Jedes erfolgreiche Unternehmen ist ein Digitalunternehmen – ganz gleich, in welcher Branche es tätig ist. Denn in der Ära der Digitalisierung sind valide Daten unverzichtbar. Mit einer modernen Analytics Software behalten Sie alle relevanten Kennzahlen und etablieren eine transparente Datenkultur für alle Mitarbeiter:innen.
In diesem Beitrag erfahren Sie mehr über:
- Was ist eine Analytics Software?
- Datendemokratisierung: Analytics Software erfolgreich implementieren
- Analytics Software & KI: Zukunftsfähig bleiben
- Unsere Empfehlung: Data Analytics mit Tableau
Was ist eine Analytics Software?
Analytics Software ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das Unternehmen dabei unterstützt, große und komplexe Datenmengen zu analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Software findet Anwendung in einer Vielzahl von Bereichen – von der Marktforschung bis hin zur Optimierung interner Prozesse. Auch in Privathaushalten wird Analytics Software eingesetzt, beispielsweise um Ausgaben, Finanzen oder den Stromverbrauch zu analysieren.
Analytics Software ermöglicht es Mitarbeitern auf allen Ebenen, datenbasierte Entscheidungen schnell und selbstständig zu treffen. Dies fördert eine unternehmensweite Datenkultur und führt zu:
- schnelleren und fundierteren Entscheidungen: Indem relevante Informationen leicht zugänglich gemacht werden, können Entscheidungen effizienter und auf einer soliden Datenbasis getroffen werden.
- erhöhter operationeller Effizienz: Durch die Analyse von Leistungsdaten können Unternehmen ihre Abläufe optimieren, Ressourcen effektiver einsetzen und ihre Produktivität steigern.
- mehr Flexibilität: Analytics Software passt sich an veränderte Marktbedingungen an und ermöglicht es Unternehmen, agil und anpassungsfähig zu bleiben.
Insgesamt ist eine Analytics Software nicht nur ein Werkzeug zur Datenanalyse, sondern ein unverzichtbarer Partner für zukunftsorientierte und datengesteuerte Unternehmen.
Wie man eine Analytics Software richtig einsetzt
Um effektiv mit einer Data Analytics Software zu arbeiten, müssen Sie vorab festlegen, welche Arten von Daten Sie wie analysieren wollen. Die passende Option für Ihr Unternehmen richtet sich nach der Dienstleistung, die Ihr Kerngeschäft ist. Zudem können Sie zwischen Spezialsoftware für bestimmte Anwendungen und integrierten Lösungen wählen.
Analytics Software von Descriptive bis Prescriptive
Grundsätzlich unterscheiden sich die Methoden von Analytics Software in vier Hauptkategorien:
Descriptive Analytics Software
Mit der deskriptiven Analytik untersucht man, was in der Vergangenheit passiert ist. Diese Methode nutzt historische Daten, um Muster zu identifizieren und liefert somit einen Überblick über vergangene Leistungen oder Ereignisse.
Diagnostic Analytics Software
Die diagnostische Analytik geht einen Schritt weiter und beantwortet die Frage, warum etwas passiert ist. Mit ihr untersucht man die Daten auf Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge, um Gründe für bestimmte Ereignisse oder Trends zu finden.
Predictive Analytics Software
In der prädiktiven Analytik verwendet man statistische Modelle und Prognosealgorithmen, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. Grundlage sind hierfür Muster, die aus Daten aus der Vergangenheit abgeleitet werden.
Prescriptive Analytics Software
Die präskriptive Analytik ist eine erweiterte Form der prädiktiven Methode. Sie liefert nicht nur Prognosen, sondern gibt gleichzeitig auch Empfehlungen, wie man auf Vorhersagen reagieren sollte.
Mehr über das Vorgehen bei Analyse und Auswertung Ihrer Daten erfahren Sie in unserem Beitrag „Data Analytics“.
Welche Analytics Software eignet sich für welches Unternehmen?
Eine moderne Software für Data Analytics bietet Ihnen grundlegende Tools zur Datenanalyse. Zu diesen Funktionen gehören
- die Datenerhebung,
- Monitoring und Analyse erhobener Daten,
- die Visualisierung, Kommunikation und Präsentation von festgelegten Datenclustern sowie
- die Integration in weiterführende Systeme.
In Branchen mit hoher Dynamik oder bei schnell wachsenden Unternehmen sollte die Analytics Software nicht nur als Sammlung einzelner Tools bestehen. Hier empfiehlt sich stattdessen eine integrierte, übergreifende Lösung. So haben nicht nur Data Analysts, sondern alle beteiligten Mitarbeiter:innen Zugriff auf für sie relevante Daten. Dies ermöglicht es ihnen, Kennzahlen in Echtzeit in einer gemeinsamen Quelle zu überwachen und so schneller richtige Entscheidungen zu treffen.
Mit Tableau bietet Salesforce eine solche umfassende Lösung an. Es unterstützt den gesamten Zyklus der Self-Service-Analytics und bietet neben einer flexiblen Datenbereitstellung auch robuste Sicherheits- und Governance-Funktionen. Dies macht es ideal für Unternehmen, die eine tiefgreifende Datenanalyse mit einfacher Handhabung und hoher Sicherheit kombinieren möchten.
Letztendlich sollte die Wahl der Analytics Software auf die spezifischen Anforderungen des Unternehmens abgestimmt sein. Große Konzerne benötigen möglicherweise komplexe, hochgradig anpassbare Systeme, während kleinere Unternehmen von einfacheren, benutzerfreundlicheren Lösungen profitieren können. Der Schlüssel liegt in der Fähigkeit der Software, den gesamten Datenanalyseprozess zu unterstützen und sich dabei nahtlos in bestehende Workflows zu integrieren.
Datendemokratisierung: Analytics Software erfolgreich implementieren
Mit einer Analytics Software gehen Sie den entscheidenden Schritt zur Datenkultur in Ihrem Unternehmen. Dafür ist es ist unerlässlich, alle Mitarbeiter:innen in Ihrer Organisation im effizienten Umgang mit der Software zu schulen. Wie Sie Daten in den Mittelpunkt jeder Entscheidung in Ihrem Unternehmen rücken, erfahren Sie in unserem kostenfreien Datenkultur-Playbook.
Für wen im Unternehmen ist Analytics Software wichtig?
Analytics Software ist ein wahrer Alleskönner und findet in nahezu jedem Bereich eines modernen Unternehmens Anwendung. Verschiedene Teams achten dabei jeweils auf unterschiedliche Key Performance Indicators (KPIs):
| Abteilung | KPIs |
| Sales | Verkaufsvolumen, Conversion-Raten, Kundenakquisekosten, Kundenzufriedenheit, Vorhersage von Verkaufsabschlüssen. |
| Marketing | Click-Through-Raten, Kampagnen-ROI, Lead-Generierung, Kundenengagement |
| Finance | Cashflow, Budgetabweichungen, Rentabilität, Kostenmanagement |
| HR | Mitarbeiterbindung, Leistungsbewertungen, Trainingsfortschritte, Rekrutierungseffizienz, Mitarbeiterzufriedenheitsraten |
| Geschäftsführung | Gesamtunternehmensleistung, Marktanteil, Mitarbeiterzufriedenheit, langfristige Wachstumsraten |
Da viele Daten und Aufgaben für mehrere Abteilungen relevant sind, erleichtert eine einheitliche Analytics Software die Zusammenarbeit im ganzen Unternehmen. Diese Erfahrung hat auch Andreas Schlage, Team Lead Business Intelligence bei Personio, gemacht. Das deutsche Unicorn für HR-Software führte 2021 Tableau von Salesforce ein, um Prozesse zu automatisieren und eine gemeinsame Datenbasis zu schaffen. Genutzt wird die Analytics Software jetzt in allen Abteilungen von Sales über Finance bis Marketing. „Durch die Datendemokratisierung haben die Mitarbeiter:innen jetzt immer die Daten verfügbar, die sie gerade brauchen, und müssen nicht auf eine Zentralabteilung warten“, erzählt Andreas Schlage.
Andreas Schlage, Team Lead Business Intelligence bei Personio
Mit Tableau arbeitet Personio Daten dabei so generalistisch wie möglich auf, damit möglichst viele Abteilungen diese nutzen können. Basis dafür ist ein Data Lake zur Zusammenführung der KPIs, aus dem Mitarbeiter:innen von Personio individuelle Analysen für Kunden erstellen. Vor der Einführung von Tableau benötigte eine Mitarbeiterin in der Produktabteilung beispielsweise einen halben Tag für die Erstellung. „Jetzt kann die Mitarbeiterin ihre KPIs jeden Monat per Knopfdruck abrufen und ist darüber sehr glücklich. Denn nun kann sie ihre Zeit für wichtigere Aufgaben nutzen. Letztlich können wir sagen, dass sich der Invest in Tableau bei diesem Anwendungsfall in nur sechs Monaten amortisiert“, freut sich Andreas Schlage.
Der Anwendungsfall von Personio zeigt, dass Analytics Software wie Tableau einen signifikanten Beitrag zu einer Demokratisierung der Daten und zur Steigerung der Effizienz verschiedener Abteilungen leistet.
Einführung & Onboarding von Data Analytics Software
Die zielgerichtete und schnelle Einführung einer neuen Software stellt für jedes Unternehmen eine Herausforderung dar. Doch mit einer intuitiven Analytics Software wie Tableau gelingt nicht nur das schnelle Onboarding von Mitarbeiter:innen. Durch die Zusammenführung verschiedener Datenquelle in eine gemeinsame Lösung gelingt sogar länderübergreifendes Wachstum – wie FREE NOW gezeigt hat.
Das deutsche Unternehmen startete 2009 in Hamburg als „mytaxi“, wuchs in den folgenden Jahren europaweit und wurde schließlich 2014 von der Daimler Mobility Services GmbH übernommen. Andrew Emmett, Head of Analytics von FREE NOW, erinnert sich: „Je mehr das Unternehmen wuchs, desto schlechter wurde die Abstimmung zwischen den einzelnen Abteilungen und desto schwerer fiel es uns, geschäftliche Entscheidungen schnell und präzise zu treffen.“ Die Herausforderung waren also, eine gemeinsame Datengrundlage für Mitarbeiter:innen an verschiedenen Standorten in ganz Europa zu schaffen. Außerdem müssen die Tools der Software für Data Analytics in einem stark wachsenden Unternehmen auch für neue Mitarbeiter:innen einfach zugänglich sein.
2015 ersetzte FREE NOW deshalb sein bisheriges System durch Tableau als einzige Software für Data Analytics im Unternehmen. Die intuitive Benutzeroberfläche von Tableau ermöglicht selbst weniger datenaffinen Mitarbeiter:innen die Analyse und Visualisierung komplexer Daten. So sprachen sich die Vorzüge der Analytics Software schnell Unternehmen herum und die Zahl der Nutzer:innen stieg von innerhalb von fünf Jahren von 15 auf über 400 – mehr als die Hälfte aller Beschäftigten bei FREE NOW. „Tableau funktioniert mit 400 Benutzern genauso reibungslos wie mit 20“, freut sich Andrew Emmett.
Mehr als 50 % der Belegschaft von FREE NOW nutzen Tableau als Daten-Analytics- und Visualisierungsplattform.
Analytics Software & KI: Zukunftsfähig bleiben
Die Kombination von Analytics Software und Künstlicher Intelligenz (KI) markiert einen entscheidenden Schritt in Richtung zukunftsfähiger Unternehmensführung. Diese Symbiose ermöglicht es Unternehmen, datengetriebene Entscheidungen schneller und präziser zu treffen.
Vorteile von KI für die Arbeit mit Data Analytics Software
Die Integration von KI in Data Analytics Software bietet immense Vorteile, insbesondere bei der Arbeit mit großen Datensätzen. KI-gestützte Lösungen sind in der Lage, effektiv Muster und Trends in Daten zu erkennen und dabei auf potenzielle Chancen oder Risiken hinzuweisen. Dadurch eignen sie sich vor allem für den Einsatz in Predictive Analytics Software.
Im Zusammenhang damit zeigt sich ein weiterer entscheidender Vorteil in der Zeitersparnis für das Personal. Anstatt viele Stunden mit der manuellen Analyse und Aufbereitung von Daten zu verbringen, können Mitarbeiter:innen sich darauf konzentrieren, die von der KI gelieferten Erkenntnisse auszuwerten und strategische Entscheidungen für das weitere Vorgehen zu treffen. Durch den Einsatz von KI in Software für Analytics reagieren Unternehmen so schneller auf Veränderungen, treffen informierte Entscheidungen und bleiben letztendlich wettbewerbsfähiger.
Unser Tipp: Wie Sie Ihr Unternehmen auf den erfolgreichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz vorbereiten, erfahren Sie in unserem KI-Guide.
KI in Tableau
Mit Tableau AI bringt Tableau schon heute Data Analytics und KI in seiner Software zusammen. Die verschiedenen KI-Modelle sind dabei direkt in den Workflow eingebunden und bieten Nutzer:innen der gesamten Tableau-Plattform direkt im Analyse-Workflow smarte Unterstützung. Nachfolgend stellen wir einige der wichtigsten Features im Detail vor.
Einstein Discovery
Einstein Discovery ermöglicht die Nutzung von Vorhersagen und Empfehlungen in Tableau-Workflows. Durch Machine-Learning ermöglicht es diese Lösung Nutzer:innen, leistungsstarke Vorhersagemodelle zu erstellen – ohne dass sie dafür Algorithmen programmieren müssen.
Tableau Pulse
Tableau Pulse bietet Nutzer:innen intelligente, personalisierte und kontextbezogene Einsichten direkt in ihren Workflows. Mit den Fähigkeiten generativer KI von Tableau AI liefert Tableau Pulse automatisierte Analysen in einfacher Sprache, antizipiert proaktiv Benutzerfragen und schlägt sogar Fragen vor, die sonst möglicherweise nicht in Betracht gezogen worden wären.
Insgesamt vereinfacht Tableau AI den Umgang mit komplexen Datenanalysen und ermöglicht es Unternehmen aller Größen, datengesteuert und effizient zu arbeiten.
Unsere Empfehlung: Data Analytics mit Tableau
Tableau wurde im Gartner Magic Quadrant 2023 elfmal als „führendes Unternehmen“ ausgezeichnet und hat sich als maßgebliche Lösung für Data Analytics Software etabliert. Mit seinem benutzerfreundlichen Tableau Anwender:innen aus verschiedenen Bereichen und mit unterschiedlichen Kenntnisstufen den einfachen Zugang zu effektiver Datenanalyse. Diese Flexibilität macht Tableau zu einer idealen Wahl sowohl für global agierende Unternehmen als auch für schnell wachsende KMUs.
Doch nicht nur die einfache Bedienbarkeit der Tools in einer Software für Data Analytics ist wichtig für das Onboarding. Virtuelle Trainingsangebote für individuelle Anforderungen sowie ein reger Austausch mit anderen Nutzer:innen erleichtern den Zugang erheblich. Für den Einstieg in Tableau stehen über 100 Einführungsvideos und 240 E-Learning-Lektionen bereit. Außerdem steht die Tableau-Community mit mehr als 1,5 Millionen aktiven Teilnehmer:innen und Kursleiter:innen bereit. In Foren und Benutzergruppen teilen Nutzer:innen hier Fragen und Ideen, um gemeinsam ihre Arbeit mit der Analytics Software zu verbessern.
Tableau Cloud bietet eine flexible Selfservice-Lösung, die sich an jede Unternehmensarchitektur anpassen. Die komplett gehostete cloudbasierte Lösung der weltweit führenden Analytics-Plattform optimiert die Nutzung von Daten in Ihrem Unternehmen und fördert so intelligentere Entscheidungen. Dank der Einbindung leistungsfähiger KI-Modelle sind Sie mit Tableau Cloud dabei außerdem bestens für die Herausforderungen einer dynamischen Arbeitswelt der Zukunft gewappnet.
