Was ist Data Analytics und was bedeutet es in der Praxis?
Um das zu verdeutlichen, finden Sie hier ein anschauliches Beispiel:
Ein Onlineshop für Elektronikprodukte hat eine sehr breite Produktpalette. Es gibt Smartphones und Zubehör, Spielkonsolen, PCs und Laptops, Smart-TVs und Haushalsgeräte.
Auf der Website des Onlineshops können die Kunden alle diese Produkte bestellen und sich nach Hause liefern lassen.
Sie als Kunde wollen zum Beispiel einen neuen Fernseher kaufen. Während Sie sich verschiedene Modelle ansehen, sammelt der Seitenbetreiber Informationen über die Geräte, die Sie sich ansehen und weitere Produkte, die Sie ebenfalls interessieren, wenn Sie auf dessen Website stöbern.
Vielleicht sehen Sie sich nach einer geeigneten Wandhalterung um. Möglicherweise grenzen Sie auch die Suche nach Ihrem Fernseher ein. Das können verschiedene Daten sein wie der Höchstpreis, die Bildschirmdiagonale, bestimmte Ausstattungsmerkmale (Smart-TV-Eigenschaften) und vieles mehr.
Bereits während eines einzigen Besuchs eines Kunden sammelt der Shopbetreiber eine große Menge an Daten.
Zumindest ist er dazu technisch in der Lage.
Webseiten sammeln also eine enorme Menge an Daten über die Besucher deren Interaktionen mit Ihrer Website – von den Produkten, die sie anzeigen, bis hin zu den Artikeln, die sie in ihren Warenkorb legen.
Und natürlich die Kaufentscheidungen, die sie treffen.
Genau diese Daten sind äußerst wertvoll, da sie Einblicke in das Verhalten Ihrer Kunden geben. Die Daten können Ihnen als Shopbetreiber helfen, Ihr Geschäft auf die Kunden auszurichten und so Ihren Umsatz zu steigern.
Und diese Daten helfen, das Kundenerlebnis zu verbessern.
Wie funktioniert das? Mit der Datenauswertung, der Datenanalyse beziehungsweise Data Analytics.
Mit Data Analytics erkennen Sie Muster im Kaufverhalten Ihrer Kunden.
Vielleicht stellen Sie fest, dass bestimmte Produkte oft gemeinsam gekauft werden.
Oder dass bestimmte Werbeaktionen einen deutlichen Anstieg des Umsatzes bewirken.
Mit diesen Erkenntnissen könnten Sie Ihre Marketingstrategien anpassen, gezielte Werbekampagnen durchzuführen oder Ihre Produktauswahl verbessern.
Dieses Beispiel verdeutlicht die grundlegende Idee hinter Data Analytics:
Es geht um die Nutzung von Daten, um Einblicke zu gewinnen, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Jetzt geht es um die genaue Funktion und Anwendung von Data Analytics und was sie Ihnen als Unternehmen bringt.
Was ist Data Analytics?
Data Analytics oder auch die Datenanalyse wird genutzt, um Daten aus verschiedenen Quellen zu untersuchen. Diese Analyse sorgt für ganz neue Erkenntnisse und bieten den Unternehmen enorme Chancen.
Die Datenanalyse ist eine systematische Untersuchung von Daten, um Muster, Trends oder Erkenntnisse zu identifizieren. Dieser analytische Prozess lässt sich mit verschiedenen Methoden und Techniken durchführen.
Ziel dieser Datenanalyse ist es, aus den rohen Daten relevante Informationen abzuleiten und damit fundierte, also datenbezogene Entscheidungen zu treffen. Man könnte auch sagen: weg vom Raten, hin zu objektiven (und datenbasierten) Entscheidungen.
Datananalyse heißt: Daten statt raten
Hierbei können statistische Verfahren, Data Mining-Techniken oder Machine Learning-Algorithmen zum Einsatz kommen. Mit der Datenanalyse können Unternehmen etwa Kundenverhalten prognostizieren, Effizienzsteigerungen erzielen oder Probleme frühzeitig erkennen.
Die Datenanalyse beinhaltet mehrere Bereiche:
- Daten müssen gesammelt und gespeichert werden, bevor sie analysiert werden können. Dafür gibt es verschiedene Tools und Systeme zur Datenerfassung.
- Die Datenexploration ist ein wichtiger Teil. Sie ist der erste Schritt, in dem man nach Merkmalen, Trends und weiteren statistisch wichtigen Daten sucht. Es geht also darum, wichtige Informationen aus den Daten zu gewinnen.
- Die Daten müssen auch organisiert werden. Dazu gehört es, sie zu strukturieren in logische Kategorien oder Datensätze. Duplikate oder ungültigen Einträge sind zu löschen.
- Die Analyse und Interpretation von Daten ist der Kernprozess von Data Analytics. Hier untersucht man die Daten auf Muster, Trends oder Zusammenhänge. Das kann mit statistischen Methoden, maschinellem Lernen oder anderen Analysetechniken geschehen.
- Der nächste Schritt besteht im Aufbereiten und Kommunizieren der Daten. Die Ergebnisse der Datenanalyse müssen in einer verständlichen und aussagekräftigen Weise präsentiert werden, damit sie besser nutzbar sind. Dazu erstellt man Berichte, Visualisierungen oder Dashboards, um die wichtigsten Erkenntnisse darzustellen.
Heute gewinnt die Datenanalyse immer mehr an Bedeutung und wird in verschiedensten Branchen eingesetzt, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
Die 4 Kategorien der Datenanalyse
Man kann die Datenanalyse in verschiedene Arten Kategorien einteilen:
- Deskriptive Analytics (Deskriptive Datenanalyse)untersucht, was bereits passiert ist. Sie befasst sich also mit der Auswertung von Daten aus der Vergangenheit. Diese Daten werden in Data-Warehouse-Systemen gesammelt und können über Berichte aufbereitet werden. Deskriptive Analytics ermöglicht es, Prozesse in Unternehmen rückwirkend zu betrachten, um mögliche Abweichungen aufzudecken.
- Diagnostic Analytics (Diagnostische Datenanalyse) dient dazu, Ursachen zu klären. Es geht also darum, warum etwas passiert ist. Außerdem geht es um die Auswirkungen bestimmter Probleme auf zukünftige Ereignisse. Es lassen sich Wechselwirkungen feststellen und Muster erkennen.
- Predictive Analytics (Prädiktive Analyse) zielt darauf ab, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und Trends sowie Muster zu erkennen. Man berücksichtigt dabei verschiedene Variablen. Es geht darum, Prozesse in Unternehmen vorherzusagen. Wie gut das funktioniert, hängt im Wesentlichen von der Qualität der Daten ab.
- Prescriptive Analytics (Präskriptive Analyse) geht noch einen Schritt weiter und liefert gleich Handlungsempfehlungen mit, um die Unternehmensziele zu erreichen. Die Ergebnisse von präskriptiven Analysen helfen auch dabei, Probleme zu vermeiden oder im Falle eines Falles richtig darauf zu reagieren.
Data Analytics ist bereits in vielen Unternehmen weit verbreitet. Es wird in verschiedenen Branchen wie Landwirtschaft, Logistik, Immobilien oder Telekommunikation eingesetzt.
Vorteile und Potenziale von Data Analytics für Unternehmen
In der digitalen Welt bietet Data Analytics Unternehmen viele Vorteile.
Mit Hilfe von Tools und Services im Bereich Datenanalyse lassen sich die Daten sogar in Echtzeit analysieren. Das ist vor allem für die Wettbewerbsfähigkeit wichtig.
Die Integration von Data Analytics in das Management kann zu einer neuen Ära der Business Intelligence führen. Sie unterstützt Unternehmen dabei, schnell auf Veränderungen am Markt zu reagieren und innovative Lösungen zu entwickeln.
Was Daten für Ihr Unternehmen bedeuten
Daten sind heute in Zeiten des Internets und der Onlinegeschäfte das Öl des neuen Jahrtausends.
Wen wundert es also, dass in der heutigen datenbasierenden Wirtschaftswelt Data Analytics eine so eine große Rolle spielt.
Sie sind ein unschätzbar wertvoller Rohstoff.
Aber: Zunächst sind sie nur ein Rohstoff, der aufbereitet werden muss, wie das nun einmal bei Rohmaterialien notwendig ist.
Und dazu sind neue und verbesserte Technologien mitsamt einer Sensorik zur Erfassung, Übertragung und Integration der Daten notwendig. Man könnte auch sagen: von Big Data zu Smart Data.
Mehr zu diesen Vorgängen können Sie weiter unten nachlesen, wenn es um die Art der Datenaufbereitung geht.
Die Analyse großer Datenmengen bringt den Unternehmen wertvolle Erkenntnisse. Es geht darum, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Entscheidungen, die auf Daten und somit auf Tatsachen basieren. Was könnte geschäftstechnisch sinnvoller sein?
Data Analytics bringt den Unternehmen gleich in mehreren Bereichen etwas.
- Daten über das Surf- und Kaufverhalten der Kunden sagen etwas über deren Vorlieben aus. Das kennen Sie bereits aus unserem Beispiel am Anfang des Beitrags.
- In der Produktion helfen Daten, Fertigungsvorgänge zu optimieren und so effektiver zu arbeiten. Und sie können helfen, Ausfälle zu vermeiden.
- In den unterschiedlichen Unternehmensbereichen helfen Daten, Schwachstellen oder Engpässe zu identifizieren und diese zu beseitigen.
- Große Datenmengen, die in der Vergangenheit gesammelt wurden, können für zukünftige Unternehmensentscheidungen wichtig sein.
- Die Daten aus Data Analytics können auch bei der Automatisierung von Unternehmensprozessen eingesetzt werden.
Mit den richtigen Data Analytics-Tools und Services erhalten Sie Einblicke in wichtige Unternehmensbereiche. Und es spielt eine wichtige Rolle bei der digitalen Transformation von Unternehmen.
Daten gelten als die wertvollen Ressourcen von morgen.
Aber anders als bei den natürlichen Ressourcen wie Öl gibt es hier keinen Mangel.
Ganz im Gegenteil. Daten fallen immer mehr an. Und dank neuer Technologien und Methoden zur Datenerfassung mittels Sensoren, zur Datenübertragung im Internet der Dinge und zur Speicherung sowie Analyse von Daten gibt es immer mehr neue Möglichkeiten, diese Schätze zu nutzen.
Die Datenmengen nehmen kontinuierlich zu, und das nicht nur in Unternehmen, sondern auch im Alltag. Ob Sie diese im Alltag nutzen oder nicht, ist eine Sache. Aber Sie sollten diese wertvollen Daten auf jeden Fall im Geschäftsumfeld für sich arbeiten lassen und diese nutzen.
Herausforderungen bei Big Data und Data Analytics
In der heutigen Zeit werden viele Daten ohne klare Ziele oder Analysen gesammelt und gespeichert.
Warum? Weil es heute sehr einfach geworden ist.
Die Unternehmen sind sich aber oft unsicher, welche Daten für zukünftige Analysen relevant sind und welche wirklich benötigt werden.
Und oft wissen sie nicht einmal genau, welche Daten sie überhaupt schon zur Verfügung haben.
Es ist für Unternehmen ost sicherer, zu viele Daten zu behalten als zu wenige. Doch diese riesige Datenansammlung nutzt zunächst einmal gar nichts. Im Gegenteil:
Viele Unternehmen sind sogar überfordert mit den schier unendlichen Datenmengen.
Die Speicherung und Verarbeitung dieser Informationen ist nicht nur teuer, sondern auch energieintensiv. Dies bedeutet eine Ressourcenverschwendung. Und die hat negative Auswirkungen auf die Wirtschaft, die Umwelt und zukünftige Generationen.
Das bedeutet: Daten sammeln: ja, aber die richtigen und die für Data Analytics geeigneten Daten.
Daten sammeln und mit Data Analytics auswerten
Welche Daten spielen in unserer digitalisierten Welt wirklich eine Rolle?
In den Beispielen am Anfang dieses Beitrags wurden sie bereits genannt: Kundendaten, Kundenverhalten, Einkaufsgewohnheiten, Sensordaten in der Produktion und vieles mehr.
Mit diesen Daten können Unternehmen arbeiten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Dafür benötigen sie:
- geeignete mathematische, statistische und wirtschaftliche Analysemethoden
- eine automatisierte Verarbeitung
- ein strategisches Verständnis dafür, welche Daten heute und in Zukunft für das Unternehmen wichtig sind
Das Ziel ist also nicht, alle verfügbaren Daten einfach nur zu sammeln und später vielleicht zu nutzen.
Stattdessen geht es darum, die wichtigen Datenquellen identifizieren, damit sie aktuell und zukünftig echten Nutzen und wirtschaftlichen Mehrwert bieten. Dabei spielen nicht nur prozesstechnische und fachspezifische Aspekte eine Rolle, sondern auch die statistische und mathematische Relevanz der Daten.
Data Analytics als Schlüssel zur Datenauswertung
Es geht darum, aus einer Vielzahl unstrukturierter Datensätze weniger, aber qualitativ hochwertige Informationen zu gewinnen.
Das sind Informationen, die für Unternehmen strategisch, taktisch und operativ relevant sind und auch in Zukunft einen klaren Nutzen bieten.
Dafür braucht es mehr als nur verbesserte Technologien oder Sensoren zur Datenerfassung, für die Datenübertragung oder -integration. Bevor die gesammelten Daten in konkreten Anwendungen genutzt werden können, müssen sie aufbereitet, mit relevanten zusätzlichen Informationen angereichert und analysiert werden.
Und in genau diesem Bereich von Data Analytics liegt ein enormes Potenzial.
Die Fortschritte in der Algorithmik der letzten Jahrzehnte haben die Datenauswertung einfacher gemacht als jemals zuvor. Noch nie konnten mathematische Probleme innerhalb so kurzer Zeit gelöst werden wie heute.
Moderne Systeme liefern Lösungen in Sekundenschnelle, für die noch vor einigen Jahren Jahrzehnte notwendig gewesen wären.
Doch nun möchte ich etwas genauer darauf eingehen, was Data Analytics genau bedeutet und wie es funktioniert.
Big Data und Small Data: Analyse unterschiedlicher Datengrößen
Wenn von der Datenanalyse die Rede ist, tauchen immer wieder Begriffe wie Big Data und Small Data auf.
Data Analytics lässt sich mit verschiedenen Datengrößen durchführen, die oft als Big Data und Small Data bezeichnet werden. Es gibt je nach Datenmenge unterschiedliche Herangehensweisen.
Small Data konzentriert sich auf den Endverbraucher. Es geht um greifbare und umsetzbare Informationen, die auch für den Kunden leicht nachvollziehbar sind. Small Data beinhaltet Daten, die von einem einzigen Computer verarbeitet werden können oder für eine Einzelperson verständlich sind. Es liefert zeitnahe und aussagekräftige Erkenntnisse für tägliche Entscheidungen, also einfach verständlich und umsetzbar.
Small Data ist besonders nützlich, um spezifische Fragen zu beantworten und konkrete Probleme zu lösen. Extrasysteme für die Datenauswertung benötigt man in der Regel nicht.
Small Data funktioniert oft schon mit den Daten, die ohnehin vorliegen. Es ist also sehr einfach umsetzbar. Hier sind ein paar Beispiele:
- Daten aus Kundenumfragen
- Einkaufsinformationen (Marketing, Materialien, Ausrüstung)
- Daten zum Kundenverhalten (zum Beispiel in Onlineshops)
- Daten aus den Kundenmanagementsystemen (CRMs)
Die Daten bei Small Data sind leicht zugänglich und ebenso leicht zu nutzen.
Big Data bedeutet dagegen große und komplexe Daten. Außerdem lassen sich bei Small Data die Datensätze auch ohne komplexe Algorithmen oder Analyseprogramme auswerten. Small Data nutzt man hauptsächlich für kurzfristige Entscheidungen.
Im Gegensatz dazu können bei Big Data große Datensätze langfristig aufgebaut werden.
Bei Big Data spricht man oft von den „drei Vs“: Velocity, Volume und Variety. Diese Begriffe verdeutlichen die drei wichtigsten Aspekte, die bei großen Datensätzen beachtet werden sollten.
Velocity bezieht sich auf die Geschwindigkeit, mit der Daten gesammelt werden, die jedes Jahr zunimmt. Die steigende Geschwindigkeit wird durch schnellere Hardware ermöglicht.
Volume beschäftigt sich mit der Menge der gesammelten Daten. Obwohl die Größe der Daten je nach Unternehmen unterschiedlich sein kann, bezieht sich Big Data immer auf große Datensätze.
Variety bezieht sich auf die Vielfalt der gesammelten Informationen, die in verschiedene Kategorien eingeteilt werden müssen, um danach analysiert zu werden.
Data Analytics und verwandte Begriffe
Hier sind einige andere Begriffe, die zwar Ähnlichkeiten zur Datenanalyse aufweisen, aber zwischen denen man trotzdem unterscheiden sollte:
(Big) Data Analysis
Als Big Data Analysis bezeichnet man den Prozess der Untersuchung und Auswertung von Daten. Hier werden die gesammelten Daten mithilfe statistischer Methoden analysiert und visualisiert, um sie für Unternehmen verständlich aufzubereiten.
Big Data Analytics hingegen beschreibt die gesamte Technologie, die sowohl zur Datenerfassung als auch zur Datenanalyse verwendet wird. Dabei werden nicht nur die Daten analysiert, sondern auch Modelle entwickelt, um aus den Erkenntnissen Nutzen zu ziehen.
Data Analytics beinhaltet verschiedene Unterbereiche wie Data Mining und Daten Transformation. Es werden spezielle Software-Tools eingesetzt, die für die Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt wurden.
Um die Prozesse hinter der Verarbeitung von Big Data zu verstehen, sind diese Unterschiede sehr wichtig.
Die Begriffe verwendet man oft zum selben Zweck. Aber Big Data Analysis eine Komponente von Data Analytics. Data analysis steht für Prozesse und Funktionen, Data Analytics sind Berichte, Dashboards und Informationen.
Data Science
Die Data Science bezieht sich mehr auf die wissenschaftlichen Prinzipien der Mustererkennung und Klassifizierung. Die hier verwendeten Daten sind oft noch unklar und nicht genau definiert, da sie aus verschiedenen Bereichen stammen.
Der Data Scientist verwendet Regressionsanalysen und Klassifizierungsmethoden, um zukünftige Trends vorherzusagen. Diese Prognosen basieren hauptsächlich auf statistischer Auswertung sehr großer Datenmengen.
Es geht hier um die Verarbeitung großer Datenmengen. Ein Data Scientist nutzt seine Erfahrung in der Entwicklung und Programmierung und automatisiert die Prozesse soweit wie möglich. Dadurch kann er sich besser auf die Ergebnisse konzentrieren.
Business Analytics
Auch Business Analytics und Data Analytics werden oft synonym verwendet. Es gibt aber deutliche Unterschiede.
Data Analytics nutzt statistische Methoden und mathematische Algorithmen, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Business Analytics unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung und Umsetzung von Strategien, indem es Daten über Unternehmensprozesse analysiert.
Obwohl Datenanalyse und Business Analytics unterschiedliche Prozesse und Techniken verwenden, nutzen sie gemeinsame Werkzeuge wie Datenvisualisierung, Business Intelligence-Software und Berichterstattungstools.
Während die Datenanalyse auf statistischen Analysen, maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) basiert, um intelligente Ergebnisse zu erzielen, umfasst die Business-Analyse Techniken wie SWOT-Analysen und die Implementierung von Geschäftsprozessen.
SWOT ist eine Abkürzung für Strengths (Stärken), Weaknesses (Schwächen), Opportunities (Chancen) und Threats (Risiken). Man kann es auch Stärken-Schwächen-Analyse nennen. Es ist ein Werkzeug, das in der strategischen Planung eingesetzt wird, um die Position und Strategie von Unternehmen und anderen Organisationen zu bestimmen. Außerdem findet es Anwendung in der Personal- und Führungskräfteentwicklung.
Data Analytics ist der Vorgang (technischer Natur), durch den die Daten ermittelt, aufbereitet und verwaltet werden. Es geht aber hierbei nicht nur um geschäftliche Anwendungen. Vor allem hat es der Business Analyst weniger mit den technischen Vorgängen der Datenanalyse zu tun als der Data Analyst.
Was ist Data Warehousing?
Data Warehousing ist eine zentrale Datenbank, die Unternehmen neue Erkenntnisse liefert.
Das Datenlager (deutsche Bezeichnung) ist für die Unternehmen sehr wichtig. Es ist notwendig, um wichtige und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Ein Data Warehouse sammelt Daten aus verschiedenen Quellen wie dem Customer Relationship Management oder dem Abrechnungssystem.
Das Customer Relationship Management (CRM) bezeichnet die Strategie und Technologie, mit der Unternehmen ihre Beziehungen und Interaktionen mit bestehenden und potenziellen Kunden verwalten, analysieren und verbessern. Es geht dabei um Kundenakquise, -bindung, -betreuung und -analyse, um langfristige und profitable Kundenbeziehungen aufzubauen.
Ähnlich wie ein physisches Warenlager dient ein Data Warehouse dazu, Daten zu speichern und zu organisieren. Die Zusammenstellung von Daten aus verschiedenen Quellen schafft eine einheitliche Plattform, mit der Unternehmen und Algorithmen arbeiten können.
Das spart Zeit und ermöglicht es, Fehler sowie unvollständige Daten frühzeitig zu erkennen und diese bei Bedarf zu korrigieren.
Ein Data Warehouse verbessert die Datenqualität, was wiederum zu genaueren und zuverlässigeren Informationen führt. Das Datenlager erleichtert also Entscheidungsprozesse und verbessert somit auch die Effizienz von Datenanalysen.
Schritt-für-Schritt Anleitung zur Implementierung von Data Analytics in Ihrem Unternehmen
Wichtig ist zunächst eine klare Zielsetzung.
Definieren Sie Ihre Ziele, die Sie durch die Datenanalyse erreichen möchten. Anschließend müssen Sie die richtigen Tools und Technologien für Ihre Bedürfnisse auswählen. Ohne einen genauen Plan zur Datenerfassung und -verarbeitung funktioniert es nicht. Denn nur so können Sie aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen.
Schulen Sie Ihr Team in den Bereichen Datenmanagement und Analyse, damit alle Mitarbeiter die neuen Prozesse auch verstehen und effektiv nutzen können.
Implementieren Sie schrittweise Veränderungen und prüfen Sie regelmäßig den Fortschritt Ihrer Data Analytics-Strategie.
Die Datenanalyse durchläuft verschiedene Schritte und Phasen, die miteinander verbunden sind. Manchmal müssen Sie einen oder mehrere Schritte zurückzugehen und frühere Phasen überarbeiten, was den ganzen Prozess eher zyklisch als linear macht.
Erfolgreiche Data-Analytics-Prozesse erkennt man daran, dass sie wiederholbar und automatisierbar sind. Hier sind die einzelnen Schritte:
- Es beginnt mit dem Sammeln von Daten und Klärung der Anforderungen durch Gespräche mit den Stakeholdern und den Zugriff auf verschiedene Datenquellen.
- Dann folgt das Bereinigen und Strukturieren der gesammelten Daten, um sicherzustellen, dass diese für die Analyse geeignet sind. An jedem Abschnitt testet man die Ergebnisse, damit die Analyse auch die erwarteten Ergebnisse liefert.
- Anhand von Stichproben überprüft man große Datenmengen. Das geschieht mithilfe von statistischer Analyse, Mustererkennung, visueller Profilierung und anderen Methoden.
- Dann folgt das Anreichern der Daten, um die Analyse weiter zu vertiefen und neue Erkenntnisse zu gewinnen.
- Um tiefere Einblicke zu gewinnen, setzt man fortschrittliche Methoden wie Machine Learning ein.
- Schließlich folgt das Umwandeln der Ergebnisse in verständliche Berichte und Visualisierungen durch Business Intelligence. Denn damit sind erst fundierte Entscheidungen möglich.
- Wichtig ist außerdem eine kontinuierliche Optimierung der Modelle, welche mit sich ändernden Variablen und Anforderungen Schritt halten können.
Tools für die Datenerfassung und -analyse
Mit den richtigen Tools und Services können Unternehmen die Datenerfassung und -analyse optimieren. Ein wichtiger Punkt dabei ist die Automatisierung.
Gerade diese Automatisierung ist ein Riesenfortschritt. Und sehr viele Schritte lassen sich hier bereits automatisieren. Das gilt für die Dateneingabe ebenso wie für die Datenreinigung, Anreicherung und Aufbereitung der Daten in leicht lesbare und analysierbare Formen.
Data Analytics braucht aber eine genaue Herangehensweise, um aussagekräftige Informationen zu generieren.
Die Datenerfassung muss transparent und sicher erfolgen, um Datenschutzrichtlinien einzuhalten.
Verschiedene Data Analytics Techniken
Data Analytics bringt eine Vielzahl von Techniken mit sich, um die Daten zu analysieren. Dazu gehören einige beliebte Methoden:
- Die Regressionsanalyse verwendet statistische Prozesse, um Beziehungen zwischen Variablen zu bewerten und deren Auswirkungen aufeinander zu untersuchen. So ließe sich zum Beispiel testen, wie sich Investitionen in Werbemaßnahmen auf den Umsatz auswirken.
- Mit der Monte-Carlo-Simulation lässt sich die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ergebnisse bestimmen, die aufgrund der Verflechtung vieler Variablen schwer vorherzusagen sind. Diese Simulation wird häufig in der Risikoanalyse eingesetzt.
- Bei der Faktorenanalyse komprimiert man große Datenmengen, sodass darin verborgene Muster sichtbar werden.
- Die Kohortenanalyse teilt ein Datenset in verschiedene Gruppen mit ähnlichen Merkmalen auf und wird verwendet, um Kundensegmente zu analysieren.
- Die Clusteranalyse klassifiziert Objekte und fasst sie in Cluster zusammen, um Strukturen in den Daten aufzudecken. Diese Methode lässt sich einsetzen, um herauszufinden, warum sich bestimmte Ereignisse zu bestimmten Zeiten oder an bestimmten Orten häufen.
- Auch die Zeitreihenanalyse analysiert Zeitreihen und Trends und wird hauptsächlich für Prognosen in den Bereichen Wirtschaft und Verkauf verwendet.
- Die Sentimentanalyse verwendet Tools wie Natural Language Processing oder Text Mining. Es geht hier darum, eine Stimmung oder Meinung aus den Daten zu lesen. Diese Technik ordnet qualitative Daten in „Themen“ ein und wird häufig verwendet, um die Meinungen der Kunden zu Marken, Produkten oder Dienstleistungen auszuwerten.
Tipps zur Optimierung Ihrer Datenstrategie für maximale Effektivität
Um Ihre Datenstrategie optimal zu gestalten und die Effektivität zu maximieren, sollten Sie auf eine sorgfältige Auswahl von Tools und Services setzen.
Auch die Implementierung von Cloud-basierten Lösungen kann Ihre Datenerfassung und -analyse enorm voranbringen.
Nutzen Sie Business Intelligence-Plattformen wie SAP, um fundierte Erkenntnisse zu gewinnen und Ihre Daten effizient zu verwalten. Durch das Management Ihrer Daten mit intelligenter Software können Sie ganz neue und wertvolle Einblicke gewinnen und Ihre Unternehmensstrategie besser ausrichten.
Bleiben Sie stets auf dem neuesten Stand der Technologie, um den Erfolg Ihrer Datenstrategie kontinuierlich zu optimieren und Ihr Unternehmen in die Zukunft zu führen.
Datenschutz und Sicherheit bei Datenanalysen
Datenschutz und Sicherheit gehören zu den wichtigsten Themen, wenn es um die Nutzung von Datenanalysen geht. Schließlich sind die Unternehmen dafür verantwortlich, dass sensible Informationen jederzeit geschützt sind und nur autorisierte Personen Zugriff haben.
Das Einhalten der Datenschutzgesetze und geeignete Sicherheitsmaßnahmen sind unbedingt notwendig, um das Vertrauen der Kunden zu wahren. Schließlich geht es darum, potenzielle Risiken zu minimieren und Datenlecks zu vermeiden.
Das funktioniert nur mit verschlüsselten Verbindungen und sicheren Cloud-Diensten. Die Datenschutzrichtlinien sollten regelmäßig überprüft und aktualisiert werden, um mit den sich ständig verändernden Vorschriften Schritt zu halten.
Fazit: Daten mit Data Analytics-Strategie nutzen
Durch die gezielte Anwendung einer Data Analytics-Strategie können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen und kluge Geschäftsentscheidungen treffen.
Aber: Dinge wie Datenschutz und Sicherheit spielen dabei aber eine besonders wichtige Rolle. Unternehmen, die auf Data Analytics setzen, eröffnen sich neue Möglichkeiten zur Steigerung ihrer Effizienz und Innovationskraft.
Sie müssen aber eine durchdachte Strategie entwickeln, um Data Analytics optimal auszuschöpfen und langfristigen Erfolg zu sichern.
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Im Internet dreht sich alles um Daten. Aber auch im Marketing spielen Daten inzwischen eine sehr wichtige Rolle. Was Data Science damit zu tun hat, können Sie hier lesen.
Bei Big Data geht es ebenfalls um große Datenmengen und was sie bewirken.