Data Analytics – Zusammenhänge erkennen, effizient handeln

Reibungslose Abläufe, intelligente Vorhersagen, Effizienz in alltäglichen Aufgaben – das alles wird durch Data Analytics ermöglicht. Durch die intelligente Analyse von gesammelten Daten können Prozesse in verschiedenen Unternehmensbereichen beschleunigt und Probleme vermieden werden. Erfahren Sie in diesem Artikel, welche Vorteile Data Analytics bietet und wie Unternehmen die bewährten Methoden der Datenanalyse einsetzen können.

Was ist Data Analytics?

Data Analytics (Datenanalyse) ist eine Methode, mit der sich Daten aus verschiedenen Quellen untersuchen lassen. Die Analyse von Daten fördert neue Informationen ans Tageslicht und führt zu neuen Schlussfolgerungen. Es gibt verschiedene Arten von Datenanalysen, die sich in vier Kategorien einteilen lassen:

  1. Descriptive Analytics
    Diese Art der Datenanalyse geht der Frage nach, was bereits passiert ist und befasst sich mit der vergangenheitsbezogen Auswertung von Daten. Diese Daten werden in Data-Warehouse-Systemen gesammelt und können über Reports aufbereitet werden. Descriptive Analytics lassen sich auch zu vordefinierten Zeiträumen wiederholen. Dadurch können Prozesse in Unternehmen nachträglich betrachtet werden, um mögliche Abweichungen sichtbar zu machen.
  2. Diagnostic Analytics
    Die Ergebnisse von Diagnostic Analytics helfen Ursachen und Auswirkungen zu erklären und beantworten die Frage, warum etwas passiert ist. Mit Diagnostic Analytics können Wechselwirkungen geklärt und Muster identifiziert werden. Diese Art der Datenanalyse erleichtert zudem, detaillierte Einblicke in eine bestimmte Problematik zu erhalten.
  3. Predictive Analytics
    Mit dieser Datenanalyse lässt sich herausfinden, welche Prozesse noch passieren könnten und hilft dabei, Trends vorherzusagen. Dabei werden verschiedene Variablen berücksichtigt, um das wahrscheinliche Verhalten von Prozessen in Unternehmen vorhersagen zu können. Zusätzlich steigt die Qualität der Vorhersagen, sofern ein Data Quality Management implementiert ist.
  4. Prescriptive Analytics
    Die vierte Art der Datenanalyse geht einen Schritt weiter als Predictive Analytics und liefert Handlungsempfehlungen, mit denen Unternehmensziele erreicht werden sollen. Die Ergebnisse der Prescriptive Analytics helfen außerdem, bestimmte Ereignisse zu verhindern beziehungsweise auf diese richtig zu reagieren.

Data Analytics ist bereits in vielen Unternehmen gängige Praxis und wird in vielen Branchen wie Landwirtschaft, Logistik, Real Estate oder Telekommunikation eingesetzt.

Was bringt Data Analytics?

Data Analytics ermöglicht Unternehmen, Prozesse effizienter zu gestalten und diese zu beschleunigen. Die von Big Data und Small Data getriebene Datenanalyse ist eine Win-Win-Situation für das Unternehmen und seine Kunden. So sind mit den aus Data Analytics gewonnenen Informationen präzisere Vorhersagen möglich. Beispielsweise lässt sich eine potenzielle Störung erkennen, bevor diese auftritt.

Die Datenanalyse vereinfacht außerdem die Planung im Supply Chain Management. Mit Data Analytics lässt sich die Nachfrage von Produkten oder Dienstleistungen bereits im Voraus feststellen, sodass die Produktionskapazitäten und der Personalbedarf frühzeitig angepasst werden können.

Der Einsatz von Data Analytics ist auch in zahlreichen anderen Unternehmensbereichen von großem Vorteil, zu denen auch das Marketing zählt. In diesem Bereich können mithilfe von Data Analytics Zielgruppen identifiziert und Veröffentlichungen auf Social-Media-Plattformen auf den Kunden abgestimmt werden. Weitere Bereiche, die von Data Analytics, sind Finanzen und das Kundenbeziehungsmanagement.

Big Data vs. Small Data: Datenanalyse bei unterschiedlichen Datengrößen

Datenanalysen lassen sich mit verschiedenen Datenmengen durchführen. Die zwei gängigen Begriffe sind Big Data und Small Data. Sie bezeichnen die Datenmengen, mit denen gearbeitet wird. Je nachdem welche der zwei Methoden genutzt wird, wird eine andere Herangehensweise benötigt. Um den Unterschied zwischen beiden Arten von Datensätzen zu verstehen, müssen die typischen Einsatzgebiete von Small Data und Big Data betrachtet werden.

Bei Small Data liegt der Fokus des Datensatzes auf den Endverbraucher, also in der Regel den Kunden. Hierbei geht es um Informationen und Ergebnisse, die greifbar und umsetzbar sind. Diese kleineren Datensätze sind auch für den Kunden besser nachvollziehbar. Small Data ist besonders hilfreich, um spezielle Fragen zu beantworten und konkrete Herausforderungen zu bewältigen. Im Gegensatz zu Big Data lassen sich bei Small Data die passenden Daten für das jeweilige Problem auswählen und die Informationen gezielt verarbeiten.

Auch Big Data bietet viele Vorteile, beispielsweise den langfristigen Aufbau von Datensätzen, mit denen Vorhersagen für die Zukunft getroffen werden können. Mit der Analyse solcher Datensätze lassen sich für Unternehmen besonders relevante Informationen gewinnen und wichtige Erkenntnisse erschließen.

Big Data und Small Data erfordern verschiedene Herangehensweisen bei der Datenanalyse.

Bei Big Data ist oft von den “drei Vs” die Rede. Gemeint sind die Begriffe Velocity, Volume, und Variety. Der Merksatz gibt Aufschluss über die drei wichtigsten Aspekte, die bei dem Aufbau von großen Datenmengen beachtet werden sollten. Der erste Aspekt “Velocity” handelt von der Geschwindigkeit. Er besagt, dass die Geschwindigkeit, mit der Daten gesammelt werden, sich jedes Jahr erhöht. Die zunehmende Geschwindigkeit wird durch schnellere Hardware ermöglicht. Der zweite Aspekt befasst sich mit der Menge an gesammelten Daten. Auch wenn die tatsächliche Größe der Daten in Bytes bei Unternehmen unterschiedlich groß ausfallen kann, ist bei großen, gesammelten Datensätzen immer noch Big Data gemeint. Variety sieht als dritter Aspekt eine Vielfalt der gesammelten Informationen vor. Um die Daten zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen, müssen die gesammelten Daten in Kategorien eingeteilt werden. Bei einer Immobilie wird beispielsweise zwischen den Kosten für das Unternehmen und dem vom Kunden bezahlten Kaufpreis unterschieden.

Data Warehousing als Teilgebiet von Data Analytics

Hinter dem Begriff Data Warehousing (im Deutschen Datenlager) verbirgt sich eine zentrale Datenbank, deren Analyse dem Unternehmen neue Erkenntnisse beschert, auf deren Basis es wichtige Entscheidungen treffen kann. Ein Data Warehouse sammelt Daten aus verschiedenen Datenquellen. Dazu zählen in etwa Daten aus dem Customer Relationship Management oder dem Billing.

Foto: Warehouse

Während in einem Warenhaus physische Waren gelagert werden, dient ein Data Warehouse zur Speicherung von Daten.

Aus den Daten ergeben sich vielfältige Vorteile: Durch die Zusammenstellung von Daten aus mehreren Quellen wird eine einheitliche Anlaufstelle kreiert, mit der das Unternehmen und Algorithmen arbeiten können. Diese zentrale Anlaufstelle ermöglicht Unternehmen vor allem eine Zeitersparnis. Fehlinformationen und unvollständige Daten werden frühzeitig erkannt und können entsprechend korrigiert und ergänzt werden.

Ein Data Warehouse erhöht zudem die Qualität von Daten, was wiederum zu besseren und zuverlässigeren Informationen führt. Durch die Kombination und Vereinheitlichung von Daten aus verschiedenen Quellen können Unternehmen die Qualität ihrer Daten sicherstellen. Das Datenlager vereinfacht das Fällen von Entscheidungen und verbessert somit auch die Prozesse der Datenanalysen.

Gründe, die für eine Data Analytics Beratung sprechen

Mit einer Data-Analytics-Beratung kann bereits eine erste Situationsanalyse durchgeführt und auf individuelle Herausforderungen und Fragen eingegangen werden. Zusammen kann eine sinnvolle Strategie für Ihr Unternehmen erarbeitet und auf alle Prozesse eingegangen werden, die bei der Datenanalyse anfallen. Ein Consultant für die Datenanalyse ist Ihr persönlicher Begleiter und unterstützt Sie und Ihr Unternehmen bei jeder Entscheidung. Er begutachtet mit Ihnen Ihre Daten, erarbeitet Use Cases und entwickelt Ideen, wie Sie den maximalen Nutzen aus Ihren Daten ziehen. Erfahren Sie auf der CONET-Homepage, wie Sie eine erste kostenfreie Beratung erhalten und welche Data-Analytics-Beratungsleistungen wir anbieten.

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Über den Autor

Communication Manager bei CONET Technologies Holding GmbH | Beiträge

Niklas Ludwig ist seit März 2020 Communication Manager bei CONET und kümmert sich um die interne und externe Kommunikation der CONET-Unternehmensgruppe.

Werkstudent Marketing & Communications | Beiträge

Daniel Keller unterstützt CONET als Werkstudent im Bereich Marketing und Communications und widmet sich den Social-Media-Kanälen.

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