Data Analytics – Zusammenhänge erkennen, effizient handeln

• Was ist Data Analytics?
• Was bringt Data Analytics?
• Big Data vs. Small Data
• Data Warehousing als Teilgebiet von Data Analytics

• Data Analytics analysiert Daten aus verschiedenen Quellen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.
• Die vier Analysearten – Descriptive, Diagnostic, Predictive und Prescriptive Analytics – beantworten, was passiert ist, warum es passiert ist, was passieren könnte und welche Maßnahmen sinnvoll sind.
• Unternehmen profitieren von effizienteren Prozessen, präziseren Vorhersagen und besseren Planungen, etwa in Supply Chain, Marketing oder Finance.
• Big Data und Small Data unterscheiden sich in Datenmenge und Zielsetzung, erfordern aber jeweils spezialisierte Herangehensweisen.
• Die „drei Vs“ von Big Data – Volume, Velocity und Variety – definieren die Anforderungen großer Datenmengen.
• Small Data hilft, konkrete Fragestellungen zu beantworten und ist für Endkundennähe besonders wertvoll.
• Data Warehousing bündelt Daten zentral, verbessert die Datenqualität und beschleunigt Analysen und Entscheidungen im Unternehmen.

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.

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.