Enterprise Analytics bezeichnet die Nutzung verfügbarer interner und relevanter externer Daten, um aussagekräftige Geschäftseinblicke zu gewinnen und fundierte strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sie ist ein wichtiger Bestandteil der digitalen Transformation eines Unternehmens, um Abläufe zu optimieren und die Rentabilität zu steigern.
Unternehmensanalytik ermöglicht es Unternehmen, ihre operative Effektivität und Rentabilität zu steigern, neue Geschäftsmöglichkeiten zu erkennen und schnellere Entscheidungen zu treffen. Dank der durch Analysen gewonnenen Transparenz hinsichtlich Geschäftsprozessen, Kapitaleinsatz und Arbeitsleistung erhalten Unternehmen Echtzeit-Einblicke in ihre bestehenden Abläufe und sind so widerstandsfähiger gegenüber zukünftigen Störungen.
Analysen helfen Unternehmen auch dabei, das Kundenerlebnis zu verbessern. Sie können Muster in Daten aus Kundeninteraktionen, veröffentlichten Wettbewerbsinformationen, Online-Bewertungen und anderen Quellen erkennen, um das Kundenerlebnis zu optimieren, Kundenbedürfnisse und -präferenzen besser zu verstehen, die Kundenbindung zu erhöhen, den Umsatz zu steigern und die Rentabilität zu verbessern. Darüber hinaus liefert die Unternehmensanalyse wertvolle Einblicke in die Mitarbeiterdaten. Durch die Analyse von Prozessen und Systemen können Unternehmen viel Zeit und Geld bei den Personalkosten sparen, indem sie Möglichkeiten zur Steigerung der Mitarbeitereffizienz aufzeigen und HR-Daten zur Unterstützung der Personalbeschaffung und -bindung nutzen.
Unternehmensleiter erhalten mithilfe von Enterprise-Analytics-Tools, die Echtzeitberichte liefern, stets aktuelle Informationen zum Betriebsablauf im gesamten Unternehmen. Dies ermöglicht es den Abteilungen und Geschäftsbereichen, ihre Transparenz zu verbessern und agiler zu agieren.
Manche Unternehmen legen großen Wert darauf, möglichst viele Daten zu erfassen und zu speichern, ohne eine Strategie für deren optimale Nutzung zu entwickeln. Neue Technologien ermöglichen es schließlich, Informationen aus immer mehr Quellen zu sammeln. Es ist schwierig, das Volumen und die Geschwindigkeit der in Unternehmen produzierten Daten zu erfassen, insbesondere angesichts der stetig wachsenden Menge unstrukturierter und semistrukturierter Daten.
Ohne eine solide Datenmanagementstrategie können Data Scientists und Analyseplattformen möglicherweise nicht auf alle benötigten Informationen zugreifen. Datenanalysten müssen dann mehr Zeit mit der Datenverwaltung als mit der eigentlichen Datenanalyse verbringen. Zudem können sich bei zunehmender Datenerzeugung am Netzwerkrand und deren Speicherung in der Cloud Datensilos bilden, die den Zugriff von Analysten auf wichtige Daten behindern.
Die Unternehmensanalytik steht vor der Herausforderung, mit veralteten Geschäftssystemen umzugehen, die wichtige Daten speichern. Insbesondere wenn ein Unternehmen spezialisierte Lösungen für die Kommunikation mit monolithischen Programmen entwickelt hat, können Daten aus diesen Systemen in proprietären Formaten und Strukturen vorliegen. Inkompatibilitäten mit diesen Altsystemen können es Unternehmen erschweren, ihre historischen Daten zu nutzen und potenziell blinde Flecken erzeugen, während sie auf neue, Cloud-native Systeme und Architekturen migrieren.
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