigen IT-Tools und -Systeme
In der wirtschaftlichen Praxis verspricht Business Analytics das ansonsten Unmögliche: wirtschaftliche Optimierung ohne Qualitätseinbusse. Im Studium scheint Business Analytics mindestens genauso unmöglich. Alle Business Analyst:innen kennen sich in ihrem eigenen Anwendungsbereich aus, wissen die eigenen Tools zu benutzen und verstehen die branchen- oder unternehmenseigenen Zusammenhänge. Doch als übergreifende Wissenschaft sind Business Analytics noch schwer zu vermitteln. Das Hauptproblem ist dabei oft, dass den Studierenden noch die nötige IT-Praxis fehlt, vor allem, wenn das Studium bisher einen starken wirtschaftlichen Fokus hatte.
Business Analytics leben von einer Vielzahl von Programmen und Tools, die es erlauben, Daten zu analysieren, zu modellieren, zu visualisieren und zueinander in Beziehung zu setzen. Oft verwendete Tools sind hierbei:
- Datenspeicherung und -analyse:
Excel, SAP - Datenvisualisierung und -reporting:
Tableau, ggplot oder Power BI
- Statistische Modellbildung und Prognose:
Programmiersprachen Python oder R - Datenbanken und -strukturen:
SQL o. Ä.
Oft fühlen Studierende dabei eine anfängliche Berührungsangst, vor allem, wenn die Tools im bisherigen Studium wenig Platz eingeräumt wurden. Gleichzeitig ist das Feld stark im Wachsen und es entstehen jedes Jahr eine Vielzahl an neuen, vielversprechenden bunten Tools, Algorithmen und Cloud-Lösungen, die die Datenanalyse noch einfacher und intuitiver gestalten wollen. Es ist schwer, hier immer aktuell zu bleiben.
Sie müssen nicht alle Lösungen kennen. Wenn Sie sich unsicher im Umgang mit den geforderten Methoden sind, können Sie sich selbstverständlich auf unsere erfahrenen Expert:innen verlassen. Unsere Ghostwriter können Sie kompetent bei der Arbeit mit den Business Analytics Tools begleiten.
Auch, wenn es sich nach Zauberei anhört: Business Analytics ist keine Geheimwissenschaft, und wer es einmal gelernt hat, ist mit dieser Qualifikation in vielen Bereichen hochwillkommen. Und wenn der Umgang mit der IT einmal steht, dann lassen sich die wirklich spannenden Fragen beantworten, egal, ob in den Bereichen Finance oder Social Media, der Medizin oder der künstlichen Intelligenz. Wir helfen Ihnen gerne beim Start!
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Qualitätsmanagerin BWL und Rechtswissenschaften
Dr. Birte Schumann
Dr. jur. Birte Schumann hat in zwei wissenschaftlichen Fachverlagen eine Vielzahl von wissenschaftlichen Publikationen betreut. Als Qualitätsmanagerin und Ombudsfrau ist sie mit den Fachbereichen BWL, Steuerrecht und Informatik betraut. Sie studierte Rechtswissenschaften an der Ernst-Moritz-Arndt-Universität Greifswald und der Universität Edinburgh. Zudem machte sie an der VWA Berlin ihre betriebswirtschaftlichen Abschlüsse in Immobilienökonomie und Betriebswirtschaft (VWA). Ihre Promotion beendete sie im Jahr 2011 an der Universität Potsdam. Sie verfügt als Lektorin über eine zehnjährige Verlagserfahrung in den Bereichen Jura und BWL mit den Schwerpunkten Baurecht, Umweltrecht, Management, Rechnungslegung und IT. Zudem war sie als verantwortliche Redakteurin in den Bereichen Umweltrecht, Baurecht und Immobiliensteuerrecht für den Aufbau und die Entwicklung von vier juristischen Fachzeitschriften zuständig und betreute zudem mehrere Buchreihen und über 100 Einzeltitel.
Schumann, B., & S. Riemann (2013). Grunderwerbsneuerliche Aspekte bei der Immobilienübertragung in Stiftungen. In ImmoStR (S. 60-62).
Schumann, B. (2011). Umwelt- und bilanzrechtliche Grundlagen von nichtfinanziellen ökologischen Leistungsindikatoren in den Geschäftsberichten im Verhältnis zum Gesamtsystem der Umweltberichterstattung von Unternehmen. Uni-Edition. Berlin.
Schumann, B. (2005). Handelsrechtliche Offenlegungspflichten von Kapitalgesellschaften. BTR, 2005, 189-195.
Erfahrung, die sich auszahlt – ACAD WRITE
Hier sehen Sie, wie bisherige Kundinnen und Kunden die Zusammenarbeit mit ACAD WRITE beurteilen. Das positive Feedback, das wir immer wieder erhalten, bestätigt den Erfolg unseres Systems für professionelles Ghostwriting, das wir seit 2004 entwickelt haben.
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Literatur
Seiter, M. (2017). Business Analytics: Effektive Nutzung fortschrittlicher Algorithmen in der Unternehmenssteuerung. München: Vahlen.
