Gerade lese ich mit großem Interesse die neue BARC-Studie "Advanced & Predictive Analytics 2016". Und ich bin sehr froh, dass der Nutzen von Analytics nahezu unbestritten ist. Egal, ob erfahrene "Best-in-Class"-Unternehmen oder analytische Nachzügler:
Analytics steigert spürbar die Planungssicherheit, verbessert Umsätze und ist die Grundlage für neue Geschäftsmodelle, datenbasierte Produkte oder Dienstleistungen. Und ebenfalls gut zu sehen: Eine Investition zahlt sich schnell aus!
Allerdings drückt die Studie auch sehr klar die aktuellen Herausforderungen aus. Ist die analytische Infrastruktur starr, würgt sie Produktivität ab. Fehlendes Verständnis hinsichtlich datengetriebener Geschäftsmodelle lässt Projekte scheitern. Fehlende Ressourcen sind ein ebensolcher Killer. Und dann das Thema Datenmanagement und Datenqualität – wenn das nicht sitzt, fangen Viele mit analytischer Innovation gar nicht erst an. Hier sind wir als Hersteller gefordert. Deshalb unterstützen wir jedes Jahr die BARC-Studie, deren Ergebnisse für uns ein wichtiger Wasserstandsanzeiger sind und die uns unsere Aufgaben klar aufzeigen.
Viele der aktuellen Herausforderungen, deren Lösung die Studie als Schlüssel zu einer besseren Wettbewerbsfähigkeit durch Analytics identifiziert, diskutieren wir in diesem Blog seit langem sehr intensiv. Möchten Sie mehr wissen? Einen ersten Einstieg in das Dickicht der Beiträge finden Sie hier:
Advanced Analytics ist de facto nicht nur die Domäne von Data Scientists! Die meisten Anwender finden sich in den Fachbereichen. Wir nennen sie auch "Citizen Data Scientist". Sie sind wichtige Treiber der analytischen Kultur im Unternehmen. Sie treiben maßgeblich den Wandel von Business Intelligence (also dem Gestern) zu Business Analytics (dem Morgen) voran. Lassen wir einen Betroffene selber zu Wort kommen, der seine Komfortzone des in Wahrheit gar nicht so kuscheligen Status Quo längst verlassen hat. Und ja, Sie brauchen auch den Data Scientist. Nach wem genau Sie am Arbeitsmarkt suchen müssen lesen Sie hier.
Unzureichende Agilität ist ein Produktivitätskiller. Klar! Was aber ist agil? Nur sportlich? Wie modernisieren Unternehmen ihre BI Infrastruktur und werden damit smarter? Lesen Sie den Beitrag von meiner Kollegin Christine Komander und erfahren Sie mehr! Vielleicht interessiert Sie auch, wie sich das zeitraubende Aufbereiten von Daten in Zeiten agiler Infrastrukturen schlanker gestalten lässt? Dazu finden Sie hier eine Antwort!
Fehlendes Verständnis für datengetriebene Geschäftsmodelle und Ressourcenengpässe sowohl im Fachbereich als auch in der IT hemmen Innovationen durch Big Data. Auch wenn Big Data in deutschen Unternehmen angekommen ist: Viele Unternehmen kämpfen mit einer schlanken und agilen Entwicklung ihrer Big Data Strategie. Wie eine Best Practice methodisch aussehen kann lesen Sie hier. Die notwendigen organisatorischen Weichenstellungen skizziere ich Ihnen hier.
Angetrieben durch Aspekte wie IoT, Betrugsbekämpfung oder digitalisierter Kundeninteraktion: Business Analytics bleibt ein ungebrochener Hype. 2016 kann sich keine Branche mehr den Veränderungen durch die Digitalisierung entziehen. In gleichem Maße wird Analytics bedeutender. Digitalisierung und Analytics sind also zwei Seiten derselben Medaille.
GUT SO!
