Digital Transformation Blog

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Implementierung von Business Analytics im Unternehmen

In den zwei vorherigen Teilen über Business Analytics sprach ich über den Business Analytics-Einsatz am Beispiel der Unternehmensplanung und über drei analytische Vorgehensweisen. Im letzten Teil möchte ich auf die Herausforderungen eingehen, um Business Analytics im eigenen Unternehmen zu implementieren.

So manch ein Unternehmen hat viele Investitionen in Business Analytics und Big Data getätigt ohne die häufig zu überhöhten Erwartungen zu treffen. Dabei wird meistens vergessen, dass Investitionen nicht nur in die IT-Infrastruktur fließen sollten, sondern auch in organisationskritische Faktoren. Dafür werde ich drei Aspekte aufgreifen: Human Resources, Organisation und Steuerung und Performance Management.

  1. Human Resources

Neue Fähigkeiten sind für die Beherrschung von Big Data und Business Analytics erforderlich. Nehmen wir das Beispiel eines Data Scientists. Dieser Titel fasst eine Kombination von drei verschiedenen Qualifikationen zusammen:

  • Mathematik/Statistik,
  • Programmierung und
  • Betriebswirtschaft.

Dies sind Eigenschaften, die bis vor kurzem noch nicht an den Universitäten vermittelt wurden. Ein Statistiker kann beispielsweise komplexe Modelle erstellen, jedoch nicht immer den daraus resultierenden praktischen Nutzen für das Unternehmen ziehen.

Hierfür müssen gezielt Profile rekrutiert werden, die dieser Kombination entsprechen. Eine andere Möglichkeit ist es, externes Wissen – zum Beispiel anhand von Fachberatungen – sich zu Nutze zu machen.

  1. Organisation

Ein häufiger Fehler ist es, Business Analytics dem IT-Bereich unterzuordnen. Ein weitaus versprechender Ansatz ist es, Business Analytics als komplett neuen, separaten Unternehmensbereich zu organisieren. Dabei muss darauf geachtet werden, die cross-disziplinäre Arbeit zu fördern und fordern: zum Beispiel muss die Rechtsabteilung eines Unternehmens mit eingebunden werden, um gesetzwidrige Nutzung von Daten zu verhindern.

Hierfür spricht der Ansatz, ein zentrales Competence Center zu organisieren und in zwei Bereiche zu gliedern: eine sogenannte Produktionsstätte entwickelt neue Business Analytics-Lösungen und experimentiert mit Daten und Modellen; die sogenannte Lieferstätte ist für die Implementierung und Verteilung der Lösungen an die verschiedenen Unternehmensbereiche verantwortlich.

Dadurch wird sichergestellt, dass nicht nur innovative Lösungen entwickelt, sondern dass auch Initiativen für die tägliche Arbeit des Unternehmens erstellt werden.

  1. Steuerung und Performance Management

Bei unserem letzten Punkt, muss das Unternehmen entscheiden, ob Business Analytics durch die einzelnen Geschäftsabteilungen gesteuert wird oder ob eine zentrale Leitung etabliert wird. Eine neu eröffnete Position des Chief Data Officers kann beiden Maßnahmen hilfreich unter die Arme greifen.

Des Weiteren sollten Investitionen mit einem Business Case verknüpft werden und dabei einem Venture-Capital-Ansatz folgen. Schrittweise und vor allem abhängig vom Erfolg wird in ein Pilotprojekt weiter investiert oder es wird fallen gelassen. Dies heißt auch, dass jedes Projekt einen Project Owner besitzt und KPIs klar definiert werden.

 

 

Wenn man die Implementierung von Business Analytics strategisch sinnvoll angeht, Erwartungen realistisch steuert und die nötigen Kompetenzen aufbaut, kann das volle Potenzial von Business Analytics ausgeschöpft werden.

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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