Advanced Analytics Enablement

Advanced Analytics-Plattformen haben sich von der reinen Unterstützung der IT- und Finanzabteilungen zu einer großen Hilfe für Anwender in allen Unternehmensbereichen entwickelt. Mehrere Faktoren machen dies möglich. Zum einen ist die Verfügbarkeit kostengünstiger und leistungsfähiger Datenverarbeitung entscheidend. Ausserdem sind heute aufgrund der zunehmenden Digitalisierung und der sinkenden Speicherkosten deutlich mehr Daten verfügbar. Und schließlich ermöglicht eine neue Generation von Software-Tools eine Datennutzung, die noch vor wenigen Jahren unvorstellbar gewesen wäre. 

Aber um die erweiterten Analysefunktionen in die Hände von allen Anwendern im Unternehmen zu legen, müssen Organisationen doch einige Herausforderungen meistern. Eine davon ist, zu wissen, wo man am sinnvollsten anfangen soll: Unternehmen haben oft riesige Datenmengen und viele Ideen, wie sie diese gerne nutzen würden. Ein weiteres Thema ist die Unterstützung der betroffenen Mitarbeiter bei der Anpassung an neue Systeme und Tools. Auch unflexible Business Intelligence-Abteilungen, die Berichte erzeugen, die nur selten gelesen werden, sind eine Herausforderung. Qualifikationsdefizite werden wahrscheinlich auftreten und Entscheidungen über Weiterbildungsmaßnahmen und Neueinstellungen erforderlich machen. 

Wie wir helfen

Wir unterstützen Sie beim Aufbau eigener Advanced Analytics-Kompetenzen durch folgende Schritte:

Definieren von Zielen, Assets und Hindernissen

• Identifikation der wichtigsten wirtschaftlichen Themen Ihres Unternehmens sowie der erhofften Ergebnisse
• Identifikation von Fragen, die im Zusammenhang mit der Unternehmensperformance für jedes Problem beantwortet werden müssen (z.B. Umsatz, Kosten, Margen oder operatives Knowhow)
• Bewertung der Qualität und der Verfügbarkeit von internen und externen Daten
• Sichtbar machen von Widerständen gegen die Einführung von Advanced Analytics (z.B. Daten, Ressourcen, Kompetenzen oder Unternehmenskultur)

Priorisieren von Maßnahmen

• Vorgehensweisen zur Anwendung von Advanced Analytics festlegen, um die wichtigsten wirtschaftlichen Bereiche und Fragen anzugehen
• Bewerten der Vorteile, die sich aus der Lösung der einzelnen unternehmerischen Probleme ergeben
• Bewertung des Potenzials von neuen Technologien wie z. B. Roboter-Prozessautomatisierung oder selbstlernenden Maschinen
• Identifizieren und Priorisieren von “Quick-Win”-Aktivitäten
• Identifizierung von weiteren, relevanten „high-value“-Initiativen sowie der Entwicklung passender Umsetzungsplänen

Entwicklung und Umsetzung von Maßnahmen

• Adressieren von Kompetenzdefiziten, die den Erfolg gefährden könnten
• Entwicklung von detaillierten Plänen für die Weiterbildung sowie die Nutzung externer Ressourcen, Tools und Methoden
• Ansprechen von Widerständen in der Organisation und die Unterstützung durch wichtige Geschäftsbereiche sicherstellen
• Nutzenorientierte Leistungsindikatoren einführen, um Erfolg zu messen und zu feiern
• Vorbereitung der Daten und der relevanten Modelle mit anschließendem Test und weiterer Kalibrierung für den ersten Durchlauf

Engagieren, begeistern und erweitern

• Fokus auf „Quick-Wins“, um das Potenzial von Advanced Analytics zu demonstrieren
• Dokumentieren der Erfahrungen für zukünftige Maßnahmen
• Auf der Dynamik von „Quick-Wins“ aufbauen, um „high-value“-Projekte zu verfolgen 

Ihre Vorteile

• Analytische Modelle, Toolkits und Datensätze, die für Ihr spezielles wirtschaftliches Umfeld getestet wurden und sich als wirksam erwiesen haben 
• Die Fähigkeit, Daten so zu nutzen und deren Zunahme zu verwalten, daß Ihre Mitarbeiter weiter produktiv arbeiten können
• Höhere Renditen aus vorhandenen Daten sowie aus Investitionen in Advanced Analytics
• Höhere Anwenderakzeptanz von Advanced Analytic-Systemen und -Tools
• Geringere Störanfälligkeit durch neue kognitive Technologien

Beispiele unserer Arbeit

Folgende Fallbeispiele zeigen Ihnen, wie wir unseren Kunden helfen konnten:

• L.E.K. analysierte Millionen von Datenpunkten eines Bauunternehmens, um einerseits die profitabelsten Projekte und gleichzeitig Defizite bei der Leistungsfähigkeit der Geschäftseinheiten zu identifizieren 
   
• Ein großer Industriedienstleister verfügte zwar über Mitarbeiter mit seltenen Qualifikationen, diese wurden allerdings sehr zyklisch nachgefragt. Unsere Analyse der internen Personaldaten führte zu einem effizienteren Arbeitskräftemanagement