Die ABC-Analyse ist ein Untersuchungs- und Ordnungsverfahren zur Klassifizierung großer Datenmengen. Das Grundprinzip der Methode besteht darin, Objekte oder Prozesse nach definierten Schwerpunkten in die Klassen A, B und C einzuteilen, um das Verhältnis von Aufwand und Erfolg feststellen und Prioritäten setzen zu können.
Dieses Verfahren lässt sich optimal nutzen, um damit größere Ideenmengen bewerten zu lassen.
Die ABC-Analyse wurde in den 1950er Jahren von dem General-Electric-Manager H. Ford Dickie für die Materialwirtschaft entwickelt und diente vor allem der Optimierung von Planungsprozessen, der Reduktion von Lager- und Verwaltungskosten sowie der Gewinnerhöhung. Ausgangspunkt der Methode bildete das Pareto-Prinzip, die sogenannte 80-20-Regel des italienischen Wirtschaftswissenschaftlers Vilfredo Pareto sowie die Lorenzkurve des US-Ökonomen Max Otto Lorenz.
Anwendung findet die ABC-Analyse inzwischen sowohl innerhalb als auch außerhalb der Betriebswirtschaft. Ihre Einsatzbereiche liegen neben der Materialwirtschaft auch im Personal- und Projektmanagement, in der Organisationsanalyse und Aufgabenpriorisierung sowie auch im Innovationsmanagement.
Im Bereich der Aufgabenpriorisierung wird die ABC-Analyse als Hilfsmittel für ein effektives Zeitmanagement eingesetzt. Die Aufgaben werden hier nach Dringlichkeit und Wichtigkeit in die Klassen A,B und C eingeteilt: Hauptaugenmerk liegt dabei auf den Aufgaben der Klasse A. Sie haben höchste Priorität und sind als erstes zu erledigen. Danach folgen die Aufgaben der Klasse B. Sie besitzen eine mittlere Priorität und können gegebenenfalls delegiert, optimiert oder terminiert werden. Die Aufgaben der Klasse C besitzen die niedrigste Priorität und sollten ohne großen Zeit- und Energieaufwand erledigt werden, sofern sie nicht zu delegieren, zu kürzen oder ganz zu vernachlässigen sind.
Vorteile:
Die ABC-Analyse ist ein einfaches Verfahren, das für verschiedene Unternehmensbereiche und Fragestellungen verwendet werden kann. Durch die Fokussierung auf wenige Untersuchungsobjekte ist sie leicht verständlich und kann im Ergebnis gut visualisiert und präsentiert werden.
Nachteile:
Die Analyse berücksichtigt nur quantitative Einflussgrößen. Qualitative Aspekte oder komplexe Hintergründe bleiben unbeachtet.
Einfach ausgedrückt ist die ABC-Analyse ein betriebswirtschaftliches Analysetool, welches im Jahr 1951 von H. Ford Dickie erstmals beschrieben wurde. Ganz so einfach wie es auf den ersten Blick wirkt, ist es aber nicht. Damals wie heute wird versucht durch die Klassifizierung von Daten in 3 Kategorien (A, B, und C) sowohl eine Vielzahl an Werten/Daten zu verarbeiten als auch durch deren Strukturierung das Wesentliche konzentriert zu betrachten, um durch Gewichtung Handlungsempfehlungen zu generieren.
Diese können – je nach Zielsetzung – in den unterschiedlichsten Geschäftsbereichen und -kontexten angewendet werden und gehen heute bereits über die betriebswirtschaftliche Nutzung hinaus. Ein Vorteil der Methode ist, dass das Wesentliche vom Unwesentlichen leicht abgrenzbar ist und diese Methode erweiterbar ist – sprich es müssen nicht zwingend A, B und C-Cluster gebildet werden – die Anzahl ist beliebig erweiterbar.
Durch den digitalen Wandel sind Unternehmen in der Lage durch datengestütztes Arbeiten und komplexe Datenanalysen noch viel mehr von dem Einsatz der ABC-Analyse zu profitieren. Durch die zunehmende technologische Datenkompetenz sind wichtige Rahmenbedingungen für einen professionellen und wertsteigernden Umgang mit Daten gegeben.
Hinter Big Data verbirgt sich nicht nur eine grß.e Datenmenge, sondern es geht bei diesem Phänomen ebenso um Geschwindigkeit, Verfügbarkeit und die Vielfalt von Daten.
• Datengestützte Entscheidungen und Entscheidungsqualität
• Formulierung von geeigneten Problemstellungen an Datensätze Arbeitsschritte in der Datenanalyse wie z. B. Filtern von Daten
• Best Practices im Datenverarbeitungsprozess
Unternehmen erhalten permanent aus diversen Quellen sehr unterschiedliche Arten von Daten. Werden diese Daten im Kontext der ABC-Analyse verarbeitet, können wertvolle Erkenntnisse resultieren.
