Durch den enormen Erfolg des Internets, der neuen Technologien und der sozialen Netzwerke steigt die weltweit produzierte Datenmenge weiterhin explosionsartig an. Dies wird als Big Data bezeichnet. In Unternehmen werden heutzutage permanent Daten generiert und gesammelt. Die Kunst besteht darin, dieses „schwarze Gold“ in nutzbare Informationen zu verwandeln, um auf deren Grundlage bessere Entscheidungen treffen zu können. So kam es zur Entwicklung der Datenanalyse in Unternehmen. Diese Wissenschaft, die darin besteht, Rohdaten zu untersuchen, um daraus Schlussfolgerungen zu ziehen, breitet sich in allen Unternehmensbereichen aus, insbesondere in den Einkaufsabteilungen.
Was ist Datenanalyse?
Bei der Datenanalyse, auch als Data Analysis bekannt, werden Rohdaten mithilfe verschiedener Techniken analysiert, um daraus neue, relevante Informationen zu gewinnen. Es ist ein Prozess, der das Sammeln, Organisieren und Interpretieren großer Datenmengen umfasst. Das Konzept basiert auf einer Reihe von Analysewerkzeugen, Technologien und Prozessen.
Zunächst werden die Daten mithilfe von Datenmodellierung für die Analyse aufbereitet. Es wird eine visuelle Darstellung generiert, um die Systeme zur Erfassung und Verwaltung von Daten im Unternehmen zu definieren.
Durch die Analyse eines Datensatzes können Unternehmen nicht nur vergangene Ereignisse besser verstehen, sondern auch künftige Entwicklungen vorbereiten und sogar lenken. Konkreter gesagt, können sie anhand der Datenanalyse Schlussfolgerungen ziehen, Probleme lösen oder auch Trends erkennen. Letztendlich hilft die Datenanalyse Unternehmen dabei, bessere Entscheidungen zu treffen und so den Fortbestand ihrer geschäftlichen Tätigkeit zu sichern.
Die Datenanalyse hat ein äußerst breites Anwendungsspektrum. Sie kommt in sämtlichen Bereichen des Unternehmens zum Einsatz: Marketing, Kundenerfahrung, Finanzen, Produktion, Personalwesen usw. Auch im Einkauf bildet die Datenanalyse ein wichtiges Instrument, dessen Hauptzweck darin besteht, zur Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens beizutragen.
Was zeichnet einen guten Datensatz aus?
Die Qualität der Daten stellt einen wesentlichen Aspekt bei der Datenanalyse dar. Um eine treffende Analyse durchführen zu können, müssen die gesammelten Daten eine Reihe von Kriterien erfüllen, z.B. Genauigkeit, Vollständigkeit, Kohärenz, Gültigkeit, Aktualität, Integrität, Klarheit und Sicherheit.
Die verschiedenen Arten der Datenanalyse
Unternehmen können verschiedene Arten der Datenanalyse anwenden. Diese einander ergänzenden Analysen spiegeln unterschiedliche Ebenen der Komplexität und des Mehrwerts wider.
Deskriptive Analyse
Die deskriptive Analyse bietet einen Überblick über die vorhandenen Daten und liefert Informationen über vergangene Ereignisse. Sie beantwortet die Schlüsselfrage: Was ist passiert? Mithilfe grundlegender Methoden (Durchschnittswerte, Prozentsätze, Standardabweichungen etc.) werden Fakten ermittelt, die für die Bewertung der Leistung des eigenen Unternehmens nützlich sind. Die deskriptive Analyse bildet den Kern von Reportings, Business-Intelligence-Lösungen, Dashboard-Grafiken, Diagrammen usw. Im Einkauf wird sie z.B. für Berichte über die monatlichen Ausgaben verwendet.
Diagnostische Analyse
Mit der diagnostischen Analyse versucht man, die Gründe für ein bestimmtes Ereignis zu verstehen, insbesondere jene mit den größten Auswirkungen. Hier wird eine weitere wichtige Frage beantwortet: Warum ist es passiert? Dabei liegt der Schwerpunkt auf der Auswertung der Daten und der Korrelation zwischen den verschiedenen Daten. Im Bereich des Einkaufs kann dies dazu beitragen, die Ursachen für Kostenabweichungen oder Verzögerungen in der Lieferkette zu ermitteln.
Prädiktive Analyse
Die prädiktive Analyse ermöglicht die Vorhersage zukünftiger Ergebnisse und bewertet die Wahrscheinlichkeit ihres Eintretens auf der Grundlage historischer Daten in Verbindung mit weiteren Informationen. Hier lautet die zugrunde liegende Frage: Was wird voraussichtlich passieren?
Durch den Einsatz von Data-Mining können zukünftige Trends prognostiziert werden. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, sowohl potenzielle Risiken als auch Chancen zu erkennen und sich bestmöglich darauf vorzubereiten. Im Einkauf kann die prädiktive Analyse dabei helfen, Preisänderungen, Änderungen bei der Nachfrage und Marktentwicklungen vorherzusehen. Die Entscheidungsträger können daraufhin ihre Strategien entsprechend anpassen.
Präskriptive Analyse
Die präskriptive Analyse zielt darauf ab, anhand der getroffenen Vorhersagen die zu ergreifenden Maßnahmen zu bestimmen. Sie gibt Antwort auf die komplexe Frage: Was ist zu tun? Diese Art der Analyse beruht sowohl auf fortschrittlichen statistischen Methoden als auch auf neuen Technologien wie der künstlichen Intelligenz oder dem maschinellen Lernen.
Die präskriptive Analyse geht noch einen Schritt weiter als die prädiktive Analyse, da sie die Prüfung mehrerer Hypothesen ermöglicht. Im Bereich des Einkaufs kann eine präskriptive Analyse beispielsweise Anpassungen in der Lieferkette, einen Lieferantenwechsel oder bestimmte Einsparmöglichkeiten nahelegen.
Arten vs. Methoden der Analyse
Die Arten der Analyse sind nicht gleichzusetzen mit den Methoden der Analyse. Die Analyseart beschreibt das Ziel der Analyse, während es sich bei den Analysemethoden um die Werkzeuge handelt, die zur Erreichung dieses Ziels eingesetzt werden. Für jede Art von Analyse können mehrere Methoden verwendet werden, z.B. deskriptive Statistik, Datenvisualisierung, explorative Datenanalyse, Data-Mining, Hauptkomponentenanalyse (PCA) usw.
Datenanalyse im Dienste des Einkaufs
Aufgrund ihrer Positionierung im Zentrum des Ökosystems eines Unternehmens hat die Einkaufsabteilung Zugang zu einer Vielzahl von Daten. Richtig genutzt, bieten diese Daten enorme Möglichkeiten zur Optimierung der Einkaufsstrategie.
Optimierung der Ausgaben
Die Analyse der Ausgaben ist eine strategische Aufgabe der Einkaufsabteilungen. Dazu gehört, die Ausgaben nach Lieferanten sowie nach Produkt- und Dienstleistungskategorien zu verfolgen und zu klassifizieren, um Bereiche zur Optimierung und Kostensenkung zu ermitteln. Man kann diese Daten auch mit Markttrends (Marktforschung, Preisindex etc.) abgleichen und basierend darauf neue Chancen ergreifen. Es handelt sich hier um ein wichtiges Mittel zur Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens.
Verbesserung der Prozesse
Mithilfe der Datenanalyse können Einkaufsabteilungen auch ihre Prozesse optimieren und rationalisieren. Durch die Untersuchung der verwendeten Ressourcen, des Einkaufsverlaufs oder auch des Verhaltens interner Kunden können sie die eigenen Abläufe überprüfen mit dem Ziel, Arbeitsvorgänge reibungsloser zu gestalten, die Effizienz zu steigern und Fristen zu verkürzen.
Steuerung der Lieferantenleistung
Dieser Analyseprozess ermöglicht auch eine gründliche Bewertung der Leistung der Lieferanten. Auf der Grundlage von Schlüsselkriterien wie Qualität, Zuverlässigkeit und Konformität können Einkäufer ihre Lieferantenauswahl anpassen, Verträge neu verhandeln und die Beziehungen zu ihren Geschäftspartnern verbessern.
Bewertung der Einkaufsleistung
Es ist unbedingt erforderlich, die Einkaufsleistung mithilfe von Leistungskennzahlen (KPI) zu messen. Die Datenanalyse bezieht sich in diesem Fall auf die Senkung der Kosten, die Einhaltung der zugewiesenen Budgets oder die Erfüllung interner Anforderungen. Auf diese Weise können die Einkaufsabteilungen ihren Beitrag zur Gesamtstrategie des Unternehmens objektiv bewerten.
Die Datenanalyse ist heute in Unternehmen unverzichtbar geworden. In den Einkaufsabteilungen wird diese Datenwissenschaft vor allen Dingen genutzt, um fundiertere und proaktivere Einkaufsentscheidungen zu treffen, unnötige Ausgaben zu reduzieren, das Risikomanagement zu verbessern und neue Einsparungsmöglichkeiten zu identifizieren. In diesem Sinne ist sie ein hervorragendes Instrument, um die Wettbewerbsfähigkeit und Differenzierung von Unternehmen zu stärken und so zu deren langfristiger Entwicklung beizutragen.
