Jenseits der Zahlen: Wie ein solider Business Case die Analytik vorantreibt

Jenseits der Zahlen: Wie ein solider Business Case den Erfolg der Analytik fördert

 

Leitlinien zum Verfassen Ihres Business Case

Erfolgreiche Analyseprojekte haben einen klaren finanziellen Antrieb. Der Grund für die Initiierung solcher Projekte ist oft die Steigerung der Effizienz, entweder durch Kostensenkung oder durch Umsatzsteigerung. Viele Unternehmen scheitern jedoch bei der Durchführung erfolgreicher Analyseprojekte. Ein Schlüsselfaktor ist, dass der Fokus auf die Erzielung eines echten Geschäftswerts fehlt und dass die erwarteten Vorteile der Anwendungsfälle während und nach der Durchführung nicht gut verfolgt werden.

Die Xebia-Wertschöpfungskette für Data Science (eine Beschreibung der Wertschöpfungskette finden Sie hier: Definition von Analytics Use-Cases) beschreibt, wie Sie Daten in Geschäftswert umwandeln. Dies stellt bereits sicher, dass Sie verstehen, wie der Geschäftswert realisiert wird, bevor Sie Ihr Projekt beginnen. Ich möchte jedoch noch einen Schritt weiter gehen und immer einen Business Case hinzufügen. Ein Business Case stellt sicher, dass Sie:

• Schaffen Sie ein tieferes Verständnis dafür, wie Aufwand und Nutzen ausbalanciert werden sollten, um profitabel zu bleiben
• Haben Sie eine klare Vorstellung von den finanziellen Erwartungen in Ihrer Kommunikation mit den Stakeholdern
• Ermöglicht es Ihnen, den Wert während und nach der Entwicklung zu verfolgen, um zu beurteilen, ob es sich lohnt, die Investition fortzusetzen

Faktoren, die den Geschäftswert steigern

Wenn ich über Daten- und Analyseprojekte spreche, verwende ich gerne den Begriff "Anwendungsfall". Ein Anwendungsfall ist die durchgängige Bereitstellung eines wertvollen Produkts für Endbenutzer, z. B. ein Dashboard oder ein Analysemodell. In diesem Fall bedeutet Ende-zu-Ende alle Schritte von der Aufnahme einer Datenquelle über die Erstellung von Datentransformationen bis hin zur Entwicklung des Produkts, das von den Endbenutzern verwendet wird. Diese Produkte am Ende der Kette sollten

Es gibt viele Faktoren, die bei den Endergebnissen Ihrer Daten- und Analyseanwendungen eine Rolle spielen. Wir teilen sie in drei Kategorien ein:

• Geschäfts- oder Prozesstreiber ; das Ausmaß, in dem die Lösung das Geschäftsproblem löst, z. B. die Reduzierung des Zeitaufwands für manuelle Aufgaben. Dies hängt davon ab, inwieweit die Lösung einen Prozess und/oder eine Entscheidung automatisiert.
• Treiber für die Akzeptanz der Lösung, z. B. die Anzahl der aktiven Benutzer. Dies sagt etwas darüber aus, inwieweit die Benutzer die Lösung effektiv nutzen - und hängt von der Schulung, der Kommunikation, dem Implementierungsplan und der Übereinstimmung zwischen Lösung und Benutzer ab.
• Modelltreiber, wie z.B. Genauigkeit, Präzision und Wiedererkennung. Dies beschreibt die Leistung Ihres analytischen Modells.

Abgesehen von den Anwendungsfällen, die einen direkten geschäftlichen Nutzen bringen, gibt es auch Faktoren, die zur Entwicklung der allgemeinen Daten- und Analysefähigkeit beitragen. Eine ausgereiftere Fähigkeit führt zu einer kürzeren Markteinführungszeit von Anwendungsfällen und zu höheren Akzeptanzraten. Wir nennen diese Faktoren "Befähiger", da sie indirekt zur Wertschöpfung beitragen.

Beispiele für "Befähiger" sind die Entwicklung einer Datenplattform, die Einrichtung einer Datenakademie oder die Entwicklung einer Datenmanagementstrategie. Diese Initiativen liefern nicht von sich aus einen Wert, sondern erst durch Anwendungsfälle. Eine Datenstrategie-Roadmap sollte sich sowohl auf die Bereitstellung von Anwendungsfällen als auch auf die Entwicklung der Strategie-Befähiger konzentrieren.

 

Ein Ansatz zum Schreiben eines Business Case

Wie beginnen Sie mit dem Schreiben eines Business Case? Der erste Schritt besteht darin, zu entscheiden, wie Sie den Business Case angehen wollen. Es gibt grob zwei Möglichkeiten: Top-Down oder Bottom-Up. Welche Methode Sie wählen, hängt von der Art Ihres Business Case und der Phase des Projekts ab. Top-Down basiert auf allgemeinen Ideen und Annahmen, Bottom-Up auf spezifischen Informationen.

Top-down-Ansatz

Bei einem Top-Down-Ansatz geht es um das große Ganze. Viele Annahmen werden durch ein paar Variablen erfasst. Die Grundlage für Ihren Business Case könnte beispielsweise der Markt als Ganzes sein, wobei der Schwerpunkt auf den Trends liegt, die für Ihr Unternehmen relevant sind. Das Ergebnis gibt eine Vorstellung vom Potenzial, das im Vergleich zum Bottom-up-Ansatz oft optimistischer ist. Dieser Ansatz eignet sich, wenn das Projekt noch ganz am Anfang steht, in der Sondierungsphase. Er bietet einen Einblick in die Möglichkeiten.

Sobald die Lösungsidee konkreter geworden ist, sollten Sie etwas weiter gehen und die drei im vorigen Abschnitt erwähnten Kategorien in Betracht ziehen. Wenn Sie diesen Weg einschlagen, gehen Sie mehr von unten nach oben vor.

Bottom-up-Ansatz

Ein Bottom-up-Ansatz ist viel spezifischer und konzentriert sich auf die Merkmale und Prozesse eines Unternehmens. Dieser Ansatz erfordert ein viel höheres Maß an Detailgenauigkeit und die Einbeziehung der Stakeholder und ist daher zeitaufwändiger. Im Vergleich zum Top-Down-Ansatz liefert er eine realistischere Schätzung von Kosten und Nutzen und bietet die Möglichkeit zu verstehen, wie einzelne Faktoren zum Gesamtziel beitragen.

Die nachstehende Abbildung zeigt anhand eines Beispiels, wie die drei Treiber sowie die strategischen Befähiger bei der Definition eines Business Case für Ihr Daten- und Analyseprojekt eine Rolle spielen.

 

Der Prozess der Erstellung und Validierung des Business Case

Die Entwicklung eines Daten- und Analyseprojekts lässt sich in drei Phasen unterteilen: Ideenfindung, Experimentieren und Industrialisierung (siehe KI Use Case Generierung für Nicht-Techniker). Jede dieser Phasen erfordert einen anderen Fokus, wenn es um den Business Case geht.

Phase der Ideenfindung

In vielen Unternehmen ist ein positiver Business Case eine Voraussetzung für den Start Ihres Daten- und Analyseprojekts. Wählen Sie den Bottom-up-Ansatz und beziehen Sie die relevanten Interessengruppen in den Prozess der Erstellung des Business Case ein. Beachten Sie, dass der Top-Down-Ansatz für die Phase vor der Ideenfindung geeignet ist, wenn es noch keine konkreten Lösungsideen gibt. Stellen Sie sicher, dass Ihre Annahmen anerkannt werden, so dass Ihr Business Case von den Entscheidungsträgern unterstützt wird.

Damit Ihre Geschichte funktioniert, sollten Sie die folgenden Punkte berücksichtigen:

• Wie schafft Ihr Daten- und Analyseprojekt einen Mehrwert?
• Erklären Sie die Ausgangssituation, mit der Sie vergleichen, z.B. einen manuellen Prozess
• Quantifizierung des Geschäftswerts im Laufe der Zeit und Zeitvorgaben für den Break-even-Punkt
• Welche Annahmen haben Sie getroffen?
• Sie könnten die Unsicherheit der Annahmen berücksichtigen und mehrere Szenarien (progressiv, neutral und konservativ) vorstellen, um eine Vorstellung von der Bandbreite zu vermitteln.
• Wie werden Sie diese Annahmen validieren und in der Praxis verfolgen?

Der letzte Schritt in dieser Phase besteht darin, den Nutzen und die Kosten zu ermitteln, um letztendlich die Frage zu beantworten: "Ist es die Investition wert?". Denken Sie daran, dass ein Business Case eine Schätzung ist, die stark von Ihren Annahmen abhängt. Nutzen Sie den Business Case, um zu entscheiden, ob Sie die Idee umsetzen wollen oder nicht.

Experimentierphase

In dieser Phase geht es darum, die Annahmen zu validieren und den Business Case ggf. anzupassen. In dieser Phase experimentieren Sie mit der Lösung und testen sie mit einer ersten Gruppe von Benutzern. Auf diese Weise erhalten Sie eine realistische Vorstellung davon, was möglich ist und was nicht. Achten Sie darauf, dass Sie sich nicht nur auf die Genauigkeit des Modells konzentrieren, denn gerade ein Pilotprojekt gibt Ihnen viele Einblicke in die Akzeptanz und die geschäftlichen Faktoren.

Vergleichen Sie die geschätzten Annahmen aus der Ideenfindungsphase mit den validierten Annahmen aus dieser Phase. Sehen Sie, ob diese neuen Erkenntnisse zum progressiven, neutralen oder konservativen Szenario passen. Stellen Sie sicher, dass Sie die validierten Annahmen zur Aktualisierung des Business Case verwenden.

Teilen Sie diese Erkenntnisse bei einem Fortschrittsbericht mit Ihren Stakeholdern. Erklären Sie, wie sich die validierten Annahmen auf den Business Case auswirken. Nutzen Sie diese Informationen, um zu entscheiden, ob Sie die Lösung industrialisieren wollen oder nicht.

Phase der Industrialisierung

Überwachen Sie auch nach der Produktion Ihres Daten- und Analyseprojekts die wichtigsten Einflussfaktoren. Insbesondere wenn der Business Case nach einiger Zeit die Gewinnschwelle erreicht, ist es wichtig, die Annahmen für alle drei Treiberkategorien im Auge zu behalten. Dies gibt Ihnen die Möglichkeit, im Falle sinkender (oder steigender!) Ergebnisse zu handeln.

Fazit

Die Ausarbeitung eines Business Case für Daten- und Analyseprojekte ist unerlässlich, um die Akzeptanz zu sichern und den langfristigen Erfolg zu gewährleisten, indem ein Einblick in den erwarteten und tatsächlichen Wert geschaffen wird. Außerdem bietet er einen faktenbasierten Ansatz für das Starten und Stoppen von Investitionen. Machen Sie sich Gedanken darüber, was echter Geschäftswert für Ihr Unternehmen bedeutet, und konzentrieren Sie sich darauf, diesen vor, während und nach der Entwicklung einer Daten- und Analyselösung zu verfolgen.