Business Intelligence benötigt oft eine große Investition der wohl wichtigsten Unternehmensressource: Zeit. Ein Untersuchungsdesign wird erstellt, Daten werden gesammelt und aufbereitet, schließlich analysiert und interpretiert. Vom ersten Brainstorming bis zum finalen Report können Monate vergehen. Um so enttäuschender ist es, wenn die Ergebnisse bereits veraltet sind, wenn sie endlich vorliegen, z.B. weil sich die Datengrundlage derweil verändert hat. Im schlimmsten Fall ist fehlendes Real-Time Reporting nicht nur enttäuschend, das “Hinterher-Hinken” kann auch einen entscheidenden Wettbewerbsnachteil darstellen.
Ihr Real-Time Reporting sollte genauso dynamisch und flexibel sein wie Ihr Geschäftsumfeld? – Wenden sie sich an uns für eine professionelle Beratung zu einem optimierten Business Intelligence!
Was würden Sie sagen, wenn Sie täglich automatisch die aktuellen statistischen Erkenntnisse einfach per E-Mail zugeschickt bekommen? Oder Sie jederzeit auf ein Dashboard zugreifen können, das durch eine Echtzeit-Datenanalyse verdeutlicht, wie sich das Kundenverhalten im letzten Monat verändert hat?
In diesem Artikel möchten wir Ihnen zeigen, wie Sie mit Real-Time-Reporting Ihre Business Intelligence immer auf dem aktuellsten Stand halten. Und das mit nur wenig Mehraufwand! Novustat verfügt über ein erfahrenes Team für Data Science Beratung, das Ihnen gerne mit einem persönlich auf Sie zugeschnittenen Real-Time Analytics zur Verfügung steht. Schicken Sie uns einfach Ihre Anfrage!
Was ist Real-Time-Reporting?
Was “Real-Time” für die Analytics bedeutet, kommt oft auf den Einzelfall an: Während das Zeitintervall zwischen Mitarbeiterbefragungen normalerweise Monate beträgt, bietet sich bei Customer Analytics z.B. ein wöchentlicher Rhythmus an. Bei Aktienkursen kann es sich prinzipiell auch um Sekunden handeln.
Unabhängig vom Zeitintervall, die Grundidee für Echtzeit-Datenanalysen bleibt die gleiche: dynamische Datengrundlagen produzieren dynamische Resultate, aus denen kontinuierlich neue Erkenntnisse gewonnen werden. Wichtig dabei ist, dass dieser Prozess im Rahmen eines Automated Reporting möglichst vollständig automatisiert ist.
Real-Time-Reporting steht für kontinuierliches Monitoring und die routinemäßige Auswertung Ihrer Datenschätze. Dabei muss es aber nicht immer Big Data sein, auch kleine und mittlere Unternehmen produzieren Datenflüsse, die mit Real-Time Analytics wichtige Aufschlüsse über die Unternehmensprozesse geben.
Lassen Sie uns beispielhaft die Arbeitsschritte bei einer klassischen statischen “One-Shot”-Mitarbeiterbefragung mit einem dynamischen Real-Time-Reporting-Tool für Mitarbeiterzufriedenheit vergleichen:
Beispiel Mitarbeiterbefragung: Statische One-Shot-Analyse vs. Real-Time-Reporting Tool
| Arbeitsschritt | One-Shot Befragung | Real-Time Reporting Tool |
|---|---|---|
| Fragebogen | statisch | statisch |
| Datenerhebung | einmalig | monatlich |
| Datenauswertung (Programmcode) | statisch | statisch |
| Ergebnisinterpretation (Programmcode) | statisch | statisch |
| Ergebnisse | statisch | dynamisch |
Die aufwändigen Arbeitsschritte der Datenerhebung, Auswertung und Präsentation bleiben gleich. Die Prozesse im Real-Time Reporting werden dabei so abgelegt, dass anschließend eine vollständige Automatisierung und eine Echtzeit-Datenanalyse erreicht wird:
- Die Befragung wird mit demselben Fragebogen in einem möglichst regelmäßigen Rhythmus wiederholt durchgeführt. Praktisch bedeutet das: Ihre Mitarbeiter erhalten jeweils am Ende des Monats eine Einladung zur Befragung per E-Mail. Mit der richtigen Befragungssoftware wird dieser Schritt vollständig automatisiert. Eventuell müssen E-Mail-Adressen neuer Mitarbeiter eingepflegt werden. Somit sollte nach Programmierung der Befragungssoftware in Zukunft an dieser Stelle kein nennenswerter Maintainance-Aufwand mehr anfallen.
- Die Datenauswertung wird in Form von Programmcodes abgelegt (z.B. in der statistischen Programmiersprache R oder Python). Der Code enthält alle Operationen und Algorithmen, um die Rohdaten in interpretierbare Tabellen, Graphiken und Statistiken zu transformieren. Der Code sollte generell auf Veränderungen der Datenbasis reagieren. Er sollte entsprechend so eingepflegt sein, dass er in einem bestimmten Zeitrhythmus automatisiert ausgeführt wird. Alternativ lässt er sich reaktiv aufsetzen. D.h. sobald sich die Datenbasis ändert, wird der Code neu ausgeführt.
- Die Präsentation der Ergebnisse sollte zudem als genereller Code abgelegt werden, sodass kein händisches Editieren und Formatieren der Reports mehr nötig ist. In unserem Beispiel wird z.B. ein übersichtliches Dashboard als html-Datei für ein Deployment auf einem internen Server, eine pdf-Datei mit dem ausführlichen Report für den automatisierten Versand als E-Mail-Anhang und eine PowerPoint-Präsentation für die Team-Meetings erstellt. Die Dateierstellung erfolgt also im Zuge des Real-Time-Reportings automatisiert. Gleiches gilt für ein Update, sobald neue Daten vorliegen.
Weitere Praxisbeispiele für Real-Time Reporting in verschiedenen Branchen
Real-Time Reporting ermöglicht es Unternehmen, dynamisch und zeitnah auf die Bedürfnisse ihrer Kunden und die Entwicklungen im Markt zu reagieren. Hier sind einige Anwendungsfälle, die den Mehrwert verdeutlichen:
- Customer Journey Monitoring: Unternehmen können die Kundeninteraktionen in Echtzeit verfolgen und auf Änderungen reagieren, z. B. durch die Anpassung von Angeboten oder personalisierte Werbung. Dies ermöglicht es, das Kundenerlebnis durch gezielte Maßnahmen zu verbessern.
- Finanzdaten-Überwachung: Im Finanzwesen können Echtzeitberichte genutzt werden, um Transaktionen in Echtzeit zu überwachen. Bei ungewöhnlichen Aktivitäten werden sofort Warnungen ausgelöst, was das Risikomanagement effizienter gestaltet und schnelle Entscheidungen ermöglicht.
- Live Website Analytics: Echtzeitdaten über Nutzeraktivitäten, wie Besuche, Klicks und Verhaltensmuster, um sofortige Einblicke in die Website-Performance zu erhalten.
- Bestandsverwaltung in der Logistik: In der Logistikbranche können Echtzeit-Daten zu Lagerbeständen genutzt werden, um den Einkauf oder die Produktion dynamisch zu steuern und Engpässe oder Überbestände zu vermeiden.
Was gilt es beim Real-Time Reporting zu beachten?
- Zunächst starten Sie mit einer Analyse Ihrer Data-Flows: Welche Daten sammeln Sie bereits? In welchem Rhytmus verändern sich diese? Über welche Datenmengen verfügen Sie? Wie gut sind diese bereits aufbereitet oder ist ein Update Ihrer Datenmanagement-Strategie nötig? Welche Daten könnten Sie noch zusätzlich sammeln?
- Der zweite Schritt ist ein systematisches Herausarbeiten Ihrer kontinuierlichen Erkenntnisinteressen. Wollen Sie einfach bestimmte Indikatoren tracken? Oder kommen Predictive Analytics, Data Mining, etc für Sie in Frage? Sind die Daten überhaupt geeignet, um zielsichere Aussagen zu treffen? Entstehen durch die Dynamisierung womöglich neue Datenstrukturen wie Zeitreihen, die zusätzliches analytisches Potenzial haben? Welche geigneten statistischen Methoden wollen Sie auswählen und was sind deren Vor- und Nachteile? Eine Pilotstudie kann hilfreich sein, um hier Klarheit zu bekommen.
- Schließlich gilt es die Deployment-Strategie festzulegen. Wer ist das Zielpublikum? Definieren Sie am besten Nutzergruppen. Woran sind die einzelnen Gruppen interessiert, wie komplex oder ausführlich soll oder darf es sein, auf welchem Weg sind diese am besten erreichbar? Wie kann Nutzerfreundlichkeit mit IT-Security vereinbart werden? Oft kann hier schon auf bestehende Ressourcen oder eingeübte Routinen zurückgegriffen werden.
Technische Anforderungen und Systemarchitektur für Real-Time Reporting
Um Echtzeitanalysen reibungslos zu ermöglichen, ist eine stabile Systemarchitektur erforderlich. Einige wichtige Überlegungen umfassen:
- Systemarchitektur und Datenintegration: Echtzeitsysteme benötigen hohe Serverkapazitäten und zuverlässige Netzwerkanbindungen. Die Systemarchitektur muss skalierbar sein, um Datenströme in Echtzeit zu verarbeiten, ohne dass es zu Verzögerungen kommt.
- Datenpipelines und ETL-Prozesse: Für die kontinuierliche Datenaktualisierung ist ein Echtzeit-ETL (Extract, Transform, Load) Prozess nötig. Diese Prozesse bereiten Daten für die Analyse auf und sorgen dafür, dass sie aktuell und zugänglich sind.
- Daten-Streaming-Technologien: Technologien wie Apache Kafka oder AWS Kinesis ermöglichen die Verarbeitung und Integration großer Datenmengen in Echtzeit. Diese Werkzeuge helfen Unternehmen, Daten in Sekundenschnelle zu erfassen, zu transformieren und zu analysieren.
Effiziente Visualisierung der Daten für bessere Entscheidungsfindung
Die richtige Darstellung von Echtzeit-Daten ist entscheidend für eine intuitive Entscheidungsfindung:
- Interaktive Dashboards: Durch Echtzeitaktualisierungen wird das Dashboard dynamisch und zeigt Veränderungen sofort an. Die Nutzer können verschiedene Ansichten auswählen und die Daten nach Belieben anpassen, um gezielte Einblicke zu erhalten.
- Mobiles Reporting: Mobile Dashboards bieten den Vorteil, dass Echtzeit-Daten überall und jederzeit zugänglich sind. Für Manager und Außendienstmitarbeiter, die oft unterwegs sind, ermöglicht dies eine flexible Entscheidungsfindung und zeitnahe Reaktion auf Veränderungen.
Sicherheitsanforderungen und Datenschutz in Echtzeit-Datenanalysen
Real-Time Reporting erfordert besondere Sicherheitsvorkehrungen, um sensible Daten zu schützen:
- Compliance und Datenschutzrichtlinien: Da Echtzeitsysteme oft sensible Daten verarbeiten, ist die Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und anderer gesetzlicher Vorgaben entscheidend. Maßnahmen wie die Verschlüsselung und sichere Speicherung der Daten tragen dazu bei, Datenschutzverletzungen zu verhindern.
- Zugriffsbeschränkungen und Authentifizierung: Durch die Definition klarer Zugriffsrechte und Nutzerrollen wird gewährleistet, dass nur autorisierte Personen Zugriff auf bestimmte Daten haben. Dies schützt nicht nur die Daten, sondern erhöht auch die Transparenz innerhalb des Unternehmens.
Real-Time Reporting: Umsetzung und Programmierung
- Bevor es richtig losgeht, sollte die Software-Umgebung abgestimmt werden. Datengröße und Komplexität der analytischen Verfahren sind relevent, ebenso, ob die verwendete Software zu Ihrer Deployment-Strategie passt. Für ein einfaches Online-Dashboard können vorgefertigte Lösungen, wie etwa Tableaus, eingesetzt werden. Wenn die Lösung aber auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sein soll, müssen flexiblere Programmiersprachen wie R oder Python zum Einsatz kommen.
- Für die Programmierung des Real-Time Reporting Tool ist wichtig, dass die Programmierer erfahren und breit aufgestellt sind. Idealerweise sind neben analytischen und statistischen Fähigkeiten auch statistische Programmiersprachen wie R oder Python bzw. Markup-Sprachen wie html oder Latex vertreten. Durch unser breites Pool an erfahrenen Statistikern und Programmierern bilden wir bei Novustat dieses Anforderungsprofil optimal ab.
- In einer Testphase gilt es das Real-Time Analytics-Tool zu evaluiren: Kommen die Nutzer gut damit zurecht? Funktioniert die Automatisierung reibungslos? Ist das Tool schließlich final optimiert, sollte es ohne weiteren Maintainance-Aufwand kontinuierlich im Einsatz sein.
Vorhersage und Prävention durch Real-Time Analytics
Durch die Kombination von Echtzeit-Daten mit maschinellem Lernen und Predictive Analytics wird Real-Time Reporting zu einem wertvollen Werkzeug für Vorhersagen und Präventionsmaßnahmen:
- Predictive Analytics: Anhand historischer Daten und maschineller Lernverfahren können künftige Entwicklungen prognostiziert werden. Dadurch lassen sich Trends frühzeitig erkennen und gezielt Maßnahmen ergreifen.
- Ereignisgesteuerte Warnungen: Durch die Definition von Schwellenwerten können Unternehmen automatisch benachrichtigt werden, sobald bestimmte Parameter – wie z.B. Kundeninteraktionen oder Verkaufszahlen – auffällige Werte erreichen. So können sie schnell reagieren, um potenzielle Probleme zu verhindern oder Chancen zu nutzen.
Schulung und interne Zusammenarbeit zur effektiven Nutzung von Real-Time Reporting
Ein Real-Time Reporting System entfaltet sein volles Potenzial nur, wenn es auch effektiv genutzt wird:
- Schulung der Mitarbeiter: Damit Ihre Mitarbeiter die Ergebnisse von Echtzeitanalysen verstehen und optimal nutzen können, sind Schulungen essentiell. Dabei sollten sie lernen, wie sie die Berichte und Dashboards bedienen und interpretieren können.
- Feedback-Mechanismen: Durch regelmäßiges Feedback der Nutzer kann das Real-Time Reporting kontinuierlich optimiert werden. Dies ermöglicht eine Anpassung an den tatsächlichen Informationsbedarf und gewährleistet, dass alle Stakeholder relevante Daten erhalten.
Fazit
Real-Time-Reporting hat die Funktion des Business Activity Monitoring (BAM) und ist somit als Schnittstelle zwischen Enterprise Application Integration (EAI) und Business Intelligence (BI) zu verstehen. Es ist der Grundstein für ein funktionierendes Ereignismanagement: So haben Sie immer den Überblick über die geschäftsrelevanten Vorgänge und Abläufe und können bei Bedarf rechtzeitig gegensteuern. Wenn Sie rasch auf Veränderungen im Geschäftsumfeld reagieren und Ihr Business Intelligence immer auf dem aktuellsten Stand haben, wird Ihnen das einen entscheidenden Vorteil verschaffen.
Business Intelligence-Projekte sind meist ressourcenintensiv und rechtfertigen nicht die Kosten für Ergebnisse, die bald veraltet sind und in einer Schublade verschwinden. Mit Real-Time-Reporting liefert Ihre Investition über einen langen Zeitraum kontinuierlich neue und aktuelle Erkenntnisse.
Meist ist dieser Sprung von statischer Datenanalyse zu dynamischer Real-Time Analytics gar nicht schwer und der Mehraufwand für die Automatisierung hält sich in überschaubaren Grenzen. Bei Ihrem nächsten Real-Time Reporting Projekt fragen Sie sich doch einfach: Lässt sich sich das nicht automatisieren und eine Echtzeit-Datenanalyse vornehmen? – Wir unterstützen Sie gern mit einer professionellen Statistik-Beratung.