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Datenanalyse in der Cloud: Chancen für KMU

[fa icon="calendar"] 13.09.17 10:20 / von Christian Bühlmann

Christian Bühlmann

Datenanalyse in der Cloud - Chancen für KMU

Daten seien das neue Öl für die Wirtschaft, wird gerne und oft behauptet. Ohne Zweifel haben digitale Informationen inzwischen einen grossen Einfluss darauf, ob ein Unternehmen wie geschmiert läuft. Unbearbeitet sind sowohl Daten als auch Öl lediglich Rohstoffe. Erst die Raffination macht daraus ein wertvolles Gut. Und nur, wenn dieses dann auch jederzeit an jedem Ort zur Verfügung steht, lässt es sich effektiv nutzen. Erfahren Sie in diesem Beitrag, welche Vorteile die Datenanalyse in der Cloud einem KMU bietet.

Einheitliche Grundlagen

Im Sinn der «elektronischen Datenverarbeitung» (EDV) stellen Daten digital lesbare und bearbeitbare Informationen dar, welche anhand klarer Regeln interpretiert werden können. So kann es sich beispielsweise bei der Zahlenfolge 0123456789 um eine Artikelnummer, eine Kundennummer oder das Ergebnis einer Berechnung handeln. Die Bedeutung wird erst ersichtlich, wenn man die Zusammenhänge (Kontext) und die Struktur (Syntax) kennt. Will man verschiedene Werte miteinander vergleichen, ist es deshalb wichtig, dass diese im gleichen Kontext stehen und die gleiche Syntax aufweisen. Ansonsten vergleicht man Äpfel mit Birnen. Einer der Vorteile eines integrierten ERP-Systems ist es, diese Datenkongruenz sicherzustellen und eine einheitliche Grundlage für die Datenanalyse zu schaffen.

Faktenbasierte Erkenntnisse

Wer wissen will, mit welchen Kundengruppen er die höchsten Umsätze erzielt oder welche Produkte am besten laufen, ist auf die Analyse aktueller Daten angewiesen. Kennzahlen und Auswertungen bilden die Grundlage für faktenbasierte Entscheidungen. Gleichzeitig liefern sie Impulse, um Geschäftschancen oder Schwachstellen zu erkennen. Unter dem Fachbegriff «Business Intelligence» liefern diese Analysen Erkenntnisse für die Prozesssteuerung und -optimierung sowie die Unternehmensführung. Die Aktualität der Daten und die Flexibilität der Auswertungsmöglichkeiten spielen dabei eine zentrale Rolle bei der Datenanalyse. Diese lässt sich grundsätzlich in drei verschiedene Kategorien einteilen: Descriptive, Predictive und Prescriptive Analytics.

Descriptive Analytics

Die Descriptive Analytics beschäftigt sich mit dem Blick in die Vergangenheit. Aufgrund von OLAP-Würfeln werden verschiedene Datenbereiche (Dimensionen) in Beziehung gestellt und daraus Fakten abgeleitet. Beispiele solcher Dimensionen können Produkte, Umsätze, Zeit usw. sein. Die daraus gewonnen Informationen (z.B. Produkt A wird im Mai und Juni mehr verkauft als im übrigen Jahr) ist ein Fakt. Dieser muss interpretiert werden, um zur Erkenntnis zu gelangen, warum das so ist.

Predictive Analytics

Die Zukunft vorauszusagen war schon immer ein Traum der Menschheit. Mittels Predictive Analytics kommt man diesem Wunsch ein Stück näher. Dabei geht es im Wesentlichen darum, anhand bestehender Daten Vorhersagen für künftige Trends und Entwicklungen abzuleiten. Gerade bei der mittel- und langfristigen Vertriebsplanung, der Produktionsplanung oder bei der Materialbedarfsermittlung sind Unternehmen auf realitätsnahe Annahmen mittels Predictive Analytics angewiesen.

Prescriptive Analytics

Was passiert, wenn ich mich so und nicht anders entscheide? Diese Frage steht im Mittelpunkt von Prescriptive Analytics. Hier geht es darum, nicht nur Hochrechnungen zu erstellen, was wann in der Zukunft eintreten könnte, sondern gleich auch noch die Auswirkungen einer Entscheidung in Betracht zu ziehen. Unternehmen können so verschiedene Szenarien durchspielen und die beste Option auswählen.

Welchen Einfluss hat die Cloud?

Die Time-to-Market bzw. die Time-to-Product wird immer kürzer. Kunden erwarten eine sofortige Auskunftsbereitschaft über Preise und Lieferbereitschaft. Werden zu hohe Produktionskapazitäten und Lagerbestände geplant, kann dies zu Kapital- und Ressourcenbindungen und damit zu Engpässen führen. Die rasche Verfügbarkeit und die örtliche Unabhängigkeit von Auswertungen aufgrund einer aktuellen Datenbasis sind für Unternehmen daher von existentieller Bedeutung. Cloud-Anwendungen erfüllen diese Kriterien auf ideale Weise. Benutzer können nicht nur jederzeit auf aktuelle Daten zugreifen, sie sind auch vollkommen ortsunabhängig.

Vorteile eines webbasierten ERP

In Bezug auf Datenanalysen ist die Verwendung eines webbasierten ERP-Systems gleich mit zwei entscheidenden Vorteilen verbunden. Erstens liefert das ERP eine einheitliche Grundlage von aktuellen Daten. Zweitens bietet die Cloud die Möglichkeit, jederzeit von überall mit verschiedenen Geräten auf Auswertungen zugreifen zu können. Damit erhöht sich die Reaktionszeit, was sich wiederum positiv auf die Entscheidungsfähigkeit und Effizienz eines Unternehmens auswirkt. Da Cloud-Lösungen dank modernster Datenbankarchitektur eine hohe Flexibilität bei der Gestaltung individueller Auswertungen bieten, sind sie prädestiniert für das Management-Cockpit der Zukunft: mobil, flexibel und aktuell.

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Kategorien: Allgemein, ERP, CRM

Christian Bühlmann

Autor: Christian Bühlmann

Christian Bühlmann (*1964) ist seit 1989 im Bereich Business Software tätig. Während dieser Zeit hat er sich als Projekt- und Marketingleiter bei verschiedenen Softwareanbietern umfassende Kenntnisse des Schweizer IT-Markts erworben. Seit 2011 ist er als Chefredaktor eines Fachmagazins für Business Software tätig, publiziert regelmässig Beiträge über aktuelle IT-Themen und ist verantwortlich für den Bereich Publishing der Schweizer Business Software Plattform topsoft.

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