Der Wandel von Business Intelligence zu Business Analytics

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Finanzkrise weckt Bedarf nach Visibilität

Mit der Finanzkrise nahm die Geschichte der Datenanalyse eine wichtige Wende, offenbarte die Krise doch, dass die Entscheider bis dato über keine ausreichende „Visibilität“ der Risiken verfügten. Die Plötzlichkeit und Geschwindigkeit, wie die Kreditinstitute ihre Prognosen beträchtlich nach unten korrigieren mussten, zeigt, dass ihnen meist der genaue Überblick darüber fehlte, welche Potenziale und Gefahren in ihren Geschäfte versteckt waren. Mit anderen Worten: Ihnen fehlte das Instrumentarium, das ihnen anzeigte, was in ihren Unternehmen wirklich vorging.

Der Bedarf nach besserer Visibilität richtete sich nach mehreren Seiten: Man wollte auf Knopfdruck sehen können, was in der Vergangenheit tatsächlich passiert ist und wie die Ereignisse zusammenhingen. Dabei gelangte man sehr häufig zu der schmerzhaften Erkenntnis, dass beispielsweise Sales-, Finance- und Marketing-Abteilungen mit unterschiedlichen Daten hantierten und daher Prognosen nicht selten auf einem sprichwörtlichen Äpfel-mit-Birnen-Vergleich beruhten. Jeder hortete und pflegte seine Daten in einem eigenen Silo, es gab keine Plattformen, die einen ganzheitlichen Blick auf die Datenhistorie im Hinblick auf Umsatz, Risiko, Kundenstamm etc. ermöglichten.

Antizipieren, was sein wird

Aber der Bedarf nach der Finanzkrise nach mehr Visibilität beschränkte sich nicht nur auf die Historie, sondern auch auf die Gegenwart und Zukunft. Für Banken ist es beispielsweise heute nicht mehr ausreichend, auf einen soliden und Compliance-gerechten Status Quo verweisen zu können. Sie müssen mögliche Risiken frühzeitig erkennen, um ihnen mit ausgleichenden Gegenmaßnahmen begegnen zu können. Nur so können Kettenreaktionen wie in der Krise verhindert werden.

Ebenso benötigt ein börsennotiertes, auf Quartalsberichte ausgelegtes Unternehmen heute neben dem genauen Blick darauf, was es bereits eingefahren hat, auch Auskunft, was im Augenblick an Chancen „in der Pipeline“ sind. Es braucht Daten dazu, mit welcher Wahrscheinlichkeit sich diese und andere, noch nicht offenbarte Chancen in Zukunft realisieren lassen. Zudem müssen einem Unternehmen die Daten als Mittel dienen können, Marktchancen besser antizipieren zu können. Denn auf einem stark wettbewerbsgeprägten Markt kann ein Unternehmen seine Wachstumsziele nur erreichen, wenn es ihm gelingt, einem anderen Wettbewerber Marktanteile abzujagen. Da sich die Angebote immer weniger voneinander unterscheiden, sind es heute die Verbesserungen im Millimeter-Bereich, die über Erfolg oder Misserfolg entscheiden.

Genau zwischen dem Blick auf die Historie und dem auf Gegenwart und Zukunft verläuft die Nahtstelle von traditionellem Berichtswesen/Business Intelligence und der modernen Business Analytics. Ersteres stützt sich auf die vorhandenen Daten und macht sie sauber über ganzheitliche Plattformen sichtbar. Für die Optimierung der Gegenwart im Hinblick auf die Zukunft müssen die Daten erst noch gewonnen werden. Das geschieht über Statistiken und Simulationen. Hier geht es zum einen darum, Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Daten zu erkennen, die sich durch herkömmliche Analysen nicht erschließen, zum anderen um Voraussagen über zukünftige Entwicklungen („Predictive“.)

weiter mit: Kleine Ursache, große Wirkung

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