Mit Business Analytics neue Erkenntnisse aus Daten generieren
Kennen Sie die folgende Situation? In den Unternehmenspräsentationen finden Sie zuhauf Statements wie „Daten sind unser Wettbewerbsvorteil“ oder „Daten sind der neue Rohstoff“. Grundsätzlich sind diese Aussagen korrekt. Die Herausforderung mit denen sich die meisten Unternehmen jedoch konfrontiert sehen, ist nicht der Mangel an Visionen.
Jede Führungskraft kann die Bedeutung von Daten für ihren Verantwortungsbereich hervorheben und Argumente aufzeigen. Sie selbst sind datengetrieben, ergebnisorientiert, erkenntnisorientiert und – datenüberflutet. Nun sollen Sie aus den rapide wachsenden Datenbeständen die Essenz für geschäftliches Wachstum schöpfen. Zwar gibt es eine Vielzahl von Business Analytics Tools und Plattformen, welche neue Erkenntnisse aus diesen Daten generieren können. Nur, welche Technologien eignen sich für Ihre spezifische Aufgabenstellung und Zielsetzung.
Die eigentliche Herausforderung
Die eigentliche Herausforderung ist die konkrete, für Ihre spezifische Situation geeignete Vorgehensweise … also, wie können Sie eine datengesteuerte Strategie mit den am Prozess beteiligten Personen umsetzen? Wie werden Sie die relevanten Datenbestände identifizieren und nutzbar machen? Auf welche Use Cases sollten Sie sich konzentrieren? Wie wird der Anwendungsfall den zugrunde liegenden Modellen und Datenanforderungen zugeordnet? Welche Plattform ist eine gute Investition? Der Teufel steckt wie immer im Detail.
Ein Lösungspfad
Jeder sucht nach neuen Wegen, um echten Mehrwert aus Daten zu schöpfen. Doch das bloße Sammeln und Modellieren von Daten ist nur ein Mittel zum Zweck. Am Ende wollen Sie nicht nur weitere starre Reports oder Dashboards verwalten. Das eigentliche Ziel sind vorausschauende, faktenbasierte Entscheidungen und daraus abgeleitete konkrete Aktionen. Mit modernen, KI-gestützten Analytics-Tools befähigen Sie Ihre Fachanwender zudem, Muster eigenständig zu erkennen und tiefgreifende Erkenntnisse im Dialog mit den Daten zu gewinnen – ganz ohne jedes Mal interne oder externe IT-Teams einbinden zu müssen.
Mit anderen Worten: Was ist der Use Case und die damit verbundene Zielsetzung, welche den Rahmen für den Prozess „Aggregieren der Rohdaten, Aufbereitung der Daten, Datenmodellierung, neue Erkenntnisse gewinnen und visualisieren, Entscheidungen ableiten, Operative Auswirkungen, Finanzergebnisse und Wertschöpfung“ bilden?
Ein praxisbewährtes Vorgehensmodell gibt Ihnen einen klaren Leitfaden an die Hand, um die unten skizzierten Schritte strukturiert und mit kalkulierbarem Aufwand zu meistern. Gleichzeitig erhalten Sie eine fundierte Entscheidungsgrundlage, welche Analytics- und KI-Plattform hinsichtlich Technologie, Skalierbarkeit und Lizenzmodell die beste Wahl für Ihre individuellen Anforderungen ist.
Der ideale Start: Geschäftsziele und Projektstrategie klar definieren
Am Anfang steht die Strategie: Bevor Technologien ausgewählt werden, klären wir die konkreten Geschäftsziele und entwickeln einen tragfähigen Business Case für Ihre Analytics- und KI-Initiative. Ein gemeinsamer Kickoff bindet frühzeitig alle Stakeholder aus Fachabteilungen und IT ein und legt so das Fundament für die Umsetzung.
Vorgehensmodell für Business Analytics & KI
Unser iterativer Prozess begleitet Sie strukturiert durch alle Phasen der Einführung – von der ersten Anforderungsanalyse über den schnellen Prototypen (PoC) bis hin zur sicheren Verankerung in Ihrer Organisation.
Anforderunsgsanalyse und Business Case Entwicklung
In der Anforderungsanalyse definieren wir die konkreten organisatorischen, fachlichen und technischen Rahmenbedingungen. Neben den Key-Stakeholdern binden wir dabei gezielt die Mitarbeitenden aus dem Tagesgeschäft ein, denn die Akzeptanz bei den Endanwendern entscheidet letztlich über den Erfolg. Eine transparente Kommunikation informiert nicht nur über Ziele und Projektverlauf, sondern motiviert die Teams zur aktiven Mitgestaltung – gerade beim Einsatz neuer KI- und Analytics-Funktionen. Jedes moderne Data-Analytics-Projekt ist daher immer auch ein gezieltes Change-Management-Vorhaben.
In der Regel sind weitere Unternehmensbereiche von diesen Maßnahmen unmittelbar betroffen, wie beispielsweise Sales, Marketing oder Finance/Controlling. Das eigene Geschäftsmodell kann hierdurch erheblich beeinflusst werden. Die enge Einbindung des Senior Managements ist allein aus diesem Grunde ratsam.
Zunächst klein starten und gezielt skalieren
Das Potenzial moderner KI- und Analytics-Anwendungen ist riesig – doch der Einstieg muss weder komplex noch teuer sein. Statt eines langwierigen Großprojekts lohnt sich der Start mit einem fokussierten Anwendungsfall, der sich bei Erfolg flexibel auf weitere Bereiche übertragen lässt. Cloud-basierte Analytics- und KI-Dienste erlauben es, verschiedene Szenarien schnell, sicher und kosteneffizient als Proof of Concept (PoC) zu erproben. Mithilfe von Design Thinking entwickeln wir gemeinsam mit Ihren Fachabteilungen praxisnahe Use Cases und greifbare Prototypen, die sofort einen echten Mehrwert liefern.
Agiles Vorgehen: Schnelle Resultate statt starrer Projektpläne
In Daten- und KI-Projekten entstehen die wertvollsten Erkenntnisse oft erst während der Arbeit mit den Daten. Deshalb zerlegen wir komplexe Gesamtvorhaben in kleinere, risikoarme Etappen, die wir mithilfe von Scrum agil und zielgerichtet umsetzen.
Statt monatelang an theoretischen Lastenheften zu arbeiten, setzen wir auf kontinuierliche Zusammenarbeit mit Management, Fachabteilungen und Endanwendern. In kurzen Zyklen (Sprints) entstehen greifbare, direkt nutzbare Teilfunktionen, die wir in gemeinsamen Reviews evaluieren und bei Bedarf sofort nachjustieren. Im Vergleich zu starren Wasserfallprojekten vermeiden Sie so teure Korrekturschleifen, sparen wertvolle Zeit und stellen sicher, dass die fertige Analytics- und KI-Lösung exakt die aktuellen Anforderungen erfüllt.
Möchten Sie mehr über das Vorgehensmodell und damit verbundenen Möglichkeiten erfahren?
Kontaktieren Sie uns. Wir beraten Sie gerne persönlich.
Unser Leistungsspektrum
- Analytics- & KI-Plattformen: Auswahl und Einführung moderner Datenanalyse- und Machine-Learning-Lösungen
- Reifegrad- & Potenzialanalyse: Aufdecken konkreter Hebel für Effizienz und Digitalisierung
- Demand Management: Vermittlung und Anforderungsklärung zwischen Fachbereich und IT
- Use Cases & Business Case: Definition zielgerichteter Analytics- und KI-Szenarien samt Wirtschaftlichkeitsrechnung
- Design Thinking & Prototyping: Schnelle Entwicklung nutzerzentrierter Lösungsansätze und Prototypen
- Agiles Projektmanagement: Flexibles Steuern von Projekten nach Scrum und Kanban
- DSGVO & Privacy by Design: Datenschutzkonforme Gestaltung von Daten- und KI-Architekturen