Mario Kreimer

Es umfasst die Verwendung statistischer und mathematischer Techniken, um vergangene Leistungen zu verstehen, aktuelle Trends zu identifizieren und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Business Analytics unterstützt Unternehmen bei der Verbesserung von Geschäftsentscheidungen, der Optimierung von Prozessen und der Steigerung der operativen Effizienz. 

Es gibt verschiedene Arten von Business Analytics, darunter: 

• Descriptive Analytics: Diese Art von Analytics beschreibt vergangene Ereignisse und Leistungen anhand von Daten. Sie ermöglicht es Unternehmen, Muster und Trends aus vergangenen Daten zu erkennen, um Einblicke in vergangene Leistungen zu erhalten. 
• Predictive Analytics: Predictive Analytics nutzt historische Daten und statistische Modelle, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. Diese Analyseform hilft Unternehmen, proaktive Maßnahmen zu ergreifen und ihre Geschäftsstrategien entsprechend anzupassen. 
• Prescriptive Analytics: Prescriptive Analytics nutzt Daten und Modelle, um Handlungsempfehlungen und Optimierungsvorschläge zu geben. Es unterstützt Unternehmen bei der Entscheidungsfindung, indem es verschiedene Szenarien analysiert und die besten Lösungsansätze empfiehlt. 

Business Analytics wird oft in Verbindung mit Business Intelligence (BI) verwendet, wobei Business Intelligence die Sammlung, Analyse und Präsentation von Daten ist, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Business Analytics geht einen Schritt weiter, indem es die Datenanalyse und -modellierung nutzt, um spezifische Fragen zu beantworten und strategische Entscheidungen zu treffen. 

Es gibt eine Vielzahl von Tools und Beispielen für Business Analytics, die Unternehmen nutzen können, um ihre Daten optimal zu analysieren und zu nutzen: 

• Business Intelligence (BI) Plattformen: BI-Plattformen wie Tableau, Power BI und Qlik ermöglichen es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu analysieren und in aussagekräftige Dashboards und Berichte zu verwandeln. 
• Data Mining und statistische Analysen: Data Mining Tools wie RapidMiner und statistische Analysesoftware wie SPSS helfen dabei, verborgene Muster und Trends in den Daten zu entdecken und Vorhersagemodelle zu erstellen. 
• Predictive Analytics: Predictive Analytics-Tools wie IBM Watson Analytics und SAS Predictive Modeling ermöglichen es Unternehmen, zukünftige Ereignisse und Trends vorherzusagen, um proaktive Maßnahmen zu ergreifen. 
• Machine Learning und künstliche Intelligenz: Machine Learning-Plattformen wie TensorFlow und Azure Machine Learning unterstützen Unternehmen bei der Entwicklung von selbstlernenden Modellen, um komplexe Probleme zu lösen und präzise Vorhersagen zu treffen. 

Durch den Einsatz von Business Analytics können Unternehmen ihre Daten effizient nutzen, um wettbewerbsfähige Vorteile zu erzielen, innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln und die Kundenerfahrung zu verbessern. Es ist ein unverzichtbares Werkzeug in der modernen Geschäftswelt, da es Unternehmen dabei unterstützt, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Leistung kontinuierlich zu optimieren. 

Um die einzelnen digitalen Elemente untereinander zusammenzusetzen und optimal auszurichten, haben wir seitens LEAN-Team ein digitales Vorgehensmodell für Sie entwickelt.  

Cyber Security beschäftigt sich damit, Computersysteme, Netzwerke und wertvolle Daten vor digitalen Gefahren, wie etwa Hackerangriffen, Malware, Datenklau und anderen Cyberbedrohungen, zu schützen.  Um die Bedrohungen unter Kontrolle zu halten, reicht es nicht, sich einmalig mit Cyber Security zu beschäftigen. Vielmehr ist es ein kontinuierlicher Prozess, der laufend an neue Bedrohungen angepasst werden muss notwendig. Neben einer umfassenden Sicherheitsstrategie empfiehlt es sich auch einen Notfallplan zu entwickeln. So ist man im Falle eine eines erfolgreichen Angriffs vorbereitet, diesen bestmöglich einzudämmen und so den Schaden zu minimieren. 

Digitale Sicherheit ist ein vielschichtiges Feld, das verschiedene Ansätze, Technologien und Methoden umfasst, um Computer, Netzwerke und sensible Daten vor unerlaubtem Zugriff und Schäden zu schützen. Ziel ist es, die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit digitaler Informationen zu gewährleisten. Digitale Sicherheit umfasst Maßnahmen, die sowohl proaktiv auf präventive Weise als auch reaktiv auf entdeckte Bedrohungen abzielen. Eine einfache Maßnahme, um die Sicherheit zu erhöhen, ist das Aktualisieren von Software und Betriebssystem. Dadurch kann jeder von den neuesten Sicherheitsupdates profitieren. 

Unternehmen sammeln und verarbeiten immer größere Mengen an sensiblen Daten. Neben Kundendaten, die gemäß Datenschutzgesetzen besonders geschützt werden müssen, werden auch noch betriebliche Informationen und geistiges Eigentum gespeichert. Ein Verstoß gegen die Datensicherheit kann zu erheblichen finanziellen Verlusten, Image-Schäden und rechtlichen Konsequenzen führen. Cyberangriffe wie Ransomware-Angriffe oder Denial–of-Service-Angriffe (DOS bzw. DDOS-Angriffe) können die Verfügbarkeit von IT-Systemen beeinträchtigen und zu erheblichen Betriebsunterbrechungen führen. Durch Implementierung geeigneter Sicherheitsmaßnahmen können Unternehmen die Auswirkungen solcher Angriffe minimieren und die Geschäftskontinuität aufrechterhalten. Oft sind menschliche Fehler, wie das Öffnen betrügerischer E-Mails oder die Verwendung schwacher Passwörter, der Grund für erfolgreiche Cyberangriffe. Daher ist umfassende Aufklärung und Sensibilisierung der Mitarbeiter für digitale Bedrohungen von großer Bedeutung. 

Neben den direkten Auswirkungen auf das Unternehmen kann durch einen solchen Vorfall auch das Kundenvertrauen negativ beeinflusst werden. Kunden erwarten, dass ihre persönlichen Daten sicher und vertraulich aufbewahrt werden. Durch den Schutz von Kundeninformationen und die Verhinderung von Datenschutzverletzungen können Unternehmen ihr Vertrauen stärken und sich so potenziell einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz verschaffen. 

Um die einzelnen digitalen Elemente untereinander zusammenzusetzen und optimal auszurichten, haben wir seitens des LEAN-Teams ein digitales Vorgehensmodell für Sie entwickelt.

Durch den Einsatz von Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), Robotik und Prozessautomatisierung können digitale Unternehmen ihre Arbeitsabläufe optimieren und effizienter gestalten. Durch diese Technologien können sich wiederholende Aufgaben und Prozesse, die bisher manuell ausgeführt wurden, automatisiert und dadurch optimiert werden.

Durch den Wegfall der meist zeitintensiven manuellen Tätigkeiten können sich die Mitarbeiter auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren, die einen höheren Mehrwert für das Unternehmen bietet. Durch die Auslagerung repetitiver Aufgaben an Automatisierungssysteme wird die menschliche Fehlerquelle beseitigt, wodurch eine höhere Genauigkeit und bessere Qualität der Arbeitsergebnisse garantiert wird. Automatisierte Prozesse können leicht repliziert und an steigende Anforderungen angepasst werden. Durch die so gesteigerte Skalierbarkeit können Unternehmen ihr Wachstum besser bewältigen und schneller auf sich ändernde Marktbedingungen reagieren. Darüber hinaus kann Automatisierung auch dazu beitragen innovative Produkte und Dienstleistungen schneller auf den Markt zu bringen. 

Mit Hilfe von Automatisierung kann im Unternehmen beispielsweise der On-Boarding Prozess für neue Mitarbeiter beschleunigt werden. Dadurch entfällt das manuelle Einrichten des Benutzerkontos, das Einstellen der Berechtigungen und Zugänge und das Aktivieren nötiger Zugänge und Lizenzen. 

Obwohl Automatisierung einige Vorteile bringt, ist sie kein Wundermittel. Es sollte klar sein, dass die Automatisierung eines schlechten Prozesses diesen nicht auf magische Art und Weise in einen guten Prozess wandelt. Egal wie gut bzw. intelligent die eingesetzte Automatisierung ist, sie kann einen schlechten Prozess nicht reparieren.