Analytics Platform
Sammlung, Speicherung und Analyse von Daten aus unterschiedlichen Quellen
Einführung: Was ist eine Analytics Platform?
Eine Analytics Platform ist eine Softwarelösung, die Unternehmen bei der Analyse großer Datenmengen unterstützt. Sie bieten eine zentrale Plattform für die Sammlung, Speicherung und Analyse von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Dadurch können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen.
Hauptvorteile für Unternehmen: Wie profitieren Unternehmen von einer Analytics Platform?
Zu den wesentlichen Vorteilen gehören:
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Eine Analytics Platform ermöglicht Unternehmen, ihre Daten zu analysieren, verborgene Trends und Muster zu erkennen und daraus wertvolle Erkenntnisse zur Verbesserung von Produkten, Dienstleistungen und Prozessen zu gewinnen.
- Erhöhte Effizienz: Eine Analytics Platform kann Unternehmen helfen, ihre Prozesse zu optimieren und Kosten zu senken.
- Verbesserte Kundenerfahrung: Mit einer Analytics Platform können Unternehmen, die Bedürfnisse ihrer Kunden besser verstehen und ihnen ein personalisierteres Erlebnis bieten.
Hauptfunktionen: Was leistet eine Analytics Platform und welche Analyse-Formen gibt es?
Analytics Platforms bieten in der Regel eine Reihe von Funktionen, die Unternehmen bei der Datenanalyse unterstützen. Dazu gehören:
- Datensammlung: Daten aus unterschiedlichen Quellen sammeln, darunter ERP-Systeme, CRM-Systeme, Big Data-Quellen und soziale Medien
- Datenspeicherung: sichere und skalierbare Speicherung von großen Datenmengen.
- Datenanalyse: Analysefunktionen, darunter statistische Analysen, Machine Learning und künstliche Intelligenz
- Echtzeit-Tracking: KPIs in Echtzeit verfolgen, um etwa fundierte Entscheidungen über die Zuteilung von Ressourcen treffen zu können
- Datenvisualisierung: Daten in ansprechenden und informativen Visualisierungen darstellen
Bei der Analyse unterscheidet man grundsätzlich folgenden vier Formen:
- Deskriptive Analysen: Deskriptive Analysen beschreiben, was in den Daten passiert ist. Sie werden verwendet, um vergangene Ereignisse zu verstehen und zu analysieren.
- Diagnostische Analysen: Diagnostische Analysen untersuchen, warum etwas in den Daten passiert ist. Sie werden verwendet, um Muster und Trends in den Daten zu identifizieren.
- Prädiktive Analysen: Prädiktive Analysen prognostizieren, was in Zukunft passieren wird. Sie werden verwendet, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.
- Preskriptive Analysen: Preskriptive Analysen empfehlen, was getan werden sollte. Sie werden verwendet, um Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen.
Allgemeine Herausforderungen
Für die erfolgreiche Nutzung einer Analytics Platform ist die Qualität der Daten entscheidend. Unternehmen müssen daher sicherstellen, dass ihre Daten sauber und konsistent sind. Zudem verarbeitet eine Analytics Platform oftmals sensible Daten. Unternehmen müssen daher Maßnahmen zur Datensicherheit ergreifen. Darüber hinaus ist ein gewisses Maß an Fachwissen erforderlich. Unternehmen müssen entsprechend sicherstellen, dass sie über die erforderlichen Ressourcen verfügen, um die Plattform zu implementieren und zu betreiben.
Technologische Herausforderungen: Was ist IT-seitig zu tun?
Für die IT-Abteilungen von Unternehmen stehen neben der Implementierung rund um eine Analytics Platform vor allem drei Herausforderungen im Fokus:
- Skalierbarkeit: Eine Analytics Platform muss in der Lage sein, große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren.
- Performance: Eine Analytics Platform muss eine gute Performance bieten, um den Anforderungen der Nutzer gerecht zu werden.
- Sicherheit: Eine Analytics Platform muss sicher vor Angriffen geschützt werden.
Einsatzbereiche in Unternehmen: Wo wird eine Analytics Platform hauptsächlich genutzt?
Eine Analytics Platform kann in Unternehmen in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden, hierzu gehören beispielsweise:
- Marketing: Marketingkampagnen optimieren und Zielgruppen besser verstehen
- Vertrieb: Vertriebsaktivitäten verbessern und Kundenbeziehungen stärken
- Produktion: Produktionsprozesse optimieren und die Qualität von Produkten verbessern
- Finanzen: Finanzdaten analysieren und fundierte Entscheidungen treffen
Zielgruppen für die Nutzung: Wer profitiert vom Einsatz einer Analytics Platform?
Eine Analytics Platform kann von Unternehmen jeder Größe und Branche genutzt werden. Sie eignet sich insbesondere für Unternehmen, die große Datenmengen verarbeiten müssen, um so wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen, ihre Prozesse zu optimieren und die Kosten zu senken.
Implementierung
Die Implementierung einer Analytics Platform ist ein komplexer Prozess, der in mehreren Schritten erfolgen sollte:
- Analyse der Anforderungen: In diesem Schritt werden die Anforderungen des Unternehmens an die Analytics Platform ermittelt.
- Auswahl der Plattform: Auf Basis der ermittelten Anforderungen wird eine geeignete Analytics Platform ausgewählt.
- Implementierung: Die Analytics Platform wird in das IT-System des Unternehmens implementiert.
- Training und Schulung: Die Nutzer der Analytics Platform werden geschult, wie sie die Plattform nutzen können.
Anbieterauswahl: Welche Analytics Platform ist die beste?
Es gibt eine Reihe großer und kleiner Anbieter von Analytics Platforms und die Architektur besteht aus zahlreichen Komponenten. Ein möglicher Aufbau, der sich bewährt hat, kann wie folgt aussehen:
Die Integration der Quellen läuft über eine Azure Data Factory (ADF) mit einer Vielzahl an Konnektoren zu Systemen wie z.B. SAP, Oracle, MS SQL. Die Rohdaten aus den Quellsystemen landen in einem Data Lake und können dort organisiert und bereitgestellt werden. Die Aufbereitung der Daten kann besonders flexibel mit Databricks gelingen, wobei die Arbeit hierbei in dem Tool „Notebooks“ erfolgt, wo die Datentransformationen wahlweise mit Python, SQL, Scala, R oder Java programmiert werden kann.
Die für Reporting-Zwecke – etwa in Power BI - benötigten Daten lassen sich anschließend in eine Datenbank synchronisieren, die als Data Warehouse dient. Für die Umsetzung von Data-Science-Projekten eignet sich der Azure ML Workspace mit Werkzeugen für die Datenexploration, das Training von Modellen, die automatisierte Protokollierung der Trainingsparameter, das Modell Deployment-as-a-Service bis hin zum Monitoring von produktivgeschalteten Modellen.
Ein so aufgesetzte Analytics Platform deckt die Grundbedürfnisse ab. Anforderungen wie Echtzeitanalysen lassen sich problemlos ergänzen.
