Data Analytics zur Sicherstellung der Wettbewerbsfähigkeit

Data Analytics zur Sicherstellung der Wettbewerbsfähigkeit

Autor Raphael Ostertag

Data Analytics ist als elementarer Bestandteil für aktuelle Geschäftsmodelle und starke Kundenbindung in Zeiten steigender Regulatorik und Wettbewerb essenziell.

Veröffentlicht am 08. Juli 2022

Kategorie: Kapitalmärkte

Data Analytics als integrativer Bestandteil des Geschäftsmodells

Unternehmen erheben und speichern Kundendaten meist für einen bestimmten, vordefinierten Zweck, um diese dann ausschließlich zu demselben zu verarbeiten. Zusätzlich erzeugen IT-Systeme selbstständig weitere Daten, die a priori nicht auf eine spätere Verarbeitung abzielen, sogenannte Metadaten. So werden klassische Logdaten nicht selbstverständlich produktiv verarbeitet, obwohl in ihnen viele weitere, implizierte Informationen verborgen sind. Mit Data Analytics ist es möglich, diese implizierten Informationen zu extrahieren, zu interpretieren und die daraus resultierenden Erkenntnisse zu nutzen. Hierfür sind neben einer klaren Datenstrategie, insbesondere die notwendigen Methoden und Fachkompetenzen von besonderer Bedeutung. Nur mit einer klaren Vorstellung des angestrebten Ziels lässt sich Data Analytics gezielt einsetzen. Dabei gilt: je präziser desto besser.

Data Analytics bereits in vielseitiger Anwendung

In breiter Anwendung sind hierbei bereits etablierte Methoden im Bereich Predictive Analytics, um Kundenwünsche besser zu verstehen und dadurch passende und maßgeschneiderte Produkte anbieten zu können, um sowohl die Kundenbeziehung zu stärken als auch den Umsatz pro Kunde zu steigern.

Abseits der Kundeninteraktion ermöglicht Data Analytics die Berechnung von Unternehmenskennzahlen basierend auf bereits erhobenen Daten. Das ist in Zeiten strengerer Regulierungs- und Offenlegungspflichten von entscheidender Bedeutung, um kosteneffizient Berichte erstellen zu können. So ist es beispielsweise möglich, aus Belegen und Rechnungen, die in der Buchhaltung zu finden sind, einen CO2-Fußabdruck zu berechnen.

Hinzu kommt, dass die Daten, die Systemen zur Verfügung stehen über alle Branchen hinweg im Zuge der Digitalisierung weiter zunehmen, während deren Analyse bei vielen Firmen noch im Aufbau ist. Dabei bieten gerade diese Daten die Chance, steigende regulatorische Anforderungen, insbesondere im Hinblick auf Nachhaltigkeitsaspekte, effizienter zu erfüllen und das Geschäftsmodell zu stärken.

Während Data Analytics bei jungen Startups und Fintechs in der Regel bereits zum Kern des Geschäftsmodells gehört, ist das Potenzial bei etablierten Unternehmen meist noch nicht voll ausgeschöpft. Gründe hierfür sind hauptsächlich der Mangel an Expertise, die für die Analyse von komplexen Datenstrukturen notwendig ist sowie Sicherheits-/Datenschutzaspekte bei der Nutzung personenbezogener Daten oder beim Einsatz von Cloud-Lösungen, die meist die kosteneffzienteste Möglichkeit für die Analyse darstellen.

Digitale Ethik

Die Datenschutzaspekte werden in diesem Kontext oft im Zusammenhang mit digitaler Ethik (Big Data Ethics) diskutiert. Unter ihr versteht man die Frage nach den Grenzen des moralisch Vertretbaren. Auch einer künstlichen Intelligenz muss werteorientiertes Handeln „beigebracht“ werden, indem sowohl die Datenauswahl als auch die angestrebten Ziele klar definiert und insbesondere anhand eines Kodexes beschränkt werden. Unternehmen, die es damit nicht so ernst nehmen stehen oft negativ in der Kritik und übertreten dabei oft gesetzliche Rahmenbedingungen wie sie in Europa seit 2016 durch die DSGVO gelten. Am Ende steht ein höherer Umsatz den sozialen Werten gegenüber. Dabei kann man, insbesondere durch die Anwendung von ESG-Kriterien, die neben Umwelt und Governance ebenfalls Soziales enthalten, keine „Umsatz um jeden Preis“-Strategie mehr fahren.

Data Analytics

Klassisches Data Analytics und neuronale Netze

Im Allgemeinen gibt es keine analytische Methode, die sich auf alle Szenarien gleichermaßen erfolgreich anwenden lässt. Vielmehr muss man unterscheiden, welche Daten die Grundlage bilden und welches Ziel man verfolgt. Versteht man die Daten bzw. das Datenmodell gut genug, bieten sich für viele Analysen klassische statistische Verfahren an, da sie schneller und im Zusammenhang mit Vorwissen zuverlässiger sind. Die Berechnung von Durchschnittswerten mit Standardabweichung oder die Interpolation mithilfe von Regression sind hierfür die einfachsten Beispiele. Ist man auf der Suche nach neuen Zusammenhängen oder hat es mit großen, sich kurzfristig aktualisierenden Datensätzen zu tun, kann man moderne, multivariate Verfahren, wie neuronale Netze verwenden. Dadurch können beispielsweise Interessencluster gebildet werden, die für effizientes Cross-Selling notwendig sind.

Data Governance von höchster Priorität

Die größte Herausforderung bei Data Analytics ist die Menge und Qualität der verfügbaren Daten. Während ersteres mit der Zeit von selbst zunimmt, kann die Qualität sich im schlimmsten Fall sogar verschlechtern und somit die Aussagekraft der Analyseergebnisse verringern. Ein klares Data-Governance-Konzept, das langfristig die Datenqualität sicherstellt, Standards für die effektive Nutzung innerhalb der Organisation definiert und dabei Risiken minimiert, ist die Schlüsselvoraussetzung für erfolgreiche Data Analytics.

Consileon bietet Data Analytics aus einer Hand

Consileon wurde mit der Einstellung gegründet, ein verlässlicher, nachhaltiger und damit langfristiger Partner für all seine Kunden zu sein. Das spiegelt sich unter anderem darin wieder, dass wir keine Strategien entwickeln, die andere umsetzen müssen. Sondern dass wir so von unseren Ergebnissen überzeugt sind, dass wir diese auch jederzeit selbst umsetzen. Insbesondere bei Data Analytics, in dem viele unterschiedliche Aspekte zusammenkommen, von Strategie über IT-Entwicklung bis hin zu Governance- und Compliance-Themen, können wir bei Consileon einen echten Mehrwert für unsere Kunden schaffen und eine Transformation hin zu digitalen Geschäftsmodellen ermöglichen.

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