Wenn ein Unternehmen im Rahmen der digitalen Transformation erfolgreich sein will, führt kein Weg an Daten und Analytics vorbei. Auch wenn viele Buzzwords herumschwirren und Corporates meinen, dass sie bereits seit langem ein BI-Tool im Einsatz haben, so ist man gerade in Österreich in der Regel noch weit von einer data-driven Unternehmenskultur entfernt.
Genau dieser Umstand führt aber dazu, dass es gerade jetzt ein optimaler Zeitpunkt ist, um Data Analytics als wettbewerbsentscheidenden Faktor zu erkennen.
Derzeit erwähnen laut einer Gartner Umfrage weniger als 50% der Corporates Daten als essenzielle Strategie, um Unternehmenswerte zu fördern und vermitteln. Dies wird sich bis 2022 allerdings rasant ändern: bis dahin, so die Prognose, werden 90% aller Unternehmen Analytics als entscheidenden Erfolgsfaktor erkennen und als solches behandeln.
Führende Unternehmen bringen sich also jetzt mit Analytics in Stellung, um auf Basis von Daten schnellere und bessere Entscheidungen treffen zu können und durch Prognosen auch einen Blick in die Zukunft erlauben.
BI, auch 'Geschäftsanalytik', organisiert und optimiert einerseits das Sammeln und Strukturieren der unternehmensrelevanten Daten. Dieser Prozess verbessert die Datenqualität und hebt die typischen Datensilos, oftmals bestehend aus unüberschaubar vielen Excel-Files auf, wo dann gerne in Boardmeetings Äpfel mit Birnen verglichen werden und Verwirrung und Unsicherheit herrscht.
Neben der zentralen und strukturierten Bereitstellung der Daten ('Data Governance') bietet BI einen gesamtheitlichen Blick auf das tagesaktuelle Geschehen, Einblicke, ob Unternehmensziele erreicht werden (können) und ob es irgendwo unternehmenskritische Ausreißer gibt. Es ist das zentrale Werkzeug für Menschen, die laufend Entscheidungen treffen müssen, also typischerweise Management und Unternehmensführung.
Business Intelligence verrät einem also den aktuellen Status, den Trend und worauf man achten muss.
Auch wenn sich AI ('Künstliche Intelligenz') nach wie vor in einer frühen Entwicklungsphase befindet, so gibt es nach und nach mehr Anwendungsgebiete, wo Künstliche Intelligenz auch im Unternehmensbereich unterstützend eingesetzt werden kann. Dies geht mittlerweile auch über die herkömmliche Bilderkennung zur Qualitätssicherung in der produzierenden Industrie hinaus.
So bieten moderne Analytics Plattformen wie Tableau eine automatische Erkennung von 'Outliers' in Diagrammen an und die Software unterstützt die User durch AI Algorithmen, die Hinweise geben, wie es zu den Ausreißern kommt. Ebenso wird durch Natural Language Processing (NLP) das Analysieren von Daten und Erstellen von Dashboards unterstützt, um den Zugang zu Daten und den daraus resultierenden Erkenntnissen zu vereinfachen.
Artificial Intelligence kann also als wertvolle Erweiterung einer modernen Business Intelligence Strategie in Unternehmen gesehen werden. Sie wird den Unternehmer und Manager nie ersetzen können, aber wer sich AI-angereicherte BI zu nutzen macht, wird den entscheidenden Schritt gegenüber der Konkurrenz vorne sein.
Wenn es nicht bereits angepackt wurde, steht es häufig ganz oben auf der To-Do-Liste – Daten nutzen und Mehrwert schaffen. Gleichzeitig werden laufend kreuz und quer neue Daten generiert.
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Wenn es um die 'Demokratisierung von Daten' geht, so gibt es dabei unterschiedliche Ebenen. Die eine ist das öffentliche zur Verfügung stellen von Daten, wie man es zB von Open Data Portalen kennt.
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