Übersicht über die Datenanalyse

Bevor anhand von Daten eine Geschichte erzählt werden kann, müssen die Daten entsprechend vorbereitet werden. Die Datenanalyse ist daher der Prozess des Identifizierens, Bereinigens, Transformierens und Modellierens von Daten, um aussagekräftige und nützliche Informationen daraus zu gewinnen. Anschließend wird mithilfe von Berichten zu Analysezwecken eine Datengeschichte geschrieben, die den kritischen Entscheidungsprozess unterstützt.

In einer Welt, die immer mehr von Daten gesteuert ist, wird das Storytelling durch Datenanalyse zu einem wichtigen Bestandteil und Aspekt großer und kleiner Unternehmen. Dies ist der Grund, warum Organisationen weiterhin Data Analysts beauftragen.

Datengesteuerte Unternehmen treffen Entscheidungen auf Grundlage ihrer Daten. In der heutigen datengesteuerten Welt werden Daten jedoch nicht in vollem Umfang genutzt – eine Herausforderung für die meisten Unternehmen. Die Datenanalyse ist und sollte ein wichtiger Aspekt in allen Unternehmen sein, um die Auswirkungen auf das Geschäft zu ermitteln, einschließlich der Bewertung der Kundenstimmung, der Durchführung von Markt‑ und Produktforschung sowie der Ermittlung von Trends oder anderen Datenerkenntnissen.

Während sich der Prozess der Datenanalyse auf die Bereinigung, Modellierung und Visualisierung von Daten konzentriert, sollten das Konzept der Datenanalyse und seine Bedeutung für Unternehmen nicht unterschätzt werden. Zur Analyse von Daten werden die Kernkomponenten der Analyse in folgende Kategorien unterteilt:

• Beschreibend
• Diagnostisch
• Vorhersagend
• Vorschreibend
• Künstliche Intelligenz (KI)

Beschreibende Analysen

Die beschreibende Analyse hilft dabei, Fragen dazu, was geschehen ist auf der Grundlage von historischen Daten zu beantworten. Beschreibende Analysetechniken fassen große semantische Modelle zusammen, um den Stakeholdern die Ergebnisse zu beschreiben.

In Kombination mit Key Performance Indicators (KPIs) können diese Strategien dazu beitragen, das Erreichen oder Verfehlen von Schlüsselzielen nachzuverfolgen. Metriken wie die Rendite (ROI) werden in vielen Branchen eingesetzt. Mit spezialisierten Metriken soll die Leistung in bestimmten Branchen nachverfolgt werden.

Ein Beispiel für beschreibende Analysen ist das Generieren von Berichten, die eine Übersicht über die Vertriebs‑ und Finanzdaten eines Unternehmens enthalten.

Diagnostische Analyse

Diagnostic Analytics ist eine Analysemethode, um die Ursachen von Ereignissen zu ermitteln. Methoden der diagnostischen Analysen ergänzen das grundlegende Konzept der beschreibenden Analysen, indem sie dessen Ergebnisse nutzen, um die Ursache der Ereignisse zu ermitteln. Die Leistungsindikatoren werden weiter untersucht, um herauszufinden, warum es zu Verbesserungen oder Verschlechterungen gekommen ist. Dieser Vorgang umfasst in der Regel drei Schritte:

1. Anomalien in den Daten identifizieren. Diese Anomalien können unerwartete Veränderungen von Metriken oder in einem bestimmten Markt umfassen.

2. Daten erfassen, die mit diesen Daten in Zusammenhang stehen.

3. Statistischen Methoden verwenden, um Beziehungen und Trends zu erkennen, die diese Anomalien erklären.

Predictive Analytics

Predictive Analytics befasst sich mit künftigen Entwicklungen. Bei Predictive Analytics werden mit historischen Daten Trends identifiziert. Außerdem wird die Wahrscheinlichkeit bestimmt, mit der diese eintreten. Predictive Analytics-Tools bieten wertvolle Erkenntnisse zu möglichen Entwicklungen in der Zukunft. Zu den Techniken zählen verschiedene statistische Methoden und Machine-Learning-Techniken wie neuronale Netze, Entscheidungsstrukturen und Regressionen.

Predictive Analytics

Mit Prescriptive Analytics soll ermittelt werden, mit welchen Aktionen ein bestimmtes Ziel am besten erreicht werden kann. Durch die Nutzung von Erkenntnissen aus beschreibenden Analysen können Organisationen datengesteuerte Entscheidungen treffen. Unternehmen können diese Technik in unsicheren Situationen für eine fundierte Entscheidungsfindung nutzen. Techniken der beschreibenden Analysen stützen sich auf maschinelles Lernen als eine der Strategien, um Muster in großen semantischen Modellen zu finden. Durch die Analyse früherer Entscheidungen und Ereignisse wird die Wahrscheinlichkeit abgeschätzt, mit der unterschiedliche Ergebnisse eintreten.

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) hilft dabei, Fragen zu Ihren Daten zu beantworten. KI bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, die darauf programmiert sind, zu denken, zu lernen und sich anzupassen. Im Kontext von Analysen ermöglicht KI Systemen, riesige Datenmengen zu verarbeiten, Muster zu erkennen und Erkenntnisse mit minimalem menschlichem Eingriff zu liefern. Es unterstützt eine Vielzahl von Anwendungen, von der Verarbeitung natürlicher Sprache über die Bilderkennung bis hin zur Codegenerierung und intelligenten Visualisierungsvorschlägen.

Beispiel

In einem Einzelhandelsunternehmen werden Berichte und Datenvisualisierungen verwendet. Mithilfe von beschreibenden Analysen werden die Konsummuster der vergangenen Jahre untersucht, um herauszufinden, welche Produkte im kommenden Jahr möglicherweise beliebt sind. Das Unternehmen analysiert auch unterstützende Daten, um die Gründe für die Beliebtheit eines bestimmten Produkts zu ermitteln und ob dieser Trend noch andauert. So kann entschieden werden, ob das Produkt weiter vorrätig gehalten werden soll.

Angenommen, ein Unternehmen stellt fest, dass ein bestimmtes Produkt über einen gewissen Zeitraum beliebt war. Ausgehend von dieser Erkenntnis kann nun untersucht werden, ob der Grund für die steigenden Verkaufszahlen in bestimmten Marketingmaßnahmen oder in Onlineaktivitäten in den sozialen Medien liegt.

Eine Grundvoraussetzung für die Datenanalyse ist das Vertrauen eines Unternehmens in die eigenen Daten. Üblicherweise werden die Daten für die Datenanalyse aus vertrauenswürdigen Quellen bezogen und in eine sinnvolle und leicht verständliche Form gebracht, die dann als Grundlage für Entscheidungen herangezogen wird. Datenanalysen ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten mithilfe von datengesteuerten Prozessen vollständig zu verstehen und für fundierte Entscheidungen zu nutzen.

Mit steigender Datenmenge wächst auch der Bedarf an Data Analysts. Ein Data Analyst weiß, wie Informationen organisiert werden müssen, um nützliche und verständliche Aussagen daraus ableiten zu können. Er weiß außerdem, welche Daten er sammeln und auf welche Weise er diese verarbeiten muss. Kurz: Ein Data Analyst bringt Ordnung und Sinn in Ihre Datenflut.