Intelligent Analytics

Die Unternehmensführung der Zukunft beschäftigt sich mit einer ausgeprägten Kundenorientierung und Transparenz im Unternehmen. Hierbei wird der dynamische Wettbewerb immer mehr von intelligenten Entscheidungen bestimmt. Der Manager von morgen kann die Abbildung von strategischen Entscheidungen in die Unternehmenssoftware real–real-time realisieren und somit die Strategie zeitnah implementieren. Dazu braucht es offene, leistungsstarke „Intelligente Analytics Systeme“. Diese Business Analytics Plattformen bieten vielseitigen Einblick in die Unternehmen und ihre Geschäftsnetze und gewähren die Chance, gleichzeitig auf Prozesse, Dienstleister und Kundenbeziehungen einzuwirken.

Voraussetzung, um Informationen und Wissen im Unternehmen auch wirklich nutzen zu können, ist neben der Digitalität eine ausreichende Vernetzung. Voraussetzung ist weiterhin, wirklich real-real-time auf Informationen in dem Augenblick zugreifen zu können, in dem wir sie benötigen. Es gibt keine Medienbrüche, keine Blockaden. Mit „Intelligenter Analytics“ lassen sich – durch den vorausschauenden Charakter – komplexe branchenspezifische Fragestellungen lösen, z.B. im Gesundheitswesen, im Energiewesen, im Verkehrs– und Transportwesen, etc.. Bedeutsam ist hierbei neben der punktuellen Analyse zwischen Ist und Plan mit mehr simulativen Vorhersagen, real-real-time analytisch zu arbeiten und neben strukturierten Informationen auch solche zu integrieren, die unstrukturiert sind.

Verstärkt durch die Globalisierung und durch die Vernetzung der Systeme zur real-real-time unternehmensweiten Informationsversorgung wachsen die Datenmengen in einem Unternehmen rasant – fundierte Entscheidungen müssen immer schneller getroffen werden, mit wenig Zeit für komplexe Analysen. Der Fokus heute ist die Auswertung dieser großen Datenmengen – Big Data. Mit der In-Memory-Technologie stehen wegweisende Innovationen bei Hardware und Software zur Verfügung. Mit In-Memory Computing können größte Datenmengen in kürzester Zeit kostengünstig analysiert und gleichzeitig die Komplexität der IT-Landschaft verringert werden.

Alle Transaktions- und Analysedaten aus fast allen Datenquellen lassen sich in Echtzeit untersuchen. Die Daten zum laufenden Betrieb werden während der Geschäftsvorfälle und Abläufe direkt im Arbeitsspeicher erfasst, und flexible Sichten legen diese Informationen mit Analysen in beeindruckender Geschwindigkeit offen. Selbst externe Daten lassen sich in die Analysemodelle einbinden, um die Analysefunktionen für das gesamte Unternehmen nutzbar zu machen. Entscheidungen werden besser und schneller getroffen. Transaktionen von hohem Datenvolumen lassen sich mit Analysefunktionen zu innovativen neuen Anwendungen verknüpfen. Die Unternehmensleistung lässt sich steigern, und das bei zugleich geringeren Gesamtbetriebskosten.

Leitprinzipien Intelligent Analytics

Um verteiltes Wissen in Wettbewerbsvorteile zu übersetzen und unternehmerische Entscheidungsqualität nachhaltig steigern zu können, sind Managementkonzepte zu entwickeln, die eine übergreifende semantische Integration entscheidungsrelevanter Informationen ermöglichen. Was ist das ganzheitliche Konzept für das Management, was sind die Metadaten? Wie ist das Integrationskonzept für das Zusammenführen der Daten?

Damit aus den gewaltigen Mengen von Daten automatisch sinnvolle Informationen extrahiert werden können, sind die Daten in ein harmonisiert transformiertes, nutzbares Wissen zu verwandeln. Entscheidend sind hier neben einem standardisierten Datenmodell auch die Business Rules, die die Datentransformation semantisch-betriebswirtschaftlich und inhaltlich bedingt harmonisieren.

Die Herausforderung von Big Data besteht darin, heterogene Datenmassen aus unterschiedlichen Quellen zu harmonisieren, um Analyseverfahren für die unterschiedlichen Mitarbeiterrollen zu erlauben. Die Daten sind aufgrund Ihrer Masse zu visualisieren, um Muster, Trends und Vorhersagen abzuleiten. Erst in dieser Kombination schaffen es vielfältige Reportingfunktionen, Self-Service Ansätze und Mobile Lösungen auf eine einheitliche Datenbasis „One Version of the Truth“ zu kooperieren. Der Mensch als Person mit ihrer Rolle wird hierbei der intelligentere Filter bleiben, um auf die richtige Information real-real-time zuzugreifen – auch Usability Design für Benutzeroberflächen ist in diesem Prozess ein oft unterschätzter Faktor.

“One Version ot the Truth”: Financial Analytics ist integrierter Teil der Business Analytics.

Infografik

Eine semantische Integrationsarchitektur ist bei dem Thema Intelligente Analytics unabdingbar, will man die Kunst beherrschen, aus gewaltigen Mengen von Bytes automatisch sinnvolle Informationen zu extrahieren. Die Unmengen von Daten sind in ein nutzbares Wissen zu verwandeln, aus dem sich neue Erkenntnisse und neue Dienstleistungen entwickeln lassen. Dabei wird Intelligente Analytics bestimmt von den Aspekten der Harmonisierung verschiedener Dimensionen der strukturierten und unstrukturierten Informationen.

Um mehr als eine analytische „One Version of the Truth“ zu erstellen, ist die einzigartige Bedeutung der Financial Analytics mit Ihrer Ableitung aus dem Grundbuch zu erkennen. Das Grundbuch eines General Ledgers aggregiert auf dem Ordnungsrahmen des Kontenrahmens alle Geschäftsvorfälle, die wertemäßig zu berücksichtigen sind. Die meisten General Ledgers von ERP-Systemen erlauben es, analytische Segmente/Datenfelder in dem Buchhaltungsbeleg anzufügen, wie z.B. Abteilung, Profit Center, Projekt, Produkt, Region etc., so dass ein Financial Analytics kontenbasierte Informationen aus vielen Perspektiven analysieren kann. „One Version of the Truth“ bedeutet, dass Financial Analytics ein integrierter Teil der Business Analytics ist – Intelligente Analytics.