Die Grundlagen von Business Data Analytics und der datengetriebenen Prozessoptimierung haben wir bereits in den ersten beiden Teilen unserer Blogreihe aufgezeigt. Decision Intelligence knüpft nahtlos daran an. Wir verraten Dir, welche drei Arten von Decision Intelligence es gibt und wie Du mit dieser Methodik die Entscheidungsfindung in Deinem Unternehmen auf ein neues Level hebst.
Was ist Decision Intelligence (DI)?
Entscheidungen sind das Herzstück jedes Unternehmens. Egal ob bei der Auswahl neuer Fertigungsanlagen, bei der Einführung neuer Prozesse oder aber auch bei personellen und strategischen Veränderungen. Die Summe all dieser Entscheidungen bestimmt letztendlich über den Erfolg eines Unternehmens. Damit diese Geschäftsentscheidungen nicht aus dem Bauch heraus gefällt werden, ist es unerlässlich, Daten und Informationen als Grundlage heranzuziehen. In der heutigen Datenflut stellt es sich allerdings als immer schwieriger heraus, genau diese relevanten Daten zu finden, zu analysieren und schließlich informationsbasiert einzusetzen. Genau hier setzt Decision Intelligence (DI) an. DI kombiniert die Erkenntnisse und Daten aus der Analyse von Geschäftsprozessen mit intelligenten Entscheidungsmodellen, sodass sich klare Handlungsempfehlungen ableiten lassen. DI ermöglicht also Unternehmen informierte und fundierte Entscheidungen zu treffen, indem Echtzeitdaten, Analysen und menschliche Expertise mit künstlicher Intelligenz vereint eingesetzt werden.
Die 3 Stufen von Decision Intelligence
Decision Intelligence kann den Entscheidungsprozess auf drei unterschiedliche Arten unterstützen – je nach Grad der Autonomie und dem Ausmaß des menschlichen Eingriffs. Die erste Stufe ist die Entscheidungsunterstützung (Decision Support). Hier kommen Hilfsmittel wie Analysen, Warnungen und Datenexploration zum Einsatz, wobei der Mensch seine Entscheidung selbst trifft. Die zweite Stufe ist die Entscheidungserweiterung (Decision Augmentation), bei der intelligente Modelle Empfehlungen und Vorhersagen generieren, die vom Menschen überprüft und validiert werden. Dies ermöglicht eine enge Zusammenarbeit zwischen Mensch und Modell und führt zu einer Verbesserung der Entscheidungen. Die dritte Stufe ist die Entscheidungsautomatisierung (Decision Automation). Hier übernehmen Modelle die Ausführung der Aufgabe vollständig, während der Mensch als Aufsichtsperson agiert, um die Ergebnisse zu prüfen und Risiken zu überwachen.
Generell ermöglicht DI eine verbesserte Entscheidungsqualität, schnellere Reaktionen auf Marktveränderungen und eine effizientere Nutzung von Chancen über alle Abteilungen hinweg. Beispielsweise kann DI in der Supply-Chain-Planung eine Vielzahl von Prozessen optimieren, angefangen bei der Bedarfsplanung über das Bestandsmanagement bis hin zur Produktionsplanung.
Tipps für die Entscheidungsfindung
Die Entscheidungsfindung in Unternehmen erfordert eine sorgfältige Abwägung verschiedener Faktoren. Einige wichtige Aspekte sind:
Klare Zielsetzung: Definiere klare Ziele und Kriterien für die Entscheidung, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten dasselbe Verständnis für das gewünschte Ergebnis haben. Dies hilft dabei den Fokus zu behalten und sicherzustellen, dass alle Entscheidungen darauf ausgerichtet sind, diese Ziele zu erreichen.
Umfassende Datenerfassung: Sammle alle Daten, die für die Entscheidungsfindung benötigt werden. Dies können strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen sowie unstrukturierte Daten wie Texte, Berichte oder Meinungen sein. Stelle dabei sicher, dass die Daten zuverlässig und aktuell sind.
Analytische Methoden: Nutze die Daten und Analysen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Wähle hierfür geeignete analytische Methoden und Modelle aus, um die gesammelten Daten zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen. Dies können statistische Analysen, Machine-Learning-Algorithmen oder andere fortgeschrittene Techniken sein.
Einbeziehung von Stakeholdern: Berücksichtige die Perspektiven und Bedürfnisse aller relevanten Stakeholder, um sicherzustellen, dass die Entscheidung akzeptiert und unterstützt wird.
Risikobewertung: Bewerte die potenziellen Risiken und Chancen der Entscheidung und entwickle Strategien zur Risikominderung. Verwende Techniken wie Sensitivitätsanalysen, Szenarioanalysen oder Risikobewertungen, um potenzielle Auswirkungen und alternative Handlungsoptionen zu bewerten.
Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: Entscheidungsprozesse sollten iterativ sein, um auf veränderte Bedingungen, neue Informationen oder sich ändernde Anforderungen reagieren zu können. Überprüfe und aktualisiere die Entscheidungen regelmäßig, um sicherzustellen, dass sie weiterhin den Zielen und Anforderungen entsprechen.
Die Rolle von Datenvisualisierungen und Dashboards bei Decision Intelligence
Datenvisualisierungen und Dashboards spielen eine entscheidende Rolle bei der Umsetzung von DI, da sie komplexe Daten und Analysen verständlich und zugänglich machen. Durch die Visualisierung der Daten können Unternehmen wichtige Einblicke gewinnen, Muster erkennen, Trends identifizieren und Leistungskennzahlen verfolgen, um schnell auf Veränderungen zu reagieren. Dashboards bieten einen Überblick über relevante Kennzahlen und Metriken, die für die Entscheidungsfindung erforderlich sind. Die Integration von Datenvisualisierung in Deine DI-Plattform verbessert zum Beispiel auch die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und stellt sicher, dass alle relevanten Stakeholder Zugang zu den benötigten Informationen haben.
Decision Automation – So automatisierst Du Entscheidungen
Decision Automation ermöglicht es Unternehmen, komplexe Datenmengen mithilfe fortschrittlicher KI-Technologien und Predictive-Analytics-Methoden zu nutzen und sich wiederholende Entscheidungen zu automatisieren, sodass Unternehmen ihre Effizienz steigern können. Decision Automation setzt also wertvolle Zeit und Ressourcen frei, wodurch ein Wettbewerbsvorteil erlangt wird.
Die Schritte der Automatisierung von Decision Intelligence
Decision Automation erfordert einen strukturierten Ansatz und erfolgt in mehreren Schritten: Zunächst müssen die zu automatisierenden Entscheidungsprozesse bestimmt werden. Dies kann sich auf wiederholbare, gut definierte Entscheidungen beziehen, wie beispielsweise einfache Genehmigungsprozesse, Priorisierung von Aufgaben, Personalplanung oder sogar strategische Entscheidungen im Bereich des Ressourcenmanagements. Anschließend müssen klare Regeln oder Kriterien entwickelt werden, die auf historischen Daten, Expertenwissen oder analytischen Modellen basieren. Hierfür müssen die erforderlichen Daten gesammelt und vorbereitet werden, indem sie gereinigt, transformiert und strukturiert werden. Anschließend lassen sich Modelle oder Algorithmen entwickeln, welche die Entscheidungsregeln implementieren und automatisierte Entscheidungen ermöglichen. Dies kann die Verwendung von statistischen Modellen, Machine-Learning-Algorithmen und künstlicher Intelligenz, einschließlich künstlicher neuronaler Netze, oder anderen fortgeschrittenen Techniken umfassen. Nach der Entwicklung werden die Modelle validiert, umfassend getestet und in die bestehenden Geschäftsprozesse und Systeme implementiert. Eine effektive Überwachung ist dabei unerlässlich, um sicherzustellen, dass die automatisierten Entscheidungsprozesse zuverlässig funktionieren und potenzielle Risiken frühzeitig erkannt und behoben werden. Dazu kannst Du verschiedene Überwachungssysteme implementieren, die kontinuierlich die Leistung der automatisierten Entscheidungen überwachen und falls erforderlich entsprechende Meldungen oder Warnungen ausgeben, wenn Abweichungen oder Probleme auftreten.
Die Zukunft von Business Data Analytics und Decision Intelligence
In Anbetracht der ständig wachsenden Datenmengen und der fortschreitenden Digitalisierung nimmt die Bedeutung von Business Data Analytics und Decision Intelligence kontinuierlich zu. Die Integration von DI in den datengetriebenen Entscheidungsprozess, spart nicht nur wertvolle Zeit ein, sondern wirkt zudem auch dem derzeit vorliegenden Personalmangel entgegen. Durch die Kombination von Technologie, Daten und künstlicher Intelligenz können Unternehmen Entscheidungen strategisch treffen und das volle Potenzial aus den Daten herausholen, welche sie bereits im Unternehmen haben.
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