Was ist Data Analytics?

Data Analytics ist ein Prozess der Analyse von Rohdaten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse werden dann als Grundlage für Geschäftsentscheidungen genutzt.

Data Analytics-Technologien und -Techniken sind in der Wirtschaft weit verbreitet und ermöglichen es Unternehmen, daten-basierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Beispielsweise zeichnen Fertigungsunternehmen häufig die Laufzeit, die Ausfallzeit und die Arbeitswarteschlange für verschiedene Maschinen auf und analysieren dann die Daten, um die Arbeitslast besser zu planen, damit die Maschinen näher an der Spitzenkapazität arbeiten. Auch Wissenschaftler:innen und Forscher:innen nutzen Analysetools, um wissenschaftliche Modelle, Theorien und Hypothesen zu verifizieren oder zu widerlegen.

Das ultimative Ziel der Datenanalyse ist die Verbesserung der Unternehmensleistung. Diese Initiativen können Unternehmen helfen, ihren Umsatz zu steigern, die betriebliche Effizienz oder den Kundenservice zu verbessern. Außerdem können Unternehmen so schnell auf neue Markttrends reagieren und sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren Mitbewerbern verschaffen.

Arten von Data Analytics

Es gibt vier Hauptarten der Datenanalyse:

Arten von Data Analytics

  • Deskriptive Analyse: Sie beschreibt, was in einem bestimmten Zeitraum geschehen ist.
  • Diagnostische Analyse: Konzentriert sich mehr darauf, warum etwas passiert ist. Dies beinhaltet mehr verschiedene Dateneingaben und ein wenig Hypothesenbildung.
  • Prädiktive Analyse: Bei dieser Methode wird die Wahrscheinlichkeit eines künftigen Ergebnisses auf der Grundlage historischer Daten und der Wahrscheinlichkeitstheorie geschätzt. Sie kann zwar nie ganz genau sein, macht aber einen Großteil des Ratens bei wichtigen Geschäftsentscheidungen überflüssig. Sie kann zur Vorhersage aller möglichen Ergebnisse verwendet werden - von der Frage, welche Produkte zu einem bestimmten Zeitpunkt am beliebtesten sein werden, bis hin zu der Frage, wie stark die Einnahmen des Unternehmens in einem bestimmten Zeitraum steigen oder sinken werden.
  • Präskriptive Analyse: Sie hilft bei der Beantwortung von Fragen, was getan werden sollte. Bei der präskriptiven Analyse ziehen die Data Analysts eine Reihe möglicher Szenarien in Betracht und bewerten die verschiedenen Maßnahmen, die das Unternehmen ergreifen könnte. Die präskriptiven Analysetechniken stützen sich auf Strategien des maschinellen Lernens, mit denen Muster in großen Datensätzen gefunden werden können. Durch die Analyse früherer Entscheidungen und Ereignisse lässt sich die Wahrscheinlichkeit verschiedener kommender Ereignisse abschätzen.

Warum ist Data Analytics wichtig?

Die Datenanalyse hilft Unternehmen, ihre Leistung zu optimieren. Durch ihre Implementierung in das Geschäftsmodell können Unternehmen Kosten senken, indem sie effizientere Wege der Geschäftsabwicklung ermitteln. Ein Unternehmen kann Data Analytics auch nutzen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und Kundentrends und -zufriedenheit zu analysieren, was zu besseren Produkten und Dienstleistungen führen kann.

Darüber hinaus wird die Datenanalyse eingesetzt, um schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen, die Gesamtkosten des Unternehmens zu senken und Prozesse und Abläufe zu optimieren. Genauer gesagt kann Datenanalytik verwendet werden:

  • Zur Vorhersage von Terminen und Kaufverhalten
  • Zu Sicherheitszwecken, z. B. zur Vorhersage, Erkennung und Verhinderung von Betrug in der Versicherungs- und Bankenbranche
  • Zur Optimierung von Marketingmaßnahmen durch genauere Zielgruppenansprache und Personalisierung
  • Zur Steigerung der Kundenakquise und -bindung
  • Zur Steigerung des Kundenengagements in sozialen Medien
  • Zur Entwicklung von Lösungen für das Risikomanagement
  • Zur Steigerung der Effizienz der Lieferkette

Data Analytics mit dataformers

Wir unterstützen Sie dabei, Mehrwert aus Ihren Daten zu generieren. Dazu führen wir entweder Analysen vorhandener Daten durch oder wir errichten komplette Systeme für die Gewinnung, Bereitstellung, Aufbereitung, Visualisierung und das Reporting von Daten. Während Ihrer Data Journey begleiten wir Sie von der Analyse bis zur Implementierung und setzen dabei auf leistungsfähige Cloud Services und AI von Microsoft Azure.

BI vs Data Science

Im Bereich Data Analytics vertrauen wir sowohl auf Business Intelligence als auch auf Data Science. Wir wählen die beste Methode aus, um Ihren die bestmögliche Lösung zu bieten.

 

Business Intelligence und IoT Data Processing als Teil von Data Science

Für Sie entwickeln wir maßgeschneiderte Lösungen und bieten folgende Leistungen:

  • Aufbau von Ökosystemen für IoT Data Processing, Business Intelligence und Data Science
  • Streaming und (Echtzeit-)Verarbeitung von Big Data und Maschinendaten (IoT)
  • Data Science Methoden zur intelligenten Verarbeitung bis zur automatisierten Entscheidungsfindung (Machine Learning, Deep Learning)
  • Aufbau und Weiterentwicklung von (modernen) Data Warehouses
  • Dashboards, Reports, Datenanalyse-Tools
  • Best Practice Software Stack und Tool Set

Fazit

Unternehmen, die Data Analytics mit einer gezielten Vision angehen, können die digitale Transformation vorantreiben, die Kundenerfahrung verbessern und eine datengesteuerte Unternehmenskultur schaffen. Durch den Einsatz von Datenanalysen können Unternehmen neue Geschäftsmöglichkeiten identifizieren und Erkenntnisse nutzen, um Maßnahmen zu priorisieren und neue Einnahmequellen zu erschließen. Datenanalyseprogramme in Unternehmen entwickeln sich rasch weiter, da die digitale Transformation und datengesteuerte Unternehmen immer mehr an Bedeutung gewinnen.

Kontaktieren Sie uns gerne, wenn auch Sie an einer Data Analytics-Lösung interessiert sind.

Mehr Inhalte zum Thema Data Analytics & Visualisierung finden Sie hier.

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