Einbettung von Analysen zur Förderung der Akzeptanz und Reife

Im heutigen datengestützten Geschäftsumfeld vollzieht jedes Unternehmen eine Ausweitung der Datennutzung entlang einer Datentreppe. Sie folgen einem Reifegradmodell, das vom einfachen Reporting bis hin zur KI-gestützten, optimierten Entscheidungsfindung reicht. Aber auf diesem Weg geht es nicht nur darum, immer mehr Daten zu erhalten – es geht darum, die richtigen Einblicke in die richtigen betrieblichen Schritte einzubetten.

Traditionelle Dashboards funktionierten gut für beschreibende und diagnostische Analysen, aber sie reichen nicht mehr aus. Der nächste Entwicklungsschritt besteht in eingebetteten Analysen, die von künstlicher Intelligenz (KI) unterstützt werden und intelligente Einblicke direkt in die Arbeitsabläufe der Benutzer einfließen lassen, um Echtzeitmaßnahmen, schnellere Entscheidungen und eine breitere Akzeptanz zu fördern.

Die Datentreppe verstehen

Die Datentreppe ist ein Rahmen, der skizziert, wie Unternehmen ihre Beziehung zu Daten transformieren – von einem einfachen Verständnis für die laufenden Abläufe bis hin zu KI und Automatisierung, die die nächstbeste Maßnahme bestimmen.

Jede Ebene baut auf der vorherigen auf, wobei Komplexität, Wert und Wirkung ständig zunehmen.

1. Deskriptive Analysen: Was ist geschehen?

Dies ist die Grundlage der Datenreife. Beschreibende Analysen werten historische Daten aus, um vergangene Ereignisse und Leistungen zusammenzufassen. Dies hilft bei der Beantwortung von Fragen wie:

• Wie hoch war unser Gesamtumsatz im letzten Quartal?
• Welche Region hatte die höchste Rendite?
• Wie viele Kundensupport-Tickets wurden letzte Woche erfasst?

In dieser Phase nutzen Unternehmen Dashboards, grundlegende Berichte und Visualisierungen, um wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) und Trends zu überwachen. Dies ist für den Überblick über den Ist-Zustand unerlässlich, bietet aber nur begrenzte Einblicke in Ursachen oder zukünftige Ergebnisse.

2. Diagnostische Analysen: Wie ist es geschehen?

Die diagnostische Analyse untersucht die Ursachen von Trends oder Abweichungen, die in der beschreibenden Analyse ermittelt werden.

Auf dieser Ebene geht es darum, die Daten zu kontextualisieren und etwa folgende Fragen zu beantworten:

• Warum ging der Umsatz im zweiten Quartal zurück?
• War das auf eine bestimmte Produktlinie, Marktbedingungen oder Bestandsprobleme zurückzuführen?
• Korrelierte eine Erhöhung der Rücknahmequoten mit einem Produktfehler oder Lieferantenproblem?

Dies umfasst Datenkorrelation, Drill-Downs und Segmentierung, um Symptome mit Quellen zu verbinden. Dieser Schritt verwandelt Daten in umsetzbare Einblicke.

3. Prädiktive Analysen: Was könnte passieren?

Vorausschauende Analysen nutzen historische Muster, statistische Modelle und maschinelles Lernen, um wahrscheinliche zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Anstatt nur auf Ereignisse zu reagieren, beginnen Unternehmen, Herausforderungen und Chancen zu antizipieren, bevor sie sich entfalten, und können so Fragen beantworten wie:

• Werden wir unsere Umsatzziele im nächsten Quartal erreichen?
• Welche Kunden werden uns wahrscheinlich verlassen?
• Wann fällt diese Maschine basierend auf der bisherigen Leistung am wahrscheinlichsten aus?

Diese Ebene hilft Unternehmen, von reaktiven zu proaktiven Trends zu wechseln, bevor sie sich vollständig verwirklichen.

4. Präskriptive Analysen: Was sollen wir tun?

Präskriptive Analysen liefern den höchsten Wert, indem sie nicht nur Ergebnisse vorhersagen, sondern auch optimale Maßnahmen empfehlen, um sie zu beeinflussen. Sie kombinieren KI-gestützte Einblicke, Unternehmensregeln und Simulationstechniken, um:

• die beste Strategie für die Nachbestellung von Beständen vorzuschlagen, um Lagerausfälle zu vermeiden
• Lieferrouten anhand der Wetter- und Verkehrsbedingungen zu optimieren
• Werbeaktionen für Kunden basierend auf Verhalten und Präferenzen zu personalisieren

Auf dieser Ebene werden Einblicke in Echtzeit in Systeme integriert, wodurch die Entscheidungsfindung automatisiert wird und menschliche Handlungen zu den gewünschten Ergebnissen geführt werden. Dies stellt die oberste Stufe der Datentreppe dar und ermöglicht eine kontinuierliche Optimierung.

Warum diese Entwicklung so wichtig ist

Jeder Schritt auf der Stufenleiter liefert einen größeren Geschäftswert. Doch damit es funktioniert, sind eine stärkere Datenverwaltung und -integration, eine Kultur der Datenkompetenz und des Vertrauens sowie Tools erforderlich, die Analysen für alle Benutzer zugänglich machen.

Eingebettete Analysen und generative KI können diesen Weg erheblich beschleunigen, indem sie Barrieren für Einblicke senken, Analysen in tägliche Arbeitsabläufe integrieren und die Abhängigkeit von spezialisierten Datenabteilungen reduzieren.

Die Herausforderung der Akzeptanz

Trotz des transformativen Potenzials von Daten bleibt die Benutzerakzeptanz eine große Hürde.

Zu den häufigen Problemen gehören:

• Störung von Arbeitsabläufen: Dashboards sind oft von täglich genutzten Tools isoliert, sodass Benutzer den Kontext wechseln müssen
• Technische Barrieren: Den Benutzern fehlt möglicherweise das Know-how, Dashboards zu erkunden oder Berichte selbstständig zu erstellen
• Abhängigkeit von Analysten und IT: Datenanfragen geraten in Rückstand, wodurch sich Einblicke verzögern und die Betriebskosten erhöhen
• Entscheidungsmüdigkeit: Da ihnen nur wenig Zeit und Kontext zur Verfügung steht, verlassen sich Mitarbeiter auf Intuition anstatt auf evidenzbasierte Entscheidungen

Angesichts dieser Hindernisse setzen Teams auf eine reaktive, manuelle Entscheidungsfindung, was Fortschritte auf der Datentreppe verhindert.

Wie eingebettete Analysen die Lücke schließen

Eingebettete Analysen integrieren Einblicke direkt in die Anwendungen, die Menschen bereits verwenden, wie z. B. Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM) oder Human Resources (HR), und ermöglichen so kontextbezogene Entscheidungen.

Hauptvorteile:

• Kontextbezogene Daten: Einblicke tauchen genau dort auf, wo die Arbeit stattfindet, wodurch die Notwendigkeit der Navigation zwischen Systemen entfällt
• Schnelleres, fundiertes Handeln: Teams handeln in Echtzeit mit relevanten Kennzahlen immer zur Hand
• Geringerer Supportbedarf: Unternehmensbenutzer erhalten selbst Antworten, wodurch der Bedarf an IT-Kräften und Analysten reduziert wird
• Breitere Akzeptanz: Vertraute, nicht technische Benutzeroberflächen steigern das Engagement über Abteilungen hinweg

Mit dem eingebetteten Analyse-Widget von Infor können Benutzer beispielsweise direkt auf Echtzeiteinblicke über ihren ERP-Bildschirm zugreifen. Das System reagiert auf den Unternehmenskontext – wie den Kunden, das Produkt oder die Transaktion in der Ansicht – und liefert automatisch dazugehörige Daten, ohne dass Tools gewechselt oder Berichte erstellt werden müssen.

Wie generative KI eingebettete Analysen aufwertet

Die Integration von generativer KI und maschinellem Lernen bringt die Analytik weiter voran:

• Fragen in natürlicher Sprache: Benutzer können einfach fragen: „Warum steigen die Frachtkosten in diesem Monat?“ – und erhalten sofort Zusammenfassungen, Visualisierungen und Ursachenanalysen.
• Automatisierte Trenderkennung: KI kann Abweichungen oder Ausreißer wie unerwartete Verzögerungen oder Umsatzverschiebungen aufdecken, bei denen Dashboards eventuell nicht reagieren.
• Prädiktive und präskriptive Empfehlungen: KI antizipiert Ergebnisse und schlägt vor, welche Maßnahmen ergriffen werden müssen, um Benutzern zu helfen, proaktive, optimierte Entscheidungen zu treffen.

Blicke in die Zukunft: Analysen als integriertes Erlebnis

Bei der Zukunft der Analyse geht es nicht darum, noch mehr Dashboards zu erstellen – es geht darum, Analysen unsichtbar und dennoch leistungsstark zu machen, indem sie in die täglichen Arbeitsabläufe integriert sind. Durch die Anpassung der Datenstrategie an eingebettete Bereitstellungsmodelle können Unternehmen den Fortschritt entlang der Datentreppe beschleunigen, die Akzeptanz in technischen und nicht-technischen Rollen erhöhen und Einblicke in intelligente Maßnahmen umwandeln.

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