Ellipsis Newsletter / Mai 2021

Richtig angewendet, geben sie Unterstützung bei Entscheidungen, die auf allen Managementebenen einer Organisation anstehen. Auch hier spannt sich ein breites Spektrum von Unterstützungsmöglichkeiten auf, das von der reinen Informationsversorgung bis zu Vorhersagen und der Auswahl bester Handlungsoptionen für die Zukunft reicht.

Doch bereits die reine Informationsversorgung der Entscheidungsträger erweist sich häufig als Herausforderung, zumal es in der Regel erforderlich ist, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzubringen und in geeigneter Art und Weise aufzubereiten. Zu beachten ist zudem, dass es sich nicht um ein einmaliges, sondern um ein dauerhaftes und stets aktuelles Angebot an relevanten Daten handelt, das es aufzubauen und zu betreiben gilt.

An dieser Stelle bietet die Business Intelligence (BI) ausgereifte und erprobte Konzepte und Technologien, um nachhaltige und auf den jeweiligen Einsatzbereich abgestimmte Lösungen erstellen zu können. Wenn davon ausgegangen wird, dass eine aufgebaute BI-Architektur über Jahre oder gar Jahrzehnte zur stabilen und anforderungsgerechten Informationsversorgung dienen soll, muss über die Auswahl und den Einsatz geeigneter Komponenten sorgfältig entschieden werden. Schließlich nutzt die Verwendung modernster Visualisierungswerkzeuge wenig, wenn das darunterliegende Datenfundament sich nicht als tragfähig erweist.

Neben der reinen Datenaufbereitung und -visualisierung sind in letzter Zeit verstärkt auch anspruchsvollere Formen der Datenanalyse in das Blickfeld der Anwender geraten. Diese häufig mit Begrifflichkeiten wie Advanced oder Predictive/Prescriptive Analytics beschriebenen Ansätze basieren auf mathematischen oder statistischen Methoden, die in der Vergangenheit oftmals als Data Mining bezeichnet wurden. Schnittstellen und Überlappungen finden sich hier auch zu KI (Künstliche Intelligenz) und ML (Machine Learning).

Mit derartigen Verfahren lassen sich beispielsweise Käuferverhalten prognostizieren, Kundengruppen bilden oder abwanderungsgefährdete Kunden identifizieren. Im Produktionsbereich erweisen sich Verschleißuntersuchungen auf Basis von Sensordaten zur Bestimmung und Vorhersage von Ausfallwahrscheinlichkeiten für Werkzeuge, Maschinen oder ganze Anlagen als relevant.

EffiCmd arbeitet branchen- und abteilungsübergreifend und hilft Ihnen bei der Erstellung bestmöglicher BI-Lösungen und der Analyse Ihrer Daten für die Optimierung Ihrer Geschäftsprozesse.

Stefan Hinz