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Data Analytics

Definition:

Data Analytics

Inhalt

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.

Definition: Was ist Data Analytics?

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: 

  • Exploration von Datenquellen 
  • Sammeln und Speichern von Datenmengen 
  • Organisieren von Datensätzen 
  • Analyse und Interpretation von Daten 
  • Aufbereiten und Kommunizieren von Daten 

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.

Vorteile von Data Analytics

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. 

Data Analytics: Methoden und Tools

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. 

  1. Descriptive Analytics:
    Die Methode zielt auf Trends und Muster ab. Dabei untersucht sie primär frühere Daten und vergleicht sie auch mit aktuellen, um einen Ist-Zustand zu ermitteln.

    Beispielfrage: Wie viele Produkte aus der Kategorie A haben Sie im letzten Monat verkauft?

  2. Diagnostic Analytics:
    Dieser Ansatz untersucht die Gründe für bestimmte Ereignisse wie zum Beispiel Verhaltensweisen von Kund:innen – meistens auf der Grundlage von Descriptive Analytics-Daten.

    Beispielfrage: Warum haben Sie im letzten Monat mehr A-Artikel verkauft?

  3. Predictive Analytics:
    Die Methode wagt den Blick in die Zukunft und ermöglicht Vorhersagen. Auf Basis von Descriptive- und Diagnostic-Analytics-Daten nutzt sie maschinelles Lernen und statistische Techniken für ein effektives Data Mining, um vermutliche zukünftige Ereignisse zu definieren. Wie gut die Prognosen sind, entscheidet insbesondere die Qualität der Daten.

    Beispielfrage: Wie viele A-Produkte werden Sie voraussichtlich in den nächsten sechs Monaten verkaufen?

  4. Prescriptive Analytics:
    Das Verfahren führt den Predictive Analytics-Gedanken weiter und ermittelt die Voraussetzungen und Maßnahmen, um vordefinierte Ziele zu erreichen. Dabei nutzt sie ebenfalls maschinelles Lernen, weitere verschiedene Algorithmen und führt beispielsweise Softwaretests durch.

    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. 

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Im Workshop erkunden wir:

Data Analytics in Unternehmen

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.

Sie haben weitere Fragen?

Sprechen Sie jetzt mit unserem Cloud Analytics Experten und wir zeigen Ihnen, wie Sie Ihr Unternehmen auf die nächste Stufe bringen können.

Dürsin Kurt
CEO Cloud Analytics