Digital Transformation Blog

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Analytische Vorgehensweisen mit Business Analytics

Im Wesentlichen gibt es drei prinzipielle Möglichkeiten für die Einsetzung von Business Analytics, wenn wir bei unserem Beispiel der Unternehmensplanung aus Teil 1 bleiben: Planung unter Unschärfe, Prognosen und Einflussanalysen.

  1. Planung unter Unschärfe

Hierbei versucht ein Unternehmen, so gut es geht, sich auf die Zukunft vorzubereiten. Dafür werden Wahrscheinlichkeiten eingebunden: „Mit 60%iger Wahrscheinlichkeit werde ich 10.000 Produkte absetzen.“ Nachdem man den Ausprägungen Wahrscheinlichkeiten zugeordnet hat, kann die Planung unter Verwendung der Standard-Normalverteilung durchgeführt werden. Daraus lassen sich die Wahrscheinlichkeiten für den jeweiligen Absatz ermitteln. Darüber hinaus können auch Konfidenzintervalle bestimmt werden: „Mit 95%iger Wahrscheinlichkeit werde ich zwischen 8.000 und 12.000 Produkte absetzen.“

Weitere Analysemöglichkeiten bietet die Monte-Carlo-Simulation (Zufallsexperimente werden wiederholt und als Basis dargestellt) oder die Sensitivitätsanalyse (Einfluss bestimmter Parameter auf das Gesamtkonzept).

 

Monte-Carlo-Simulation mit positiver Tendenz; schwarz = Durchschnitt

Sensitivitätsanalyse

  1. Prognosen

Die zweite Möglichkeit für Business Analytics beinhaltet Prognosen. Anhand von historischen Daten wird versucht, einen Trend zu erkennen und somit die Zukunft vorherzusehen. Auch hierfür gibt es wiederum mehrere Methoden. Die Zeitreihenanalyse nimmt diskrete Daten, die in zeitlich begrenzten Abständen auftreten. Hierbei wird versucht (kurzfristige/langfristige/saisonale/…) Trends zu entdecken. Eine andere Möglichkeit ist die Box-Jenkins-Methode; sie ähnelt der Zeitreihenanalyse, beinhaltet aber zudem zufällige Schockereignisse (z.B. Börsencrashs) mit Langzeitwirkungen (z.B. Unsicherheit). Mit letzterer Methodik will man noch näher an die Realität herankommen.

  1. Einflussanalysen

Die letzte Möglichkeit für Business Analytics, der ich mich zuwenden möchte, ist die Einflussanalyse. Wenn wir beim Beispiel der Unternehmensplanung bleiben, werden mittels multivariater Statistik die Einflussfaktoren auf Ist- oder Planzahlen bestimmt und validiert. Hier möchte ich die zwei bekanntesten Vorgehensweisen aufzählen.

Die erste ist die Faktoranalyse. Eine große Menge an empirischen Ausprägungen wird in verschiedenen Gruppen zusammengeführt, um so den Umfang zu reduzieren.

Das zweite Verfahren ist die Varianzanalyse, die das Ziel hat, die Varianz der Zielvariablen anhand eines oder mehrerer Input-Faktoren zu klären.

Im letzten Teil meiner Serie über Business Analytics möchte ich ein Fazit ziehen und konkrete Implementierungsvorschläge für Unternehmen aufzählen, sodass sie die Vorteile von Business Analytics ernten und in ihr Unternehmen einbringen können.

Falls Sie Interesse an diesem Thema haben, verweise ich auf das Buch „Effiziente Unternehmensplanung“. 

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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