Andreas Gödde, SAS, zur Studie „Wettbewerbsfaktor Analytics“

Big Data Analytics sind die Basis für fundierte Geschäftsentscheidungen

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Doch Big Data Analytics als Selbstzweck ergibt keinen Sinn. Stattdessen muss es darum gehen, sich bewusst zu machen, welcher Nutzen sich aus den Daten ziehen lässt. Oder anders ausgedrückt: Wie können die Resultate aus Big Data Analytics dazu dienen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, die zu besseren Geschäftsergebnissen führen?

Beispiele gibt es dafür im privaten Bereich vielfältige. Verbraucher vergleichen Preise von verschiedenen Anbietern, um eine Kaufentscheidung zu treffen. Preissuchmaschinen helfen hier beim Sammeln der Daten und deren visueller Aufbereitung. Das Gleiche gilt im B2B-Bereich. Anbieter beobachten ständig den Markt, ihre Mitbewerber und die Nachfrage nach ihren Produkten, um den optimalen Preis zu bestimmen.

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Mit besseren Modelle zu fundierteren Entscheidungen

Big Data erlaubt heute mit den drei „V“ (Volume, Velocity, Variety) immer bessere Modelle, auf deren Basis immer fundiertere Entscheidungen getroffen werden können. Zwar entscheiden laut der oben genannten Studie erst etwa acht Prozent der Unternehmen bereits rein oder überwiegend datenbasiert, während sich circa 24 Prozent bevorzugt auf ihre Erfahrung verlassen. Dennoch wächst im täglichen Betrieb der Anteil der datengetriebenen Entscheidungsfindungen bei strategischen Fragen sowohl im Management als auch in allen Fachbereichen.

Benötigt werden intuitive Lösungen für die Datenanalyse, um allen Bereichen im Unternehmen die Informationen zur Verfügung zu stellen, die für sie relevant sind.

Unkomplizierte Datenvisualisierung

Tools wie SAS Visual Analytics fördern die Auswertung von Big Data für Geschäftszwecke, indem sie ihren Nutzern immer mehr statistische und analytische Methoden anbieten. Fachanwender können damit auch ohne tief greifendes statistisches Know-how Daten visualisieren, Zusammenhänge finden und letztendlich die Entscheidungen optimieren. Und die Zusammenführung von analytischen Modellen und Geschäftsregeln in einem wohldefinierten und überwachten Prozess sorgt dafür, dass diese Entscheidungen auch konsistent im Sinne einer übergeordneten Geschäftsstrategie sind.

Die analytischen Modelle liefern üblicherweise eine Bewertung (zum Beispiel die Wahrscheinlichkeit eines Kreditausfalls bei der Beurteilung eines Kreditantrags), und die Regeln entscheiden dann, wie weiter verfahren werden soll: ablehnen, annehmen oder eine weitere manuelle Prüfung des Antrags durch einen Mitarbeiter. Durch konsequente (automatisierte) Dokumentation und Historisierung wird ein Höchstmaß an Sicherheit und Nachvollziehbarkeit sowie die Grundlage für eine kontinuierliche Verbesserung der Prozesse geschaffen.

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