Glossar

Time-Series-Analyse bezieht sich auf statistische und maschinelle Lernmethoden, die verwendet werden, um Zeitreihendaten zu analysieren und Muster, Trends, Zyklen und Vorhersagen zu identifizieren. Zeitreihendaten sind Daten, die in regelmäßigen oder unregelmäßigen Abständen über einen bestimmten Zeitraum erfasst werden. In Business Intelligence und Advanced Analytics wird die Time-Series-Analyse verwendet, um Verkaufsprognosen, Lagerbestandsmanagement, Budgetplanung und die Identifizierung von saisonalen oder zyklischen Einflüssen auf das Geschäft zu unterstützen.

Total Quality Management (TQM) ist ein umfassender, unternehmensweiter Ansatz zur kontinuierlichen Verbesserung der Qualität von Produkten, Dienstleistungen und Prozessen. Ziel von TQM ist es, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen, Kosten zu reduzieren und die Effizienz in allen Abteilungen und auf allen Ebenen einer Organisation zu steigern. Dabei liegt der Fokus auf einer ständigen Überprüfung und Anpassung der Abläufe, um höchste Qualität und Leistung zu erreichen.

Die Grundprinzipien von TQM sind:

• Kundenorientierung: Die Erwartungen und Bedürfnisse der Kunden stehen im Mittelpunkt und sind der Maßstab für Qualität.
• Prozessorientierung: Qualität wird durch gut definierte und gesteuerte Prozesse erzielt, die kontinuierlich verbessert werden.
• Mitarbeiterbeteiligung: Alle Mitarbeiter sind für die Qualität verantwortlich und werden in die ständige Verbesserung der Prozesse einbezogen.
• Führung: Die Unternehmensleitung fördert und unterstützt die Qualitätspolitik und -ziele und schafft eine Kultur, die kontinuierliche Verbesserung ermöglicht.
• Kontinuierliche Verbesserung: TQM strebt nach ständiger Verbesserung der Qualität und Effizienz durch kontinuierliche Analyse und Anpassung der Prozesse.

Beispiel: Ein Automobilhersteller möchte die Qualität seiner Fahrzeuge verbessern und wendet dazu TQM-Prinzipien an. Dazu analysiert das Unternehmen die Kundenerwartungen und -bedürfnisse und setzt Qualitätsziele, die auf diese Erwartungen ausgerichtet sind. Es werden Prozesse eingeführt, um die Qualität in jedem Schritt der Produktion, von der Materialbeschaffung bis zur Endmontage, sicherzustellen und kontinuierlich zu überwachen. Alle Mitarbeiter erhalten Schulungen und werden dazu ermutigt, Verbesserungsvorschläge einzureichen. Die Unternehmensleitung überprüft regelmäßig die Fortschritte bei der Erreichung der Qualitätsziele und passt die Prozesse entsprechend an, um kontinuierliche Verbesserungen zu erreichen.

Umsatzanalyse ist ein Prozess, bei dem die Verkaufs- und Umsatzdaten eines Unternehmens systematisch untersucht werden, um Trends, Muster und Abweichungen zu identifizieren und zu verstehen. Die Umsatzanalyse hilft dabei, Erkenntnisse über die Performance von Produkten, Kunden, Vertriebskanälen oder Regionen zu gewinnen und kann zur Identifizierung von Wachstums- oder Verbesserungspotenzialen genutzt werden. Sie ist ein wichtiger Bestandteil des Controllings und dient als Grundlage für strategische Entscheidungen, Verkaufsplanung und -prognosen.

Praktisches Beispiel für den Einsatz von Business Intelligence Ansätzen oder Lösungen: Ein Unternehmen, das mehrere Produkte in verschiedenen Ländern vertreibt, möchte seine Umsatzperformance analysieren, um das Produktportfolio und die Vertriebsstrategie zu optimieren. Dazu nutzt es eine Business Intelligence (BI) Lösung, die alle relevanten Umsatzdaten aus verschiedenen Systemen (z.B. ERP, CRM) integriert und aufbereitet.

Mithilfe von Dashboards und interaktiven Datenvisualisierungen kann das Management-Team die Umsätze nach Produktkategorien, Ländern, Vertriebskanälen und Zeitperioden segmentieren. Durch die Analyse der Daten können sie Trends und Muster erkennen, wie z.B. saisonale Schwankungen, Produktlebenszyklen oder regionale Vorlieben. Darüber hinaus kann die BI-Lösung fortgeschrittene Analysemethoden wie Predictive Analytics anwenden, um zukünftige Umsatzentwicklungen und -potenziale abzuschätzen.

Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen kann das Unternehmen gezielte Maßnahmen ergreifen, um die Umsatzperformance zu steigern, wie z.B. die Anpassung von Marketingstrategien, die Optimierung von Vertriebskanälen oder die Entwicklung neuer Produkte.

Visual Analytics ist ein interdisziplinäres Forschungsgebiet, das sich auf die Kombination von Datenvisualisierung, Analytik und interaktiven Techniken konzentriert, um Benutzern bei der Exploration, Interpretation und Kommunikation von komplexen Daten und Informationen zu helfen. In Business Intelligence und Analytics wird Visual Analytics eingesetzt, um datengesteuerte Erkenntnisse und Entscheidungen durch die effektive Darstellung von Daten in Diagrammen, Graphen, Karten, Heatmaps und interaktiven Dashboards zu fördern. Visual Analytics-Tools ermöglichen Benutzern, Daten auf intuitive und ansprechende Weise zu navigieren, zu filtern und zu analysieren.

Die Wertschöpfungsrechnung ist ein Instrument des Controllings, das dazu dient, den Wertzuwachs eines Unternehmens im Rahmen des Wertschöpfungsprozesses zu ermitteln. Sie zeigt auf, welche Anteile der Wertschöpfung auf die verschiedenen Produktionsfaktoren (z.B. Arbeit, Kapital, Rohstoffe) entfallen und ermöglicht so eine gezielte Analyse und Steuerung der Wertschöpfung.

Ein Beispiel für den Einsatz von Business Intelligence (BI) in der Wertschöpfungsrechnung könnte wie folgt aussehen

Ein Unternehmen möchte den Wertbeitrag einzelner Abteilungen oder Produktionsbereiche zur gesamten Wertschöpfung ermitteln. Hierfür müssen verschiedene Datenquellen zusammengeführt und analysiert werden, z.B. Daten aus der Finanzbuchhaltung, dem ERP-System und der Produktion. Mit Hilfe von BI-Tools wie Data Warehousing, OLAP oder Data Mining kann eine umfassende Analyse durchgeführt werden, die einen detaillierten Einblick in die Wertschöpfung des Unternehmens liefert. Basierend auf diesen Erkenntnissen können dann gezielte Maßnahmen zur Optimierung der Wertschöpfung getroffen werden, wie z.B. eine Umstrukturierung von Produktionsprozessen oder eine Anpassung der Produktionskapazitäten.

Die Wirtschaftlichkeitsanalyse ist eine Methode zur Beurteilung von Investitionen, Projekten oder Geschäftsprozessen auf der Grundlage ihrer Rentabilität und Effizienz. Dabei werden Kosten, Nutzen und Risiken gegenübergestellt, um zu bewerten, ob eine bestimmte Maßnahme wirtschaftlich sinnvoll ist. Die Wirtschaftlichkeitsanalyse kann sowohl für die Entscheidungsfindung in der Planungsphase als auch für die Überprüfung von bestehenden Prozessen eingesetzt werden.

Praktisches Beispiel für den Einsatz von Business Intelligence Ansätzen: Ein Unternehmen plant, eine neue Produktionsanlage zu erwerben, um seine Produktionskapazitäten zu erweitern. Vor der Investition führt das Unternehmen eine Wirtschaftlichkeitsanalyse durch, um zu entscheiden, ob der Kauf der Anlage vorteilhaft ist.

Dabei kommen Business Intelligence-Lösungen zum Einsatz, um historische Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und diese für die Analyse aufzubereiten. Mit Hilfe von Data-Mining-Techniken und Predictive Analytics werden Prognosen für zukünftige Kosten, Umsätze und Absatzmengen erstellt. Anschließend werden verschiedene Szenarien für die Produktionskapazität, Investitionskosten und Marktentwicklung in einer Sensitivitätsanalyse untersucht.

Durch die Integration von Datenvisualisierung und interaktiven Dashboards können die Entscheidungsträger die Ergebnisse der Wirtschaftlichkeitsanalyse intuitiv erfassen und die Auswirkungen von verschiedenen Annahmen und Szenarien auf die Rentabilität der Investition besser verstehen. Auf dieser Grundlage kann das Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und die wirtschaftlichste Lösung für die Erweiterung seiner Produktionskapazitäten auswählen.

Working Capital Management bezieht sich auf die Verwaltung von kurzfristigem Vermögen und kurzfristigen Verbindlichkeiten eines Unternehmens. Es ist ein entscheidender Aspekt der finanziellen Steuerung und zielt darauf ab, die Liquidität und Rentabilität eines Unternehmens zu optimieren. Das Working Capital wird berechnet, indem man die kurzfristigen Verbindlichkeiten von den kurzfristigen Vermögenswerten abzieht. Eine effiziente Verwaltung des Working Capitals ermöglicht es einem Unternehmen, seine Betriebskosten zu senken, seine Finanzierungskosten zu optimieren und seine Kapitalstruktur auszubalancieren.

Praktisches Beispiel für den Einsatz von Business Intelligence:

Ein Unternehmen verwendet eine Business Intelligence-Plattform, um Daten aus verschiedenen Finanz- und Betriebsquellen zu integrieren und die Kennzahlen für das Working Capital Management zu überwachen. Die Plattform erstellt ein interaktives Dashboard, das die relevanten Kennzahlen für das Working Capital, wie beispielsweise das Umlaufvermögen, kurzfristige Verbindlichkeiten, Cash Conversion Cycle und Tage Umsatz ausstehend, visualisiert.

Durch den Einsatz von Data Mining und Predictive Analytics kann das Unternehmen Muster und Trends in den Daten erkennen, die auf mögliche Engpässe oder Verbesserungspotenziale in der Verwaltung des Working Capitals hinweisen. Beispielsweise könnte das Unternehmen feststellen, dass die durchschnittlichen Zahlungsziele für Kunden in einem bestimmten Sektor länger sind als für Kunden in anderen Branchen. Basierend auf diesen Erkenntnissen könnte das Unternehmen seine Kreditpolitik und Forderungsmanagement-Strategien anpassen, um das Working Capital effizienter zu verwalten und Liquiditätsengpässe zu vermeiden.

Year-to-Date (YTD, auch: Jahr bis heute (JBH)) ist ein Begriff, der in der Finanz- und Geschäftsanalyse verwendet wird, um den Zeitraum vom Beginn des aktuellen Jahres bis zu einem bestimmten Datum innerhalb desselben Jahres zu beschreiben. YTD-Messungen und -Vergleiche werden häufig in Business Intelligence, Performance Management und Reporting eingesetzt, um die Leistung, Fortschritte, Trends und Ziele von Unternehmen, Produkten, Projekten und Prozessen in einem aktuellen Geschäftsjahr zu bewerten, zu überwachen und zu steuern. YTD-Analysen können auch auf monatlicher oder quartalsweiser Basis durchgeführt werden, um die kurz- und mittelfristige Entwicklung von Finanz-, Vertriebs-, Marketing-, Produktions- und Personalkennzahlen zu verfolgen, wie zum Beispiel Umsatz, Gewinn, Kosten, Absatz, Kundenzufriedenheit und Mitarbeiterfluktuation.

Year-to-Go (YTG) ist ein Begriff, der in der Geschäftsanalyse verwendet wird, um den verbleibenden Zeitraum bis zum Ende des aktuellen Jahres zu beschreiben. YTG-Messungen und -Vergleiche werden in Business Intelligence, Performance Management und Reporting eingesetzt, um die Leistung, Fortschritte und Ziele von Unternehmen, Produkten, Projekten und Prozessen innerhalb des aktuellen Jahres zu bewerten und zu überwachen. Die YTG-Analyse hilft Managern, die mittel- bis langfristige Entwicklung von Finanz-, Vertriebs-, Marketing-, Produktions- und Personalkennzahlen zu verfolgen und notwendige Anpassungen vorzunehmen, um die gesetzten Ziele bis zum Jahresende zu erreichen. Es unterstützt auch die Planung und Priorisierung von Aufgaben, Ressourcen und Maßnahmen in der verbleibenden Zeit des Jahres.

Eine Zeitreihe ist eine geordnete Folge von Datenpunkten, die über einen bestimmten Zeitraum in gleichmäßigen oder ungleichmäßigen Zeitabständen erhoben wurden. Zeitreihen werden häufig verwendet, um Muster, Trends und Saisonalitäten in den Daten zu identifizieren und Vorhersagen für zukünftige Zeiträume zu treffen. In der Business Intelligence (BI) werden Zeitreihenanalysen eingesetzt, um Entscheidungsträger bei der Identifizierung von Geschäftstrends und der Planung zukünftiger Strategien zu unterstützen.

Praktisches Beispiel

Ein Einzelhandelsunternehmen verwendet Business Intelligence-Lösungen, um den Umsatz seiner Filialen im Laufe der Zeit zu analysieren. Die Zeitreihe umfasst monatliche Umsatzdaten über mehrere Jahre hinweg. Durch die Anwendung von BI-Techniken wie Datenvisualisierung, Trendanalyse und Saisonalitätsbereinigung kann das Unternehmen Muster und Zusammenhänge in den Daten erkennen. Diese Erkenntnisse können dazu beitragen, zukünftige Umsatzprognosen zu erstellen, optimale Lagerbestände zu planen und gezielte Marketingaktionen zu entwickeln, um die Umsatzsteigerung in bestimmten Zeiträumen zu fördern.