3 Gründe, warum Ihr Unternehmen im Jahr 2021 Ad-hoc-Analysen benötigt

Veröffentlicht: 2021-02-01

Da sich immer mehr Unternehmen dazu bewegen, ihre Entscheidungsfindung datengesteuert zu machen, stellt sich unweigerlich die Frage, welche Technologien und Tools notwendig sind, um diese Analyseebene zu erleichtern. Schließlich ist es 58 Prozent wahrscheinlicher, dass datengesteuerte Unternehmen ihre Umsatzziele übertreffen als Unternehmen, die noch nicht datengesteuert sind, wie CIO Dive berichtet. Aber bevor Unternehmen in neue oder aktualisierte Datenanalysesysteme investieren, wollen Führungskräfte unweigerlich wissen, welchen Wert diese Technologie durch ihre Fähigkeiten bieten kann.

Ein solches Beispiel ist die Self-Service-Analyse. Ein Unternehmen mit bestehender Legacy-Business-Intelligence-Infrastruktur (BI) könnte sich fragen, ob sich ein Upgrade wirklich lohnt, da es eine Vorabinvestition erfordert. Was das Unternehmen jedoch auch messen muss, sind die Kosten für die Meldung von Verzögerungen und Rückständen im Hinblick darauf, wie sehr sie eine effektive Entscheidungsfindung behindern können.

Hier erfahren Sie mehr über den Wert der Bereitstellung von Ad-hoc-Analysen in einer Organisation – was ein wichtiger Aspekt für Unternehmen ist, die darauf abzielen, Entscheidungsprozesse mit Daten voranzutreiben.

Was ist Ad-hoc-Datenanalyse?

Lange Zeit waren Unternehmen auf statische Berichte angewiesen, die von BI-Power-Usern mit Zugriff auf isolierte Daten erstellt wurden. Während dieser Ansatz den Entscheidungsträgern einige Dateneinblicke verschaffte, ließen die statische Natur der Berichte und der Zeitaufwand für ihre Erstellung wenig Raum für Benutzer, um im Moment wichtige Fragen zu stellen. Abhängig von der Nachfrage nach BI-Berichten und der verwendeten Legacy-Technologie kann der „durchschnittliche“ Mitarbeiter Tage, Wochen oder sogar Monate auf Erkenntnisse warten.

Die Ad-hoc-Analyse hingegen ermöglicht es den Benutzern, ihre eigenen Fragen zu stellen, Daten abzufragen und bei Bedarf Erkenntnisse zu erhalten. Wie TechTarget anmerkt, beantworten Ad-hoc-Analysen spezifische geschäftliche Fragen – etwa wenn ein Benutzer einen Bericht erstellt, der derzeit nicht existiert, oder tiefer in einen statischen Bericht eintaucht, um zusätzlichen nützlichen Kontext zu erhalten.

Hier ist nur ein Beispiel für die Ad-hoc-Berichterstattung aus dem Vents Magazine in Aktion: Obwohl Ärzte über spezielle Kenntnisse in der Behandlung von Patienten verfügen, sind sie möglicherweise nicht besonders technisch versiert – und haben auch nicht die Zeit, während des gesamten Kurses spezifische Patientenberichte von einem Datenspezialisten anzufordern eines Tages und warte auf die Ergebnisse.

Ad-hoc-Analysen ermöglichen es Ärzten, Fragen zu stellen, Antworten zu erhalten und die Daten in leicht verständlichen Formaten wie Diagrammen und Grafiken zu konfigurieren. So kann dieser medizinische Experte einen schnellen, personalisierten, datengesteuerten Einblick in die Ergebnisse der Patientenversorgung erhalten, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Vorteile der Ad-hoc-Analyse

Welche Vorteile bietet die Durchführung von Ad-hoc-Datenanalysen für Unternehmen?

Schnellere Geschäftsentscheidungen: In einem schnelllebigen Geschäftsumfeld, in dem Zeit buchstäblich Geld ist, kann die Geschwindigkeit (oder das Fehlen derselben) einer Entscheidung ihr Ergebnis genauso beeinflussen wie der eigentliche Inhalt der Entscheidung selbst. Mit anderen Worten, zu spät die richtige Entscheidung zu treffen, kann die positiven Ergebnisse zunichte machen. Unternehmen profitieren also davon, wenn Mitarbeiter an vorderster Front Zugriff auf wichtige Dateneinblicke haben, die sie in die zeitnahe Entscheidungsfindung einbeziehen können.

Relevantere Entscheidungsfindung: Self-Service-Analyseplattformen, die Ad-hoc-Berichte unterstützen, bieten Benutzern interaktive Datenvisualisierungen im Gegensatz zu statischen Berichten. Auf diese Weise können Benutzer hinein- und herauszoomen – um die Datenerkenntnisse aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten – und bei Bedarf zusätzliche Fragen stellen. Anstatt sich mit den Einschränkungen eines statischen Berichts auseinanderzusetzen, können Benutzer auf die relevantesten Einblicke in die anstehenden Entscheidungen zugreifen, bevor sie fortfahren.

Optimierte IT-Workflows: Wenn IT-/Datenteams Aufgaben haben, Daten abzufragen und Berichte auf Geheiß aller anderen Teams innerhalb einer Organisation zusammenzustellen, können sie mit endlosen Anfragen ins Stocken geraten – was dazu führt, dass sie einen Großteil ihrer Zeit für die Berichterstellung und -bereitstellung aufwenden müssen. Durch die Einführung von Self-Service-Ad-hoc-Analysen wird diese rückständige Arbeitsbelastung tendenziell reduziert, wodurch IT-Spezialisten Zeit für die Arbeit an übergeordneten Projekten haben.

Ad-hoc-Analysen können Entscheidungen relevanter und schneller treffen, indem sie es normalen Benutzern ermöglichen, Antworten aus Daten zu erhalten – was zu Vorteilen wie einem verbesserten Kundenerlebnis und besseren Produkten und Dienstleistungen führt, die beide zu einer höheren Kundenzufriedenheit beitragen – und gleichzeitig die Belastung für die verringern IT-Team.