Advanced Analytics
komplexe Muster in großen Datenmengen erkennen
Einführung: Was ist Advanced Analytics?
Advanced Analytics ist ein Oberbegriff für eine Reihe von Datenanalysetechniken, die über die Fähigkeiten traditioneller Business-Intelligence (BI)-Tools hinausgehen. Advanced-Analytics-Techniken werden eingesetzt, um aus großen Datenmengen komplexe Muster und Zusammenhänge zu erkennen sowie Zukunftsprognosen zu erstellen, die für die Entscheidungsfindung von Unternehmen relevant sind.
Hauptvorteile für Unternehmen: Was bringt Advanced Analytics?
Unternehmen profitieren von Advanced Analytics vor allem durch:
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Advanced Analytics ermöglicht es Unternehmen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, indem sie ihnen Einblicke beispielsweise in Kundenpräferenzen und operative Prozesse
- Optimierte Prozesse: Advanced Analytics kann dazu beitragen, Prozesse zu optimieren, Ressourcen optimal zu nutzen und Kosten zu senken.
- Wettbewerbsvorteil: Durch den Einsatz von Advanced Analytics können Unternehmen beispielsweise Markttrends vorhersagen und sich so einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz verschaffen.
Hauptfunktionen: Was leistet Advanced Analytics und was sind die vier Typen?
Zu Advanced Analytics zählt eine Reihe an Methoden, dazu gehören beispielsweise Data Mining, um Muster und Trends in Datensätzen zu identifizieren sowie Maschinelles Lernen, um Modelle zu erstellen, die lernen, aus Daten zu lernen. Darüber hinaus unterscheidet man bei Advanced Analytics vier grundsätzliche Analysetypen:
- Descriptive Analytics wird verwendet, um vergangene Ereignisse zu verstehen und Trends zu identifizieren.
- Diagnostic Analytics identifiziert die Ursachen für Ereignisse und erkennt Korrelationen zwischen Daten.
- Predictive Analytics dient dazu, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und Risiken zu bewerten.
- Prescriptive Analytics gibt Handlungsempfehlungen, die zu einem gewünschten Ergebnis führen.
Technologische Herausforderungen: Was muss die IT rund um Advanced Analytics leisten?
Die IT-Abteilungen von Unternehmen müssen sich in Zusammenhang mit der Einführung von Advanced Analytics um einige zentrale Themen kümmern. Hierzu gehört beispielsweise die Datenintegration, da für die Nutzung von Advanced Analytics die Einbindung von Daten aus verschiedenen Quellen erforderlich ist. Um Daten im Rahmen von Advanced Analytics zu nutzen, ist zudem eine Modellierung von Daten notwendig.
Darüber hinaus ist eine hohe Datenqualität erforderlich, da unvollständige oder fehlerhafte Daten zu ungenauen Analysen führen. Da Advanced-Analytics-Techniken große Datenmengen verarbeiten, sind zudem entsprechende Kapazitäten für die Datenspeicherung und -verarbeitung bereitzustellen. Hinzu kommt, dass im Unternehmen das nötige Know-how im Bereich Advanced Analytics vorhanden sein muss.
Zielgruppen: Wem nutzt Advanced Analytics?
Advanced Analytics ist für Unternehmen geeignet, die über große Datenmengen verfügen und diese Daten für die Entscheidungsfindung nutzen möchten. Dazu gehören Unternehmen aus allen Branchen, insbesondere Unternehmen mit einem hohen Wettbewerbsdruck. Die Nutzung von Advanced Analytics erfordert ein breites Spektrum an Fähigkeiten und Expertise. Dazu gehören Fachkenntnisse in Datenanalyse, maschinellem Lernen und Softwareentwicklung.
Implementierung
Die Implementierung von Advanced Analytics erfordert eine sorgfältige Planung und Ausführung. Hierzu müssen zunächst die Ziele der Advanced-Analytics-Initiative klar definiert sein.
Zudem muss eine Analyse der IT-Landschaft hinsichtlich Datenverfügbarkeit sowie Datenqualität erfolgen und der Digitalisierungsstand des Unternehmens sollte beispielsweise per Reifegradermittlung erfasst werden. Auf dieser Grundlage lassen sich geeignete Use Cases und geeignete Technologien für Advanced Analytics finden. Hierzu kann die Einführung einer Analytics Platform gehören, die Unternehmen bei der Analyse großer Datenmengen unterstützt.
