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23.07.2010 Thomas Pelkmann*

Business-Analytics-Projekte: 5-Stufen-Modell für die Datenanalyse

Nur wenige Unternehmen kennen den Businesswert ihrer Daten, meinen Analysten von Accenture. Für die verborgenen Schätze haben sie das DELTA-Modell entwickelt. Das Akronym steht für Data, Enterprise, Leadership, Targets and Analysts.

Die alt-ehrwürdige britische Royal Shakespeare Company gibt sich modern: Das Theaterunternehmen unterzog den Ticketverkauf der vergangenen sieben Jahre einer gründlichen Untersuchung mit dem Ziel, mehr Eintrittskarten an vorhandene Kunden zu verkaufen und neue Zielgruppen zu erschließen. Mit großem Erfolg: Die Analyse und anschließend erstellten Marketingpläne schraubten den Verkauf allein in Shakespeares Heimat Stratford-upon-Avon um satte 70 Prozent in die Höhe. Nicht immer verlaufen Business-Analytics-Projekte dermaßen erfolgreich. Aber jedes Unternehmen hat wertvolle Daten im Fundus, die beim Ausbau des Geschäfts helfen können.

So hat die Elektronik-Kette Best Buy zum Beispiel durch Analysen seines Loyalty-Programms herausgefunden, dass ganze sieben Prozent ihrer Kunden für 43 Prozent des Umsatzes verantwortlich zeichnen. Die Konsequenz: Best Buy passte seinen Online-Shop an die Bedürfnisse dieser Power-Buyer an. Das Ergebnis der Bemühungen ist leider nicht überliefert, aber man liegt sicher richtig mit der Annahme, dass die sieben Prozent nun noch mehr Umsatz in die Kassen spülen.

Olive Garden, eine Kette italienischer Restaurants in den USA und Kanada, nutzt seine Restaurant-Daten unter anderem für das Ermitteln der Anforderungen an die Vorratshaltung sowie zur individuellen Menugestaltung und Zutatenverteilung. Nur eins der Ergebnisse: Die Menge des "Essens auf Rädern" (die der Mülltonne) konnte innerhalb von zwei Jahren signifikant gesenkt werden.

Für Unternehmen, die solchen Beispielen folgen möchten, hat Accenture ein Fünf-Stufen-Modell entwickelt und es DELTA getauft (Data, Enterprise, Leadership, Targets and Analysts). Es definiert die Basisanforderungen an den erfolgreichen Gebrauch von Business Analytics im Unternehmen.

1. Data: Was ist einzigartig an meinen Daten? Nur wenige Firmen wissen Accenture zufolge um die Exklusivität ihrer vorhandenen Daten. Satte 88 Prozent gehen einer Umfrage zufolge davon aus, dass ihre Daten höchstens genau so gut sind, wie die ihrer Mitbewerber.

Stimmt nicht, meint Accenture. Mit Daten sei es wie mit Fingerabdrücken: Kein Datenbestand der einen gleicht exakt dem einer anderen Firma. Das Problem ist nur: Viele dieser Daten fallen eher nebenbei an und werden bei der Analyse von Geschäftsprozessen und -ergebnissen erst gar nicht berücksichtigt.

Die erste Aufgabe, meint Accenture, sei es also zu analysieren, worin die Einzigartigkeit der Unternehmensdaten besteht. Allerdings ist die Einzigartigkeit der Daten nicht das einzige Kriterium. Für die Qualität sind auch Struktur, Integrität, und Zugriffsmöglichkeiten wichtig. Jedes Unternehmen, dass sich von Analysen einen Mehrwert erhofft, muss seine einzigartigen Daten identifizieren und den Wert dieser Daten erkennen.

2. Enterprise: Wie viel Integration ist quer durchs Unternehmen notwendig? Eine unternehmensweite Sicht auf die Daten ist essenziell für den Erfolg von Business Analytics, meint Accenture. Die Mehrheit der von der Unternehmensberatung befragten Firmen zeigt sich diesbezüglich aber eher kurzsichtig: Nur 20 Prozent praktiziert eine Rundumsicht, während 31 Prozent die Analyse von Business-Prozessen in einzelnen Einheiten oder - wenn abteilungsübergreifend - nur in einem einzelnen Prozess betreibt.

Allerdings räumt Accenture ein, dass die Integration von Daten, Analysen und Prozessen in einem weltweit aktiven Unternehmen mit unterschiedlichsten Kunden und Produkten in einer Vielzahl von Märkten und ökonomischen Umfeldern eine "große Herausforderung" ist. Und eine nicht immer sinnvolle dazu.

Da gibt es das weltweit agierende Handelshaus. Sollen Daten über die Kunden von Wind-Turbinen in Europa und Versicherungen in Asien im ganzen Unternehmen erreichbar sein? Auf den ersten Blick vielleicht nicht. Auf den zweiten aber möglicherweise doch, zum Beispiel beim Großkundengeschäft, wo ein Unternehmen alle Daten benötigt, um noch bessere Angebote machen zu können.

Wer sich um die unternehmensweise Sicht auf die Daten kümmern möchte, muss die Frage beantworten, ob jeder in der Firma dieselben Daten und Analysen benötigt. Dabei sollte jede Einheit im Unternehmen, die Daten über Kunden und Märkte erhebt und jede Abteilung, die von Analysen dieser Daten profitiert, berücksichtigt werden.

Bleiben Zweifel, hilft Accenture mit sechs analytische Grundfragen:

- Was ist passiert (Reporting)? - Was passiert gerade (Alerts)? - Was wird passieren (Extrapolation)? - Wie und warum ist es passiert (Modeling)? - Was ist die nächste beste Aktion (Recommendation)? - Was passiert im besten und schlechtesten Fall (Prediction)?

Die Antworten auf diese Fragen, meint Accenture, sind auf jeden Fall ein gutes Argument für das Zusammenbringen allgemeiner Daten, Infrastrukturen, Analysen und Entscheidungsprozesse.

3. Leadership: Was macht einen Datenarbeiter zum Chef-Analysten? Um mit Business Analytics effektiv zu arbeiten, muss die oberste Führungsebene, speziell der CEO, eingebunden sein. Top-Teams verstehen das, wie Accenture-Umfragen aus dem Jahr 2009 zeigen: Mehr als 70 Prozent der Verantwortlichen gaben zu Protokoll, dass die oberste Führungsebene entweder vollständig oder mindestens "sehr" in die Analyse-Aktivitäten und Fakten-basierten Entscheidungsprozesse eingebunden waren.

Dennoch ist Analytical Leadership nicht einfach das Aufgabengebiet des CEO und der Führungsebene, warnt Accenture. Es sollte vielmehr das Anliegen jedes Managers oder Mitarbeiters sein, der nach Verbesserungen strebt.

Chef-Analysten - das sind nicht (mehr) die "sozial herausgeforderten" Zahlenversessenen mit Kappe und Ärmelschoner, die man aus den Klischees kennt. Es handelt sich Accenture zufolge tatsächlich um vielseitig begabte Individuen mit analytischen und sozialen Fähigkeiten.

Ein guter Chef-Analyst ist auch sonst ein guter Chef. Neben seinen sozialen und kommunikativen Fähigkeiten muss er aktiv daran arbeiten, dass Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und Analysen getroffen werden. Sobald der Anschein entsteht, strategische Ziele werden intuitiv festgelegt, wird er energisch widersprechen.

Es ist selbstverständlich, dass der Chef-Analyst bei der Planung seines Geschäfts selbst mit gutem Beispiel vorangeht und seine Kollegen im Gebrauch von Analysetechniken schult.

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