4 Stufen der Advanced Analytics-Evolution
Wie aber gelangen Händler zur erforderlichen digitalen Reife? Gartner definiert hierzu vier Stufen der Advanced Analytics-Evolution, die es Schritt für Schritt zu erklimmen gilt:
1. Descriptive: Berichte und Dashboards mit Augenmerk auf das, was schon passiert ist
2. Diagnostic: Berichte und Abfragen mit Augenmerk darauf, warum etwas passiert
3. Predictive: Modelle mit Augenmerk auf das, was passieren könnte
4. Prescriptive: Entscheidungsfindung auf Basis dessen, was tatsächlich passieren wird
Als derzeit akutes Problem benennt Gartner die Lücke zwischen Entdeckung und Handlung. Klassische BI ist demnach durchaus in der Lage, herausragende temporäre Business-Chancen aufzudecken. Die Gelegenheiten verstreichen aber, weil ineffiziente Prozesse eine schnelle Ausführung verhindern.
"Die meisten Händler können Analytics nicht so geschmeidig einsetzen, dass in einem konkreten Moment die beste Entscheidung getroffen wird, vom künftigen digitalen Business ganz zu schweigen", unkt Analyst Hetu. "Für eine Vielzahl Analyse-getriebener Anwendungen jederzeit verfügbares Big Data wird es ermöglichen, dass die Business Community Informationen nutzt, während verschiedene geschäftliche Aufgaben durchgeführt werden."
Gartner empfiehlt Investitionen in Application Suites, die Advanced Analytics zur Unterstützung von Geschäftsprozessen wie Merchandising nutzen. Zudem sei es ratsam, gemeinsam mit Business-Entscheidern die entsprechenden Business Cases zu erarbeiten. Den bereits genannten Stufen zum Aufbau entsprechen diverse Technologien: Predictive Analytics, Interactive Data Visualization, Pattern Matching, Machine Learning und Optimization & Automated Decision Support.
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Auch in anderen kommerziellen Sportarten wie in der amerikanischen NBA (Basketball) und NHL (Eishockey) kommen die Big-Data-Systeme der SAP schon zum Einsatz.
Gartner empfiehlt 16 Provider
In aller Klarheit rät Gartner zur Wahl eines Providers, der auf Retail spezialisiert ist. Analyst Hetu nennt eine Palette an Namen: APT, Happiest Minds, IBM, Kantar Retail, Manthan, Oracle, OrderDynamics, Profitect, QuantiSense, Retail Insight, RetailNext, SAP, SAS, Soft Solutions, Symphony Analytics und WibiData.
Entdeckungstools für Big Data werden laut Gartner vor allem von Business-Usern angewendet werden. Im Vergleich zu BI-Spezialisten werden diese nur Probleme mit wenigen Komplikationen angehen. Und sie werden weniger Zeit für Handlungen in Anspruch nehmen - egal ob mit oder ohne Erfolg. Alles in allem wird dadurch aber die fortlaufende Big Data-Nutzung in Echtzeit möglich.
Die Analysten haben abschließend zwei weitere Tipps parat: Erstens sollte die IT gemeinsam mit dem Business die Bereiche mit dem größten Handlungsbedarf identifizieren und eine Serie von Tools auswählen, die sich für eine Selbstbedienungsnutzung eignen. Zweitens sollten diese Tools mit der bestehenden Plattform für BI & Analytics integriert werden.