Verfahren und Prozesse rund um Data Analytics gewinnen für Unternehmen zunehmend an Bedeutung, da heutzutage immer größere Mengen an Daten generiert und gesammelt werden. Die Herausforderung liegt darin, diese Datenmengen zu bereinigen und zu analysieren, um sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Daten sind ein wichtiger Rohstoff im digitalen Zeitalter und Data Analytics soll sie erfassen, interpretieren und nutzbar machen. Demnach hat die Analyse von Daten immer das übergeordnete Ziel, Erkenntnisse aus diesen Daten zu gewinnen. Als ganzheitlicher Begriff umfasst Data Analytics dabei alle Prozesse, Methoden und Tools für eine vollumfängliche Datenanalyse, die sich folgendermaßen gliedert:
Typische Quellen für Daten sind heute beispielsweise die sozialen Medien, Smartphones und andere mobile Geräte, Internetseiten sowie E-Mails. Aber auch klassischere Kommunikationsmittel wie Telefone stellen Daten in Form von Protokollen bereit.
Daten liefern Informationen, die neue Erkenntnisse zulassen, Optimierungspotenzial aufzeigen und so entscheidende Vorteile im Wettbewerb bringen. Data Analytics fokussiert das klare Ziel, auf der Grundlage von möglichst schnellen analytischen Ergebnissen bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und ideale Lösungen zu finden.
Rudimentär ausgedrückt: Wenn Sie sich mit Big Data und Data Analytics beschäftigen, sehen Sie mehr. Sie erfahren viel über Ihre Wettbewerber, identifizieren relevante Markttrends und beantworten wirtschaftliche Kernfragen. Sie verstehen Ihre Kund:innen sowie deren Online- und Kaufverhalten besser. Darüber hinaus lassen sich neue Zusammenhänge erkennen, aus denen sich wichtige Kundenbedürfnisse und -motivationen ergeben sowie Handlungsempfehlungen ableiten lassen.
Data Analytics ist elementar, wenn Sie die betrieblichen Prozesse wirksam und transparent gestalten möchten – bis hin zu automatisierten Echtzeitanalysen, um jederzeit reagieren und noch effizienter handeln zu können.
Je umfangreicher und dynamischer die Datensätze sind, desto wichtiger sind die Methoden. Um Daten gewinnbringend zu analysieren, setzt Data Analytics auf innovative Technologien und statistische Mittel. So können Data Analysts bedeutende Trends, Muster, Zusammenhänge sowie Abweichungen erkennen, auswerten und bereitstellen.
Es gibt vier Data Analytics-Arten, die in der Regel aufeinander aufbauen.
Beispielfrage: Wie viele Produkte aus der Kategorie A haben Sie im letzten Monat verkauft?
Beispielfrage: Warum haben Sie im letzten Monat mehr A-Artikel verkauft?
Beispielfrage: Wie viele A-Produkte werden Sie voraussichtlich in den nächsten sechs Monaten verkaufen?
Beispielfrage: Was müssen Sie tun, um den Umsatz in der Produktkategorie A in den nächsten sechs Monaten um 20 % zu steigern?
Wie wirksam die Ansätze sind, hängt von den Data Analytics-Tools bzw. -Systemen ab, mit denen Sie die Rohdaten speichern und verarbeiten. Dabei unterstützt z. B. Microsoft Power BI. Mit der Software analysieren Sie Business-Daten in der Cloud, präsentieren die Ergebnisse Ihrer Datenanalyse grafisch und können sie mit anderen Personen teilen.
Wo kommt Data Analytics heute zum Einsatz? Als Business Intelligence-Disziplin ist die Erfassung und Analyse von Daten ein wesentlicher Hebel im unternehmerischen Kontext – von Banken über E-Commerce-Unternehmen bis hin zu großen Konzernen und Organisationen.
Die Anwendung von Data Analytics richtet sich nicht nach bestimmten Bereichen oder Branchen, ist aber dort besonders relevant, wo Industrie 4.0, Künstliche Intelligenz und Internet of Things eine bedeutende Rolle spielen. Allein durch neue Sensortechnologien erhöht sich die Datenansammlung signifikant.
Je weiter die Digitalisierung voranschreitet, desto wichtiger wird Data Analytics – vor allem für Unternehmen, um Erkenntnisse aus Daten zu generieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Deshalb gewinnt auch der Beruf des Datenanalysten immer mehr an Bedeutung.
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Dürsin Kurt
CEO Cloud Analytics
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