Advanced Analytics – Vision, Strategie und Zielbild - TME AG - The Transformation Management Experts

Advanced Analytics – Vision, Strategie und Zielbild

Advanced Analytics - Vision, Strategie und Zielbild
Advanced Analytics - Vision, Strategie und Zielbild

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Die Entwicklung einer Advanced-­Analytics-Vision, Strategie und eines Zielbildes ist viel mehr als der Einkauf der neuesten Software und Beauftragung von Data Scientists. Die Vision zu Advanced Analytics soll von der Gesamtbankstrategie abgeleitet und mit der Digitalisierungsstrategie eng verbunden werden sowie grundsätzlich das Ziel haben, das Geschäftsmodell smarter zu führen. Im Rahmen der Advanced-Analytics-Strategie ­sollen Interdependenzen zwischen Produkten, Prozessen und Fachbereichen umfassend berücksichtigt werden, um eine erfolgreiche Umsetzung der Advanced-Analytics-Vision ­sicherstellen zu können.

Viele Führungskräfte haben zurzeit damit zu kämpfen, das unbekannte Gebiet Advanced Analytics zu verstehen, zu erforschen, richtig anzugehen und langfristig erfolgreich umzusetzen. Für viele ist es noch nicht deutlich, welchen Mehrwert die vollstän­dige Ausschöpfung des Advanced-Analytics-Potenzials in sich bergen kann. Die Definition eines für das Finanzinstitut geeigneten Advanced-Analytics-Zielbildes validiert durch einen ­proof-of-concept und in der Folge eines Use Case Assessments bis hin zur ganzheitlichen, bankweiten Strategie, ist das Fundament einer smarten Nutzung von Daten und der Realisierung des strategischen Vorsprungs gegenüber Banken ohne Nutzung dieser Technologien.

Was ist Advanced Analytics?

Advanced Analytics sind autonome oder semi-autonome zukunftsorientierte Analyseverfahren von Daten oder Inhalten mit ausgefeilten Techniken und Werkzeugen, mit dem Potenzial tiefere Einblicke zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen oder Empfehlungen zu generieren. Während traditionelle Business Intelligence (BI) historische Daten im Rahmen von Descriptive und Diagnostic Analytics analysieren, fokussieren sich Tools für Advanced Analytics auf die Erzeugung neuer Informationen mit Hilfe von Algorithmen, Mustererkennung, Vorhersage zukünftiger Ereignisse und Verhaltensweisen. Dazu gehören Predictive Analytics, Prescriptive Analytics und Cognitive Analytics (siehe Grafik “Entwicklung von Analytics-Technologien”).

 

Entwicklung von Advanced Analytics

Die Wurzeln von Advanced Analytics gehen auf den Anfang des 21. Jahrhunderts zurück, wo BI-Anwendungen und Methoden zur Analyse und Auswertung historischer Daten verwendet wurden. Anwender waren in der Lage, vergangenheitsorientierte Auswertungen der Daten vorzunehmen und die Fragen „Was?“ und „Warum?“ etwas geschehen ist, besser zu verstehen.

Die durch die BI entstandene Welle an innovativen Lösungen brachte weitere Technologien hervor, wie zum Beispiel Data Mining, Machine Learning sowie die Verarbeitung von Big Data. Sie verfolgen das Ziel, komplexe Datenmengen zu bündeln, zu analysieren sowie unstrukturierte Datenmengen einheitlich zu gestalten.

Durch die effiziente Nutzung von strukturierten und unstrukturierten Daten durch Big Data Lösungen erkannte man bereits recht frühzeitig das Potenzial, um mit den geeigneten Verfahren zukunftsgerichtete Vorhersagen treffen zu können. Auf dieser Erkenntnis baut Advanced Analytics auf, indem unter Advanced Analytics Methoden, Tools und Verfahren der Datenanalyse vereint werden. Die Advanced Analytics Technologie basiert auf Algorithmen, die tausende von unterschiedlichen Variablen vergleichen kann. Die Besonderheit dieser Innovation ist, dass der zugrunde liegende Algorithmus automatisiert aufgestellt wird und durch maschinelles Lernen kontinuierlich verbessert wird. „Predictive Analytics“ und „Prescriptive Analytics“ stellen je einen Teilbereich von Advanced Analytics dar und fokussieren sich auf die Ermittlung von zukünftigen Ereignissen, Werten und Information mit ihren jeweiligen Wahrscheinlichkeiten.

Die Advanced-Analytics-Analysefunktionen reichen vom reinen Datenmanagement und Business Intelligence bis zu komplexeren Funktionen wie Performance Management, Predictive Modelling, Asset Intelligence, ­Automatisierung und mehr.

Autorin

Alexandra ist Expertin im Bereich Risk & Regulatory und betreut für die TME das Thema Advanced Analytics.

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