Die Digitalisierung der Wirtschaft und der technische Fortschritt sind immer häufiger das Thema, wenn es um Wandel und Weiterentwicklung geht. Sie bieten unterschiedliche Vorteile für Unternehmen, indem sie zur Unternehmenssteuerung aktiv beitragen. Mithilfe von Big Data stehen Unternehmen zahlreiche und unterschiedliche Daten zur Verfügung. Business Intelligence ist das Tool, was bisher von Unternehmen genutzt wurde, um IT-basiert das Management zu unterstützen, wenn es Darum geht Analysen, Reporting und andere Auswertungen zu erstellen. Diese basieren jedoch zunächst auf Daten, die bereits vergangen sind. Oft reichen die Analysen nur um Fragen, wie „was ist geschehen?“ und „warum ist das geschehen?“, zu beantworten.
Möchte man einen Schritt weitergehen und um die Fragen „was wird geschehen?“ und „was ist zu tun?“ erweitern, so kommt der neue und erweiterte Begriff des Business Intelligence, das Business Analytics, zum Einsatz. Business Analytics ist eine IT-basierte Entscheidungsunterstützung, welches stärker auf eine quantitative, mathematische Auswertung der Daten ausgerichtet ist. Diese mathematischen und statistischen Methoden ermöglichen Unternehmen die Gewinnung neuer Erkenntnisse über den Geschäftsbetrieb hinaus. Auch das Dienstleistungsgeschäft, welches unterschiedliche Schwierigkeiten beim Steuern aufweist, kann von BA profitieren. Hierzu werden in dieser Arbeit einige Beispiele genannt, anhand denen die Potenziale von BA im Dienstleistungscontrolling erkennbar gemacht werden, sowie welche Instrumente und Methoden, die zum einsetzt kommen können.
Neben einer konzeptionellen Analyse der Einsatzpotenziale wurde anschließend ein empirischer Teil eingebaut. Im Rahmen einer Onlinebefragung von Controlling Mitarbeitern, hat diese Arbeit unter anderem das Ziel, den Reifegrad von Business Analytics in Unternehmen herauszufinden. Es soll erforscht werden, inwieweit BA bereits allgemein in Unternehmen und im Dienstleistungscontrolling eingesetzt wird. Außerdem welche Instrumente und Methoden zum Einsatz kommen und ob diese bereits zu erkennbaren Vorteilen geführt haben. Anschließend soll identifiziert wer- den, welche die größten Hürden bei der Einführung sind und wie die Bedeutung von Business Analytics in Zukunft gesehen wird.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Dienstleistungen und Controlling
2.1. Dienstleistungen und ihre Probleme
2.2. Dienstleistungscontrolling
2.3. Arten des Dienstleistungscontrollings
3. Business Analytics und Potenziale im Dienstleistungscontrolling
3.1. Begriffsverständnis
3.2. Anwendungsbereiche
3.2.1. Analyse
3.2.2. Prognose
3.2.3. Optimierung
3.2.4. Simulation
3.2.5. Weiteres
3.3. Anwendung im Dienstleistungscontrolling
3.3.1. Service Analytics
3.3.2. Instrumente
3.3.3. Tools und Software für das Anwenden von Business Analytics
3.4. Herausforderungen bei der Umsetzung von Business Analytics
4. Auswertung der Umfrage über Business Analytics
4.1. Eingesetzte Datenarten und ihre Beschaffung
4.2. Der Einsatz von Business Analytics in Unternehmen
4.3. Hürden und Gründe für die Einführung
4.4. Ausblick
5. Fazit
Zielsetzung und thematische Schwerpunkte
Die vorliegende Arbeit untersucht die Potenziale von Business Analytics (BA) Methoden im Bereich des Dienstleistungscontrollings, um datenbasierte Entscheidungsunterstützung in einem von hoher Variabilität und Kundeninteraktion geprägten Sektor zu evaluieren.
- Definition und Spezifika des Dienstleistungscontrollings
- Systematische Einordnung von Business Analytics und Anwendungsfeldern
- Analyse des Reifegrads von BA in Unternehmen mittels empirischer Erhebung
- Identifikation zentraler Hürden bei der Einführung von Analytics-Methoden
Auszug aus dem Buch
3.3.2. Instrumente
Um Service Analytics durchzuführen, stehen vier Instrumentenklassen zur Verfügung: Die Assoziationsanalyse, die Klassifikation, Clusteranalyse und Ausreißeranalyse. Anhand dieser Instrumentenklassen wird in diesem Abschnitt erläutert, wie das Dienstleistungscontrolling die Instrumente einsetzen kann.
Assoziationsanalyse: Mit dem Verfahren der Assoziationsanalyse sollen Zusammenhänge und Abhängigkeiten in einer Datenbasis identifiziert und entdeckt werden. Die Ergebnisse der Assoziationsanalyse lassen sich anhand von Regeln, in Wenn-Dann Beziehungen, beschreiben. Die Korrelationsanalyse ist dabei das gängigste Verfahren. Um beispielsweise zu ermitteln, welche Produkte an Kunden häufig in Kombination verkauft werden, wird dafür konkretere Verfahren, die Warenkorbanalyse, verwendet. So können im Dienstleistungsmanagement bspw. Zusammenhänge zwischen den Produkten und den gekauften Dienstleistungen gefunden werden. Dann kann das Unternehmen Wahrscheinlichkeiten und den Verkauf von produktbegleitenden Dienstleistungen prognostizieren.
Klassifikationsanalyse: Mit dieser Datenanalyse werden Modelle erstellt, die wichtige Datenmuster erfassen und zukünftige Datentrends erkennen sollen. Dabei ist es wichtig, dass gerade die ungewöhnlichen Zusammenhänge identifiziert und Korrelationen von Scheinkorrelationen differenziert werden. Dies bildet die Grundlage für das Schaffen von Wettbewerbsvorteilen. Eine Methode der Klassifikationsanalyse ist z.B. das Bilden von Entscheidungsbäumen, die dann eine Prognose (Predictive Analytics) erlauben.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Diese Einleitung führt in die Themenfelder Digitalisierung, Business Analytics und deren wachsende Bedeutung für das Dienstleistungscontrolling ein.
2. Dienstleistungen und Controlling: Hier werden die spezifischen Herausforderungen von Dienstleistungen erläutert und die daraus resultierenden Anforderungen an ein effektives Dienstleistungscontrolling abgeleitet.
3. Business Analytics und Potenziale im Dienstleistungscontrolling: Dieses Kapitel definiert Business Analytics und beschreibt detailliert die verschiedenen Anwendungsbereiche sowie die spezifischen Instrumente zur Analyse von Serviceprozessen.
4. Auswertung der Umfrage über Business Analytics: Basierend auf einer Online-Umfrage unter Controllern wird der aktuelle Stand des Einsatzes von BA, die verwendete Datenbasis sowie die identifizierten Herausforderungen in deutschen Unternehmen ausgewertet.
5. Fazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen und bewertet die Potenziale sowie die noch bestehenden Barrieren bei der Implementierung von Business Analytics in der Dienstleistungswirtschaft.
Schlüsselwörter
Business Analytics, Dienstleistungscontrolling, Service Analytics, Big Data, Unternehmenssteuerung, Prognose, Optimierung, Klassifikationsanalyse, Clusteranalyse, Warenkorbanalyse, Entscheidungsbäume, Real-Time Daten, Prozesssteuerung, Digitalisierung, Controlling
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser wissenschaftlichen Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit den Einsatzmöglichkeiten und Potenzialen von Business Analytics Methoden zur Unterstützung des Controllings in Dienstleistungsunternehmen.
Welche zentralen Themenfelder werden bearbeitet?
Die Arbeit verknüpft die Besonderheiten von Dienstleistungen mit modernen analytischen Methoden wie Data Mining, Simulation und Prognosemodellen.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage der Untersuchung?
Ziel ist es zu untersuchen, wie Business Analytics im Dienstleistungscontrolling eingesetzt wird, welche Hürden existieren und wie der aktuelle Reifegrad in deutschen Unternehmen einzuschätzen ist.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Die Arbeit basiert auf einer theoretischen Literaturanalyse sowie einem empirischen Teil, bestehend aus einer Online-Umfrage unter Controllern.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in theoretische Grundlagen zu BA-Instrumenten (z.B. Cluster- und Assoziationsanalyse) und die anschließende empirische Auswertung der Umfragedaten.
Durch welche Schlüsselwörter lässt sich die Arbeit charakterisieren?
Zu den wichtigsten Begriffen gehören Business Analytics, Dienstleistungscontrolling, Service Analytics, Big Data, Prognose, Optimierung und Entscheidungsunterstützung.
Welche Rolle spielt die Datenqualität für den Erfolg von Business Analytics?
Datenqualität und die Verfügbarkeit von Real-Time Daten sind essenziell, um korrekte Prognosen zu erstellen und die Reaktionszeiten im Dienstleistungsprozess zu verkürzen.
Was sind laut der Umfrage die größten Hürden bei der Einführung von BA?
Die größten identifizierten Barrieren sind fehlendes Know-how der Mitarbeiter, hohe Implementierungskosten sowie Defizite im Datenmanagement.
- Quote paper
- Goar Kagramanova (Author), 2017, Business Analytics. Einsatzpotenziale im Dienstleistungscontrolling, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/421154
