Fachbeiträge & Kommentare zu Analytics

Jetzt wird noch ein Entscheidungsbaumalgorithmus benötigt. Hierzu wird ein Package verwendet. Entscheidungsbäume sind in verschiedenen Packages implementiert. Nur: Welcher ist am besten geeignet? Es ist sinnvoll, in einschlägigen Communities oder Büchern zu stöbern. "rpart" wird häufig verwendet, weil die Methode einfach anzuwenden und recht robust ist. Führen Sie also folge...mehr

Zusammenfassung Predictive Analytics beginnt mit einfachen Verfahren wie Regression und Entscheidungsbäumen. Hierzu gibt es etablierte Algorithmen in R, die in Excel genutzt werden können. Die Ergebnisse können direkt innerhalb von Excel interpretiert und in bestehende Verfahren wie bspw. den Planungsprozess eingebunden werden. Komplexe Grafiken wie beispielsweise ein Entscheidu...mehr

Wir haben uns bislang mit metrisch skalierten Prognosen beschäftigt. Genauso wichtig sind jedoch auch nominale Prognosen, also Prognosen auf Kategorien wie Kündiger/Nichtkündiger etc. Hier kommen Verfahren wie Entscheidungsbäume, logistische Regression etc. zum Einsatz. Standard-Excel bietet hier fast nichts. In einem einfachen Entscheidungsbaumverfahren wird eine Zielvariabl...mehr

Die Interpretation dieser Auflistung ist recht einfach: Kunden mit einer Website_Activity von "Frequent" und "Regular", die noch keine digitalen Bücher gekauft haben und die jünger als 53,5 Jahre sind, gehören mit einer Wahrscheinlichkeit von 59,26 % zu den "Early Adopters" (Markierung 1 in Abb. 8). Wenn sie hingegen älter oder gleich 53,5 Jahre alt sind, gehören sie mit ein...mehr

Sie haben nun auch die ersten anspruchsvolleren Methoden aus R kennengelernt. In den frei verfügbaren R-Bibliotheken sind zahlreiche Alternativen zu finden. Wie man mit diesem Ansatz simuliert wird im Beitrag "Stochastische Planungssimulation (Monte Carlo) mit Excel und R" vorgestellt.mehr

Das Ergebnis kann mit einer Grafik dargestellt werden. Die Grafik-Komponente in R funktioniert anders als in Excel, ist in vieler Hinsicht leistungsfähiger. In diversen Packages gibt es umfassende Erweiterungen. Eingeleitet wird die Grafikerstellung über "BERT:graphics.device(<Name>)". "BERT.grahics.device()" überträgt eine in R erstellte Grafik (Plot) nach Excel. Diese Grafi...mehr

Predictive Analytics verhilft zu besserer Personalarbeit Predictive Analytics, als ein großes neues Thema für die Personalcontroller, erlaubt nicht nur vergangenheitsorientierte Daten auszuwerten, sondern auch Prognosen für die Zukunft zu erstellen. So können durch die Analyse von großen Datenbeständen, d. h. Big Data, in Kombination mit entsprechender Technik Aussagen darübe...mehr

Personalcontrolling ist immer noch unterrepräsentiert und bietet in vielen Unternehmen zusätzliches Potenzial. Kennzahlen als Basis des Personalcontrollings können zur Steuerung des Personals im Unternehmen und der Personalorganisation gleichermaßen genutzt werden. Die Reports des Personalcontrollings orientieren sich idealerweise am Personalkreislauf. Die wichtigsten HR-Kennz...mehr

Aschenbrücker/Horvath/Michel, Controlling im volatilen Umfeld, in: Controller Magazin, 39. Jahrgang, Ausgabe 1, Jan/Feb. 2014, S. 4 – 11. Bär/Purtschert, Lean Reporting – Optimierung der Effizienz im Berichtswesen, 2014. Becker/Janker, Integration der Balanced Scorecard in Reportingsysteme – Ein anwendungsfreundliches Steuerungsinstrument für Mittelständler, in: Business Repor...mehr

Prognosen auf Basis von Echtzeitdaten könnten helfen, Fehler zu vermeiden Echtzeitdaten könnten aber auch dazu beitragen, die Kontrolle von Unternehmensprozessen zu intensivieren. Eine deutliche Verbesserung für die Unternehmenssteuerung ist vor allem dann gegeben, wenn diese Kontrolle selbstregulierende Mechanismen auslösen, die zur automatischen Vermeidung von Fehlern beitr...mehr

Reifegradmodell für Analytics Gartner unterscheidet in seinem Reifegradmodell zwischen 4 analytischen Niveaus: Abb. 2: Reifegradmodell für Analytics nach Gartner[1] Descriptive Analytics beschäftigt sich damit, aus der Vergangenheit zu lernen, um dann in Zukunft besser entscheiden zu können. Diagnostic Analytics folgt oft der Descriptive Analytic, um Einblicke in Ursachen und Zu...mehr

Als abschließendes Beispiel ein Anwendungsfall für Predictive Analytics (sogar PdM!) aus der Medizin. In Deutschland kommen jährlich ca. 763.000 Babys auf die Welt. 9,2 % davon sind Frühgeborene. In den skandinavischen Ländern liegt diese Rate bei 5 %. Wir haben demnach in Deutschland über 70.000 Frühgeborene pro Jahr. Diese kleinen Kinder benötigen viel mehr Pflegeaufwand vo...mehr

Gartner Hype Cycle Jährlich aktualisiert erscheint vom Analysten Gartner der "Hype Cycle for Emerging Technologies". Für Unternehmen – nicht nur der IT-Branche – ist das eine wichtige Orientierung, um aufzuzeigen, auf welche Trends sie sich einstellen müssen, was es an kreativen neuen Wortschöpfungen gibt und welche Schlagworte bereits wieder verschwunden sind. Abb. 1: Gartne...mehr

Predictive Maintenance – vorausschauende Instandhaltung – erkennt frühzeitig einen möglichen Ausfall von Komponenten und ermöglicht es so, Maschinen zu reparieren, bevor tatsächlicher Schaden entsteht. Der Vorteil liegt in der höheren Wirtschaftlichkeit. Predictive Maintenance ermöglicht neue digitale Geschäftsmodelle und ist als Grundbaustein für Industrie 4.0 in der industr...mehr

Erforderliche Technologie ist bereits verfügbar Bisher ist Predictive Analytics zumindest als Predictive Maintenance in der Industrie angekommen – auch deshalb, weil heute weitere und dafür erforderliche Technologien wie Big Data, Cloud Computing und Machine Learning allgemein verfügbar sind. Es finden zahlreiche Kongresse zu Predictive Maintenance statt, Konzerne investiere...mehr

Es gibt noch einen weiteren wichtigen Aspekt der Algorithmen, der in all den Beispielen und oft als Machine Learning eine zentrale Rolle spielt. Trotz des Hype um viele nutzbringende Anwendungen von Machine Learning sollte klar sein, dass Predictive Analytics nichts anderes macht, was ein Analytiker mit Bleistift und Papier oder einer Tabellenkalkulation nicht auch erreichen...mehr

Risiken verzerrter Modelle Trotz aller Leistungsfähigkeit eines solchen PdM-Vorhersagemodells ergeben sich jedoch auch dafür Grenzen: Diese können bspw. darin bestehen, dass die für das Modell verfügbaren Daten keine Situationen abdecken, die zwar nur sehr selten auftreten, aber dennoch möglich sind. Durch deren Vernachlässigung ist das Modell verzerrt und stellt nur einen Te...mehr

Ein Hersteller von Maschinen hat n Typen seiner Maschinen an k seiner Kunden geliefert. Alle Daten zu den Kunden, den Maschinen sowie die jeweiligen Lieferanten von Baugruppen sind in seinem Customer-Relationship-Management-System (CRM) erfasst. Bei notwendigen Reparaturen und Wartungen erfassen die Servicemechaniker in Serviceberichten Kunde, Maschine, Zeitpunkt und Art des...mehr

4-Schichten-­Modell Die Implementierung von cubus outperform bei der FAUN Umwelttechnik basiert auf einem Schichtenmodell (vgl. Abb. 9). Die unterste Schicht sind die Quellsysteme, aus denen die Ist-Daten regelmäßig extrahiert werden. Eine der wichtigen Quellen ist das SAP-System, aber auch Daten aus Navision, Abacus, QAD, Irium, Catuno und SageLine werden für das Performance...mehr

Webbasierte Anwendung Die gesamte Anwendung, sowohl die Endbenutzerwerkzeuge als auch die Administrationswerkzeuge, wird im Web genutzt. Für Planung und Forecast werden die Eingabemasken von cubus outperform Performance Management verwendet. Diese Eingabemasken werden von den Controllern in Excel als Vorlage erstellt und zentral auf dem Server abgelegt. Wählt ein Anwender ein f...mehr

Datenbeschaffung Wenn Sie vollkommen neu einsteigen, lohnt es sich, spätestens bei den Datenquellen den Kontakt zum Controlling zu suchen. Dort liegen meist jahrelange Erfahrungen im Beschaffen und Strukturieren von Daten sowohl aus internen als auch aus externen Quellen vor. Die Mitarbeiter des Controllings haben in der Regel einen sehr guten Überblick, an welcher Stelle im...mehr

Vollmert/Lück, Google Analytics, 2015. Javis, Was würde Google tun?, 2009.mehr

"Wenn das Konzerncontrolling seine wichtige Rolle behalten möchte, muss es lernen, mit Algorithmen zu arbeiten." Controller im Wettbewerb Konkurrenz belebt das Geschäft. Aus dem angelsächsischen Raum kommt der Trend, eigene Abteilungen mit Data Scientists einzurichten. Ziel der Data Science ist es, verborgenes Wissen aus großen und unstrukturierten Datenmengen mit analytische...mehr

2.1.1 Ist jeder Besucher einer Seite eines Shops etc. ein Lead? Nicht jeder Homepage-Besucher ist ein Lead Je nach Standpunkt des Betrachters – zumindest ist es jedoch ein potenzieller Lead. Zu bewerten bleibt, ob der Besucher sich nur auf die Seite verirrt hat oder wirkliches Interesse am Unternehmen bzw. den Produkten/Dienstleistungen zeigt. Eine klassische Kenngröße für dies...mehr

Vertrieb identifiziert Potenziale Die Aufgabe des Vertriebs ist natürlich, neue Verkaufspotenziale bei bestehenden bzw. neuen Kunden zu identifizieren. Daraus wird dann der Versuch dem "richtigen" Kunden die optimalen Problemlösungen anzubieten, möglichst zur richtigen Zeit oder ggfs. zu versuchen mit ihm in Kontakt zu bleiben. Kein persönlicher Kontakt zu Online-Kunden Das ist...mehr

Zusammenfassung Überblick Früher kannte der Vertrieb seine Interessenten und Kunden persönlich. Heute erfolgen viele Kontakte mit einem Unternehmen über das Internet und damit erst einmal anonym und unstrukturiert. Erst wenn diese einzelnen Kontaktinformationen erhoben, strukturiert und ausgewertet werden, ergibt sich ein Bild von den einzelnen Web-Besuchern. Über smarte Analys...mehr

Nicht jeder Homepage-Besucher ist ein Lead Je nach Standpunkt des Betrachters – zumindest ist es jedoch ein potenzieller Lead. Zu bewerten bleibt, ob der Besucher sich nur auf die Seite verirrt hat oder wirkliches Interesse am Unternehmen bzw. den Produkten/Dienstleistungen zeigt. Eine klassische Kenngröße für diese Einschätzung wäre hier die Dauer des Besuchs: Je länger der B...mehr

Interaktion mit den Kunden Unternehmens-Websites und Shop sowie darauf basierende Analysetools geben Ihnen viele Informationen über das Kundenverhalten. Wichtig ist, die Interaktion mit den Kunden über Verweise zu weiterer Information Möglichkeit von Downloads Newsletter Nachfragen zu Themen Erfolgreiche adwords … zu verfolgen und zu messen. Aktivitäten der Kunden Hinzu kommen die Ver...mehr

Auswirkung auf die Effizienz eines Shops Nachdem das erste Ziel rund um eine Website erreicht ist – nämlich den Kunden überhaupt auf die Seite zu führen – möchte man den Kunden auch möglichst direkt zum Kauf führen. Was aber, wenn eine Vielzahl der Kunden den Besuch direkt wieder abbricht? Hier sollten Sie sich folgende Fragen stellen: Passen meine Themen zur Zielgruppe? Sind d...mehr

Der richtige Zeitpunkt ist im Vertriebsprozess entscheidend. Wann soll man (wieder) auf die Leads/Opportunities zugehen um eine Conversion in die nächste Stufe zu erreichen? Kann man analytisch den richtigen Zeitpunkt identifizieren? Welche Faktoren könnten eine Rolle spielen? (z. B. gesetzliche Neuerungen, Alter des Kunden, Alter der Kundenbeziehung) Wann gab es den letzten Ku...mehr

Überblick Früher kannte der Vertrieb seine Interessenten und Kunden persönlich. Heute erfolgen viele Kontakte mit einem Unternehmen über das Internet und damit erst einmal anonym und unstrukturiert. Erst wenn diese einzelnen Kontaktinformationen erhoben, strukturiert und ausgewertet werden, ergibt sich ein Bild von den einzelnen Web-Besuchern. Über smarte Analysen lassen sich ...mehr

Leads = Hinweise, Opportunities = Chancen Generell strebt man diesem Umfeld eine Optimierung von Leads (übersetzt: der Hinweis) und Opportunities (übersetzt die Gelegenheit, die Chance) an. Was genau einen Lead bzw. eine Opportunity ausmacht, muss in jedem Unternehmen gemeinsam mit Marketing und Vertrieb definiert werden und ist immer über einen unternehmensspezifischen Sales...mehr

Vorhersagen sind Wahrscheinlichkeiten Für erste Ideen sowie das Testen von und Lernen aus ersten Ansätzen sind umfangreiche Analysen oft nicht notwendig. Die Erwartungen und Anforderungen an die Analyse und den abgeleiteten Maßnahmen sollten im ersten Schritt nicht zu hoch sein – und gerade bei Vorhersagen sollte man sich stets vor Augen führen: Auch das Wetter können wir nic...mehr

"Richtige" Leads für die Wandlung zur Opportunity Welche Leads oder Opportunities sind nun die "richtigen" oder relevanten für das jeweilige Unternehmen und die Zielstellung? Zur Identifikation dieser richtigen Leads sollten Sie sich folgende Fragen stellen: Welche Kundenmerkmale machen einen interessanten Lead aus? Ist es z. B. eine bestimmte Unternehmensgröße, Teil eines Kon...mehr

Kennzahlen sind das Herzstück bei der Bewertung von Kontakten und dem Kundeninteresse in der online Welt. Die passende Interpretation der Kennzahlen bezüglich Kundeninteresse, Intention des Kunden etc. ist die Herausforderung.mehr

Interessen oder Bedürfnisse der Kunden herauskristallisieren Um die Wandlungsquoten und Wandlungszeiten zu optimieren ist es für den Vertrieb jedoch wichtig, die Leads mit den besten Potenzialen zu erkennen und sich auf diese zu fokussieren – und den Rest zum "Warmhalten" möglichst wieder abzugeben. Neben den oben genannten Kenngrößen sind jetzt auch weitere Informationen un...mehr

Schritte zur Kundengewinnung Eine Blaupause für den Vertriebserfolg mit Analysen und abgeleiteten Maßnahmen gibt es nicht. Aber anhand eines Beispiels haben wir Schritte zusammengestellt, die es ermöglichen sukzessive die optimalen Ansätze zu identifizieren. Der erste Besuch auf einer Website kann zur ersten Qualifizierung genutzt werden. Pro Besucher bzw. Besuchergruppe lass...mehr

DSAG e. V., DSAG-Positionspapier – Bedeutet S/4HANA das Aus für das Business Warehouse? Eine Einschätzung des DSAG-Gremiums HANA Analytics (Version 1.0), 2015. Eilers/Stärk, S/4HANA von SAP: Reporting – Data Warehousing im Fokus, 2016. Zimmermann, SAP S/4 HANA Simple Finance – was ändert sich für den Controller?, http://vebmedia.ch/artikel/controlling/sap-s4-hana-simple-financ...mehr

Barth, Planung im Zusammenhang mit der Bilanzierung und Bewertung nach IFRS, in: Becker/Ulrich (Hrsg.), Praxishandbuch Controlling, 2016, S. 529–549. Becker/Ulrich/Botzkowski/Eurich, Controlling von Digitalisierungsprozessen – Veränderungstendenzen und empirische Erfahrungswerte aus dem Mittelstand, in: Obermaier (Hrsg.): Industrie 4.0 als unternehmerische Gestaltungsaufgabe,...mehr

Für eine fundierte Entscheidung sollten zunächst die grundlegenden Vorteile eines eigenständigen Data Warehouse sowie die zukünftigen Reporting-Anforderungen betrachtet werden. Es gilt, eine Zielarchitektur zu entwickeln und für bestehende Systeme zu entscheiden, ob diese nach einer S/4HANA-Einführung noch Bestand haben werden. Hierzu können verschiedene Entscheidungskriteri...mehr

BBVA, Banco Bilbao Vizaya Argentaria, Deliver scalable data analytics and visualizations for better business intelligence; https://cartodb.com/solutions/banking-and-finance/, Abrufdatum 7.6.2016. Forbes, Bank of America’s Data Mapping Adds $1 Per Share, http://www.forbes.com/sites/tomgroenfeldt/2014/08/21/bank-of-americas-data-mapping-adds-1-per-share/, Abrufdatum 7.6.2016.mehr

Nachdem mit dem Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten die Grundlage für das Datenschutz-Managementsystem geschaffen ist, sind die konkreten Anforderungen aus der DSGVO zu betrachten, für deren Erfüllung diese Informationen notwendig sind. Daher steigen wir nun in den wichtigen Themenkomplex der Betroffenenrechte ein. Deren Stärkung stellt eine der wesentlichen Änderungen ...mehr

Finance Analytics im Kontext spezifischer Anwenderbedürfnisse Um den Reporting- und Analytics-Anforderungen gerecht zu werden, gibt es unterschiedliche Einsatzszenarien von SAP Finance Analytics. Grundsätzlich ist keines der Szenarien als das beste oder einzig richtige anzusehen. Vielmehr ist situativ zu prüfen, welches spezifische Einsatzszenario die jeweiligen Anwenderbedü...mehr

Reporting in Echtzeit Der Begriff Finance Analytics ist durch 2 grundsätzlich verschiedene, sich aber ergänzende Herangehensweisen an die Analyse und Darstellung finanzieller Unternehmensdaten geprägt: Da ist zum einen das eher ad-hoc getriebene operative Reporting in Echtzeit. SAP S/4HANA Embedded Analytics ist hierfür das Tool der Wahl in einem modernen SAP-Lösungsportfoli...mehr

Viele Unternehmen nutzen bereits heute ein eigenständiges SAP BW, weshalb dieses Szenario, S/4HANA Embedded Analytics und ein Stand-alone BW als Enterprise Data Warehouse, in der Praxis häufig anzutreffen ist. Die Reporting- und Analytics-Lösungen des vorhandenen SAP BW werden damit weiterverwendet und um die Funktionalitäten von SAP S/4HANA Embedded Analytics ergänzt. Meiste...mehr

SAP S/4HANA Embedded Analytics bietet Anwendern die Möglichkeit, in Echtzeit auf die operationalen Daten zuzugreifen, zu berichten und zu analysieren. SAP liefert dafür bereits vordefinierte virtuelle Datenmodelle in der SAP S/4HANA Suite mit aus, die ohne zusätzlichen Entwicklungsaufwand konsumiert werden können. SAP Fiori Apps dienen hier als Frontend. Auch hier gibt es vo...mehr

"Insight to Action" mit Embedded Analytics Heutige Systemarchitekturen weisen häufig eine künstliche Trennung zwischen der transaktionalen Ebene und der analytischen Ebene auf. Dadurch werden in vielen Fällen Geschäftsprozesse verlangsamt. Entscheidungen und Handlungen können nicht in der nötigen Schnelligkeit vorgenommen werden, wie es das Wettbewerbsumfeld oft erfordert. Es...mehr

SAP S/4HANA beinhaltet, wie übrigens auch bereits das "klassische" SAP ERP, ein Business Warehouse, das sog. "Embedded BW". Die Bezeichnung Embedded weist darauf hin, dass ein SAP Business Warehouse im operativen System "eingebettet" wurde und somit die technologischen Möglichkeiten des BW zur Verfügung stehen, obwohl technologisch keine Trennung zwischen den Systemen besteh...mehr

5.1 Anforderungen und Nutzenpotenziale Welche Anforderungen stellen das Unternehmen und das Unternehmensumfeld heute an den CFO und die Finance-Organisation? Inwiefern können ein modernes, SAP S/4HANA-basiertes Berichtswesen und die hier propagierte Lösung einer integrierten Finance-Analytics-Plattform dabei helfen, diese Anforderungen zu erfüllen? Die Digitalisierung betrifft...mehr

S/4HANA (Finance) verändert die Ausgestaltung des Finanzberichtswesens von Grund auf. Die Einführung von S/4HANA sollte zum Anlass genommen werden, bisherige Reportingprozesse und Systemarchitekturen für Finance und Controlling zu überdenken und gezielt an die neuen Möglichkeiten heranzuführen. Ziel dieses Artikels ist es, einen Einblick in die Grundlagen und Einsatzszenarien ...mehr