Unternehmensanalyse vs. Finanzanalyse: Was ist der Unterschied?

There’s a saying that data is just data until it’s analyzed. It’s the analytics that turn data sets into insights to guide businesses. Data users and decision-makers need to know which type of analysis will deliver the answers needed. Two common types of data analytics are business analytics and financial analytics. While business and financial analytics can overlap in the data they use and even have common goals—business and finance are often intertwined—they also have distinct differences and drive different use cases. These analytics inform business decisions, drive organization-wide improvements, and identify solutions to ongoing and emerging challenges. By contrast, financial analytics offer insights into current and future financial operations, allowing organizations to take actions that improve financial performance and boost profitability.

Am besten ist es, wenn Sie Geschäfts- und Finanzanalysen als komplementär betrachten und nicht gegeneinander arbeiten. Die Analyse von Verkaufsdaten beispielsweise ist sowohl für das Unternehmen als auch für die Finanzabteilung von Vorteil. Sehen wir uns an, wie sich Geschäfts- und Finanzanalysen unterscheiden - und warum diese Unterschiede wichtig sind:

Business vs. Finanzanalyse

Der offensichtlichste Unterschied zwischen Geschäfts- und Finanzanalyse liegt in den Schwerpunktbereichen. Die Geschäftsanalyse befasst sich mit der Gesamtleistung des Unternehmens und dem Tagesgeschäft, um Entscheidungen über Strategien, Prozesse, Problemlösungen und andere geschäftsbezogene Bereiche zu treffen. Diese Analysen ermöglichen eine Reihe von Verbesserungen und Vorteilen, wie z. B. die Erstellung eines Plans zur schnelleren Erreichung von Unternehmenszielen und die Messung des Fortschritts auf dem Weg dorthin. Die Finanzanalyse konzentriert sich auf alle finanziellen Aspekte des Unternehmens, die von der Bestimmung der Rentabilität über die Messung der Top- und Bottom-Line-Leistung bis hin zu Budgetentscheidungen reichen können. Die Anwendung dieser Analysen hilft Unternehmen auch bei der Vorhersage des Cashflows, bei der Messung des Geschäftswerts und bei der Bestimmung, wie sich Änderungen, z. B. die Einführung eines neuen Produkts oder die Steigerung des Umsatzes um einen bestimmten Prozentsatz, auf die Rentabilität auswirken werden. Die Art der benötigten Erkenntnisse bestimmt, welche Analysen durchgeführt werden müssen.

Geschäftsanalysen werden im Allgemeinen in einem Unternehmen häufiger eingesetzt als Finanzanalysen. Ein Business-Analyst ist ein allgemeiner Begriff für jeden, der Business-Analysen durchführt. Andere Positionen, die Geschäftsanalysen verwenden, können Data Scientists, Citizen Data Scientists, Maschinelles Lernen und KI-Entwickler, Betriebsteams, Chief Data Officers und andere im gesamten Unternehmen sein. Die Finanzanalyse fällt in den Zuständigkeitsbereich der CFOs und ihrer Abteilungen. Sie führen Analysen durch, um Finanzprognosen zu erstellen, potenzielle Risiken zu erkennen, die künftige finanzielle Leistung vorherzusagen und andere Finanzinformationen bereitzustellen.

Die Geschäftsanalyse hilft bei Arbeitsabläufen, Prozessverbesserungen und der unternehmensweiten Entscheidungsfindung. So können beispielsweise ineffiziente Geschäftsprozesse, wie Engpässe, die den Betrieb verlangsamen, durch Analysen ermittelt und die besten Verbesserungsmöglichkeiten bestimmt werden. Mit Finanzanalysen können Unternehmen genauere Finanzprognosen und Investitionsentscheidungen treffen. In Verbindung mit prädiktiven Finanzmodellen kann die Analytik eine Vielzahl von finanzbezogenen Fragen beantworten, z. B. die Bestimmung des Lebenszeitwerts eines Kunden, das Verständnis dafür, wie sich Abwanderung und Neukunden auf den Umsatz auswirken, und die Messung der Auswirkungen von Initiativen wie der Umsetzung von Best Practices im Bereich Umwelt, Soziales und Unternehmensführung (ESG) auf die Gewinnmargen.

Jede Art von Analyse hat spezifische Fragen, die sie für Was/Wenn-Szenarien beantwortet und Einblicke in geschäftliche oder finanzielle Bereiche bietet. Geschäftsanalysen liefern in der Regel Informationen für allgemeine Geschäftsstrategien, z. B. um festzustellen, ob es eine Marktlücke gibt, in der das Unternehmen eine neue Produktlinie einführen kann, und helfen dem Unternehmen bei der Priorisierung von Zielen. Auch die Finanzanalyse trägt zur Entwicklung von Strategien bei, doch sind diese Strategien an die Ziele des Chief Financial Officer (CFO) und des Finanzteams im Allgemeinen gebunden. Diese Analysen geben Aufschluss über die Geschäftsausgaben, die finanzielle Gesamtlage des Unternehmens und die Investitionen, einschließlich der Investitionen in Forschung und Entwicklung.

Um die besten Analyseergebnisse zu erzielen, sollten alle relevanten Daten integriert und den Analysten zur Verfügung gestellt werden. Das bedeutet, dass Geschäfts- und Finanzdaten zusammengeführt werden können, um Erkenntnisse zu gewinnen. Spezifische Geschäftseinblicke können durch die Analyse von Daten in Bezug auf Abläufe, Kunden, Lieferketten, Produkte, Vertrieb, Marketing, Mitarbeiter, Verkauf und andere Geschäftsbereiche gewonnen werden. Die Finanzanalytik befasst sich mit Finanz- und Wirtschaftsdaten, die für jede Finanzplanung benötigt werden. Für jede Art von Analyse sind aktuelle, genaue und geeignete Daten erforderlich, um relevante und zuverlässige Erkenntnisse zu gewinnen.

Vereinfachung der Data Analytics

In addition to business and financial analytics, there are other types such as sales analytics, compliance analytics, and risk analytics. They all have several things in common—they use data to inform decision-making, predict outcomes, identify and mitigate problems, and drive improvements. Regardless of the analytics being performed, organizations need a modern platform that can scale to meet growing data volumes, make integrated data readily accessible to everyone who needs it, and is easy to use for all analysts. Actian Analytics AI Platform delivers these capabilities and more. Whether analysts want a deeper understanding of the business or are taking a deep dive into finances, the Actian Analytics AI Platform makes it easy to connect, manage, and analyze data. The easy-to-use platform brings together all data from all sources to deliver the analytic insights decision-makers and stakeholders need.

Zusätzliche Ressourcen:

• 7 Wege, wie Sie mit der Warenkorbanalyse mehr Geld verdienen können
• Sechs Datenschutz-Trends in der Data Analytics , die es 2023 zu beachten gilt

Über den Autor

Über Jennifer Jackson

Jennifer „JJ“ Jackson ist CMO bei Actian und leitet die globale Marketingstrategie mit einem data-driven . Mit 25 Jahren Erfahrung in den Bereichen Markenbildung und digitales Marketing sowie einem Hintergrund als Chemieingenieurin versteht JJ die Bedeutung von Analysen sowohl aus der Perspektive Nutzer aus der des Vermarkters. Sie hat bei Unternehmen wie Teradata die Umstellung auf SaaS, den Ausbau des Partner-Ökosystems und die Modernisierung der Webpräsenz vorangetrieben. Im Actian-Blog schreibt sie über Markenstrategie, digitale Transformation und Customer-Experience. Entdecken Sie ihre aktuellen Artikel für praxisnahe Erkenntnisse zum data-driven .