Im ersten Teil unserer Blogreihe haben wir Dir bereits aufgezeigt, weshalb Business Data Analytics eine immer größere Rolle im Geschäftsalltag einnimmt und welche Chancen mit der Methode einhergehen. Damit auch Du das Ganze erfolgreich in der Praxis umsetzen kannst, geben wir Dir jetzt einen übersichtlichen Leitfaden mit hilfreichen Tipps und Tricks an die Hand, der Dich dabei unterstützt, Deine Prozesse datengetrieben zu optimieren.

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Der Ablauf eines Business Data Analytics Projekts im Überblick

Entwickle ein Konzept und Scoping, indem Du Deine bestehenden Prozesse analysierst

Zu Beginn Deines Projekts geht es darum, herauszufinden, welche Ziele Du durch die Veränderung der bestehenden Prozesse erreichen möchtest, welche Ziele realistisch umsetzbar sind und wo sich Dein Unternehmen derzeit auf der Reise zu einem datengetriebenen Unternehmen befindet. Notiere hierfür zunächst alle Herausforderungen, denen Du im Geschäftsalltag begegnest und die Gründe, warum diese zu bewältigen sind. Welche Konsequenzen hat es zum Beispiel für Dich und Dein Unternehmen, wenn diese Herausforderungen nicht angegangen werden? All diese Fragestellungen helfen Dir dabei, die Ziele Deines Projekts zu definieren und diese entsprechend zu priorisieren.
Anschließend beginnt die Analyse, um zu verstehen, weshalb diese Probleme entstehen. In welchen Prozessen gibt es Abweichungen, die für Deinen Ist-Zustand verantwortlich sind? Schaue hierbei genau hin und frage Dich zum Beispiel: Welcher Prozess weicht in der Praxis immer wieder von dem definierten Ablauf ab und weshalb passiert das? Die Identifikation dieser Prozesse ist entscheidend für den nächsten Abschnitt, in dem es darum geht, Deine Prozesse Schritt für Schritt im Detail zu analysieren. Basierend darauf kannst Du nun loslegen, Deine genauen Anforderungen für Dein Business Data Analytics Projekt zu erfassen, erste KPIs zu definieren und zugleich erste Hypothesen aufzustellen, an welchen Stellen im Prozess Optimierungspotenziale vorliegen.

Ermittele Deine Baseline und beginne mit dem Modellieren und Experimentieren

Nun soll die Baseline ermittelt und das Tracking der Prozessperformance aufgestellt werden. Die Baseline ergibt sich aus den derzeitigen Ist-Werten Deines Prozesses. Entscheidend ist hierbei, die einzelnen Kennzahlen zu erfassen, um anschließend mit einer eindeutigen Messbarkeit objektive Entscheidungsgrundlagen schaffen zu können. Diese Kennzahlen ermöglichen es dann, die erforderlichen Analysen zur Erklärung von Verhaltensmustern durchzuführen. Schaffe also an dieser Stelle die notwendigen Voraussetzungen für eine erfolgreiche Datenanalyse, indem Du die zu Deinem Prozess zugehörigen Daten sammelst und dafür sorgst, dass eine entsprechende Datenqualität vorliegt. Hierfür solltest Du den Prozess genauestens untersuchen. Unser Tipp: Führe ausführliche Interviews mit allen Prozessbeteiligten durch. Mit Hilfe dieser Befragungen erhältst Du fundierte Einblicke tief in den Prozess und zu den dazugehörigen Kennzahlen. Anschließend kannst Du eine Auswahl für Deine Software treffen. Hierfür stehen Dir drei Arten von Softwarelösungen zur Verfügung, um direkt im Tool Analysemodelle in einer explorativen Umgebung aufzustellen: SaaS-Tools, On-Premise-Tools oder aber auch individuelle Softwarelösungen, welche explizit für Dein Vorhaben entwickelt werden.

Überprüfe Deine Hypothesen mit Hilfe Deines Modells

Für die datengetriebene Prozessoptimierung musst Du nun organisatorische und technische Veränderungen strategisch herbeiführen und die Leistung Deines Prozesses durchgängig messen. Dabei kann Dich der kontinuierliche Einsatz der Business Analyse ideal unterstützen, um gemeinsam mit den Entscheidern die Veränderungsmöglichkeiten zu diskutieren. Stelle hierfür die Lösungsoptionen mit ihren Vor- und Nachteilen gegenüber, dokumentiere die getroffene Entscheidung und stoße die entsprechende Umsetzung an. Um eine nachhaltige Umsetzung zu initiieren, müssen die für den Betrieb verantwortlichen Bereiche außerdem technisch (tool-gestützt) sowie methodisch (Change Management) befähigt werden, die Messwerte korrekt zu erfassen und aufzuarbeiten, um diese für eine weitere Bewertung zu nutzen. All Deine potenziellen Änderungen im Prozess kannst Du so jederzeit testen und Anpassungen mit unerwünschten Auswirkungen problemlos überarbeiten. Die Erfolgsmessung findet anhand der definierten KPIs auf Basis der ausgewählten Metriken statt. Die Dokumentation, das Reporting und die Visualisierung der Ergebnisse mittels eines Dashboards helfen Dir dabei, die Prozessoptimierung entsprechend einzuordnen.

Bewerte die Prozessoptimierung, indem Du Deine Erfolge misst

Die etablierte Baseline und das kontinuierliche Tracking ermöglichen Dir während des gesamten Änderungsprozesses die stetige Überwachung und Überprüfung Deiner Soll-/Ist-KPIs und der Vergleichswerte. Dadurch können objektive Beurteilungen der Prozesse vorgenommen werden. Als erste Bemessungsgrundlage dient Dir hierbei die anfänglich definierte Baseline, die Deine ursprünglichen Ist-Werte ohne Optimierung abbildet. Nach der Optimierung ermöglicht das Tracking dann einen objektiven Vergleich zu den umgesetzten Änderungen in den Prozessen – sowohl in der Leistung als auch im weiteren Zeitverlauf. Unternehmen und ihre Prozesse sind ein dynamisches System, daher muss die Verfolgung der Prozessleistung kontinuierlich berücksichtigt werden. Somit ergibt sich aus der Erfolgsverfolgung der Prozesse nicht nur eine Erfolgsmessung, sondern bei größeren Abweichungen der Sollwerte können aus den Ergebnissen auch Untersuchungsvorhaben und neue Anforderungen abgeleitet werden, die wiederum zu weiteren Anpassungen der Prozesse führen. 

Durch den Einsatz dieser Methode gelangst Du zu einem iterativen Prozess für die Anforderungserhebung sowie Bewertung für Dein Business Data Analytics Projekt. Schritt für Schritt wertest Du so all Deine Optimierungen strukturiert und nachvollziehbar aus und bildest stets die neue Datengrundlage für weitere Anpassungen. Worauf wartest Du also noch? Lege jetzt auch Du los und beginne mit Deinem eigenen Business Data Analytics Projekt!

In Kürze verraten wir Dir in unserem dritten und letzten Teil unserer Business Data Analytics Reihe alles rund um das Thema Decision Intelligence. Bleib gespannt und erfahre schon bald, worauf Du achten solltest, wenn Du komplexe Entscheidungen für Dein Unternehmen triffst und wie Du diese Entscheidungen erfolgreich automatisieren kannst.

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