• demGewinn von Wettbewerbsvorteilen durch
Innovation,
• Einbindung realistischer Planspielsimulationen,
• Abbildung innovativer Szenarioanalysen.
Typische Fragestellungen und Methoden für
Business-Intelligence-Anwendungen sind:
• Vorhersage von diskreten Werten/Kategorien
(Wird ein bestimmtes Ereignis innerhalb eines
Jahres eintreten?),
• Vorhersage von kontinuierlichen Werten (Wie
ist die zu erwartende Wertentwicklung bei
Umschichtung des Portfoliobestandes bzw.
Änderung der Assetklasse?),
• Zerlegungen kontinuierlicher Daten in Kompo-
nenten (Wie kann man die Struktur in hochdi-
mensionalen, komplexen Daten visualisieren?),
• Clusterung von Datensätzen (Welche Kunden-/
Marktsegmente gibt es überhaupt?),
• Portfolioanalysen zur Zusammensetzung und
zum Stellenwert einzelner Investitionsent-
scheidungen,
• Erkennen wichtiger Faktoren (z. B. Erstellen
von Kundenprofilen),
• Semantische Textanalysen (z. B. Detektion
von Kundengruppen, welche bei Social-Media-
Nutzung Rückschlüsse auf die eigene Einstel-
lung hinterlassen).
Data-Science- und Business-Intelligence-Anwen-
dungen können hier wertvolle Hilfe leisten und die
Stärken digitaler undmenschlicher Datenanalyse
idealtypisch kombinieren. Sie erhöhen die Trans-
parenz und steigern die Performance.
WIR LASSEN IHRE
KOMMUNIKATION
ERBLÜHEN
haufe-newtimes.de
Wir leben
Wohnungswirtschaft
BUSINESS INTELLIGENCE
Was ist neu?
?
!
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!
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keine neuen Algorithmen,
sondern nur mehr Daten!
besser
entscheiden?
Studie:
Organisation und
Technologie
Immobilienunternehmen
Vielfalt
Volumen
Geschwindigkeit
Was beweist, dass der intelligente Einsatz
von Big Data die geschäftliche Performance
tatsächlich verbessert?
Je stärker sich Unternehmen als
datengetrieben verstehen, desto besser
schneiden diese bei objektiven finanziel-
len und betrieblichen Kennzahlen ab
bisher:
- oft unstrukturiert
- wenig Datenorganisation
Bereinigung um die Beiträge von
Arbeit / Kapital / Dienstleistungen Dritter
Highest-Paid-Person-Opinion HPPO
Vertrauen?
Welche Analysen sind sinnvoll?
vs.
Entscheidungsstrukturen
bisher: stark Intuition-orientiert
Was wird die Zukunft bringen?
Was sagen die Daten?
Hadoop
-Cluster
- Zeitersparnis in der Fragmentierung,
Aufbereitung und Analyse von
Datenstrukturen
- Datenmanagement
neu:
- Analytik bereichert Entscheidungsprozess
um wertvolle Informationen und
objektive Techniken
- Big Data ist leistungsfähiger und
einfacher zugleich
Hypothese
Performance-Vergleich
Technik
Die wichtigsten Fragen stellen
Quelle: Autor
53
6|2015
