Daten schaffen Transparenz. Doch während Reportings nur vergangene Entwicklungen sichtbar machen, entstehen Wettbewerbsvorteile erst dann, wenn Daten aktiv für Entscheidungen, Prognosen und Automatisierung genutzt werden. Wie Unternehmen den Schritt von Reporting zu Predictive Analytics erfolgreich gestalten, zeigt dieser Beitrag.

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Wir stellen oft fest, dass selbst wenn Daten vorhanden und nutzbar sind, Unternehmen diese weiterhin primär für rückblickende Auswertungen statt für operative Steuerung und KI-basierte vorausschauende Entscheidungen nutzen. Dashboards, KPI-Systeme und automatisierte Reports visualisieren zwar Entwicklungen und erleichtern den Zugriff auf Informationen, zeigen aber nicht, was als Nächstes relevant wird.

In der Praxis entstehen dadurch auch unterschiedliche Sichtweisen auf dieselben Daten. Wenn etwa Vertrieb, Operations und Finance mit unterschiedlichen Datenständen arbeiten und Forecasts manuell konsolidieren müssen, verzögern sich Entscheidungen nicht wegen fehlender Daten, sondern weil keine gemeinsame, durchgängige Datengrundlage existiert. Die Lösung liegt deshalb in einem strukturierten, integrierten Umgang mit Daten über System- und Prozessgrenzen hinweg.

Unternehmen, die Daten erfolgreich für Steuerung, Planung und Automatisierung nutzen, entwickeln ihre Datenkompetenz dabei typischerweise in mehreren Stufen weiter:

Descriptive Analytics – Was ist passiert?

Daten werden visualisiert und ausgewertet, etwa über Dashboards, Reports oder KPI-Systeme. Unternehmen schaffen Transparenz über vergangene Entwicklungen und aktuelle Kennzahlen. Ein Handelsunternehmen erkennt beispielsweise über seine Dashboards, welche Produkte sich in den vergangenen Wochen besonders gut verkauft haben oder an welchen Standorten die Umsätze zurückgehen.

Diagnostic Analytics – Warum ist es passiert?

Zusammenhänge und Ursachen werden analysiert, Muster, Abweichungen und Einflussfaktoren innerhalb der Prozesse und Daten werden erkannt. Ein Versicherungsunternehmen analysiert, warum die Bearbeitungszeiten in bestimmten Schadenfällen deutlich höher ausfallen als im Durchschnitt. Durch die Verknüpfung von Prozess- und Falldaten lassen sich Muster erkennen – etwa bestimmte Falltypen, Medienbrüche oder fehlende Informationen, die Verzögerungen verursachen.

Predictive Analytics – Was wird wahrscheinlich passieren?

Historische und aktuelle Daten werden genutzt, um Entwicklungen vorherzusagen. Ein Produktionsunternehmen könnte so Wartungsfenster frühzeitig planen, bevor Maschinen ausfallen. Im Handel wiederum lassen sich Nachfrageentwicklungen präziser prognostizieren, um Lagerbestände und Lieferketten gezielt zu steuern.

KI & intelligente Automatisierung – Welche Handlung ist sinnvoll?

Systeme unterstützen Entscheidungen aktiv, automatisieren Abläufe und reagieren auf definierte Ereignisse oder Prognosen in Echtzeit. So kann ein Logistikunternehmen beispielsweise Lieferverzögerungen frühzeitig erkennen und automatisch alternative Routen oder Zeitfenster vorschlagen. Gleichzeitig werden betroffene Kunden informiert und interne Prozesse direkt angepasst, noch bevor operative Probleme entstehen.

Besonders in den letzten beiden Stufen entsteht dabei ein spürbarer Effekt im Alltag, wie schnellere Entscheidungen und bessere Planbarkeit und Prozesse, die sich gezielt steuern und skalieren lassen.