Data Analytics
Nicht die Daten alleine sind das neue Gold, sondern die Muster, die wir daraus erkennen können – die wir interpretieren für fundierte Entscheidungen treffen zu können.
Der Begriff Data Analytics (DA) beschreibt das analytische Identifizieren und Interpretieren von Mustern in einer Datenmenge. Das Ziel von DA-Methoden ist es, aus Daten konkrete Erkenntnisse oder Handlungsempfehlungen abzuleiten. Wenn sehr große Datenmengen analysiert werden, ist auch von Big Data Analytics die Rede.
DA steht in einem engen Zusammenhang mit Data Science. Der Begriff Data Science beschreibt die Entwicklung von automatisierten Methoden zur Datenanalyse, ein Data Scientist legt also die wissenschaftliche Grundlage für die Anwendungen. Data Scientists nutzen Regressionsanalysen oder Klassifizierungsverfahren, um die Mustererkennung und Klassifizierung von Daten zu ermöglichen.
Warum sind Big Data Analytics so wichtig?
Die strukturierte Analyse großer Datenmengen erlaubt es Unternehmen, schnell und effizient fundierte Entscheidungen zu treffen und Handlungsempfehlungen abzuleiten. Die Identifizierung von Mustern und Korrelationen zwischen Daten ist aus Unternehmenssicht sehr attraktiv:
Kostensenkung
Durch die Automatisierung von Prozessen zur Big-Data-Analyse können Unternehmen Kosten im Vergleich zur manuellen Analyse reduzieren
Entscheidungs-
findung
Durch die strukturierte Analyse großer Datenmengen wird die Entscheidungsfindung nicht nur schneller, sondern auch fundierter und besser.
Produkt-
entwicklung
Big-Data-Analysen erlauben es Unternehmen, strategische Entscheidungen zu neuen Produktentwicklungen und Dienstleistungsangeboten zu treffen – beispielsweise indem Zielgruppen identifiziert werden.
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Wir beraten Sie gerne ausführlich zum Thema Data Analytics.
Die wichtigsten Vorteile von Data-Analytics
Die Nutzung von Big-Data-Anwendungen bietet für Unternehmen aus allen Branchen attraktive Potenziale zur Verbesserung von Prozessen und zur strategischen Unternehmensentwicklung. Die wichtigsten Vorteile im Überblick:
Effizienz
Einmal automatisiert, erlaubt Data Analytics die einfache, effiziente und kostengünstige Auswertung von großen Datenmengen
Dateninterpretation
Im Vergleich zu manuellen Analyseverfahren erkennen DA-Verfahren komplexe Zusammenhänge zwischen großen Datenmengen und bieten damit mehr Spielraum für die Dateninterpretation
Datenschutz
Durch die rechtliche, technische und organisatorische Berücksichtigung des Datenschutzes gelingt es, Daten richtlinien- und gesetzeskonform zu nutzen.
Effizienz
Einmal automatisiert, erlaubt Data Analytics die einfache, effiziente und kostengünstige Auswertung von großen Datenmengen
Daten-interpretation
Im Vergleich zu manuellen Analyseverfahren erkennen Data-Analytics-Verfahren komplexe Zusammenhänge zwischen großen Datenmengen und bieten damit mehr Spielraum für die Dateninterpretation
Daten-
schutz
Durch die rechtliche, technische und organisatorische Berücksichtigung des Datenschutzes gelingt es, Daten richtlinien- und gesetzeskonform zu nutzen.
Anwendungsfelder von Data-Analytics im Unternehmen
In fast allen Unternehmensbereichen fallen wertvolle Daten an, die für die Geschäftsentwicklung genutzt werden können. Die systematische Erfassung, Vereinheitlichung und Analyse ist in verschiedenen Anwendungsfeldern sinnvoll:
- Finanz- und Rechnungswesen: Finance Analytics
- Regulierung: Risk & Regulatory Analytics
- Kundenbeziehungen: Customer Analytics
- Personalmanagement: Workforce Analytics
- Absatzsteuerung: Supply Chain Analytics
Anwendungsfelder in verschiedenen Branchen
Egal welche Branche – Daten gibt es in jedem Unternehmen. Die folgenden Branchen sind traditionell sehr datenintensiv und profitieren daher ganz besonders von Big-Data-Analysen:
Financial Service
Technologie-, Medien- & Telekommunikations-industrie
Retail
Financial Service
Technologie-, Medien- & Telekommunikations- industrie
Retail
Financial Service
Technologie-, Medien- & Telekommunikations-industrie
Retail
Data Analytics - Methoden im Überblick
Data Scientists unterscheiden zwischen bei DA-Anwendungen zwischen vier verschiedenen Methoden:
Descriptive Analytics
Diagnostic Analytics
Descriptive Analytics
Diagnostic Analytics
Predictive Analytics
Advanced-Analytics-
Verfahren
wie Machine Learning.
Prescriptive Analytics
Predictive Analytics
Advanced-Analytics-Verfahren wie
Machine Learning.
Prescriptive Analytics
Predictive Analytics
Advanced-Analytics-
Verfahren
wie Machine Learning.
Prescriptive Analytics
Unternehmen müssen sich langfristig verändern
Die Integration von DA-Methoden in Unternehmensprozesse ist eine langfristige Aufgabe, die ein strategisches und systematisches Vorgehen erfordert. Dabei ist es insbesondere wichtig, die Arbeitsbereiche der verschiedenen Rollen präzise zu definieren und beispielsweise Überschneidungen von Data-Analytics- und Data-Science-Spezialisten zu vermeiden. Darüber hinaus ist es wichtig, die richtige Balance zwischen Technologie und Consulting zu finden, um an der Schnittstelle zwischen Unternehmensführung und Data Science die richtigen Schlussfolgerungen zuzulassen.
Wenn Sie das Potenzial von DA und Big Data gewinnbringend für Ihr Unternehmen nutzen möchten, sprechen Sie uns an. Wir bieten ein großes Spektrum an Leistungen an.
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