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[Projekt] BAValue: Business-Analytics erfolgreich einsetzen / BAValue: Using Business Analytics Successfully

  • Die Nutzung von datengetriebenen Analysen eröffnet eine Vielzahl an Möglichkeiten. Mehr als zwei Drittel aller Unternehmen haben dieses Potenzial erkannt und Pilotprojekte für den Einsatz von Business-Analytics ins Leben gerufen. Dennoch sehen sich viele von ihnen mit einer hohen Misserfolgsquote und ausbleibenden Renditen konfrontiert. Hier mangelt es meist an einem standardisierten und strukturierten Verfahren zur Auswahl und Priorisierung von nutzenoptimalen Business-Analytics-Projekten. Der Überblick zur Strukturierung und Klassifizierung von Business-Analytics, den Anwendungsgebieten sowie einer Systemlandkarte fehlt. Darüber hinaus gibt es kaum Hilfestellungen bei der Ermittlung von Kosten und Aufwand, auch sind sich viele nicht über die beim Einsatz entstehenden Risiken bewusst. Im Projekt ‚BAValue‘ wird ein Entscheidungsmodell realisiert, das mithilfe konkreter Handlungsempfehlungen KMU in die Lage versetzt, BA-Projekte umsetzen zu können und mit ihnen den Unternehmensnutzen zu optimieren.
  • The use of data-driven analytics opens up a wide range of opportunities. More than two-thirds of all companies have recognized this potential and launched pilot projects for the use of business analytics. Nevertheless, many of them face a high failure rate and lack of returns. In most cases, there is a lack of a standardized and structured process for selecting and prioritizing benefit-optimized business analytics projects. The overview for structuring and classifying business analytics, the application areas as well as a system map is missing. In addition, there is little help in determining cost and effort, nor are many aware of the risks involved in deployment. In the 'BAValue' project, a decision model is being implemented which, by means of concrete recommendations for action, enables SMEs to implement BA projects and use them to optimize corporate benefits.

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Metadaten
Verfasserangaben:Jonas Müller
URL:https://data.fir.de/download/udz/udz3_2022_1358.pdf
ISSN:2748-9779
Titel des übergeordneten Werkes (Mehrsprachig):UdZ – The Data-driven Enterprise
Dokumentart:Zeitschriftenartikel
Sprache:Mehrsprachig
Datum der Veröffentlichung (online):18.01.2023
Datum der Erstveröffentlichung:30.11.2022
Datum der Freischaltung:18.01.2023
Jahrgang / Band:2
Ausgabe / Heft:3
Erste Seite:112
Letzte Seite:116
FIR-Nummer:SV7593
Institut / Bereiche des FIR:FIR e. V. an der RWTH Aachen
Business Transformation
DDC-Klassifikation:6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 62 Ingenieurwissenschaften