Digital Transformation Blog

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Ein Business Analytics-Einsatz anhand der Unternehmensplanung

Unterschiedliche Darstellungen von Business Analytics erwecken einerseits hohe Erwartungen, andererseits mindestens genauso viel Skepsis. Ich möchte Ihnen mit meiner dreiteiligen Serie, dieses spannende, aber auch befremdliche Thema näherbringen. Dazu werde ich mich auf die Unternehmensplanung berufen und Ihnen anschaulich erklären, wie Unternehmen Business Analytics implementieren können.

Business Analytics macht es möglich, anhand diverser statistischer Methoden Korrelationen von Einflussfaktoren und Zielgrößen festzustellen. Der Vorteil von Business Analytics ist die Arbeit mit sehr großen Datenvolumina bzw. mit langen Zeitreihen. Dadurch kann eine zuverlässige Analyse mit hoher Genauigkeit erzielt werden. Aus den Ergebnissen lassen sich die wesentlichen Treiber für die Unternehmensplanung ableiten.

Ein Modell, das auf einer Zeitreihe von zehn Jahren aufbaut, liefert sicher substantiellere Ergebnisse als ein System, das Daten aus zwölf Monaten analysiert, nämlich ein breiteres Spektrum an möglichen Einflussfaktoren und daraus resultierenden Zielgrößen. So ist unter anderem bei der Betrachtung von zehn Jahren die Wahrscheinlichkeit größer, dass eine ähnliche Kombination von Einflussfaktoren schon einmal vorgekommen ist, woraus sich im Hinblick auf Umsatz, Profitabilität oder Working Capital plausible Schlüsse ziehen lassen. Zusätzlich lassen sich interne wie auch externe Faktoren – z.B. Trends wie die Marktentwicklung oder auch interne Treiber wie Forschung und Entwicklung – einspeisen. Gekoppelt mit Daten der letzten zehn Jahre, ist es möglich, Vorschlagswerte für zu planende Positionen zu ermitteln. Dabei darf jedoch nicht vergessen werden, dass ein Vorschlagswert oder eine quantitative Prognose noch keine Vorhersage der Zukunft darstellt. Selbst eine 95%ige Wahrscheinlichkeit bedeutet nicht, dass ein Ereignis tatsächlich eintritt. Nichtsdestotrotz ist Business Analytics außerordentlich hilfreich, um verschiedene Szenarien durchzuspielen und personelle Ressourcen zu schonen. Dadurch können diese mehr Kapazität für die noch wichtigere Szenarien-Bewertung und die darauf folgenden Maßnahmen investieren.

Mit Business Analytics und Big Data gibt es für Planungsszenarien in der Praxis kaum Grenzen. Selbst abstruse Szenarien können durchspielt werden: Wie ändert sich der Umsatz eines Unternehmens, wenn sechs Business-Treiber eine andere Entwicklung zeigen als angenommen? Solch Aufgaben benötigen enorme Ressourcenkapazitäten und scheitern meistens an der Komplexität des Modells.

Man könne schließen, dass mit Business Analytics nahezu jede Validierung, Verifizierung oder Entscheidungsfindung entscheidend beschleunigt wird – oder wie in unserem Beispiel, ein gesamter Planungsprozess.

Im nächsten Teil „Analytische Vorgehensweisen mit Business Analytics“ sprechen wir über die drei wesentlichen Möglichkeiten von Business Analytics.

Über den Autor

Igor Barkalov
Igor Barkalov
Der Autor Igor Barkalov ist als Principal bei Capgemini Consulting spezialisiert auf die Beratung bei der Unternehmenssteuerung, Transaction Services, Unternehmensplanung und der Optimierung von Planungsprozessen. Zusammen mit seinem Team hat er in den letzten 9 Jahren durch akribische Untersuchung und Auswertung der Planungsprozesse großer Unternehmen in Europa und den USA Daten zu den vorher genannten Thematiken gesammelt und analysiert.

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