{"id":110645,"date":"2022-02-22T08:00:00","date_gmt":"2022-02-22T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/?p=110645"},"modified":"2022-02-22T15:50:48","modified_gmt":"2022-02-22T14:50:48","slug":"prognosen-sind-schwierig","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/de\/prognosen-sind-schwierig\/","title":{"rendered":"Prognosen sind schwierig"},"content":{"rendered":"\n

Prognosen sind schwierig, insbesondere, wenn sie die Zukunft betreffen. Dieses Bonmot darf allerdings nicht auf den Einsatz von Analytics in Unternehmen zutreffen. Eine gute Analytics-L\u00f6sung ist in der Lage, Abh\u00e4ngigkeiten und Verbesserungspotenziale in Unternehmen aufzudecken. Insbesondere L\u00f6sungen, die auf Predictive Analytics setzen, erh\u00f6hen massiv die M\u00f6glichkeit, Entwicklungen vorherzusagen.<\/p>\n\n\n\n

Predictive Analytics verwendet historische Daten, um zuk\u00fcnftige Ereignisse vorherzusagen und erweiterte Analysen bereitzustellen, um abgeschlossene und aktuelle Situationen zu bewerten und zuk\u00fcnftige Szenarios zu simulieren. Analytics bietet Echtzeiteinblicke durch die Verwendung von Technologien wie maschinelles Lernen, KI und Business Intelligence.<\/p>

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Unsicherheit reduzieren<\/h3>\n\n\n\n

Viele CEOs mussten w\u00e4hrend der Pandemie schmerzhaft erfahren, dass sich die Auswirkungen aufs Gesch\u00e4ft kaum beurteilen lie\u00dfen. So \u00fcberraschend und mit Wucht war das Ereignis weltweit. Richtige und gleichzeitig schnelle Entscheidungen in einer derartigen Lage zu treffen, ist ein Gl\u00fccksspiel. Durch den Einsatz von Analytics-Architekturen und -Tools ist es aber m\u00f6glich, die Unsicherheit zu reduzieren.<\/p>\n\n\n\n

SAP Analytics bringt nicht nur Data Warehouses, Reporting und Planungstools ins Unternehmen. Ein gro\u00dfer Vorteil ist die M\u00f6glichkeit, auf diesem Weg Zusammenh\u00e4nge, Abh\u00e4ngigkeiten und Insights zu erhalten. Die gro\u00dfe St\u00e4rke der Analytics-Tools von SAP ist zum einen die leichte Integration in eine oft schon bestehende SAP-Tool-Landschaft. Neben der Auswahl zwischen mehreren Optionen stehen dabei individuelle Gegebenheiten im Vordergrund: Welche Prozesse \u00e4ndern sich? Welche Daten fehlen oder werden durch Prozesse ver\u00e4ndert werden? Wie ist die vorhandene Datenqualit\u00e4t? Und wie kann am Ende sichergestellt werden, dass Analytics weiterhin Insights generieren kann und klar ist: Wo ist der Single Point of Truth?<\/p>\n\n\n\n

Prozesse analysieren<\/h3>\n\n\n\n

Meist ist es viel wichtiger, statt in ein weiteres Tool, in den Datenqualit\u00e4tsprozess zu investieren. Denn nat\u00fcrlich kann Analytics nur so gut sein, wie es die im Unternehmen vorhandenen Daten sind. Gibt es im Unternehmen mehrere Stellen, an denen Daten zugleich gesammelt werden, entstehen immer mehrere Wahrheiten. Das Ziel sollte aber stets ein \u201eSingle Point of Truth\u201c (ein einziger Punkt der Wahrheit) sowie ein \u201eSingle Point of Entry\u201c im Unternehmen sein, damit nicht das \u201eSuchen\u201c nach Informationen im Vordergrund steht, sondern das \u201eFinden\u201c.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr die Anwender darf es, egal wo die Daten gelagert werden, stets nur eine einzige Wahrheit geben. Um dies sicherzustellen, sollten die Datenverantwortlichen f\u00fcr die Datensammlung und -bearbeitung im Unternehmen entsprechende Rollen vergeben, die f\u00fcr die Richtigkeit, die rechtzeitige Verarbeitung und die Integration der Daten in den Unternehmenskontext b\u00fcrgen.<\/p>\n\n\n\n

Moderne Analytics-Tools bieten ein zeitgem\u00e4\u00dfes User Interface und zahlreiche Self-Service-M\u00f6glichkeiten. Beides \u201ebefreit\u201c die Fachabteilungen. Sie m\u00fcssen nun nicht mehr f\u00fcr jedwede Auswertung, die nicht exakt einer bestehenden Vorlage entspricht, die IT-Abteilung kontaktieren. Ein nicht zu untersch\u00e4tzender Vorteil und eine Entlastung der IT-Spezialisten. Zumal in der \u00dcbersetzung zwischen Business und IT immer auch Fehlerquellen lauern.<\/p>\n\n\n\n

Unternehmen, die Self-Services nutzen wollen, m\u00fcssen allerdings den Spagat zwischen Data Governance und der Geschwindigkeit der Datenbereitstellung meistern. Denkbar sind hier diverse Stufen zwischen einem stark kontrollierten und zentral definierten Datenbestand, bis hin zu einem Bereich, der dem End-User quasi blind zur Verf\u00fcgung gestellt wird. Es sollte dabei stets transparent sein, wer f\u00fcr die Daten verantwortlich ist, und gleichzeitig Klarheit dar\u00fcber herrschen, f\u00fcr welche Zwecke sie verwendet werden.<\/p>\n\n\n\n

Technologisch und prozessual werden selbstverst\u00e4ndlich auch in der Analytics-Welt etablierte Funktionen, Prozesse und Ans\u00e4tze, also Best Practices, genutzt, um etwa in einem Data Warehouse ein sauberes und flexibles Data Management aufzusetzen.<\/p>\n\n\n\n

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Die Coronapandemie hat bei vielen Unternehmen einen Digitalisierungsschub ausgel\u00f6st. Eine Lehre aus der Pandemie: Vorhersagen \u00fcber gesch\u00e4ftliche Entwicklungen waren in dieser Zeit noch schwieriger zu treffen als sonst.<\/p>\n","protected":false},"author":2498,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"rank_math_lock_modified_date":false,"footnotes":""},"categories":[5,40127],"tags":[601,111,40130,37297],"coauthors":[40298],"class_list":["post-110645","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-infrastruktur","category-mag-21-12","tag-digitalisierung","tag-infrastruktur","tag-mag-21-12","tag-valantic"],"featured_image_urls_v2":{"full":"","thumbnail":"","medium":"","medium_large":"","large":"","image-100":"","image-480":"","image-640":"","image-720":"","image-960":"","image-1168":"","image-1440":"","image-1920":"","1536x1536":"","2048x2048":"","trp-custom-language-flag":"","bricks_large_16x9":"","bricks_large":"","bricks_large_square":"","bricks_medium":"","bricks_medium_square":"","profile_24":"","profile_48":"","profile_96":"","profile_150":"","profile_300":""},"post_excerpt_stackable_v2":"

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