Was ist operative Analytik?
Operative Analytik ist ein Prozess, der den Datenabruf aus komplexen Systemen wie Data Warehouses automatisiert, um Datenanalysen in Echtzeit durchzuführen, die als Grundlage für sofortige Entscheidungen dienen. Dabei werden oft Daten aus vielen verschiedenen Quellen aggregiert, mit Querverweisen versehen, um Überschneidungen und Gemeinsamkeiten zu finden, und auf der Grundlage dieser Ergebnisse eine Schlussfolgerung gezogen.
Was Operational Analytics so überzeugend macht, ist die Tatsache, dass es Data Warehouses in Datenkraftwerke verwandelt, indem es Marketern, Product Managern und anderen technisch weniger versierten Anwendern ermöglicht, die Funktionalität robuster Datensysteme ohne SQL-Kenntnisse voll auszuschöpfen.
Vorteile von Operational Analytics
Operative Analysesysteme werden für Unternehmen, die ihre Datenintegrations-Workflows skalieren möchten, immer notwendiger. Traditionelle Geschäftsanalysen bedeuteten, dass Daten an einem Ort gesammelt oder angehäuft, an einem anderen Ort analysiert und dann an einem ganz anderen Ort in einem Data Warehouse gespeichert wurden. Dieser Flickenteppich von Systemen verursacht Reibungsverluste und führt dazu, dass es viel länger dauert, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu treffen.
Datenverarbeitung in Echtzeit
Operative Analysen können einen Vorteil gegenüber der traditionellen Business Intelligence haben, da sie sich auf die Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit konzentrieren. Durch die Konzentration auf Unmittelbarkeit können Unternehmen schneller Entscheidungen treffen und sich dabei auf die aktuellsten Daten stützen, zu denen Transaktionen, Kundenverhalten, Interaktionen und Aktionen in der Lieferkette gehören können.
Diese Verbesserung der Entscheidungsgeschwindigkeit ist es, die Unternehmen oft von ihren Konkurrenten unterscheidet.
Automatisierte Entscheidungsfindung
Traditionelle Analyseplattformen stützen sich auf Visualisierungsfunktionen, um den Beteiligten bei der Entscheidungsfindung zu helfen, während moderne operative Analyseplattformen bei der Entscheidungsfindung stark auf Automatisierung setzen. Dadurch wird die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit viel leichter möglich.
Zum einen können Unternehmen mit vordefinierten Regeln die Verarbeitung mehrerer Datenquellen rationalisieren. Diese Lösungen können automatisch Aktionen auslösen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Ein Beispiel für eine automatisierte Entscheidungsfindung kann so einfach sein wie eine Produktempfehlung, nachdem ein Kunde einen Kauf getätigt hat, oder so komplex wie die Reaktion auf breitere Marktauswirkungen wie eine Unterbrechung der Lieferkette, um Preise und Bestände anzupassen.
Darüber hinaus werden implizite menschliche Voreingenommenheit und Fehler, die durch die Fehlinterpretation von Betriebsdaten entstehen können, beseitigt.
Integration in den Geschäftsbetrieb
Es ist schon schwierig genug, datengestützte Entscheidungen zu treffen, wenn man mit uneinheitlichen traditionellen Analyselösungen arbeitet. Operative Analyseplattformen aggregieren häufig die Leistung von Data Warehouses mit Echtzeit-Kundendaten in einem Dashboard, so dass Unternehmen nahtlos fortgeschrittene Analysen verarbeiten können, um schnellere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Je nach Branche kann die verkürzte Zeit für die Entscheidungsfindung drastische Auswirkungen auf die Geschäftsprozesse und die Rentabilität haben. Durch die kontinuierliche Überwachung von Abläufen können Ineffizienzen erkannt und behoben werden, sobald sie auftreten.
So können Fertigungsbetriebe, die Betriebsanalysen einsetzen, subtile Veränderungen in der Anlagenleistung erkennen, die auf einen bevorstehenden Ausfall hindeuten, so dass Wartungsarbeiten geplant werden können, bevor es zu kostspieligen Ausfällen kommt. Diese vorausschauende Funktion reduziert nicht nur die Ausfallzeiten, sondern optimiert auch die Ressourcenzuweisung für den gesamten Betrieb.
Verbessertes Kundenerlebnis
In einer Ära der Personalisierung und des Wettbewerbs ist die Entscheidungsfindung in Echtzeit wichtiger denn je. Die Kundenerwartungen waren noch nie so hoch wie heute, so dass sich Unternehmen so schnell wie möglich an die sich verändernden Marktmechanismen anpassen müssen.
Mit operativen Analyseplattformen können Unternehmen aktuelle Datenanalysen zusammen mit historischen Daten verarbeiten, um ein optimiertes Kundenerlebnis zu bieten. So können beispielsweise E-Commerce-Websites relevante Produktempfehlungen aussprechen, Banken potenziell betrügerisches Verhalten aufdecken oder Automobilhersteller ein fehlerhaftes Bauteil identifizieren, das einen Rückruf auslösen könnte.
Die Vielseitigkeit von Operational Analytics wird deutlich, wenn man ihre praktischen Anwendungen in verschiedenen Branchen untersucht. Jeder Sektor nutzt diese Technik auf einzigartige Weise und verwandelt traditionelle Prozesse in datengesteuerte Abläufe, die einen messbaren Geschäftswert liefern.
Anwendungsfälle für die Betriebsanalytik
Fertigung
In der verarbeitenden Industrie hat die Betriebsanalytik das eingeleitet, was viele als Industrie 4.0 bezeichnen.
Moderne Fertigungsunternehmen haben sich so weit entwickelt, dass jeder Produktionsschritt in der Lage ist, äußerst wertvolle Datenströme zu erzeugen. So können beispielsweise viele Aspekte der Qualitätskontrolle durch kontinuierliche Überwachungssysteme, die auf einem Operational Analytics Framework aufbauen, automatisiert werden. Anstatt sich auf Stichproben und menschliche Inspektionen zu verlassen, kann die Betriebsanalyse Anomalien und Fehler in Echtzeit erkennen.
Dievorausschauende Wartung ist eine weitere Anwendung in der Fertigungsindustrie. Einfach ausgedrückt: Anstatt unvermeidliche Ausfälle oder Wartungspläne zu antizipieren, können Hersteller mit Hilfe von Operational Analytics den Ausfall von Anlagen vorhersagen, bevor es zu spät ist.
Ein Automobilhersteller kann zum Beispiel Vibrationsmuster, Temperaturschwankungen und Stromverbrauchsdaten analysieren, um Maschinen zu identifizieren, die gewartet werden müssen, und so sowohl die Wartungskosten als auch die Produktionszeit optimieren.
Einzelhandel
Einzelhandelsunternehmen haben sich zum Teil dank der Anwendungen von Operational Analytics völlig verändert.
Dynamische Preisgestaltung: Die Systeme können die Preise in Echtzeit auf der Grundlage einer Vielzahl von Umwelt-, Wirtschafts- und Wettbewerbsfaktoren anpassen. So können Unternehmen beispielsweise die dynamische Preisgestaltung automatisieren, indem sie überwachen, wie sich die Preise der Wettbewerber, Angebot und Nachfrage, Umweltfaktoren wie Saisonalität und Wetter und sogar geopolitische Einflüsse verändern.
Optimierung der Bestände: Moderne Einzelhändler nutzen auch die Bestandsoptimierung, um vorherzusagen, was sich zu einem bestimmten Zeitpunkt in ihren Regalen befinden sollte. Diese Systeme lösen automatisch Nachbestellungen, Wiederauffüllungen und Bestandsverlagerungen aus.
Verfolgung des Kundenverhaltens: Einzelhändler können jetzt Daten von verschiedenen Berührungspunkten wie Sensoren im Geschäft, Online-Suchverhalten, Kaufhistorie und sogar Aktivitäten in den sozialen Medien kombinieren, um hochgradig personalisierte Einkaufserlebnisse zu schaffen. Diese Erkenntnisse können die Kundenzufriedenheit steigern, indem sie relevante Produktempfehlungen, personalisierte Werbeaktionen oder optimierte Ladenlayouts auf der Grundlage von Analysen des Kundenverhaltens aufzeigen.
Finanzdienstleistungen
Erkennung von Betrug: Moderne Banksysteme analysieren Tausende von Transaktionen pro Sekunde und verwenden komplexe Algorithmen zusammen mit historischen Daten, um verdächtige Muster zu erkennen und Betrug in Echtzeit zu verhindern. Diese Systeme gehen über eine einfache regelbasierte Erkennung hinaus und verwenden maschinelle Lernmodelle, die sich an neue Arten von Betrug anpassen können, sobald diese auftauchen.
Risikobewertung: Banken und Finanzinstitute nutzen heute operative Analysen, um Kredit-, Markt- und operative Risiken in Echtzeit zu bewerten und die Kreditvergabekriterien und Anlagestrategien dynamisch an die sich ändernden Bedingungen anzupassen.
Analyse des Handels: Hochfrequenzhandelsunternehmen verarbeiten heute riesige Mengen an Marktdaten in Mikrosekunden und nutzen operative Analysen, um potenzielle Geschäfte automatisch zu identifizieren und auszuführen. Diese Systeme analysieren Markttrends, Nachrichten-Feeds, soziale Medien und unzählige andere Datenpunkte, um sofortige Handelsentscheidungen zu treffen.
Lieferkette
Management der Lieferkette: Die Routenoptimierung geht jetzt über einfache Entfernungsberechnungen hinaus und berücksichtigt Echtzeit-Verkehrsdaten, Wetterbedingungen, Fahrzeugkapazitäten, Lieferprioritäten und sogar Leistungskennzahlen der Fahrer.
Lagerbestandsmanagement: Die Analyse der Lieferkette kann Lagerbestände an mehreren Standorten verfolgen, Lagerausfälle vorhersagen, bevor sie auftreten, und Bestellmuster auf der Grundlage von Nachfrageprognosen automatisch anpassen.
Bedarfsprognose: Unternehmen können jetzt herkömmliche Analysetools und Daten mit externen Faktoren wie Trends in den sozialen Medien, Wettermustern, Wirtschaftsindikatoren und Aktionen der Konkurrenz kombinieren, um die Nachfrage mit einer noch nie dagewesenen Genauigkeit vorherzusagen.
Zukünftige Trends
Integration von Künstlicher Intelligenz (KI): Künstliche Intelligenz (KI) fügt eine zusätzliche Ebene an prädiktiven Funktionen hinzu, indem sie Muster aufdeckt, die in manuellen Arbeitsabläufen möglicherweise unbemerkt bleiben. Sie kann auch prädiktive Analysen nutzen, um zukünftige Umstände vorauszusehen, die drastische Auswirkungen haben können.
Edge Computing: Personalisierung in Echtzeit bedeutet, dass Erlebnisse schneller bereitgestellt werden müssen. Die verteilte Analyseverarbeitung, die zu geringeren Latenzzeiten und verbesserten Funktionen in Echtzeit führt, wird immer mehr gefragt sein, da die Datensysteme immer flexibler werden.
Fazit
Unternehmen, die mit der Integration mehrerer Datensysteme zu kämpfen haben, sollten in Betriebsanalysen investieren, um das Betriebsmanagement zu rationalisieren und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Durch die direkte Einbindung von Analysen in operative Prozesse können Unternehmen schneller bessere Entscheidungen treffen. Am wichtigsten ist jedoch, dass Operational Analytics Unternehmen in die Lage versetzt, agiler zu werden und besser auf Veränderungen zu reagieren, was sich direkt auf das Endergebnis auswirkt.
