Die Schlüsselrolle von Business Intelligence für Unternehmen

In der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt ist der Zugriff auf aussagekräftige Daten entscheidend. Business Intelligence (BI) hat sich als unverzichtbares Instrument für Unternehmen etabliert, die ihre Effizienz steigern und datengesteuerte Entscheidungen treffen möchten. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die zentrale Rolle, die Business Intelligence in Unternehmen spielt.

1. Definition von Business Intelligence

Business Intelligence bezieht sich auf die Technologien, Anwendungen und Praktiken zur Sammlung, Integration, Analyse und Präsentation von geschäftlichen Informationen. Ziel ist es, umfassende Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

2. Datengrundlage für Entscheidungen

Business Intelligence nutzt umfangreiche Datenquellen, um eine umfassende Sicht auf die Geschäftsleistung zu ermöglichen. Von Finanzdaten über Vertriebszahlen bis hin zu Kundenfeedback – BI zieht aus verschiedenen Quellen, um ein ganzheitliches Bild zu schaffen.

3. Echtzeit-Analysen und Berichterstattung

Die Möglichkeit, Daten in Echtzeit zu analysieren, ermöglicht es Unternehmen, auf aktuelle Entwicklungen sofort zu reagieren. Dashboards und Berichte visualisieren komplexe Informationen und machen sie leicht verständlich.

4. Performanceoptimierung

Durch die Analyse von Schlüsselkennzahlen können Unternehmen die Leistung einzelner Abteilungen oder Prozesse bewerten. Dies ermöglicht die Identifizierung von Stärken und Schwächen zur kontinuierlichen Verbesserung.

5. Kundenverständnis und Personalisierung

Business Intelligence ermöglicht eine tiefgreifende Analyse von Kundenverhalten und Präferenzen. Unternehmen können personalisierte Angebote erstellen und ihre Marketingstrategien gezielt an die Bedürfnisse ihrer Zielgruppen anpassen.

6. Risikomanagement

Die Identifizierung von Risiken und die Vorhersage von Trends sind zentrale Bestandteile von Business Intelligence. Unternehmen können proaktiv auf potenzielle Herausforderungen reagieren und ihre Strategien entsprechend anpassen.

7. Entscheidungsunterstützung

BI-Tools bieten Führungskräften und Entscheidungsträgern eine solide Grundlage für fundierte Entscheidungen. Die Möglichkeit, verschiedene Szenarien zu modellieren und deren Auswirkungen zu analysieren, stärkt die Entscheidungsfindung.

8. Effizienzsteigerung in der Datenverarbeitung

Automatisierung von Datensammlung und -verarbeitung reduziert manuelle Aufgaben und minimiert Fehler. Dies führt zu effizienteren Geschäftsprozessen.

9. Wettbewerbsvorteil

Unternehmen, die Business Intelligence effektiv nutzen, können einen klaren Wettbewerbsvorteil erzielen. Die Fähigkeit, schnell auf Veränderungen zu reagieren und fundierte Entscheidungen zu treffen, ist in dynamischen Märkten entscheidend.

10. Datenschutz und Compliance

BI-Systeme können helfen, Datenschutzrichtlinien einzuhalten und Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Dies ist besonders wichtig in Branchen mit strengen Vorschriften.

Fazit

Business Intelligence ist weit mehr als nur eine Technologie – es ist eine strategische Herangehensweise an Datenmanagement und Analyse. Unternehmen, die BI effektiv nutzen, können nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch einen klaren Wettbewerbsvorteil erzielen. In einer Ära, in der Daten als Vermögenswert gelten, ist Business Intelligence der Schlüssel, um den vollen Wert aus diesen Informationen zu schöpfen und nachhaltigen Geschäftserfolg zu sichern.

Mit Business Intelligence bekommen Sie Geschäftsrelevante Informationen und sorgen nebenbei dafür, dass irrelevante Informationen keinen Einfluss mehr auf ihre Berechnungen haben. In unserem Business Intelligence Seminar lernen Sie, wie Sie mehr über die Grundlagen, Einsatzmöglichkeiten und den Prozess von Business Intelligence. Außerdem lernen Sie wichtige Werkzeuge kennen.

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Intelligente Automatisierung bedeutet Mehrwert

Künstliche Intelligenz vs. intelligente Automatisierung

Wie die robotergestützte Prozessautomatisierung ist auch die künstliche Intelligenz eine Schlüsselkomponente der intelligenten Automatisierung – IA kann ohne KI nicht existieren.

Und in dem Maße, wie die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz immer ausgefeilter werden, wachsen auch die Fähigkeiten der intelligenten Automatisierung. KI-Systeme waren noch nie so gut in der Lage, natürliche Sprache zu verarbeiten und zu generieren, und sie können problemlos Informationen aus unstrukturierten Datenquellen wie E-Mails oder sogar Video- und Audiodateien extrahieren – all dies kann die Fähigkeiten der intelligenten Automatisierung verbessern.

Vorteile der intelligenten Automatisierung

Unabhängig davon, wie sie eingesetzt wird, kann eine intelligente Automatisierung einem Unternehmen in vielerlei Hinsicht zugute kommen.

STEIGERT DIE PRODUKTIVITÄT

In erster Linie kann IA dazu beitragen, die Produktivität der menschlichen Arbeitskräfte zu steigern. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben können sich die Mitarbeiter auf Aufgaben konzentrieren, die mehr Kreativität und Problemlösungskompetenz erfordern.

Die Servicequalität wird verbessert, wenn sich die Mitarbeiter nicht mit Routineaufgaben beschäftigen, sondern sich auf die schwierigeren Dinge konzentrieren.

KOSTENSENKUNG

Intelligente Automatisierung kann auch die Betriebskosten eines Unternehmens senken – wenn nicht durch die Reduzierung des Bedarfs an bezahlten Arbeitskräften, so doch durch die Optimierung der Ressourcenzuweisung und damit die Verringerung unnötiger Ausgaben. Ein von Deloitte und Blue Prism veröffentlichter Bericht aus dem Jahr 2020 hat ergeben, dass IA die Kosten für Geschäftsprozesse im Durchschnitt um 25 bis 40 Prozent senkt.

VERBESSERTE EFFIZIENZ UND GENAUIGKEIT

Per Definition kann die Automatisierung Aufgaben schneller und effizienter erledigen als ein Mensch es je könnte. Sie ist in der Lage, große Datenmengen zu analysieren, aus diesen Analysen Trends zu erkennen und in kürzester Zeit verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Und sie kann ohne große Investitionen in Ressourcen leicht auf- oder abwärts skaliert werden, um dem wechselnden Bedarf gerecht zu werden.

Sie wird nicht müde oder gelangweilt, sie kündigt nicht, um einen besseren Job zu bekommen, was bedeutet, dass die IA nicht die gleiche Art von Fehlern macht, die ein überlasteter menschlicher Mitarbeiter machen könnte. Und die Qualität der Ergebnisse ist konstant.

STEIGERT DAS KUNDENERLEBNIS UND DIE MITARBEITERZUFRIEDENHEIT

Wenn Aufgaben effizient, schnell und genau erledigt werden, sind letztlich alle zufrieden. Die Kunden haben ein positiveres Erlebnis, weil sie Zugang zu einem qualitativ hochwertigeren Produkt haben oder schneller (oder sogar sofort) Antworten auf ihre Fragen erhalten können. Und die Mitarbeiter haben mehr Zeit, sich auf die lohnenderen Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren, anstatt auf die langweilige Arbeit, die niemand machen will

Während das Wort „Automatisierung“ oft mit der Befürchtung in Verbindung gebracht wird, dass menschliche Arbeitsplätze durch Computer ersetzt werden, sagen Spezialisten, dass der Verlust von Arbeitsplätzen keine unvermeidliche Folge einer intelligenten Automatisierung ist. Vielmehr gehe es darum, die Effektivität der Teams eines Unternehmens zu steigern, indem man ihnen eine Art digitalen Kollegen zur Seite stellt, mit dem sie „zusammenarbeiten und koexistieren“ können.

Fazit

Unternehmen, die sich dafür entscheiden, ihre sich wiederholenden Aufgaben mit Hilfe von IA zu automatisieren, profitieren in jedem Fall von zahlreichen Vorteilen, wie z. B. erhöhter Effizienz, Kosteneinsparungen und einem besseren Kundenerlebnis. Und ihre Mitarbeiter haben mehr Zeit, sich auf die strategischen und kreativen Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren.

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Was ist und wie funktioniert Big Data

Was ist Big Data?

Big Data bezieht sich auf massive, komplexe Datensätze (entweder strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert), die schnell aus einer Vielzahl von Quellen erzeugt und übertragen werden.

Big Data ist im Wesentlichen die Verarbeitung von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagen zu treffen, daher ist es sinnvoll, die einzelnen Attribute genauer zu betrachten.

Vorteile von Big Data

Auch wenn der große Umfang von Big Data überwältigend sein kann, bietet diese Datenmenge eine Fülle von Informationen, die Fachleute zu ihrem Vorteil nutzen können. Große Datensätze können ausgewertet werden, um Muster über ihre ursprünglichen Quellen abzuleiten und so Erkenntnisse zur Verbesserung der Unternehmenseffizienz oder zur Vorhersage künftiger Geschäftsergebnisse zu gewinnen.

Wichtige Bereiche, in denen Big Data genutzt werden kann:

  • Kostenoptimierung
  • Kundenbindung
  • Entscheidungsfindung
  • Automatisierung von Prozessen

Wie wird Big Data genutzt?

Die Vielfalt von Big Data macht sie von Natur aus komplex, so dass Systeme erforderlich sind, die die verschiedenen strukturellen und semantischen Unterschiede verarbeiten können.

Big Data erfordert spezialisierte NoSQL-Datenbanken, die die Daten so speichern können, dass sie sich nicht strikt an ein bestimmtes Modell halten müssen. Dies bietet die nötige Flexibilität, um scheinbar disparate Informationsquellen kohärent zu analysieren, um einen ganzheitlichen Überblick über die Geschehnisse zu erhalten und zu erfahren, wie und wann gehandelt werden muss.

Bei der Aggregation, Verarbeitung und Analyse von Big Data werden diese häufig entweder als operative oder analytische Daten klassifiziert und entsprechend gespeichert.

Operative Systeme verarbeiten große Datenmengen auf mehreren Servern und umfassen Daten wie Lagerbestände, Kundendaten und Einkäufe – die alltäglichen Informationen innerhalb eines Unternehmens.

Analytische Systeme sind ausgefeilter als ihre operativen Gegenstücke und können komplexe Datenanalysen durchführen und den Unternehmen Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung liefern. Diese Systeme werden oft in bestehende Prozesse und Infrastrukturen integriert, um die Erfassung und Nutzung von Daten zu maximieren.

Unabhängig davon, wie sie klassifiziert werden, sind Daten überall. Unsere Telefone, Kreditkarten, Softwareanwendungen, Fahrzeuge, Akten, Websites und die meisten „Dinge“ in unserer Welt sind in der Lage, riesige Datenmengen zu übermitteln, und diese Informationen sind unglaublich wertvoll.

Big-Data-Analysen werden in fast allen Branchen eingesetzt, um Muster und Trends zu erkennen, Fragen zu beantworten, Einblicke in Kunden zu gewinnen und komplexe Probleme zu lösen. Unternehmen und Organisationen nutzen die Informationen aus einer Vielzahl von Gründen, z. B. um ihr Geschäft auszubauen, Kundenentscheidungen zu verstehen, die Forschung zu verbessern, Prognosen zu erstellen und wichtige Zielgruppen für Werbung anzusprechen.

BIG DATA-BEISPIELE:

  • Personalisierte E-Commerce-Einkaufserlebnisse.
  • Verbesserte medizinische Forschung durch Zusammenstellung von Datenpunkten.
  • Medienempfehlungen bei Streaming-Diensten.
  • Modellierung von Finanzmärkten.
  • Vorhersage von Ernteerträgen für Landwirte.
  • Analyse von Verkehrsmustern zur Verringerung von Verkehrsstaus in Städten.
  • Erkennung von Einkaufsgewohnheiten im Einzelhandel und Optimierung der Produktplatzierung.
  • Maximierung der Effizienz und des Werts von Sportmannschaften.
  • Erkennung von Bildungsgewohnheiten für einzelne Schüler, Schulen und Bezirke.

Big Data Tools 

Um Big Data zu verstehen, muss man eine umfangreiche Analyse durchführen, und hier kommen Big-Data-Tools ins Spiel. Big-Data-Tools sind in der Lage, große Datensätze zu überblicken und Muster auf einer verteilten und Echtzeit-Skala zu erkennen, was viel Zeit, Geld und Energie spart.

Im Folgenden finden Sie einige Big Data-Tools, die heute in verschiedenen Branchen eingesetzt werden.

Apache Hadoop

Die Softwarebibliothek von Apache Hadoop ist ein weit verbreitetes Open-Source-Framework für Big Data und ermöglicht die verteilte Verarbeitung großer Datensätze in Forschung und Produktion.

Apache Spark

Apache Spark ist eine Open-Source-Analyse-Engine für die Verarbeitung großer Datensätze auf Einzelknotenrechnern oder Clustern. Die Software bietet eine skalierbare und einheitliche Verarbeitung, die in der Lage ist, Data-Engineering-, Data-Science- und Machine-Learning-Operationen in Java, Python, R, Scala oder SQL auszuführen.

Apache Storm

Das Open-Source-Rechnersystem Apache Storm kann mehr als eine Million Tupel pro Sekunde und Knoten verarbeiten und ist auf die Verarbeitung verteilter, unstrukturierter Daten in Echtzeit spezialisiert.

Fazit

Sie können mit Hilfe von Big Data große und komplexe Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen auswerten und so wichtige Informationen für Ihr Unternehmen gewinnen.

In unserem Seminar erfahren Sie, welche Vorteile Big Data für Ihr Unternehmen bringen kann und wie Sie Big Data erfolgreich und effizient in Ihrem Unternehmen umsetzen.

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7 Schlüsselelemente einer hochwertigen BI-Lösung

Wie helfen BI-Tools bei der Datenverarbeitung?

BI ist in den verschiedenen Branchen deshalb so nützlich, weil es über fantastische, benutzerfreundliche Funktionen verfügt. Hier ein Blick auf das, was Sie erwarten können.

  • Visualisierung von Daten
     BI-Software verfügt über Datenanalysetools, so dass Daten nicht nur gespeichert, sondern auch analysiert und in einem visuellen Format – Karten, Diagramme, Tabellen usw. – dargestellt werden können, was das Verständnis auch für Nicht-IT-Fachleute erheblich erleichtert.
  • BI-Berichterstattung
    Ein weiteres wichtiges Merkmal von BI ist die Berichterstattung, bei der alle Daten in nützlichen Zusammenfassungen organisiert werden, um die Unternehmensleistung zu überwachen. Dies unterscheidet sich insofern von der Analyse, als dass die Daten untersucht und Erkenntnisse extrahiert werden. Bei der Berichterstattung werden die Daten in nützliche Informationen umgewandelt, die leicht zu verstehen sind, während die Analyse Geschäftseinblicke liefert.
  • Leistungsmanagement
     Sie können BI auch nutzen, um den Fortschritt Ihres Unternehmens zu überwachen und festzustellen, ob Sie Ihre Ziele innerhalb des vorgesehenen Zeitrahmens erreichen oder nicht. Die Daten werden einfach im Laufe der Zeit analysiert, und Sie können dann feststellen, welche Änderungen vorgenommen werden müssen, um diese Ziele in Zukunft zu erreichen.

7 Kernelemente einer wertvollen BI-Lösung

Wenn Sie dies lesen, kennen Sie bereits die vielen Vorteile von BI für Ihr Unternehmen – Ihr Problem ist, ein BI-Tool von einem anderen zu unterscheiden. Im Folgenden werden wir die Schlüsselelemente aufschlüsseln, auf die Sie bei der Investition in eine wertvolle BI-Lösung achten sollten.

1. Sicherheit

In einem Business Tech-Artikel wurde ein Bericht von Trend Micro vorgestellt, in dem Südafrika als „Spielwiese für Cybersecurity-Kriminelle“ beschrieben wird. Dem Bericht zufolge ist Südafrika eines der 30 Länder, die am häufigsten Ziel von Malware-Angriffen sind. Deshalb müssen Sie bei Ihrem BI-Tool sicherstellen, dass es über hochmoderne Sicherheitsprotokolle mit kontinuierlicher Überwachung verfügt, die alle Ihre sensiblen Daten schützen. Achten Sie auf Sicherheitskontrollen wie Systeme zur Erkennung von Eindringlingen, Zwei-Faktor-Authentifizierung und Schwachstellenscans.

2. Personalisierte Dashboards

Daten sind nur dann effektiv für ein Unternehmen, wenn sie leicht verständlich und in Echtzeit zugänglich sind. Das bedeutet, dass Sie eine BI-Lösung benötigen, die personalisierte oder maßgeschneiderte Dashboards bereitstellt, mit denen Sie alle Ihre Daten an einem Ort anzeigen können. Mit diesem einfachen Überblick und der umfassenden Zusammenfassung können Sie die Herausforderungen und Chancen in Ihrem Unternehmen erkennen und bessere Entscheidungen treffen.

3. Skalierbarkeit

Wie die letzten zwei Jahre überdeutlich gezeigt haben, können sich Veränderungen jederzeit vollziehen. Und so wie sich der Markt verändert, muss sich auch Ihr Unternehmen verändern. Deshalb sollten Sie sicherstellen, dass das BI-Tool skalierbar ist. Wenn Ihr Unternehmen im Laufe der Zeit wachsen soll, muss die BI-Lösung die Fähigkeit haben, mit den steigenden Anforderungen und Datenbedürfnissen mitzuwachsen. Andererseits muss das BI-Tool auch in der Lage sein, die Datenmenge effektiv zu reduzieren, wenn der Datenbedarf sinkt.

4. Standortbezogene Intelligenz

Unternehmen müssen Operationen in einem gebietsspezifischen Kontext verstehen, und das bedeutet, dass sie in ein BI-Tool mit Location Intelligence (LI) investieren müssen. Dieses LI-Tool nutzt verschiedene standortrelevante Datenquellen, darunter geografische Informationssysteme (GIS), Luftbildkarten und demografische Informationen, um nur einige zu nennen. Diese Daten werden dann in einem visuellen Format dargestellt, so dass Sie verstehen können, wie sich Ihr Unternehmen von Region zu Region entwickelt.

5. Einfachheit

Schließlich sollten Sie sich für eine BI-Lösung entscheiden, die für alle Beteiligten – nicht nur für die IT-Abteilung – einfach zu bedienen und zu verstehen ist. Prüfen Sie, wie die Benutzerfreundlichkeit ist, ob das System intuitiv ist und ob Sie mit Kollegen und Kunden zusammenarbeiten können.

6. Bericht-Ranking

Eine weitere großartige Funktion von BI-Tools ist das Berichtsranking. Hier können Sie datengesteuerte Berichte erstellen, die sich auf bestimmte Kategorien innerhalb des Unternehmens konzentrieren, indem Sie auf Daten aus verschiedenen Quellen zurückgreifen. In diesen Berichten werden dann die leistungsstärksten und die leistungsschwächsten Produkte, Dienstleistungen oder Regionen aufgelistet. Dies ist ein unglaublich effektiver Weg, um Ihre Abläufe danach zu optimieren, was tatsächlich funktioniert – und was nicht.

7. Interaktive Berichte

Neben den Berichtsfunktionen sollte Ihr BI-Tool auch den Zugriff auf interaktive Berichte ermöglichen, mit denen Sie verschiedene Arten der Datenerfassung und -analyse durchführen können. Dazu gehören das Aufschlüsseln von Daten, das Filtern und Sortieren von Daten für eine viel bequemere Echtzeitanalyse.

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Algorithmen, die Ihr Unternehmen revolutionieren können

Algorithmen sind ein wichtiger Bestandteil eines jeden Unternehmens, sei es, um den Umsatz zu steigern, Marketingmaßnahmen gezielt zu steuern oder einfach nur interne Prozesse zu rationalisieren. Wenn Unternehmen verstehen, wie Algorithmen funktionieren, können sie das Beste aus ihnen herausholen und sie zu ihrem Vorteil nutzen.

Arten von Algorithmen

Es gibt verschiedene Arten von Algorithmen, die Unternehmen einsetzen können, und jede hat ihre eigenen Vorteile:

Entscheidungsbäume

Entscheidungsbäume sind eine Art von Algorithmus, der Unternehmen dabei hilft, Entscheidungen zu treffen, indem er alle möglichen Optionen und Ergebnisse berücksichtigt. Sie werden häufig in Marketingkampagnen eingesetzt, um die beste Art der Kundenansprache zu ermitteln, oder im Vertrieb, um den effizientesten Weg zum Abschluss eines Geschäfts zu wählen.

Lineare Programmierung

Algorithmen der linearen Programmierung helfen Unternehmen bei der Optimierung von Ressourcen, indem sie komplexe mathematische Probleme lösen. Sie werden häufig in Produktions- und Logistikanwendungen eingesetzt, um Kosten zu minimieren und Gewinne zu maximieren.

Genetische Algorithmen

Genetische Algorithmen ahmen den Prozess der natürlichen Selektion nach, indem sie Lösungen im Laufe der Zeit iterativ verbessern. Sie werden häufig bei Optimierungsproblemen eingesetzt, bei denen es keine eindeutige beste Lösung gibt, z. B. bei der Suche nach dem kürzesten Weg zwischen mehreren Punkten oder bei der Entwicklung neuer Produkte durch Designexploration.

Data Mining

Data-Mining-Algorithmen helfen Unternehmen, große Datensätze sinnvoll zu nutzen, indem sie verborgene Muster und Trends finden. Sie werden häufig in Marketinganwendungen eingesetzt, um das Kundenverhalten zu verstehen, oder in Finanzanwendungen, um Betrug zu erkennen.

Maschinelles Lernen

Algorithmen des maschinellen Lernens sind eine Art von Algorithmen, die eine Aufgabe im Laufe der Zeit durch Erfahrung immer besser bewältigen. Sie werden häufig in Anwendungen eingesetzt, bei denen eine große Datenmenge vorliegt, z. B. bei Website-Empfehlungen oder der Spam-Erkennung.

Optimierungsalgorithmen

Optimierungsalgorithmen helfen Unternehmen dabei, die beste Lösung für ein Problem aus einer Reihe von möglichen Lösungen zu finden. Sie werden häufig in Anwendungen zur Routenplanung und Terminierung eingesetzt, um den kürzesten oder effizientesten Weg zu finden.

Neuronale Netze

Neuronale Netze sind eine Art von Algorithmus, der dem Gehirn nachempfunden ist und lernen kann, Muster zu erkennen. Sie werden häufig in Anwendungen zur Bild- und Spracherkennung eingesetzt.

Warum sollten Sie Algorithmen in Ihrem Unternehmen implementieren?

Als Unternehmer sind Sie immer auf der Suche nach Möglichkeiten, Ihr Ergebnis zu verbessern. Die Implementierung von Algorithmen kann eine gute Möglichkeit sein, dies zu erreichen. Algorithmen können Ihnen helfen, Aufgaben zu automatisieren, bessere Entscheidungen zu treffen und Ihre Ressourcen zu optimieren. Im Folgenden finden Sie einige konkrete Gründe, warum Sie Algorithmen in Ihrem Unternehmen einsetzen sollten:

Automatisieren Sie sich wiederholende Aufgaben. Wenn es Aufgaben gibt, die Sie oder Ihre Mitarbeiter täglich oder wöchentlich erledigen, gibt es wahrscheinlich einen Algorithmus, der sie für Sie erledigen kann. Durch die Automatisierung dieser Art von Aufgaben können Sie Zeit für wichtigere Aufgaben gewinnen.
Treffen Sie bessere Entscheidungen mit datengestützten Erkenntnissen. Algorithmen können eine große Menge an Daten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln. Dies kann in allen Bereichen hilfreich sein, vom Marketing über die Produktentwicklung bis hin zum Kundendienst.
Optimieren Sie Ihre Ressourcen mit prädiktiver Analytik. Bei der prädiktiven Analyse handelt es sich um eine Art Algorithmus, der anhand von Daten aus der Vergangenheit künftige Ergebnisse vorhersagt. Diese Informationen können zur Optimierung aller Bereiche genutzt werden, vom Lagerbestand bis zum Personaleinsatzplan.

Fazit

Man sollte jedoch bedenken, dass kein Algorithmus perfekt ist und dass Computer unsere Intuition und unsere Fähigkeit, uns anzupassen und logische Sprünge zu machen, nicht ersetzen können. Diese Werkzeuge können extrem leistungsfähig sein, und wir müssen sie verantwortungsbewusst einsetzen, aber wenn wir uns zu sehr auf sie verlassen, kann es sein, dass wir irgendwann unsere Fähigkeit vergessen, Entscheidungen zu treffen und zu handeln.

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Aufbau einer KI-Strategie für Ihr Unternehmen

Aufbau einer KI-Strategie

Es kommen neue leistungsstarke KI-Tools auf den Markt, Big Tech räumt der KI-Entwicklung Priorität ein, zahlreiche Start-ups sind auf dem Vormarsch und die Erwartungen an KI steigen. Der Wert einer auf den Menschen ausgerichteten, einfach zu bedienenden KI wird immer deutlicher, und zwar schnell. Bill Gates reflektierte kürzlich über die von OpenAI – dem Unternehmen hinter ChatGPT und GPT-4 – entwickelte Technologie: „Ich wusste, dass ich gerade den wichtigsten Fortschritt in der Technologie seit der grafischen Benutzeroberfläche gesehen hatte.“

In Anbetracht all dessen ist es sinnvoll, die KI-Strategie Ihres Unternehmens zu überdenken oder eine solche zu entwickeln, wenn Sie noch keine haben. Im Folgenden finden Sie einige Ideen, die in eine KI-Strategie einfließen könnten, sei es für generative KI, menschenzentrierte KI oder für KI im Allgemeinen.

Organisieren Sie eine KI-Projektgruppe: Das Aufblühen der menschenzentrierten, zugänglichen KI verdient die Einrichtung einer multidisziplinären KI-Taskforce, die sich aus Strategieexperten, Softwareingenieuren, Datenwissenschaftlern, Service-Designern, Domänenexperten und Juristen zusammensetzt und der Geschäftsleitung unterstellt ist. Selbst in Unternehmen, die bereits über ein KI-Team oder abteilungsübergreifend tätige Experten verfügen, kann dies ein notwendiger Schritt sein. Stellen Sie sicher, dass KI als oberste Priorität behandelt wird und nicht als Teil Ihrer Datenstrategie versteckt wird.

Entwickeln Sie Ihr strategisches Denken: Welche Anwendungsfälle und damit verbundenen KI-Funktionen stehen Ihnen zur Verfügung und wie wollen Sie sie nutzen? Wie könnte menschenzentrierte KI den Zugang zum kollektiven Wissen und zur Erfahrung Ihres Unternehmens verbessern? Welche Teams könnten durch KI unterstützt und entlastet werden? Identifizieren Sie die strategischen Säulen, bei denen KI helfen könnte, z. B. bei der Entscheidungsfindung von Senior-Teams, der Kundenerfahrung, dem Betrieb oder der Förderung von Innovationen. Beurteilen Sie, welche menschlichen Fähigkeiten durch KI ergänzt werden könnten. Nehmen Sie sich Zeit, um nach den Nachteilen zu suchen – wird ein übermäßiger Einsatz von generativer KI wichtige Fähigkeiten aushöhlen oder zu Fehlern führen? Könnte KI im weiteren Sinne dazu führen, dass sich Ihr Markt vergrößert, oder Risiken für Ihr Geschäftsmodell mit sich bringen?

Verfolgen Sie einen ganzheitlichen, auf den Menschen ausgerichteten Ansatz: Bei der gewinnbringenden Nutzung von KI geht es um viel mehr als nur um den Aufbau technischer Fähigkeiten – die Zusammenarbeit von Menschen mit KI kann die Fähigkeiten der Menschen verbessern. Wie könnte dies die Organisation und die Arbeitsweise des Unternehmens verändern? Es ist von entscheidender Bedeutung, dass Unternehmensleiter, Fachexperten und technische Teams sich abstimmen und eine Sprache sprechen, die sie alle verstehen.

Identifizieren und nutzen Sie die relevanten Daten: Die KI-Projektgruppe sollte Daten beschaffen, die zum Trainieren von KI verwendet werden können. Für generative KI können dies Verträge, Besprechungsnotizen, interne Berichte und Unternehmensstrategien, extern zur Verfügung gestellte Datensätze, Kundeninteraktionen, Bilder, Videos, Audiodaten, Nachrichten oder soziale Medien sein. Überlegen Sie, ob diese Daten für die Entwicklung von branchenspezifischen Anwendungen für den Außenbereich genutzt werden können. KI hängt vom Zugriff auf Daten ab und ist daher effektiver, wenn die zugrunde liegenden Daten in einer effizienten und zugänglichen Plattform organisiert sind.

Entwicklung eines ethischen Ansatzes, auch in Bezug auf Emissionen: Die Forschung zeigt, dass ethische und rechtliche Überlegungen bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Systemen oft außer Acht gelassen werden. Verstehen Sie alle Risiken der Voreingenommenheit in der von Ihnen verwendeten KI sowie die möglicherweise unethischen Verwendungen. Das Training von KI-Systemen kann eine beträchtliche Rechenleistung erfordern, was zu höheren Emissionen führt. Ziehen Sie Tools zur Messung und Überwachung der Cloud-Nutzung in Betracht.

Managen Sie die Erwartungen Ihrer Teams: Viele Wissensarbeiter fragen sich, was KI – und insbesondere generative KI – für ihren Arbeitsalltag und die Gestaltung ihrer Karriere bedeuten könnte. Der CEO und die KI-Projektgruppe sollten mit dem Kommunikationsteam zusammenarbeiten, um die Möglichkeiten der KI zu erklären und Hype und Science-Fiction-artige Befürchtungen zu zerstreuen. Das Feedback der Stakeholder aus dem gesamten Unternehmen sollte gefördert werden.

Fazit

Der Start von ChatGPT – und einige andere intelligente Produktentwicklungen und Marketingmaßnahmen von Big Tech – haben dazu beigetragen, dass sich das Jahr 2023 als Wendepunkt für den Einsatz von KI in Unternehmen erweisen könnte. Menschenzentrierte KI dürfte eine immer größere Rolle spielen, sei es in Form von KI-Assistenten, generativer KI oder benutzerfreundlichen, maßgeschneiderten Anwendungen. Branchenspezifische und proprietäre generative KI-Apps werden sich wahrscheinlich durchsetzen.

KI für Unternehmen entwickelt sich jetzt mit großer Geschwindigkeit, und die Formulierung einer KI-Strategie wird Unternehmen dabei helfen, durch das Rauschen hindurch zu den tatsächlichen Geschäftsvorteilen zu gelangen.

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Business Intelligence Tools: Vorteile und Beispiele

Vorteile von BI-Tools

BI-Tools können Ihr Unternehmen dabei unterstützen, intelligente und flexible Schritte zur Erreichung größerer Ziele zu unternehmen.

Unabhängigkeit: Daten gehören nicht mehr nur dem IT-Team Ihres Unternehmens. Jetzt kann jeder Mitarbeiter ohne technisches Fachwissen, sogar Praktikanten, auf Daten zugreifen und diese analysieren, die für ihre jeweiligen Teams erforderlich sind. Sie können Berichte über alle Elektronikverkäufe im Jahr 2020 erstellen oder Patientendaten visualisieren, um die Anzahl der Patienten im Jahr 2022 zu ermitteln.

Zentralisierte Daten: Alle Ihre Daten an einem Ort. Unternehmen sammeln Daten aus zahlreichen Datenbanken, Portalen, CRM-Systemen (Customer Relationship Management), ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning) und mehr. Um all diese Daten sinnvoll zu nutzen, benötigen Sie Business-Intelligence-Tools, die die Daten zusammenführen und bestimmte Arten von Ansichten (Probleme, Trends, Analysen) auf der Grundlage Ihrer Abfragen oder der von Ihnen gewünschten Informationen bereitstellen.

Vorhersagen treffen: Mit dem Zugriff auf so viele Daten aus der Vergangenheit und Gegenwart können die Mitarbeiter evidenzbasierte Entscheidungen treffen. Mithilfe von Predictive Analytics und Prognosen können Benutzer Erkenntnisse auf der Grundlage der Leistungshistorie eines Produkts oder einer Dienstleistung gewinnen. Wenn sich eine Geschäftsbedingung ändert, können die intelligenten Tools automatisch die Anomalien herausfinden, und Sie sind in der Lage, auf Störungen zu reagieren, sobald sie auftreten.

Automatische Berichte: Anstatt Daten manuell in Excel-Tabellen einzugeben oder zwischen verschiedenen Tools hin und her zu wechseln, sind viele BI-Tools automatisiert. Wenn Sie einen Bericht über ein Produkt über einen bestimmten Zeitraum benötigen, erstellt das Tool diesen für Sie. Wenn diese Informationen aussagekräftig sind und Sie sie in eine Präsentation einbinden möchten, können Sie interaktive Visualisierungen erstellen und alle benötigten Diagramme und Grafiken herunterladen.

Reduziert die Geschäftskosten: BI-Tools können so viel leisten, von der Analyse des Verbraucherverhaltens über Umsatzprognosen bis hin zur Prozessüberwachung in Echtzeit, dass Analyse-, Planungs- und Berichterstattungsprozesse viel effizienter und genauer sind als je zuvor. Tatsächlich gaben mehr als 50 Prozent der Nutzer von BI-Tools an, dass diese Vorteile ihnen geholfen haben, Kosten zu senken und den Umsatz zu steigern

Die 3 wichtigsten Business-Intelligence-Tools

Heutzutage gibt es Dutzende von BI-Tools. Um die drei besten zu ermitteln, haben wir die am häufigsten genannten Websites herangezogen, die eine Rangliste der besten BI-Tools erstellt haben. Diese drei Tools sind nicht in einer bestimmten Reihenfolge aufgeführt.

QlikSense

QlikSense ist ein BI-Tool, das den Schwerpunkt auf einen Self-Service-Ansatz legt. Das bedeutet, dass es eine breite Palette von Analyseanwendungen unterstützt, von geführten Apps und Dashboards bis hin zu benutzerdefinierten und eingebetteten Analysen. Es bietet eine benutzerfreundliche, für Touchscreens optimierte Oberfläche, ausgefeilte KI und leistungsstarke Cloud-Plattformen. Die assoziative Explorationsfunktion Search & Conversational Analytics ermöglicht es Anwendern, Fragen zu stellen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, was die Datenkompetenz von Personen erhöht, die noch keine Erfahrung mit BI-Tools haben.

Sisense

Sisense ist ein benutzerfreundliches BI-Tool, das sich auf Vereinfachung und Straffung konzentriert. Mit diesem Tool können Sie Daten aus Quellen wie Google Analytics, Salesforce und anderen exportieren. Seine In-Chip-Technologie ermöglicht im Vergleich zu anderen Tools eine schnellere Datenverarbeitung. Zu den wichtigsten Funktionen gehört die Möglichkeit, White-Label-Analysen einzubetten, d. h. ein Unternehmen kann die Dienste vollständig an seine Bedürfnisse anpassen. Wie andere Tools verfügt es über eine Drag-and-Drop-Funktion. Mit Sisense können Sie Berichte und Dashboards sowohl mit Ihren Teammitgliedern als auch mit Externen teilen.

Microsoft Power BI

Eines der beliebtesten BI-Tools ist Power BI, das vom führenden Software-Riesen Microsoft angeboten wird. Bei diesem Tool handelt es sich um eine herunterladbare Software, so dass Sie wählen können, ob Sie die Analysen in der Cloud oder auf einem Berichtsserver durchführen möchten. Durch die Synchronisierung mit Quellen wie Facebook, Oracle und anderen können Sie mit diesem interaktiven Tool in wenigen Minuten Berichte und Dashboards erstellen. Es verfügt über integrierte KI-Funktionen, Excel-Integration und Datenkonnektoren und bietet End-to-End-Datenverschlüsselung und Echtzeit-Zugriffsüberwachung.

Fazit

Sie können sich mit einem oder mehreren BI-Tools vertraut machen, indem Sie sich selbständig oder im Rahmen Ihrer Arbeit damit vertraut machen. Viele Top-Unternehmen verwenden diese Tools, so dass Sie davon profitieren können, die gängigsten davon im Abschnitt „Fähigkeiten“ Ihres Lebenslaufs aufzuführen, wenn dies für die Stelle und die Branche, in der Sie sich bewerben, sinnvoll ist.

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AIOps für Unternehmen

Die AIOPs-Tools sind so vielfältig und spezialisiert wie die Unmengen an Informationen, die Sie damit verwalten können. Die unten aufgeführten Optionen bieten Tools, mit denen Sie Probleme schnell angehen und möglicherweise erkennen können, bevor sie entstehen. Es ist wichtig, die Software zu finden, die am besten für Ihre spezifischen Anforderungen geeignet ist.

Die Wahl des richtigen AIOPs-Tools für Ihr Unternehmen

Es ist wichtig, dass Sie das richtige AIOPs-Tool für Ihr Unternehmen auswählen. Wir empfehlen Ihnen dringend, bei Ihrer Entscheidung die folgenden Faktoren zu berücksichtigen:

Funktionen

Wenn es darum geht, ein AIOPs-Tool für Ihr Unternehmen auszuwählen, sollten Sie sich einen Moment Zeit nehmen und überlegen, welche Funktionen Sie benötigen. Einige AIOPs-Tools können mehr als nur Vorfälle erkennen. Je nach den Anforderungen Ihres Unternehmens sollten Sie sich nach Tools umsehen, die auch in anderen Bereichen wie der Infrastrukturüberwachung oder der prädiktiven Analyse helfen können. Letztlich können die von einem AIOPs-Tool angebotenen Funktionen sehr unterschiedlich sein. Informieren Sie sich gründlich über die Möglichkeiten der einzelnen Tools, bevor Sie sich für eines entscheiden.

Preisgestaltung

Die Preisgestaltung ist ein weiterer Faktor, den Sie bei der Auswahl eines Tools für Ihr Unternehmen berücksichtigen sollten. Einige Tools kosten mehr als andere, und einige sind völlig kostenlos. In der Regel bieten kostenpflichtige Tools spezifischere Merkmale und Funktionen. Kostenlose Tools bieten allgemeinere Funktionen, sind aber möglicherweise besser für das von Ihnen vorgesehene Budget geeignet.

Unterstützung und Integrationen

Sie sollten auch den Support und die Integrationsmöglichkeiten des AIOPs-Tools berücksichtigen. Einige Tools können in Kollaborationstools wie Slack integriert werden, die in der Regel in Unternehmen weit verbreitet sind. Einige Tools lassen sich in andere Software integrieren, die das Ereignismanagement und/oder die Transparenz der Infrastruktur verbessern. Sie sollten sich genau überlegen, welche Software-Unterstützung und -Integrationen Ihr Unternehmen benötigt.

Sie sollten die Software finden, die am besten für Ihre spezifischen Bedürfnisse geeignet ist. Wir haben hier 2 der besten Optionen vorgestellt:

PagerDuty

PagerDuty ist eine Anwendung zur Verwaltung von IT-Warnungen und Vorfällen. Das Unternehmen bietet zwei AIOPs-Produkte an: PagerDuty Event Intelligence und PagerDuty Automated Actions.

PagerDuty Event Intelligence nutzt kritische Signale und Kontext, um Benutzern die Möglichkeit zu geben, in Echtzeit gegen Probleme vorzugehen, Probleme schneller zu lösen und Ausfallzeiten zu reduzieren. PagerDuty gibt an, dass dieses Produkt das Rauschen um bis zu 98% reduzieren kann und zu 50% weniger Vorfällen führt als bei Benutzern, die PagerDuty nur für die Reaktion auf Vorfälle verwenden. Wenn Sie mit einem hohen Aufkommen von Alarmen bei Zwischenfällen zu kämpfen haben, ist PagerDuty das richtige Produkt für Sie!

PagerDuty wird hauptsächlich von Unternehmen in der Computer-Software-Industrie eingesetzt. Dieses Produkt ist besonders nützlich für Unternehmen, die bei jedem Vorfall einen großen Zustrom von Alarmmeldungen erhalten.

Funktionen

  • Intelligente Rauschunterdrückung
  • Pausieren von Vorfallsbenachrichtigungen & automatische Pausierung von Vorfallsbenachrichtigungen
  • Wahrscheinlichkeitsursprung
  • Frühere und verwandte Vorfälle
  • Ausreißer-Ereignis
  • Ereignis-Orchestrierung
  • Automatisierte Diagnose und automatische Behebung
  • Änderungsereignisse und benutzerdefinierter Änderungsereignistransformator
  • Korrelation von Änderungen

Splunk IT-Dienst-Intelligenz

Splunk IT Service Intelligence (ITSI) ist eine Software, die die Serviceleistung mit AIOPs schützt. Laut Splunk können Benutzer Vorfälle von einem zentralen Ort aus vorhersagen, erkennen und beheben. Splunk ITSI bietet außerdem KPI- und Service-Level-Monitoring, intelligentes Incident-Management, maschinelles Lernen und prädiktive Analysen. Dieses Produkt ist ideal für Benutzer, die nach einer Lösung suchen, die sich bei der Vorhersage, Erkennung und Lösung von Vorfällen auf Serviceebene auszeichnet.

Splunk IT Service Intelligence wird häufig von Unternehmen in der Informationstechnologie- und Dienstleistungsbranche eingesetzt. Wenn Sie nach einem Produkt suchen, das Vorfälle auf Service-Ebene vorhersagen, erkennen und lösen kann, ist dieses Produkt genau das Richtige für Sie!

Funktionen

Tiefe Einblicke in den Service: Analysieren Sie Servicemetriken in Swim Lanes und nutzen Sie Rohdaten, um die Ursachen zu identifizieren.

Serviceorientierte Dashboards: Überwachung durch Performance-Dashboards, die KPIs und Serviceverfügbarkeit verfolgen.

Vorausschauende Alarmierung: Erkennen Sie zukünftige Serviceausfälle mithilfe von maschinellem Lernen und früheren Daten.

Automatisierte Ereignisaggregation: Sammeln Sie Daten zu Ereignissen aus verschiedenen Quellen und visualisieren Sie sie in einem einzigen Framework.

KPI-gesteuerte Triage-Ansicht: Priorisieren Sie Vorfälle nach dem Schweregrad der Auswirkungen, um sicherzustellen, dass die kritischsten Probleme zuerst behandelt werden.

Integrationen mit ITSM: Lösen Sie aus der Vorfallsprüfung heraus Service-Ticketing, Bereitschaftsreaktionen und automatisierte Playbooks aus.

Fazit

Mit AIOPs können IT-Abteilungen die große Menge an generierten Daten verwalten und daraus verwertbare Erkenntnisse für das Unternehmen gewinnen.

Hier erfahren Sie: Welche Vorteile bietet AIOps für Ihr Unternehmen?

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Die Rolle der individuellen Softwareentwicklung für den Erfolg des Unternehmens

Wer braucht maßgeschneiderte Entwicklungssoftware und warum? Diese Fragen stellen sich in der Regel die Benutzer von Standardsystemen, die von Spezialisten entwickelt wurden, um die Tätigkeiten der meisten Unternehmen und Organisationen zu vereinfachen. Die interne Organisation unterscheidet sich jedoch von Unternehmen zu Unternehmen.

Für die Ausführung konkreter Aufgaben ist es notwendig, die aktuellen Programmfunktionen zu erweitern oder einzuschränken. Zur Lösung solcher Probleme gibt es maßgeschneiderte Software.

Die vollständige Automatisierung von Geschäftsprozessen erleichtert die Arbeit mit den installierten Systemen. Sie führt zu einer Steigerung der Arbeitseffizienz und des Gewinns.

Privatunternehmen neigen dazu, ein vereinfachtes Arbeitsschema zu wählen, das auf dem entwickelten Plan mit spezifischen Programmressourcen basiert. Unternehmensgründer sind der Meinung, dass solche Änderungen die „Flexibilität“ bei der Gestaltung aller internen Prozesse beeinflussen und das Entwicklungstempo beschleunigen.

Wie unterscheidet sie sich von Standardsoftware?

Kundenspezifische Anwendungen sind für spezialisierte Unternehmen bestimmt. Ihre Aktivitäten sind mit weniger verbreiteten Produkten oder Dienstleistungen verbunden. Standardlösungen bieten einen allgemeinen Satz von Funktionen, die von jedem Unternehmen, das einen Computer installiert hat, genutzt werden. Daher wird kundenspezifische Software zur Optimierung von Geschäftsprozessen eingesetzt.

Die Vorteile der kundenspezifischen Softwareentwicklung werden maximal genutzt, wenn sie in folgenden Bereichen eingesetzt wird

  • Buchhaltung;
  • Schreibarbeiten;
  • Arbeit mit den Datenbanken der Kunden;
  • Verarbeitung von Statistiken;
  • Kontrolle des Umsatzes von Finanzen und Inventar.

Jede Software sollte in Übereinstimmung mit den Bedürfnissen und Herausforderungen, die sie lösen soll, entwickelt werden. Darüber hinaus bilden die besonderen Merkmale des Unternehmens, seine Struktur und einige Arbeitsnuancen die Grundlage des Programms.

Warum ist es vorteilhaft?

Entwickler von Individualsoftware sind auf der ganzen Welt weit verbreitet. Dieser Trend ist auf die folgenden offensichtlichen Vorteile zurückzuführen:

  • es ist nicht notwendig, für jeden Computer eine Lizenz zu kaufen;
  • eine individuelle Herangehensweise an die laufenden Geschäftsprozesse;
  • weniger Zeit, Aufwand und Mittel werden für die Ausführung von Operationen aufgewendet;
  • Es ist möglich, solche Lösungen zusammen mit Standardlösungen einzusetzen;
  • Optimierung der Aktivitäten und Steigerung der Einnahmen;
  • eine vollwertige Softwareentwicklungslösung, die an die IT-Umgebung und Geschäftsprozesse des Unternehmens angepasst ist;
  • die Mitarbeiter des Unternehmens sind nicht von externen Anbietern abhängig und können jederzeit auf die Software zugreifen, wenn sie sie benötigen.

Wann und warum wird kundenspezifische Softwareentwicklung eingesetzt?

Die Vorteile der kundenspezifischen Softwareentwicklung werden besonders deutlich, wenn:

  • das Unternehmen expandiert (Verlagerung auf eine neue Ebene, Änderung des Tätigkeitsbereichs usw.);
  • neue Technologien, Produkte und Dienstleistungen in die Unternehmenstätigkeit eingeführt werden und ein Update für alte Lösungen erforderlich ist;
  • es notwendig ist, sichere Arbeitsbedingungen zu schaffen, verarbeitete Daten zu speichern und vor Informationsverlusten und Hackerangriffen zu schützen;
  • das Unternehmen braucht neue Tools, die den sich ändernden Geschäftsanforderungen gerecht werden.

Fazit

Die Welt verändert sich, ebenso wie ihre Bedürfnisse, insbesondere wenn Unternehmen mit einer Finanzkrise konfrontiert sind, die durch Pandemien wie COVID-19 oder andere große Herausforderungen für die Menschheit verursacht wird. Dann müssen Unternehmen ihren Zustand analysieren und ihre internen Prozesse optimieren, ihre Produktivität mit Hilfe von intelligenten digitalen Lösungen und Business Intelligence Tools wie ERP, CRM und anderen Managementsystemen steigern.

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Was ist ein DSS und wie kann es die Effizienz eines Unternehmens verbessern?

Was ist ein Entscheidungsunterstützungssystem (DSS)?

Im Folgenden finden Sie eine kurze Definition, was diese Plattformen sind und warum sie wichtig sind:

  • Ein Entscheidungsunterstützungssystem (DSS –
    decision support system) ist ein Softwaresystem zur Steuerung, Überwachung und Kontrolle eines Entscheidungsprozesses
  • Es sammelt und analysiert große Datenmengen, um Führungskräften zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.
  • Der wirksame Einsatz eines DSS kann eine Reihe von Vorteilen bieten, von einer verbesserten Unternehmensleistung bis hin zu einem besseren Einblick in den Markt (siehe unten)
  • Letztlich kann das richtige DSS den Unternehmen, die es richtig einsetzen, einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Wie funktioniert ein DSS?

DSS-Plattformen:

  • Integrieren eine Vielzahl von Datenquellen, wie Business Intelligence und Competitive Intelligence
  • Sie nutzen datengesteuerte Methoden wie Analytik oder maschinelles Lernen, um auf der Grundlage dieser Daten Erkenntnisse zu gewinnen.
  • Sie können weitgehend automatisiert sein oder mehr menschlichen Input enthalten
  • Vorhersagen zu diesen Daten treffen und Handlungsempfehlungen aussprechen
    Es ist anzumerken, dass diese Plattformen einzigartig, vielseitig und flexibel sind und eine Vielzahl von Berichten und Ergebnissen erzeugen können.

Ihre Einsatzmöglichkeiten sind daher ebenso breit gefächert, wie wir im Folgenden sehen werden.

Wie ein DSS die Effizienz verbessern und das Unternehmenswachstum fördern kann

Der Nutzen eines DSS hängt davon ab, wie es eingesetzt wird, vom jeweiligen Unternehmen, von den Daten, auf die das DSS Zugriff hat, und von ähnlichen Faktoren.

Richtig eingesetzt, kann ein DSS jedoch Folgendes leisten

  • Geschäftsführern helfen, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und nicht auf der Grundlage von Emotionen oder Bauchgefühlen zu treffen
  • Einblicke bieten, zu denen Unternehmensleiter – oder Konkurrenten – sonst keinen Zugang hätten
  • die Ergebnisse von Maßnahmen, die auf DSS-gestützten Entscheidungen beruhen, verbessern
  • Verringerung von Vermutungen und Fehlerquoten
  • Beschleunigung des Unternehmenswachstums
  • einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt verschaffen
    Kurz gesagt, ein DSS kann viele der Funktionen automatisieren, die Datenanalysten durchführen würden, und das zu einem Bruchteil der Kosten.

Wie man das beste
DSS auswählt

Obwohl ein DSS vielseitig ist, ist es kein allgemeiner „virtueller Assistent“ – diese Plattformen haben ihre Grenzen und spezifische Anwendungsfälle.

Bei der Auswahl eines DSS sollte daher eine der ersten Überlegungen sein, wie es eingesetzt werden soll.

Ein DSS kann zum Beispiel als Entscheidungshilfe für folgende Bereiche eingesetzt werden:

  • Mitarbeiterschulung und -entwicklung
  • Unternehmensinvestitionen
  • Produktentwicklung
  • Vertriebs- und Marketingentscheidungen
  • Entwicklung von Kundenerfahrungen
  • Digitale Einführung und digitale Transformation
    Sobald diese Entscheidung getroffen ist, sollten Unternehmensleiter dieselben Maßnahmen ergreifen, die sie auch bei jeder anderen Investitionsentscheidung ergreifen würden.

Es ist nämlich wichtig, die Anbieter, ihre Stärken und Schwächen, ihre Erfolgsbilanz, ihre Preispunkte und ähnliche Faktoren zu bewerten.

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