Analytics – Datenanalyse – bezeichnet die systematische Untersuchung von Daten mit dem Ziel, Muster, Zusammenhänge und Erkenntnisse zu gewinnen, die Entscheidungen unterstützen, Prozesse verbessern oder Vorhersagen ermöglichen. Analytics ist der übergeordnete Begriff für alle Methoden und Werkzeuge, die Rohdaten in handlungsrelevante Erkenntnisse verwandeln – von einfachen historischen Auswertungen bis hin zu KI-gestützten Vorhersagemodellen.
Im Kontext der Automatisierung ist Analytics sowohl ein Outputthema (Automatisierung liefert messbare KPIs, die Analytics auswertet) als auch ein Inputthema (analytische Erkenntnisse steuern automatisierte Entscheidungen). Ein reifer Automatisierungsansatz nutzt Analytics, um die eigene Performanz kontinuierlich zu messen, Engpässe zu identifizieren und Optimierungspotenziale zu quantifizieren.
Das Analytics-Spektrum
| Deskriptiv Was ist passiert? Berichte, Dashboards | Diagnostisch Warum ist es passiert? Ursachenanalyse, Drill-Down | Prädiktiv Was wird passieren? ML-Modelle, Forecasting | Präskriptiv Was sollen wir tun? Automatisierte Empfehlungen |
Analytics-Typen im Automation-Kontext
- Prozess-Analytics: Automatisierungsgrad, Fehlerrate, Durchlaufzeiten, Queue-Länge – die Betriebskennzahlen der Automation selbst
- Business-Analytics: Umsatz, Kosten, Kundenzufriedenheit – die Geschäftskennzahlen, die durch Automatisierung beeinflusst werden
- Predictive Analytics: ML-Modelle, die auf Basis historischer Daten Vorhersagen treffen – Nachfrageprognosen, Risikobewertungen, Anomalieerkennung
- Operational Analytics: Echtzeit-Monitoring von Systemzustand, Performance und Auslastung – direkt in Automatisierungsprozesse eingebunden
Praxisbeispiel
Ein Automationsdienstleister nutzt Analytics auf zwei Ebenen. Prozess-Analytics (operativ): Wöchentlicher Report zeigt Automatisierungsgrad je Kunde, Top-5-Ausnahmetypen, durchschnittliche Durchlaufzeit, SLA-Compliance. Diese Daten steuern direkt die Optimierungsprioritäten. Business-Analytics (strategisch): Quartalsanalyse zeigt, welche Prozesse den höchsten ROI für Kunden generieren – Erkenntnisse fließen in die Produktstrategie ein. Predictive Analytics (neu): ML-Modell prognostiziert, welche Kunden im nächsten Quartal ihr Volumen um mehr als 30 Prozent steigern werden – ermöglicht proaktive Kapazitätsplanung statt reaktives Nachskalieren.
