Advanced Analytics - Übersicht

In dieser Blogartikel-Serie werden wir uns intensiv mit dem Thema "Advanced Analytics" auseinandersetzen.

Im ersten Teil starten wir mit einer klaren Definition und einem Überblick über die grundlegenden Konzepte.

In den nachfolgenden Blogs werden wir spezifische Bereiche detailliert betrachten und dabei besonders die in der SAP-Landschaft verfügbaren Lösungen hervorheben.

Was ist Advanced Analytics?

Advanced Analytics umfasst das Aufspüren von Mustern und Zusammenhängen, das Erstellen von Prognosen und Empfehlungen sowie das Extrapolieren und Kategorisieren von Daten einschließlich ihrer Visualisierung. Dies ermöglicht es, tiefere Einblicke zu gewinnen und Handlungsempfehlungen abzuleiten. Damit geht sie über die traditionelle Business Intelligence hinaus.

Zum Einsatz kommen komplexe Algorithmen aus den Bereichen Data Mining, Predictive Analytics und künstlicher Intelligenz. Dabei werden unstrukturierte, semi-strukturierte und strukturierte Daten verarbeitet.

Hauptmerkmale von Advanced Analytics

Aus der Definition lassen sich folgende Hauptmerkmale von Advanced Analytics herausarbeiten:

Das erste Hauptmerkmal ist die Integration von KI. Durch den Einsatz von Technologien wie maschinellem Lernen, Data Mining und Textanalyse werden die Applikationen und Analysemethoden im Bereich der Advanced Analytics erweitert und verbessert.

Zusätzlich liefert sie bei der Analyse von unstrukturierten, halbstrukturierten und strukturierten Daten tiefere Einblicke, da Muster und Zusammenhänge erkannt werden, die die mit herkömmlicher Business Intelligence nicht sichtbar wären.

Ein weiteres Hauptmerkmal von Advanced Analytics ist die Prognosefähigkeit. Es werden Vorhersagen zukünftiger Ereignisse oder Trends ermöglicht und die Wahrscheinlichkeit dieser Szenarien bewertet.

Ferner können datenbasierte Empfehlungen erstellt werden. Diese datengestützten Handlungsempfehlungen helfen Geschäftsprozesse zu optimieren, wodurch die Effizienz gesteigert und Risiken minimiert werden.

Einsatzgebiete von Advanced Analytics

Beispiele für Advanced Analytics sind vielfältig und Anwendungen aus dem Bereich werden in vielen Branchen unterschiedlich genutzt, um vielfältige Analysen durchzuführen und komplexe Aufgaben zu automatisieren. Typische Beispiele sind:

• Vorhersage des Kundenverhaltens
  Dank KI-Algorithmen ist es möglich, das Kaufverhalten der Kunden vorherzusagen, um Marketingkampagnen und Kundenservice zu optimieren. Dies geschieht unter anderem durch das Training selbstlernender Modelle mit Transaktionsdaten aller Kunden.

• Betrugserkennung
  Durch Clusteranalysen können betrügerische Aktivitäten bei Finanztransaktionen identifiziert werden, indem Daten allein anhand ihrer Eigenschaften gruppiert werden, ohne dass ein vorheriges Training des Algorithmus erforderlich ist.

• Wartungsprognose
  Durch die Auswertung von Sensordaten lassen sich Vorhersagen zu Geräteausfällen treffen. Dadurch können Wartungen von regelmäßigen auf bedarfsorientierte Wartungen reduziert und Ausfallzeiten minimiert werden.

• Stimmungsanalyse
  Die eigene Markenwahrnehmung kann durch die Auswertung von Kundenfeedback gesteigert werden. Dies geschieht beispielsweise durch die Textanalyse unstrukturierter Daten aus sozialen Netzwerken. Dadurch können die Meinungen über ein Produkt erfasst werden und Verbesserungsvorschläge entwickeln werden.

• Dialogbasierte Analyse
  Die dialogbasierte Analyse mittels generativer KI ermöglicht eine eingehende Untersuchung von Texten wie zum Beispiel von Verträgen. Durch die Verwendung von natürlicher Sprachverarbeitungstechnologien kann die KI komplexe Texte verstehen. Daraufhin kann Ihr zu dem vorgelegten Text Fragen gestellt werden, wodurch es möglich wird die relevanten Informationen zu extrahieren, ohne den Text vollständig zu lesen.

• Prädiktive Planung und Forecasting
  Prädiktive Planung und Forecasting nutzen die Analyse historischer Daten, um Trends und wiederkehrende Schwankungen zu identifizieren. Diese Zeitreihenanalysen ermöglichen es, die zukünftige Entwicklung von Verkaufszahlen oder Rohstoffverbrauch vorherzusagen.

Darüber hinaus finden sich viele weite Anwendungsmöglichkeiten, wie die Routenplanung in der Logistik, effiziente Personalplanung, Kundenberatung durch generative KI (Chat-Bots) etc..

Vorteile von Advanced Analytics

Die Vorteile von Advanced Analytics lassen sich wie folgt zusammenfassen:

Eine verbesserte Entscheidungsfindung führt zu besseren Geschäftsergebnissen. Die Datengrundlage, auf der Entscheidungen getroffen werden, ist verbessert. Prädiktive Analysen können für genauere Vorhersagen genutzt werden, was ein proaktiveres Handeln ermöglicht.

Die Erkennung von Chancen und Trends steigert die Wettbewerbsfähigkeit. Markttrends und Wettbewerbsaktivitäten können analysiert und die eigene Strategie dementsprechend angepasst werden. Dies verschafft Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil im Markt.

Verbesserungspotenziale und Ineffizienzen in Geschäftsprozessen können identifiziert und damit die Prozesse optimiert werden. Hier bietet Advanced Analytics die Möglichkeit, Prozesse zu automatisieren. Die Datenanalyse kann außerdem zur Optimierung von Lieferketten genutzt werden, was ebenfalls Ressourcen besser ausnutzt und zu Zeitgewinnen in der Lieferkette führen kann.

Die optimierten Prozesse führen zu einer Kostenreduktion durch niedrigere Betriebskosten und einer effizienteren Ressourcennutzung. Zusätzlich können Kostentreiber im Unternehmen identifiziert werden und entsprechende Maßnahmen eingeleitet werden.

Datengetriebenes Risikomanagement ermöglicht es, potenziellen Problemen auf mehrere Arten zuvorgekommen, Anomalien in Geschäftsprozessen können frühzeitig identifiziert werden. Weiterhin können historische Daten dafür genutzt werden, potenzielle Risiken zu bewerten und entsprechende Maßnahmen zu erarbeiten.

Neue und personalisiertere Geschäftsmodelle werden durch die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen auf Basis von Datenanalysen aufgedeckt. Die Analysen können dabei ebenfalls genutzt werden, um Angebote und Produkte spezifischer auf Kundengruppen zuzuschneiden.