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Evolution Der Übergang von Business Intelligence zu Advanced Analytics

Autor / Redakteur: Michael Matzer / Nico Litzel

Wenn einem BI-Nutzer Reports und Dashboards nicht mehr reichen, wird es Zeit für Prognose-Tools, die in den Disziplinen Advanced Analytics (AA) und Data Science zu finden sind. Doch AA-Modelle sind nur von begrenztem Wert, wenn man sie nicht in die Prozesse integriert. Wie der Übergang von BI zu AA gelingen kann, zeigt ein Webinar von BARC-Experte Timm Grosser.

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Operationalisierung von Advanced Analytics bedeutet die Überführung und Anwendung der aus dem Data Lab gewonnenen Erkenntnisse in die operativen Prozesse.
Operationalisierung von Advanced Analytics bedeutet die Überführung und Anwendung der aus dem Data Lab gewonnenen Erkenntnisse in die operativen Prozesse.
(Bild: BARC, Tim Grosser)

Mit Reports und Dashboards schaut ein BI-Nutzer quasi in einen Rückspiegel: Er sieht, was bereits geschehen ist. Diese Einsichten und Berichte liefert das Data Warehouse, das sie in industrialisiertem Maße kostenoptimiert bereitstellt. Discovery-Werkzeuge wie Qlik oder Tableau ermöglichen das Aufspüren weitergehender Trends, insbesondere aus unstrukturierten Daten, die in zusätzlichen Datenspeichern, etwa in Data Lakes, gesammelt werden.

Allerdings wollen Nutzer aufgrund dieser Einblicke auch planen und handeln, etwa um Einsparpotenziale auszunutzen oder Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Timm Grosser, Senior Analyst Data & Analytics beim BARC-Institut, sieht die Kluft zwischen Erkenntnisgewinn und dem Handeln als die Kluft zwischen Labor und tatsächlicher Anwendung in den operativen Systemen. Denn erst die Anwendung der Erkenntnisse in den Prozessen führe zu Nutzen aus Daten wie etwa Chancen zur Automatisierung, schnellere und umfangreichere Kundenbetreuung durch mehr Daten und Wissen über Kunden. Nun gelte es, sie mit Einsichten in Echtzeit zu unterfüttern. Grosser nennt das Anwenden der Erkenntnisse auf Aktionen die „Operationalisierung“ von BI und Analytics.

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