SPECTRUM – APPLIED RESEARCH 114 / UdZ 03.22 Der Reifegrad datengetriebener Analysen gewährleistet Unternehmen durch gezielten Einsatz eine erhöhte Entscheidungsqualität, was sich in Kostenoptimierungen und Wettbewerbsvorteilen ausdrückt. Insgesamt planen 68 Prozent der Unternehmen eine Einführung von Business-Analytics oder haben schon erste Pilotprojekte gestartet1. Die verfügbaren BA-Tools helfen dabei, diverse technische und betriebswirtschaftliche Probleme zu lösen. Diese reichen von der Identifikation einfacher Wirkungszusammenhänge bis hin zu komplexen Simulationen und der Ableitung von Handlungsempfehlungen zur Realisierung bestmöglicher Zukunftsszenarien. Trotz des immensen Potenzials und der zahllosen Optimierungsmöglichkeiten gelingt es82 Prozent der Unternehmen nicht, einen ausreichenden Return on Investment (ROI) auf ihre Analytics-Investitionen zu erzielen2. Die Gründe für den ausbleibenden ROI entstehen insbesondere aufgrund begrenzter Analytics-Ressourcen, unzureichender BA-Systeme, geringer Erfahrung und mangelnden Verständnisses in Anwendung und Auswertung3. In der Konsequenz sinkt die potenzielle Bereitschaft, zukünftig notwendige neue Investitionen in Technik und Know-how zu tätigen. Es bedarf somit einer Unterstützung bei der Auswahl und Realisierung von BA-Projekten, um Unternehmen zu befähigen, die Potenziale zu realisieren. Diese Unterstützung sollte von der systematischen Einordnung und Beschreibung bis hin zur Optimierung der Unternehmensressourcen durch Nutzenidentifikation und Priorisierung einzelner Projekte reichen. An dieser Stelle setzt das Forschungsprojekt ‚BAValue‘ an, im Rahmen dessen ein Modell für Handlungsempfehlungen zur Implementierung von Business-Analytics in KMU entwickelt werden soll. Hierzu ist es wichtig, zunächst einen praxisrelevanten Überblick zu geben, indem unterschiedliche Anwendungen und Typen von Business-Analytics klassifiziert und die jeweiligen Einsatzmöglichkeiten und technischen Anforderungen aufgezeigt werden. Ohne eine zielgerichtete Sichtweise, zu geringe Expertise oder eine unzureichende IT-Infrastruktur bleibt das Potenzial qualitativ und quantitativ hochwertiger Daten ungenutzt und die Realisierung möglicher Wettbewerbsvorteile bleibt aus. Mittels einer Risiko- und Nutzenbewertung von Business-Analytics lassen sich geeignete BA-Typen für die gewünschten Anwendungen identifizieren. Daraus resultieren Merkmalsausprägungen und -anforderungen des Typs, die es zu erfüllen gilt, um das bestmögliche Resultat zu erzielen. 1 s. Davenport 2018, S. 1 2 s. Davenport u. Bean 2018, S. 2 3 s. Engels u. Goecke 2019, S. 47 4 s. Schuh et al. 2014, S. 4 ff. The maturity of data-driven analyses guarantees companies increased decision-making quality through targeted use, which translates into cost optimization and competitive advantages. Overall, 68 percent of companies are planning to introduce business analytics or have already launched initial pilot projects1. The available BA tools help to solve diverse technical and business problems. These range from the identification of simple cause-effect relationships to complex simulations and the derivation of recommendations for action to realize the best possible future scenarios. Despite the immense potential and countless optimization opportunities, 82 percent of companies fail to achieve a sufficient return on investment (ROI) on their analytics investments1. The reasons for the lack of ROI arise in particular due to limited analytics resources, inadequate BA systems, limited experience, and a lack of understanding in application and evaluation2. As a consequence, the potential willingness to make necessary new investments in technology and know-how in the future decreases. Support is thus needed in the selection and realization of BA projects to enable companies to realize the potential. This support should range from systematic classification and description to optimization of company resources through benefit identification and prioritization of individual projects. This is where the research project ‘BAValue’ comes in, in the context of which a model for recommendations for action for the implementation of business analytics in SMEs is to be developed. To this end, it is important to first provide a practice-relevant overview by classifying different applications and types of business analytics and highlighting the respective application options and technical requirements. Without a targeted view, insufficient expertise or an inadequate IT infrastructure, the potential of qualitatively and quantitatively highquality data remains unused and the realization of possible competitive advantages fails to materialize. By means of a benefit and risk assessment of business analytics, suitable BA types can be identified for the desired applications. This results in feature characteristics and requirements of the type that need to be met in order to achieve the best possible result. For SMEs, it is particularly relevant to act in a targeted manner and strive formaximumvalue creationdue to limited human and financial resources. A system map is provided to illustrate the infrastructure requirements as well as a 1 Davenport 2018, p. 1 2 Davenport u. Bean 2018, p. 2 3 Engels u. Goecke 2019, p. 47 4 Schuh et al. 2014, p. 4 et seq.
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