In der heutigen, sich schnell verändernden Geschäftswelt ist es für Unternehmen, die einen Wettbewerbsvorteil erzielen wollen, unerlässlich, eine datengestützte Entscheidungsfindung zu integrieren. Business Analytics hat sich zu einem wichtigen Instrument für die Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse entwickelt. Business Analytics ist eine facettenreiche Disziplin, die die systematische Analyse von Daten und statistische Methoden umfasst. Durch den Einsatz von Business Analytics können Unternehmen Trends erkennen, künftige Entwicklungen vorhersagen und die betriebliche Effizienz optimieren, wodurch letztlich die strategische Planung und das Leistungsmanagement verbessert werden (Neves/Bernardino 2021).

Im Zuge der digitalen Transformation entwickelt sich die Rolle von Business Analytics über die reine Interpretation von Daten hinaus in Richtung einer strategischen Ausrichtung auf die übergeordneten Unternehmensziele. Dieser Wandel erfordert nicht nur fortgeschrittene Analysetechniken, sondern auch ein umfassendes Verständnis der branchenspezifischen Dynamik und des Kundenverhaltens (Marjanovic 2015). Durch die Integration von Business Analytics in zentrale Managementprozesse können Unternehmen die Kundenbindung und Rentabilität durch gezielte Marketingstrategien auf der Grundlage einer sorgfältigen Datenanalyse verbessern. Die Umsetzung dieser Analysen setzt eine fachübergreifende Zusammenarbeit voraus, in der sich technisches Wissen mit fachlicher Expertise verbindet, um der Komplexität der heutigen Herausforderungen des Marktes gerecht zu werden (Sprongl 2013).

Business Analytics ist ein mehrstufiger Prozess, der sozusagen eine Einbettung der klassischen Datenanalyse in das unternehmerische Geschehen darstellt. Die erste Stufe des Prozesses stellt die Datenquellenbewirtschaftung dar, bei der die Quellen der Daten für Business Analytics kontinuierlich überwacht und ausfindig gemacht werden. Dabei handelt es sich sowohl um unternehmensinterne als auch externe Quellen. Anschließend folgt der Schritt der Datenaufbereitung, bei dem relevante Daten je nach Aufgabenstellung ausgewählt, Algorithmen ausgeführt und dadurch Entscheidungsmodelle aufgestellt werden. Die dritte Stufe des Prozesses besteht in der Evaluation der aufgestellten Modellvarianten sowie der Visualisierung des Ergebnisses. Sie ist vor allem für das Verständnis des Ergebnisses von Bedeutung, aber auch für die Schlussfolgerung einer unternehmerischen Handlung. Diese bildet den letzten Schritt des Prozesses, welcher einerseits aus der Entscheidung für eine Aktivität und andererseits aus deren konkreter Umsetzung besteht.

Hier setzen wir mit unserer Expertise an. Mithilfe dieses Instruments visualisieren wir Ihre strategischen Ziele und leiten konkrete Maßnahmen für Ihr Unternehmen ab. Dabei greifen wir auf historische Daten oder Echtzeitdaten zurück, um datengetriebene Entscheidungsunterstützungssysteme aufzubauen. Die Analyse vergangener Daten bildet den ersten Schritt, um Ihr Unternehmen aus einer neuen Perspektive zu betrachten. Ein entscheidender Faktor für nachhaltige Wettbewerbsvorteile ist jedoch auch der Blick in die Zukunft: Durch den Einsatz von Predictive und Prescriptive Analytics erstellen wir Prognosen und erarbeiten Handlungsempfehlungen. Predictive Analytics gibt Ihnen mithilfe von Vorhersagen, statistischen Methoden und klassischem Data Mining Einblicke in „Was wird zukünftig passieren?“, während Prescriptive Analytics mittels Simulationen die Frage beantwortet, „Was sollen wir zukünftig tun?“.