Wie Sie Big-Data-Analytics erfolgreich im Finanzwesen einsetzen

Big Data ist ein viel genutzter Trend-Begriff, der in der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt viel diskutiert wird. Technologien wie maschinelles Lernen, KI und Datenanalyse werden von Unternehmen zunehmend genutzt, um Visualisierungsmöglichkeiten aufzubauen und komplexe Datensätze zu vereinfachen. Der Big-Data-Markt floriert also und wird bis 2027 voraussichtlich eine Bewertung von 103,65 Mrd. USD erreichen.

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Abb. 1: Big-Data-Marktvolumen

Die zunehmende Bedeutung von Big Data wird begleitet von der verstärkten Nutzung von Datenanalysen in Unternehmen. Die meisten Unternehmen haben erkannt, wie wichtig der Einsatz von Analysen ist, um den Geschäftsbetrieb ihres Unternehmens zu fördern. Zum Beispiel können Wirtschaftsprüfer die Regressionsanalyse nutzen, um Erwartungen mittels einer eindeutigen, mathematisch objektiven und präzisen Methode zu modellieren. Eine Prognose mithilfe der Zeitreihenanalyse liefert zudem Erkenntnisse bei der Entwicklung von Bestandsstrategien für bestehende Artikel, neue Produkte und Produktausläufe unter Berücksichtigung der Saisonalität.

Sie suchen nach Möglichkeiten, die Leistung Ihres Unternehmens zu steigern? Im Folgenden haben wir einige Schritte für Sie zusammengefasst, die Sie zum Aufbau eigener Datenanalysefähigkeiten in Ihrem Unternehmen umsetzen können.

Bereiten Sie Ihr Finanzteam auf Daten vor

Veränderung ist ein kontinuierlicher Prozess. Damit Ihr Team optimal davon profitieren kann, sind zwei vorbereitende Schritte zu empfehlen:

  1. Änderung der Denkweise und
  2. Erhöhung der Datenqualität.

Denn: Mit einer starken Datenbasis kann Ihr Unternehmen die Vorteile der Datenanalyse am effektivsten und umfangreichsten nutzen.

Ändern Sie Ihr Mindset, um das volle Potenzial der Datenanalyse zu nutzen

Unternehmen werden oft von Werten geleitet, auf die sich das Management bei der Priorisierung stützt. Dies ist besonders nützlich in einem großen und komplexen Unternehmen, in dem die Mitarbeiter befähigt sind, selbstständig Entscheidungen zu treffen, die mit der strategischen Ausrichtung und dem Geschäftsmodell des Unternehmens übereinstimmen. Diese Werte können jedoch tief verwurzelt sein und somit das Unternehmen daran hindern, sich an Veränderungen anzupassen.

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Abb. 2: Big-Data-Analytics in den nächsten Jahren

Daher ist es wichtig, das Mindset zu ändern und die Veränderungen anzunehmen, die die Datenanalyse mit sich bringen kann. Die obige Zeitleiste zeigt von Gartner identifizierte Trends im Bereich Daten und Analyse. Im Jahr 2022 werden 35 % der großen Unternehmen entweder Verkäufer oder Käufer von Daten sein, während im Jahr 2023 mehr als 33 % der großen Unternehmen über Analysten verfügen werden, die Decision Intelligence betreiben. Derartige Statistiken zeigen, wie datengetrieben Unternehmen sind, und wie der Bedarf an Daten weiter wachsen wird. Unternehmen müssen mit den technologischen Fortschritten in der Datenanalyse mithalten, sonst riskieren sie, den Anschluss an ihre Konkurrenten zu verlieren.

Um das Management von der Relevanz von Datenanalyselösungen zu überzeugen, müssen mögliche Verbesserungen klar und messbar aufgezeigt werden. Ein möglicher Schritt hierbei könnte darin bestehen, ein starkes Team für ein Projekt zur Verbesserung oder Neuentwicklung eines Produkts zusammenzustellen. Ein solches Team für derartige Projekte sollte funktionsübergreifend gebildet werden. Die Datenanalyse könnte im Lauf des Projekts integriert werden und die Verbesserungen, die sich auf das Projekt auswirken, könnten anhand von vorher festgelegten Maßnahmen verfolgt werden. Da es sich hierbei um ein recht kleines Projekt handelt, sind die Kosten für die Implementierung der Datenanalyse minimal, die Auswirkungen können jedoch genau gemessen werden, da nur die Performance eines Projekts beobachtet wird. Dabei ist es auch wichtig zu betrachten, wie die Analyse eingesetzt wurde, da eine ineffektive Nutzung zu keinem genauen Ergebnis führen würde.

Erhöhen Sie Ihre Datenqualität

Die Datenanalyse erfordert Big-Data-Technologien, die eine große Menge an Daten analysieren. Diese Daten wurden oftmals über Jahre hinweg für einen längeren Zeitraum gesammelt. Eine Möglichkeit zu überprüfen, ob Ihr Unternehmen für die Implementierung von Big-Data-Analysen bereit ist, wäre eine Bewertung der Datenqualität. Für diese Datenerfassung müssen zusätzlich Zeit und Ressourcen eingeplant werden. Dieser Schritt ist sehr wichtig, um Ihr Unternehmen für die Nutzung von Analysen vorzubereiten.

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Abb. 3: Datenqualität in Big-Data-Projekten

Die richtigen Fragen vor der Datenerfassung zu stellen, ist essenziell: Nur so kann Ihr Unternehmen den richtigen Weg in die Analytik starten. Hier sind die drei wichtigsten Fragen, über die Ihr Unternehmen nachdenken sollte:

1. Sind die Daten korrekt?

Neben dem Sammeln von genügend Daten ist es auch wichtig, dass die Daten von ausreichend guter Qualität sind. Wie das Sprichwort besagt: „Garbage in, garbage out“ würde das Einspeisen von fehlerhaften Basisdaten ebenfalls fehlerhafte Ergebnisse produzieren. Es ist eine gute Praxis, dass die Tech-Giganten Google und Facebook die von ihnen gesammelten Daten ordnungsgemäß kennzeichnen, um ihren jeweiligen Zielen gerecht zu werden und gleichzeitig sicherzustellen, dass eine ausreichende Datenvielfalt gewährleistet ist. Dabei ist ein unverfälschter Blick auf die Daten notwendig.

2. Sind die Daten aussagekräftig?

Identifizieren Sie die Problembereiche, zu denen Sie Erkenntnisse gewinnen möchte. Wird die Datenanalyse Sie auf dem Weg zu Ihrem Ziel unterstützen? Wenn nicht, welchen anderen Quellen können Sie Daten entnehmen? Es ist auch wichtig zu prüfen, ob die Erkenntnisse aus Sicht der Konsumenten nützlich sind. Denn die Erkenntnisse, die aus der Analyse der Daten gewonnen werden, sollten den Endanwendern die Entscheidungsfindung erleichtern, um letzten Endes einen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen.

3. Was können wir messen und analysieren?

Für verschiedene Geschäftsbereiche gibt es unterschiedliche Vorgänge und KPIs. Es wäre redundant und kostspielig, jedes kleinste Detail zu betrachten. Identifizieren Sie deshalb die wichtigsten Vorgänge, die analysiert werden sollen, und erstellen Sie eine Standard-KPI-Liste. Damit schaffen Sie einen Rahmen für den Datenanalyseprozess, der eine stärkere Fokussierung auf bestimmte Aspekte Ihres Unternehmens ermöglicht.

Diese oben gestellten Fragen und vorbereitenden Schritte ebnen den Weg für eine vorausschauende Implementierung des Analyseprozesses.

Follow-up der vorbereitenden Schritte

Nach einigen vorbereitenden Schritten ist das Team bereit, um spezifische Themen bei der Erschließung des Potenzials von Big Data anzugehen. Hier sind einige Vorschläge:

Verwenden Sie eine Analysesoftware

Die Bedeutung der Datenanalyse in der heutigen Welt führt zu einem Bedarf an spezieller Analysesoftware mit verschiedenen Funktionen und Fähigkeiten. I. d. R. deckt eine solche Software Dashboarding- und Reporting-Funktionen ab, während disruptive Newcomer fortwährend neue Technologien für die Sammlung und Aufbereitung von Unternehmensdaten auf den Markt bringen.

Mit einer firmeneigenen Software für Big Data und deren Analyse könnten Unternehmen ihre Abläufe besser optimieren. Einer der Hauptvorteile einer firmeneigenen Software wäre ein hohes Maß an Personalisierung, damit die spezifischen Voraussetzungen Ihres Unternehmens erfüllt und alle Geschäftsvorgänge ohne unnötige Extras abdeckt werden können. Für die Umsetzung sind jedoch viel Aufwand und Ressourcen notwendig und ein großzügiger Zeitrahmen müsste dafür gesetzt werden. Zum Beispiel müssten Sie interne Entwickler einstellen, die über das Wissen und die Erfahrung verfügen, um eine anspruchsvolle Software zu entwickeln. Denn diese Software sollte in der Lage sein, die von Ihnen benötigten Aufgaben zu bewältigen. Unternehmen müssen deshalb strategische Investitionen tätigen, um ihre eigene Analysesoftware zu entwickeln, und benötigen so noch mehr Ressourcen und technologische Fähigkeiten.

Eine schnellere Lösung wäre, die Analyse an externe Unternehmen auszulagern. Im aktuellen Branchenumfeld gibt es viele Fintech- und Datenanalysefirmen, die ihre eigene Software für ganz bestimmte Zwecke entwickelt haben. Auf Ihre aktuellen Ziele abgestimmt, könnte das eine schnelle und einfache Lösung für Sie sein.

Ein wichtiger Akteur im Bereich Unternehmens-BI und -Analyse ist Microsoft mit seiner Flaggschiff-Plattform Power BI. Microsoft Power BI wird verwendet, um Erkenntnisse aus den Daten eines Unternehmens zu gewinnen, indem:

  • verschiedene Datensätze miteinander verbunden,
  • die Daten transformiert und in einem Datenmodell bereinigt werden; und
  • die Daten gleichzeitig durch Dashboarding visualisiert werden.

Auch LucaNet bietet eine nahtlose Integration von BI- und Dashboarding-Tools wie Microsoft Power BI. So ermöglichen wir unseren Kunden, ihre Finanzzahlen in verschiedenen Formaten durch zentrale, interaktive und mobile Dashboards und Diagramme zu betrachten und zu teilen.

power bi dashboard
Abb. 4: Beispiel Power BI Dashboard

Für Unternehmen, die über viele Ressourcen verfügen und stark datenabhängig sind, könnte die Entwicklung von Inhouse-Funktionen geeigneter sein. Langfristig sollte jedoch der Nutzen, der durch den Einsatz der Analyse entsteht, die anfänglichen Kosten für die Entwicklung der Software amortisieren. Wachsende Unternehmen hingegen können das Outsourcing von Analysefunktionen in Betracht ziehen, da es ihnen die Agilität bietet, eine schnelle Lösung mit geringeren initialen Kosten zu finden.

Schulen Sie Ihre Mitarbeiter

Die Nutzung einer neuen Technologie erfordert immer eine gewisse Eingewöhnungszeit. Mitarbeiter tendieren jedoch dazu, am Status quo festzuhalten. Deshalb sollte in Schulungsprogramme zum Thema Daten und Analyse investiert werden, um die Fähigkeiten und Kompetenzen der Mitarbeiter für die Maximierung des Potenzials von Big Data auszubauen. Diese Entwicklungsmöglichkeiten können außerdem das Engagement und die Zufriedenheit der Mitarbeiter erhöhen, was zu einer geringeren Fluktuation und einer höheren Produktivität beiträgt.

Ein solches Programm könnte in Form eines Unternehmens-Trainings in drei Stufen erfolgen:

1. Wissen erwerben:

Die Mitarbeiter sollten ermutigt werden, Kurse zu besuchen, in denen sie die Bedeutung der Analyse und die Nutzung solcher Techniken erlernen. Fachverbände bieten bereits Kurse an, in denen die Teilnehmer praktische Erfahrung in der Arbeit mit Datenanalyse sammeln können und lernen, wie solche Analysen in ihre tägliche Arbeit eingebunden werden können.

2. Wissen teilen:

Den Mitarbeitern sollte die Möglichkeit gegeben werden, das Gelernte weiterzugeben. Dies kann durch gemeinsame Veranstaltungen innerhalb oder zwischen Abteilungen erzielt werden, bei denen Mitarbeiter das erworbene Wissen über die Nutzung von Daten und deren Analysen untereinander weitergeben können. Außerdem wird so die persönliche Bindung zwischen den Kollegen gefördert.

3. Wissen anwenden:

Stellen Sie sicher, dass Ihre Mitarbeiter praktische Erfahrung mit Datenanalysen sammeln und bereit sind, das Gelernte auf andere Aspekte des Unternehmens anzuwenden.

Diese Techniken stellen sicher, dass Ihre Mitarbeiter den kulturellen Wandel in Richtung Datenanalyse annehmen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und nicht aus dem Bauch heraus treffen können. Wenn Sie Ihre Mitarbeiter mit Daten und den Fähigkeiten zur optimalen Nutzung dieser Daten ausstatten, können sie täglich bessere operative Entscheidungen treffen. Davon wird Ihr Unternehmen langfristig profitieren.

Ihre nächsten Schritte für Big-Data-Analytics

Big Data und Analysefunktionen können nicht über Nacht entwickelt werden, und es handelt sich auch nicht um eine statische Lösung. Kurzfristige Pläne müssen in langfristige Pläne integriert werden, um ganzheitlich die notwendige Umgebung für die Einbindung von Big Data und deren Analyse zu schaffen. Die oben genannten Schritte werden im Folgenden in einem möglichen Zeitplan für Ihr Unternehmen zusammengefasst.

big data prozess
Abb. 5: Zeitleiste für Big-Data-Analytics-Transformationen

Beginnen Sie zunächst damit, das Mindset des Managements zu ändern und verbessern Sie gleichzeitig die Datenqualität. Innerhalb eines Jahrs sollte das Management bereit sein, mit der Transformation im Sinne der Datenanalyse zu beginnen, und Sie sollten gleichzeitig über eine ausreichende Datenqualität verfügen, um mit der Auswahl einer Analyse-Software-Lösung und der Schulung der Mitarbeiter zu beginnen. Im Lauf der Zeit ist es wichtig, die Bedürfnisse des Unternehmens immer wieder neu zu bewerten, den technologischen Fortschritt zu nutzen und die Mitarbeiter neu zu schulen, um neue Ziele zu erreichen. Letztendlich muss bei jeder Form der Analyse der unternehmerische Kontext im Fokus stehen. Der rasante Fortschritt der Technik wird auch in den kommenden Jahren unvorhersehbare und unkontrollierbare Veränderungen mit sich bringen.

Die Software von LucaNet bietet nahtlose Integrationen mit Werkzeugen wie Microsoft Power BI und öffnet so die Tür zu einer vollständig integrierten Kombination aus Financial Performance Management und Business Intelligence. Erfahren Sie mehr über unsere intelligente Lösung für BI und Dashboarding auf unserer Website:

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