Business Analytics – von Daten zu Entscheidungen

Business Analytics (BA) bezeichnet die systematische Analyse von Unternehmensdaten, um bessere, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen. In den letzten Jahren hat sich Business Analytics zu einem entscheidenden Werkzeug für die Steigerung der Entscheidungsqualität und der Geschäftsleistung durch datengestützte Erkenntnisse entwickelt (Pacis und dela Cruz 2025). Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) können von Business Analytics profitieren, stehen jedoch oft vor besonderen Herausforderungen. KMU machen den Großteil aller Unternehmen aus und müssen moderne Technologien nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Allerdings verfügen sie meist über weniger finanzielle und personelle Ressourcen als Großunternehmen, was die Implementierung von Business Analytics erschwert (Maroufkhani et al. 2020; Abrardi et al. 2022; Kasiri et al. 2024).

In der Literatur gibt es keine einheitliche Definition von Business Analytics. Verschiedene Autoren beleuchten den Begriff aus unterschiedlichen Perspektiven, beispielsweise als Technologie-Bündel, als Prozess, als Fähigkeit einer Organisation oder gar als neues Management-Paradigma. Gemeinsam ist den meisten Definitionen jedoch, dass Business Analytics darauf abzielt, aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, um die Qualität von Entscheidungen zu verbessern. So beschreiben, beispielsweise, Holsapple et al. (2014) Business Analytics als „unified foundation“ aus verschiedenen Analytik-Dimensionen. Insgesamt lässt sich Business Analytics als datengetriebene Vorgehensweise charakterisieren, die historische und aktuelle Datenmengen mit statistischen Methoden, künstlicher Intelligenz und domänenspezifischem Wissen verknüpft, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen und Handlungsempfehlungen abzuleiten (Liu et al. 2023).

Typischerweise umfasst Business Analytics ein Spektrum von Analytikstufen:

Descriptive Analytics

Produzierende Unternehmen verwenden deskriptive Analysen, um historische Daten aus der Fertigung zu bewerten und aktuelle Situationen zu verstehen. Ein Beispiel wäre die Analyse von Produktionsdaten einer Fertigungslinie über die letzten Monate, um die durchschnittliche Auslastung oder die Ausschussraten zu ermitteln. Diese Ergebnisse können genutzt werden, um Ineffizienzen zu erkennen und in der Gegenwart gezielt Gegenmaßnahmen einzuleiten.

Diagnostic Analytics

Mit diagnostischen Analysen werden die Gründe für bestimmte Ereignisse identifiziert. Ein Unternehmen könnte diese Methode nutzen, um herauszufinden, warum es an einer Maschine zu Produktionsausfällen kam. Durch die Untersuchung von Sensordaten, Wartungsprotokollen und Ausfallzeiten kann festgestellt werden, ob ein bestimmtes Bauteil regelmäßig Probleme verursacht oder ob ungeplante Belastungen der Maschinen zu den Ausfällen geführt haben.

Predictive Analytics

Predictive Analytics hilft produzierenden Unternehmen, zukünftige Ereignisse vorherzusehen und proaktiv darauf zu reagieren. Ein Beispiel ist die prädiktive Wartung (Predictive Maintenance): Durch die Analyse von Sensordaten aus Maschinen wird die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls vorhergesagt. So kann ein Unternehmen den optimalen Zeitpunkt für eine Wartung festlegen und teure ungeplante Stillstände vermeiden. Ebenso können Absatzprognosen für verschiedene Produkte erstellt werden, um die Produktion besser auf die Marktnachfrage abzustimmen.

Prescriptive Analytics

Diese Methode geht über die Vorhersage hinaus und bietet konkrete Handlungsempfehlungen. In der Praxis könnte ein Unternehmen mit preskriptiven Analysen optimale Produktionspläne erstellen, die sowohl Maschinenauslastung als auch Materialverfügbarkeit berücksichtigen. Ein weiteres Beispiel ist die Anpassung von Lagerbeständen basierend auf der Vorhersage von Lieferengpässen, wodurch Lieferketten stabilisiert werden können. Prescriptive Analytics wird auch genutzt, um Szenarien durchzuspielen, etwa wie Produktionskapazitäten flexibel auf eine plötzliche Nachfragesteigerung reagieren können.

Wichtig ist die Abgrenzung zu verwandten Begriffen: Business Intelligence (BI) fokussiert sich beispielsweise stärker auf das Reporting historischer Kennzahlen, während Big Data Analytics allen voran die Verarbeitung sehr großer, komplexer Datenmengen umfasst. Business Analytics wird dagagen oft als eine Weiterentwicklung von Business Intelligence betrachtet, die fortgeschrittene Analysen (bspw. Statistik, Data Mining, Machine Learning) einsetzt, um proaktiv Erkenntnisse zu gewinnen und strategische Entscheidungen zu unterstützen (Holsapple et al. 2014; Mortenson et al. 2015). In diesem Sinne fungiert Business Analytics als Brücke zwischen reiner Datenaufbereitung und konkreter geschäftlicher Anwendung: Es kombiniert Technologien, analytische Methoden und betriebswirtschaftliches Know-how, um aus Daten Wertschöpfung zu generieren.

Was wir Ihnen bieten

Gemeinsam mit Ihnen erforschen und entwickeln wir individuelle Lösungen, die exakt auf Ihre Unternehmensziele und branchenspezifischen Anforderungen zugeschnitten sind. Dabei legen wir besonderen Wert auf transparente Analysen, klare Erfolgskennzahlen und eine umsetzbare Roadmap. Mithilfe moderner BI-Tools erstellen wir interaktive Dashboards und Berichte, die Ihre Daten auf intuitive, interaktive Weise in Echtzeit greifbar und verständlich machen.

Darüber hinaus helfen wir Ihnen, Prozesse datenbasiert zu optimieren. Wir identifizieren verborgene Potenziale, zeigen konkrete Handlungsfelder auf und begleiten Sie bei der Implementierung effizienter Lösungen. Damit Sie auch langfristig unabhängig und erfolgreich mit Ihren Daten arbeiten können, bieten wir praxisorientierte Schulungen und Workshops an. Diese befähigen Ihr Team, die eingesetzten Tools und Methoden souverän zu nutzen.

Unser Ziel ist es, Ihre Daten zu einer treibenden Kraft für fundierte Entscheidungen und nachhaltiges Wachstum zu machen – gemeinsam mit Ihnen.