“Business Analytics“ aus der Sicht eines Herstellers von Analyticslösungen - Anette Almer im Interview

“Business Analytics“ aus der Sicht eines Herstellers von Analyticslösungen - Anette Almer im Interview Frau Almer, wie definieren Sie Business Analytics? Für uns sind sie die Evolution von reinen Informationen hin zu verwertbarem Wis- sen. Fünf Schritte sind dazu wichtig: Berichten, Beschreiben, Erklären, Vorhersa- gen, Optimieren. Eine Definition im absoluten Sinn ist aber schwierig. Wir begrei- fen Analytics aber als eine Teilmenge von Business Intelligence. Wobei man sich Business Intelligence als Infrastruktur vorstellen muss, ohne die eine Veredelung von reinen Daten hin zu wertvollem Wissen über Analytics nicht möglich ist. Können Sie skizzieren, wem Analytics eigentlich was bringt? Das lässt sich schnell beantworten. Den Entscheidern in Unternehmen. Und um das WAS zu verdeutlichen, möchte ich einen kleinen Exkurs in die Historie der Analytics unternehmen. Den Ansatz von Analytics gibt es ja schon sehr lange. Im Grunde seit Erfindung der Informationstechnologie. Dreh- und Angelpunkt hier sind die Daten selber. Also: Welche Informationen stecken noch in den Daten, die man auf den ersten Blick nicht wahrnimmt? Hier liegt ein immenser Wissens- schatz vergraben. Ihn zu heben, darum ging’s von Anfang an. Das Hebewerkzeug heißt Analytics. Analytics beschreibt im Grunde einen Prozess der Datenverede- lung. Analytics ist also ein strategisches Werkzeug für Firmenlenker. Stellen Sie sich als Entscheider folgendes vor: Ihre Marketingabteilung hat den Auftrag, ein neues Produkt zu bewerben. Sie geben beispielsweise Mailings und Call Center Kampagnen frei. Am Ende müssen Sie aber feststellen, dass Ihr Unternehmen viel weniger Kunden als erwartet für das neue Produkt begeistern konnte. Haben Sie eine strategisch falsche Entscheidung getroffen? Mit Analytics können Sie die Richtigkeit Ihrer Entscheidung vorab bewerten. Und hier nun schließt sich der Kreis, wenn Sie nach dem WAS fragen. Sie sprechen von Berichten und Beschreiben. Ist das nicht längst Standard in vielen Firmen? Ja, es gibt viele herkömmliche Werkzeuge, mit denen Berichte aus Daten gene- riert werden können. Sie lassen sich bis zu einem gewissen Grad sogar beschrei- ben. Dann aber ist meistens Schluss. Was unsere Lösungen vom Standard ab- hebt ist ja die Möglichkeit, riesige Datenmengen in klares Wissen zu verwandeln. Kurz gesagt: Mit Analytics auf Basis von Business Intelligence lassen sich maxi- male Datenmengen in extrem kurzer Zeit verarbeiten. Impliziert Analytics demnach nicht eine ungeheure Komplexität? Nicht für den Endanwender – für ihn geht es letztendlich um Resultate. Aber es ist richtig, analytische Modelle sind unter Umständen hochkomplex. Schlaue Herstel- ler lassen den Anwender damit in Ruhe. Bei SAS Analytics kann er zwar jederzeit in den Modellierungs-Prozeß eingreifen, er muss es aber nicht. Ähnlich wie beim Fußball: die Profis jonglieren mit dem Ball, wir als Zuschauer aber erkennen nicht den Trainingsaufwand, der sie in die Lage versetzt, dies so perfekt zu tun. Können Sie ein Beispiel aus der Praxis nennen, das auch den Nutzen für das Top-Management verdeutlicht? Analyticslösungen kommen branchenübergreifend zum Einsatz. Banken zum Bei- spiel kalkulieren mit ihnen Kreditangebote, die regulatorisch und ökonomisch ver- tretbar sein müssen. Krankenhäuser können ihre internen Dienstleistungen und Prozesse mit Analyticslösungen deutlich betriebswirtschaftlicher ausrichten als bisher. Ähnliches gilt für Handelsunternehmen. Sie berechnen voraus, auf welche Ansprache über welche Vertriebskanäle ihre Kunden reagieren. An dieser Stelle ziehe ich auch immer gerne das Beispiel von Monster Canada hinzu. Die Betrei- ber des Online-Jobportals setzen auf SAS Analytics. Die Kanadier konnten die Vertriebseffizienz um 40 und die Kundenzufriedenheit um 15 Prozent steigern. Die Lösung führt zunächst alle internen und externen Daten aus 36 Ländern kon- sistent zusammen, welche nun im Anschluss zum ersten Mal umfassend analy- siert werden können. Ein Novum, versteht Monster Canada dank SAS Analytics seine Kunden jetzt viel besser und kann sie effizienter beraten. Unternehmen können somit schneller qualifizierte Mitarbeiter finden. Der Nutzen von SAS Analytics für Monster lässt sich übrigens auch auf andere Unternehmen übertragen: Weil das Top- Management mit Analytics schon heute weiß, was morgen profitabel ist, kann es die Firma viel strategischer in die Zukunft lenken. Stichwort Kundenbeziehungs- management: Zwar muss der Firmenlenker wissen, wer seine Kunden sind. Bes- ser dran aber ist derjenige Top-Manager, der auch weiß, was seine Kunden vor- haben – so profan sich das anhören mag. Vielen Dank für das Gespräch. Anette Almer ist Business Analytics Expertin bei SAS Deutschland. Seit über acht Jahren unterstützt sie Unternehmen nun dabei, die relevanten Daten zu heben und zu veredeln. Sie ist Diplom Volkswirtin. Sie weiß also, worauf es bei der stra- tegischen Unternehmensführung ankommt. Kontakt: 06221-415-0.