Business Analytics

Sta*Ware BusinessNavigation vereint CRM, ERP, Projektmanagement, Dokumentenmanagement, E-Collaboration, Controlling, Business Analytics und Qualitätsmanagement sind datenbankbasiert in einem System. Durchgängige Prozesse, Ablaufautomatik und die einfache, individuelle Konfiguration realisieren passgenau die digitale Organisationsstruktur und die automatisierte Steuerung der Geschäftsprozesse und Projekte der Sta*Ware Kunden.

In dieser Ausgabe erhalten Sie detaillierte Informationen zu 58 führenden ERP-Systemen, aufgeteilt nach Branchenschwerpunkten wie Handel, Fertigung und Dienstleistung. Erfahren Sie, wie die Anbieter auf die Herausforderungen der Pandemie reagieren und welche Entwicklungen sie für die nächste Zeit planen. Produktreports und erfolgreiche Implementierungsbeispiele bieten wichtige Einblicke in den sich stetig wandelnden ERP-Markt.

Die Datenerhebung und -auswertung gewinnen in der globalen Wertschöpfung stetig an Bedeutung. Um bei der Transformation zum datengetriebenen Unternehmen zu unterstützen, wurde ein Einführungskonzept mit Handlungsempfehlungen zur Einführung von Business Analytics entwickelt, welches die relevanten Erfolgsgrößen am Beispiel der Nahrungsmittelindustrie darstellt. Business Analytics (BA) gewinnt zunehmend an Bedeutung: Es unterstützt bspw. durch neue Funktionen in Informationssystemen, Automatisierung durch Workflow-Management und Robotic Process Automation oder auch bei der Beschleunigung von Prozessen durch Cloud Computing [1]. Eine stetig steigendende Anzahl an Unternehmen verwendet BA, um „verfügbare Daten so zu analysieren, dass betriebswirtschaftliche Probleme evidenzbasiert gelöst werden können, und dient als zentrale Quelle von dauerhaften Wettbewerbsvorteilen“ [2].  Im Forschungsprojekt BASuccess untersuchten die Autoren am Beispiel der ...

Business Analytics Spezialisten sind in Zeiten der Digitalisierung ein knappes Gut. Der Beitrag stellt Business Analytics-bezogene Aus- und Weitearbildungsangebote inländischer Hochschulen dar und beleuchtet deren Beitrag für die Fachkräftegewinnung und -bindung von Unternehmen. Die Corona-Pandemie dämpft zwar kurzfristig die wirtschaftliche Dynamik und damit auch die Nachfrage nach Fachkräften. Dennoch ist die hohe Nachfrage nach Business Analytics Fachkräften nicht zu leugnen. Diese dürfte in Zukunft sogar deutlich zunehmen. Dabei ist nicht zu erwarten, dass das wachsende Aus- und Weiterbildungsangebot von Hochschulen und weiteren Anbietern den existierenden Fachkräftemangel entspannen kann. Kompetenzprofil Nach einer gängigen Einteilung werden die Business Analytics anhand des Analyseziels in die Analyseklassen Descriptive Analytics, Predictive Analytics und Prescriptive Analytics unterschieden [1]. Hierbei kommt eine große Vielfalt von quantitativen Verfahren aus ...

Die Cloud ist nicht nur die Weiterführung des Angebots, das früher SaaS (Software as a Service) und noch früher ASP (Application Service Providing) hieß. Insbesondere bei zeitlich und intensitätsmäßig stark schwankendem Bedarf an IT-Services sollte immer über Cloud-basierte Lösungen nachgedacht werden. Das Vorhalten solcher Services On Premise, also im eigenen Haus, ist nahezu nie wirtschaftlich. Eine Reihe von Fragen sind allerdings noch offen.

Voraussetzung, um aus Big Data eine große Chance zur Steigerung der Profitabilität zu machen, sind neben qualitativ einwandfreien Daten und der Anwendung fortschrittlicher mathematischer Modelle insbesondere die Verfügbarkeit von Experten für Business Analytics im Unternehmen. Ist es grob fahrlässig, angesichts der immer besseren Datenverfügbarkeit weiterhin überwiegend erfahrungsbasiert Entscheidungen über das Geschäft zu treffen?

Cloud Computing gewinnt in der ERP-Landschaft zunehmend an Bedeutung. Trotz unbestrittener Effizienz und Vorteile sind viele Anwender noch zurückhaltend. Erfahren Sie hier, welche Nutzen Cloud Computing bietet und wie Sie die Herausforderungen meistern. Gerade für kleine und mittelständische Unternehmen bietet es viele Vorteile. Gestalten Sie Ihre ERP-Landschaft vorteilhaft mit ERP Management!

Business Analytics hat sich im Fokus von Big Data verändert und weiterentwickelt. Eine umfangreichere Datenbasis lässt dabei nicht nur Analysen und Berichte zum Status quo zu, sondern auch Vorhersagen über mögliche Ereignisse in der Zukunft. An dieser Stelle setzt das Predictive Analytics an. Zu dessen Umsetzung existieren bereits eine Reihe an Systemlösungen. SAP HANA ist ein Beispiel, welches die Anforderungen im Bereich Big Data und Predictive Analytics erfüllen soll. Um die Einsatzmöglichkeiten zu testen und konkrete Anwendungsbeispiele aufzeigen, bezieht sich der Beitrag auf die Ergebnisse einer Fallstudie, die im Jahr 2016 in mehreren Gruppen durchgeführt wurde. Dabei sollen kritisch Möglichkeiten und Grenzen des Systems aufgezeigt werden. Der immense Anstieg von Datenmengen, deren Speicherung und Nutzbarmachung stellt Unternehmen vor großen Herausforderungen. Die Chancen und Risiken, die mit großen und insbesondere wenig strukturierten Datenbeständen verbunden sind, ...

Mit dem Ziel einen detaillierten Überblick über den Einsatz und die Verbreitung von Analysewerkzeugen in deutschsprachigen Unternehmen zu erhalten, hat der Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Electronic Government der Universität Potsdam im letzten Jahr eine Studie mit der Erkenntnis durchgeführt, dass der Bedarf von Business Analytics zwar erkannt, die Nutzung aber ausbaufähig ist. Die Reifegrad-Entwicklung hinsichtlich Business Analytics wird auch in diesem Jahr fortgesetzt. Zusätzlich werden Wirtschaftlichkeitspotenziale durch den Einsatz von Business Analytics identifiziert, um die Vorteile durch dessen Einsatz zu quantifizieren. Der vorliegende Beitrag gibt einen Einblick in erste Ergebnisse aus der aktuellen Studie. Daten liegen heute in großer und vielfacher Zahl vor, die es effizient und effektiv zu nutzen gilt, um die Wettbewerbsfähigkeit aufrecht zu erhalten. Folglich sollten Daten nicht nur gesammelt und aufbereitet, sondern hinsichtlich zukunftsweisender ...

Die wachsende Datengetriebenheit von Unternehmen führt zu einer das Angebot weit übersteigenden Nachfrage nach Data Scientists, welche durch Quereinsteiger abgedeckt werden muss. Gleichzeitig besitzt R eine stark wachsende Bedeutung für Business Analytics. Der vorliegende Beitrag untersucht die Eignung von R-Interpretercode als Business-Analytics-Werkzeug anhand eines Benchmarks auf Basis der Stichprobenvarianz. Darüber hinaus wird ein Überblick über existierende fortgeschrittene Optimierungsverfahren wie GPU-Computing und DBMS-Sandboxing gegeben. Die Datengetriebenheit von Unternehmen aller Branchen und Größenklassen hat in den vergangenen Jahren zugenommen und wird dies zukünftig auch weiterhin tun. Wenngleich die erfolgreichen Unternehmen der Internet-Ökonomie die sichtbarsten Beispiele dafür darstellen, wie Unternehmen sich durch datenbasierte Entscheidungen fortlaufend optimieren können, nimmt die Notwendigkeit, das eigene Geschäft auf Basis von internen und externen ...