Geschäftsentscheidungen gestern, heute und morgen

Der Wandel von Business Intelligence zu Business Analytics

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Kleine Ursache, große Wirkung

Ein Beispiel dazu, wie der geschärfte Blick auf die augenblickliche Situation hilft, Geschäfte zu optimieren: Das Geschäftsmodell einer Versicherung beruht darauf, dass sie mehr einnimmt, als sie auszahlt. Das Verhältnis von Einnahmen und Auszahlungen lässt sich auf verschiedene Arten optimieren, zum Beispiel indem sie bei möglichst wenigen Betrugsfällen den Schaden ersetzt. Hier kann das Unternehmen die Erfolgsquote erhöhen, indem es sich bei Kontrollen möglichst auf diejenigen Fälle konzentriert, bei denen die Betrugswahrscheinlichkeit besonders hoch ist. Dadurch erhöht sich die Erfolgsquote, das Unternehmen muss also weniger auszahlen. Die dafür benötigten Informationen liefern Business Analytics-Technologien.

Der große Vorteil von BA ist hier, dass durch statistische Verfahren Zusammenhänge sichtbar werden, die sich durch die Analyse von Berichten nicht so einfach nachweisen lassen. Zum Beispiel meldeten Kunden, die ein Fahrzeug aus dem Premium-Segment eines großen Automobilherstellers gekauft hatten, vermehrt Schäden des elektrischen Parksystems. Die Ursache dafür, warum einige der Fahrzeuge diesen Defekt aufwiesen und andere nicht, ließ sich nicht durch den Augenschein finden.

Erst Data Mining brachte den Zusammenhang ans Licht: Der Defekt stellte sich mehrmals bei Autos mit Schiebdach ein. Durch die Reparatur der Dichtung des Schiebedachs konnte man die Wiederholungsfälle abstellen. Diesen Zusammenhang konnte man nicht durch Prüfung der einzelnen Systemkomponenten finden. Erst die statistische Auswertung lieferte den entscheidenden Hinweis.

Zu Optimierungen dieser Art gibt es eine Fülle von weiteren Beispielen aus der Praxis: Automobilzulieferer optimieren ihre Warenkörbe nach statistisch ausgewiesenen Kundenbedürfnissen und verbessern so ihr Up-Selling, Logistikunternehmen planen ihre Routen und sparen Treibstoff und vieles mehr. Gemeinsam haben alle diese Projekte, dass die Investitionen nicht sehr hoch sein müssen, der positive Effekt sich aber sehr schnell einstellt.

Predictive-Technologien werden wichtiger

Neben diesem Blick auf gegenwärtige Ereignisse und Zusammenhänge liefert BA auch Vorhersagen. Durch Korrelation vergangener Ereignisse werden hier Modelle über zukünftiges Verhalten möglich. Ein Bereich, in dem diese Technologien beispielsweise bereits in der Praxis eingesetzt werden, ist das Kundenmanagement: Das klassische Berichtswesen konnte in der Vergangenheit nur Daten dazu liefern, welche und wie viele Kunden einem Unternehmen verloren gegangen sind.

Durch die Erweiterung von BI zu BA ist es jetzt möglich zu erkennen, welche Kunden mit höherer Wahrscheinlichkeit abwandern werden. Im Anbetracht der Tatsache, dass es ungleich teurer ist, einen neuen Kunden zu gewinnen, als einen bestehenden zu halten, ist diese Information für Unternehmen extrem wichtig. Denn so kann es Gegenmaßnahmen einleiten, um die Abwanderung zu verhindern.

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