Data Analytics

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Data Analytics

wertvolle Erkenntnisse aus Daten

Einführung: Was ist Data Analytics?

Data Analytics bezeichnet den Analyseprozess, bei dem Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus Daten gewinnen. Dies geschieht durch die Anwendung verschiedener Verfahren, wie z. B. Statistik, Maschinelles Lernen und Visualisierung, um beispielsweise Muster zu erkennen oder Trends zu prognostizieren. Unternehmen nutzen Data Analytics vor allem im Sinne von Business Intelligence, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, fundierte Entscheidungen zu treffen und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. In der datengetriebenen Welt ist Data Analytics ein Schlüsselwerkzeug für Unternehmen jeder Größe.

Hauptvorteile: Was bringt Data Analytics?

Die Vorteile von Data Analytics sind vielfältig und tiefgreifend: Erstens ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem es verborgene Muster und Korrelationen aufdeckt, die ohne Analyse unentdeckt bleiben würden. Zweitens verbessert es die Effizienz und Automatisierung von Geschäftsprozessen, indem es präzise Daten liefert, auf deren Grundlage Prozesse optimiert werden können. Drittens hilft es bei der Identifizierung neuer Geschäftsmöglichkeiten und Märkte durch die Analyse von Trends und Kundenverhalten.

Im Ergebnis führt Data Analytics zu den folgenden Effekten:

Effizienzsteigerung: Durch die Analyse von Daten lassen sich ineffiziente Prozesse identifizieren und optimieren.
Kostensenkung: Data Analytics kann helfen, Kosten zu senken, indem es z. B. unnötige Ausgaben identifiziert oder die Lieferkette optimiert.
Umsatzsteigerung: Durch die Analyse von Kund:innendaten können Unternehmen ihre Produkte und Dienstleistungen besser auf die Bedürfnisse zuschneiden und so den Umsatz steigern.
Verbessertes Risikomanagement: Mit der Analyse von Finanz- oder Kund:innendaten kann Data Analytics helfen, Risiken zu identifizieren und zu bewerten.
Verbesserte Entscheidungsfindung: Per Datenanalyse können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen, die auf Fakten und nicht auf Intuition basieren.

Schlüsselfunktionen: Was macht Data Analytics?

Data Analytics ist eine Kombination verschiedener Funktionen, um aus Rohdaten aussagekräftige Informationen zu extrahieren, die für Geschäftsstrategien und Entscheidungsfindungsprozesse von Bedeutung sind. Zu diesen Funktionen gehören:

Datenerfassung: Daten werden aus verschiedenen Quellen – wie z. B. Transaktionssystemen, sozialen Medien oder Sensoren – gesammelt und gespeichert.
Datenaufbereitung: Die Daten werden bereinigt, transformiert und in ein Format gebracht, das für die Analyse geeignet ist.
Datenanalyse: Nun kommen verschiedene Analysetechniken wie die statistische Modellierung zum Einsatz, um Muster und Trends in den Daten zu erkennen.
Datenvisualisierung: Die Ergebnisse der Analyse werden üblicherweise mit Tools wie Power BI visualisiert, um sie leichter verständlich zu machen.
Data Science: Zudem kommen ggf. fortgeschrittene Techniken zum Einsatz (Advanced Analytics) – wie Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz –, um komplexe Muster in den Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

Zur Umsetzung dieser Funktionen sind entsprechende Tools bzw. eine Analytics Plattform wie beispielsweise Microsoft Fabric erforderlich.

Analyseverfahren: Was sind die fünf Typen von Data Analytics?

In der Regel unterscheidet man bei Data Analytics zwischen den folgenden fünf Typen:

Descriptive Analytics (beschreibende Analytik): Diese Form der Analytik konzentriert sich darauf, was in der Vergangenheit passiert ist, indem sie historische Daten sammelt und auswertet.
Diagnostic Analytics (diagnostische Analytik): Diagnostische Analytik geht einen Schritt weiter und versucht zu erklären, warum etwas passiert ist.
Predictive Analytics (vorhersagende Analytik): Predictive Analytics verwendet historische Daten, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.
Prescriptive Analytics (vorschreibende/empfehlende Analytik): Prescriptive Analytics geht über die Vorhersage hinaus, indem sie Empfehlungen für Handlungen liefert, die zukünftige Ergebnisse positiv beeinflussen können.
Cognitive Analytics (kognitive Analytik): Cognitive Analytics ahmt die menschliche Gehirnfunktion nach, indem sie maschinelles Lernen, Spracherkennung und Datenverarbeitung nutzt, um komplexe Situationen und unstrukturierte Daten zu analysieren.

Herausforderungen: Was ist rund um Data Analytics zu leisten?

Vor allem die Qualität der Daten stellt eine ständige Herausforderung dar, da schlechte Datenqualität zu irreführenden Analysen führen kann. Auch die ständig wachsende Menge der Daten, die Unternehmen sammeln, erschwert die Analyse. Eine weitere Herausforderung besteht in der Komplexität, da Daten aus verschiedenen Quellen meist unterschiedliche Formate und Strukturen haben. Zudem haben Unternehmen im Bereich Data Analytics mit Fachkräftemangel, zu kämpfen, um Data-Analytics-Projekte leiten und durchzuführen zu lassen. Angesichts der Sensibilität der Informationen gilt es außerdem, den erforderlichen Datenschutz und die Datensicherheit zu gewährleisten.

Auf der technischen Seite erfordert Data Analytics die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen, fortgeschrittene sowie skalierbare IT-Infrastrukturen und leistungsfähige Analysetools. Des Weiteren ist die Integration von Data-Analytics-Systemen in bestehende IT-Landschaften oftmals komplex und erfordert spezialisierte Kenntnisse.

Einsatzbereiche: Wo wird Data Analytics in Unternehmen genutzt?

Data Analytics findet in Unternehmen vielfältige Anwendung, um operative Prozesse zu verbessern, Entscheidungen zu fundieren und neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren. Zu den typischen Anwendungsbeispielen gehören:

Kund:innen verhalten analysieren: Unternehmen nutzen Data Analytics, um durch die Analyse von Kaufhistorien, Online-Verhaltensdaten und Kund:innenfeedback das Verhalten und die Vorlieben ihrer Kund:innen besser zu verstehen. So können sie personalisierte Marketingstrategien entwickeln und die Kund:innenzufriedenheit erhöhen.
Finanzmanagement optimieren: Im Finanzbereich hilft Data Analytics bei der Budgetierung, der Vorhersage von Cashflows und der Risikobewertung. Unternehmen können ihre finanzielle Leistung überwachen, Ausgaben optimieren und bessere Investitionsentscheidungen treffen.
Betriebsabläufe verbessern: Durch die Analyse etwa von Produktionsdaten, Logistik und Lieferketten können Unternehmen ineffiziente Prozesse identifizieren und optimieren. Dies führt zu einer Reduzierung von Kosten, einer Verbesserung der Lieferzeiten und einer Steigerung der Gesamteffizienz.
Produktentwicklung unterstützen: Data Analytics ermöglicht es Unternehmen, Trends zu erkennen, Kundenfeedback auszuwerten und Marktforschung zu betreiben, um neue Produkte zu entwickeln oder bestehende Produkte zu verbessern. Dies kann zur Erhöhung der Marktrelevanz und zur Befriedigung spezifischer Kundenbedürfnisse führen.
Personalmanagement: Im Bereich Human Resources (HR) wird Data Analytics eingesetzt, um die Mitarbeiter:innenleistung zu bewerten, die Personalbeschaffung zu optimieren und Fluktuationsraten zu analysieren.
Vorhersageanalyse (Predictive Analytics): Unternehmen nutzen vorhersagende Analysen, um zukünftige Trends, Kund:innenverhalten oder potenzielle Risiken vorherzusagen. Dies kann in verschiedenen Bereichen angewendet werden, von der Vorhersage der Nachfrage nach Produkten (Demand Forecasting) bis hin zur Früherkennung von Wartungsbedarf in der Produktion (Predictive Maintenance).
Risikomanagement: Durch die Analyse historischer Daten und die Identifizierung von Mustern können Unternehmen potenzielle Risiken in Bereichen wie Kreditrisiken, Betrugsprävention und Compliance besser verstehen und managen.
Preisoptimierung: Data Analytics ermöglicht es Unternehmen, Preise dynamisch auf Basis von Faktoren wie Nachfrage, Wettbewerbspreisen, Lagerbeständen und Kundenverhalten anzupassen. Dies kann helfen, den Umsatz zu maximieren und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Praktisch jedes Unternehmen kann von Data Analytics profitieren. Allerdings lohnt es sich vor allem für Organisationen mit Zugang zu großen Datenmengen und die in dynamischen Märkten operieren, wo schnelle Entscheidungen auf der Basis solider Daten einen Wettbewerbsvorteil darstellen.

Implementierung: Wie lässt sich Data Analytics in Unternehmen einführen?

Data Analytics ist zweifelsfrei ein unverzichtbares Werkzeug für Unternehmen. Angesichts der Herausforderungen und der erforderlichen Investitionen in Technologie und Know-how ist es jedoch entscheidend, einen strategischen Ansatz für die Implementierung von Data Analytics zu wählen.

Entsprechend erfordert die Implementierung von Data Analytics eine sorgfältige Planung und Ausführung. Dies umfasst die Auswahl der richtigen Technologien, den Aufbau oder die Anpassung der IT-Infrastruktur, die Sicherstellung der Datenqualität und die Schulung der Mitarbeiter:innen, um die Tools effektiv nutzen zu können.