Was versteht man unter Datenanalyse? Anwendungsbereiche und praktische Einsatzmöglichkeiten

Seit Jahren haben Unternehmen Schwierigkeiten, die Daten zu sammeln und zu verstehen, die durch eine ständig wachsende Vielfalt von Quellen generiert werden. Ohne eine umfassende und skalierbare Datenanalysestrategie verpassen Entscheidungsträger wertvolle Erkenntnisse, die ihnen helfen könnten, den Betrieb zu verbessern, den Umsatz zu steigern und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Ein Plan ist der Schlüssel. Mit den heutigen Analysetools und -techniken können Unternehmen in Datasets eindringen, um Branchentrends, Muster und Korrelationen aufzudecken, die Marketing, Vertrieb und andere Abteilungen zu ihrem Vorteil nutzen können.

Was versteht man unter Datenanalyse?

Datenanalyse ist der Prozess der Sammlung und Auswertung von Informationen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. High-Level-Analysen werden hauptsächlich von Data Scientists durchgeführt, aber die neuesten Datenanalyseplattformen verfügen über Tools, wie Abfragen, die auf der Verarbeitung natürlicher Sprache basieren, und automatisierte Einblicke, mit denen Business-Anwender Datensets nutzen können.

Die Datenanalyse als Praxis konzentriert sich auf die Verwendung von Tools und Techniken, um Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit zu untersuchen und zu analysieren, um verborgene Muster, Korrelationen und Trends aufzudecken. Ziel ist eine prädiktive und präskriptive Analyse, bei der fortschrittliche Techniken verwendet werden, um genaue, dynamische und zukunftsgerichtete Prognosen und Empfehlungen zu erstellen. Mit zugehörigen Business Intelligence-(BI-)Funktionen können Sie aktuelle Daten aus Ihrem Unternehmen erfassen, in leicht verständlichen Formaten wie Tabellen und Diagrammen darstellen und die daraus resultierenden Erkenntnisse zeitnah verbreiten.

Datenanalysen im Vergleich zu Big Data und Data Science

Datenanalyse überschneidet sich häufig mit den Disziplinen Big Data und Data Science, auch wenn alle drei unterschiedliche Schwerpunkte haben. Die Datenanalyse nutzt Big-Data als Schlüsselelement, um erfolgreich zu sein, während sie unter den Dach der Data Science als Schwerpunkt fällt. Zusätzliche Unterschiede:

Big Data bezieht sich auf das Generieren, Erfassen und Verarbeiten großer Datenmengen. Mit Daten aus Datenbanken, Internet of Things-Geräten, Social Media und E-Mails und anderen verschiedenen Quellen können Datenanalysesysteme am besten funktionieren, wenn sie in Big-Data-Speicher integriert werden. Je größer das Volumen, desto mehr Kontext und Datenpunkte fließen in die Datenanalyse ein. Im Wesentlichen sind Big-Data der Treibstoff für die Datenanalyse-Engine.

Weiter mit dieser Analogie optimiert ein Data Scientist die Datenanalyse-Engine mithilfe von Schulungen in Data Science. Data Science ist die Studie, wie Daten verwendet werden, um Bedeutung und Einblicke abzuleiten. Ein Data Scientist muss über einen Querschnitt aus Mathematik, Statistik, Programmierung und anderen verwandten Fähigkeiten verfügen, um Abfragen und Modelle für Datenanalyseprojekte erstellen zu können.

Wichtige Erkenntnisse

• Datenanalyse ist die Praxis, Analysetools zu verwenden, um Erkenntnisse aus Datensätzen abzuleiten, um Entscheidungen zu treffen.
• Mit Datenanalysen können Unternehmen die Entscheidungsfindung verbessern, Abläufe optimieren und den Umsatz steigern.
• Dennoch können Datenanalyseprojekte sowohl aus technologischer als auch aus kompetenzbezogener Sicht ressourcenintensiv sein.
• Datenanalyse unterscheidet sich von Business Intelligence, Big Data und Data Science, steht jedoch mit allen drei Bereichen in engem Zusammenhang.

Vier Haupttypen von Datenanalyse

Bevor Unternehmen eine Datenanalyse durchführen, müssen sie entscheiden, was sie erreichen möchten: Haben Sie historische Daten, um Trends und Muster zu verstehen? Möchten Sie Vorhersagen treffen, vielleicht sogar Maßnahmen empfehlen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen? Jede Art von Datenanalyse dient einem Zweck und erfordert spezifische Tools und Techniken, um erfolgreich zu sein.

1. Vorhersagedatenanalyse

Vorausschauende Analysen sind möglicherweise der am häufigsten verwendete Typ von Datenanalysen. Unternehmen verwenden Vorhersageanalysen, um Trends, Korrelationen und Ursachen zu identifizieren. Die Kategorie kann weiter in Vorhersagemodellierung und statistische Modellierung aufgeschlüsselt werden, wobei die beiden Hand in Hand gehen.

Beispiel: Eine Werbekampagne für clevere T-Shirts auf Facebook könnte Vorhersageanalysen anwenden, um zu bestimmen, wie eng sich die Konvertierungsrate mit dem geografischen Bereich, der Einkommensgruppe und der Interessen einer Zielgruppe korrelieren. Von dort aus könnte eine Vorhersagemodellierung verwendet werden, um die Statistiken für zwei oder mehr Zielgruppen zu analysieren und mögliche Umsatzwerte für jede demografische Gruppe bereitzustellen.

2. Präskriptive Datenanalyse

Bei präskriptiven Analysen werden künstliche Intelligenz und große Daten kombiniert, um Ergebnisse vorherzusagen und zu identifizieren, welche Maßnahmen ergriffen werden müssen. Diese Analysekategorie kann weiter in Optimierung und Zufallstests unterteilt werden. Mithilfe von Fortschritten im ML können präskriptive Analysen Fragen wie "Was wäre, wenn wir diesen Slogan ausprobieren?" und "Was ist die beste Hemdfarbe für eine ältere Demografie?" beantworten. Sie können Variablen testen und sogar neue Optionen vorschlagen, die eine höhere Chance bieten, ein positives Resultat zu generieren.

3. Diagnosedatenanalyse

Das Analysieren von Daten aus der Vergangenheit kann zwar nicht so aufregend sein wie die Vorhersage der Zukunft, aber die Analyse von Daten aus der Vergangenheit kann Ihr Unternehmen unterstützen. Bei der Analyse von Diagnosedaten werden Daten untersucht, um Ursache und Wirkung zu verstehen. Häufig werden Techniken wie Drilldown, Daten-Discovery, Data Mining und Korrelationen verwendet.

Diagnostische Datenanalysen helfen bei der Beantwortung der Frage, warum etwas passiert ist. Wie die anderen Kategorien werden auch diese in zwei spezifischere Kategorien unterteilt: Erkennen und Alerts sowie Abfragen und Drilldowns. Abfragen und Drilldowns werden verwendet, um weitere Details aus einem Bericht abzurufen. Beispiel: Ein Vertriebsmitarbeiter hat einen Monat deutlich weniger Geschäfte abgeschlossen. Ein Drilldown könnte aufgrund eines zweiwöchigen Urlaubs weniger Arbeitstage anzeigen.

Discover und Alerts benachrichtigen ein potenzielles Problem, bevor es auftritt. Beispiel: Eine Benachrichtigung über eine geringere Anzahl von Mitarbeiterstunden könnte vor einem Rückgang der abgeschlossenen Geschäfte warnen. Sie können auch mithilfe von Diagnosedatenanalysen Informationen wie den am besten qualifizierten Kandidaten für eine neue Position in Ihrem Unternehmen "entdecken".

4. Deskriptive Datenanalyse

Deskriptive Analysen bilden das Rückgrat des Reportings – ohne sie wären BI-Tools und Dashboards nicht möglich. Es geht um grundlegende Fragen wie "wie viele, wann, wo und was".

Die beschreibenden Analysen können wiederum in zwei Kategorien unterteilt werden: Ad-hoc-Berichte und gescannte Berichte. Ein Canned Report ist ein Bericht, der zuvor erstellt wurde und Informationen zu einem bestimmten Thema enthält. Ein Beispiel ist ein monatlicher Bericht Ihrer Werbeagentur mit detaillierten Leistungskennzahlen zu Ihren jüngsten T-Shirt-Marketingmaßnahmen.

Ad-hoc-Berichte hingegen werden im Handumdrehen erstellt und ausgeführt. Sie werden generiert, wenn eine bestimmte Geschäftsfrage beantwortet werden muss. Diese Berichte sind nützlich, um ausführlichere Informationen zu einer bestimmten Abfrage zu erhalten. Ein Ad-hoc-Bericht könnte sich auf Ihr Social-Media-Profil Ihres Unternehmens konzentrieren und die Arten von Personen untersuchen, die Ihre Seite und andere Branchenseiten gefielen, sowie andere Engagement- und demografische Informationen. Die Hyperspezifität eines Ad-hoc-Berichts gibt ein sehr vollständiges Bild von Ihrem Social-Media-Publikum in einer bestimmten Stadt zu einer bestimmten Tageszeit.

Vorteile von Datenanalysen

Daten werden heutzutage von fast allem generiert, von Smartphones über Fahrzeuge bis hin zu Industriemaschinen. Individuell bieten diese Daten Statusaktualisierungen aus jeder Quelle, können aber zusammen Einblicke auf einer Ebene bieten, die noch vor einem Jahrzehnt unbekannt war.

Zu den allgemeinen Vorteilen der Datenanalyse gehören:

• Informierte Entscheidungsfindung: Eine bessere Nutzung von Daten kann den Entscheidungsprozess eines Unternehmens revolutionieren. Die Vermutung einer Führungskraft kann jetzt anhand von Daten überprüft werden, wobei der historische Kontext einbezogen wird, während andere direkte und indirekte Variablen berücksichtigt werden, um einen klaren Überblick über das weitere Vorgehen zu erhalten. Die Datenintegration ist ein wesentlicher Treiber für diesen Vorteil. Durch die Zusammenführung von Daten aus einem Unternehmen sowie anwendbaren externen Datensätzen, wie öffentlich verfügbaren Daten aus Quellen wie lokalen Regierungen und Universitäten, kann die Analyse einen viel tieferen Kontext liefern, bevor eine endgültige Entscheidung getroffen wird.
• Operative Effizienz: Wenn Sie Daten für den End-to-End-Workflow Ihres Betriebs haben, können Sie die Schritte jeder Abteilung aufbrechen und potenzielle Verbesserungen in Betracht ziehen. Beispielsweise können Analysen Metriken in Ihrer gesamten Lieferkette zusammenfassen und Bereiche hervorheben, in denen Versandprobleme, Bestandsverluste oder unnötig höhere Preise üblich sind. Unter Berücksichtigung dieser Daten könnten Lieferkettenmanagementteams ihren Ansatz theoretisch an Lieferanten, Qualitätskontrolle oder Bestandsverwaltung anpassen.
• Verbesserte Customer Experience: Analysen können sowohl aus betrieblichen Funktionen als auch aus Kundenindividualisierungs-POVs eine bessere Customer Experience schaffen. Aus operativer Sicht kann die Analyse aufzeigen, was im Kundenprozess gut funktioniert und wo Probleme entstehen. Sie verdeutlicht, in welche Prozessoptimierungen investiert werden sollte, um die Kundenzufriedenheit zu maximieren. Auf der Personalisierungsseite können Analysen individuelle Profile erstellen, die dann ein stärkeres Engagement durch maßgeschneidertes Marketing ermöglichen, wie z. B. bestimmte Rabatte oder zeitgesteuerte Erinnerungen.
• Umsatzwachstum und Wettbewerbsvorteile: Je mehr Daten ein Unternehmen nutzt, desto klarer wird das Marktbild – Segmentierung, Saisonalität, Wettbewerbsentwicklungen und andere Faktoren lassen sich kombinieren, um Chancen gezielt zu erkennen und zu nutzen. Mit dieser Art von Analyse rücken verwertbarere Optionen in den Fokus, von Möglichkeiten, Wettbewerber zu überholen, unterversorgte Märkte zu finden, bis hin zum Auslaufen ausfallender Produkte und Dienstleistungen. All diese Maßnahmen führen zu einer höheren Rentabilität, entweder durch Erhöhung der Einnahmen oder durch Senkung der Ausgaben.
• Risikomanagement und -prognose: Die Betriebsrisiken eines Unternehmens kommen in vielen Formen vor, von betrügerischen Finanzaktivitäten über Cybersicherheit bis hin zu fehlerhaften Prozessen. Mit Datenanalysen können Abteilungen die Risikoidentifizierung in tatsächliche Zahlen übersetzen, die schwächste oder anomale Befunde hervorheben. Durch die Erweiterung des Umfangs und der Tiefe der Identifizierung von Risiken können Unternehmen sowohl direkte als auch indirekte finanzielle Auswirkungen reduzieren.

Herausforderungen bei der Datenanalyse

Die Datenanalyse bietet viele Vorteile für Unternehmen, aber eine gründliche und effektive Implementierung bringt einige Hürden mit sich. Bei der Datenanalyse sind die folgenden Herausforderungen am häufigsten:

• Datenqualität und -genauigkeit: Datenanalysebemühungen funktionieren nur, wenn die zugrunde liegenden Daten korrekt, bereinigt und relevant sind. Daher ist die Identifizierung von Qualitätsdatenquellen einer der wichtigsten frühen Schritte in jedem Analyseprojekt. Um qualitativ hochwertige Daten zu ermöglichen, müssen Unternehmen Schlüsselelemente wie Relevanz und Genauigkeit von Datenquellen, mögliche Datenformatkonflikte und erforderliche Schritte zur Datenaufbereitung/-bereinigung abwägen.
• Datenintegration und -silos: Nachdem Datenquellen identifiziert wurden, müssen zugehörige Datasets aus internen oder externen Quellen in einem einheitlichen Repository erfasst werden, um den vollen Vorteil der Datenanalyse zu nutzen. Für das Abrufen dieser Datasets in ein Repository ist eine solide Datenintegrationsstrategie erforderlich. IT-Teams müssen es Netzwerken ermöglichen, über eine zugrunde liegende Infrastruktur zu verfügen, die in der Lage ist, die Integration und die erforderliche Transformation/Reinigung zu unterstützen. Je nachdem, wie Organisationen strukturiert sind, kann dies einige Verhandlungen mit Abteilungen erfordern, die nicht daran gewöhnt sind, Daten zu teilen.
• Skalierbarkeitsprobleme: Datenanalyseprojekte können ressourcenintensiv sein. Es kann für IT-Teams von Vorteil sein, die einzelnen Komponenten in der Datenpipeline zu inventarisieren und Aufgaben aufzulisten, die von der Datenintegration über die Transformation und Konsolidierung bis hin zu Repository-Verbindungen zur Analyseanwendung selbst reichen. Dies ist ein umfassenderer Prozess, bei dem IT-Teams die Auswirkungen des Projekts auf das Netzwerk berücksichtigen müssen. Je nach Konfiguration kann ein ressourcenintensives Setup zu erheblichen Schwierigkeiten bei der Skalierung führen, wenn der Bedarf wächst.
• Datenschutz und Sicherheit: Eine Datenanalyseanwendung stellt alleine keine erhebliche Sicherheitsherausforderung dar. Wenn jedoch alle Teile miteinander verbunden sind, kann der Analyseprozess Schwachstellen verursachen. Jedes Mal, wenn Daten zwischen Umgebungen übertragen werden, stellt dies ein Risiko dar. Auf Benutzerebene ist rollenbasierter Zugriff erforderlich, damit sensible Daten nicht angezeigt werden. Datenschutzanforderungen regionaler Vorschriften, wie DSGVO, stellen die Compliance-Herausforderungen dar. Für das gesamte Unternehmen sind grundlegende Nutzungsprotokolle und Richtlinien von entscheidender Bedeutung, um ein allgemeines Verständnis für den Umgang mit Daten auf dieser Ebene zu ermöglichen. Diese und weitere Punkte entwickeln sich ständig weiter, was bedeutet, dass IT-Teams über die neuesten Risiken und Tools zu jedem Thema auf dem Laufenden bleiben müssen.
• Skills-Lücke: Data Science ist ein schnell wachsendes und sich entwickelndes Gebiet. Da die Nachfrage nach Datenanalysen steigt, steigt auch die Nachfrage nach Talenten, was bedeutet, dass Top-Kandidaten oft sofort und in Top-Dollars abgeholt werden. Dieser Fachkräftemangel erfordert, dass Unternehmen beim Aufbau eines Data-Science-Teams strategisch vorgehen. Ziehen Sie die Schulung aktueller Mitarbeiter in Betracht, sofern möglich, und Kauftools, mit denen Benutzer Self-Service-Funktionen nutzen können.

Strategien und Lösungen für die Datenanalyse

Wenn Sie eine aufschlussreichere Organisation aufbauen möchten, gibt es heute zahlreiche Datenanalyseprodukte auf dem Markt. Letztendlich bietet die ideale Lösung moderne Analysetools, die prädiktiv, intuitiv, selbstlernen und adaptiv sind.

Um alle Arten der Datenverwendung in Ihrem Unternehmen zu unterstützen, müssen Sie Folgendes beachten:

• Entscheiden Sie sich für eine Plattform, die Analyse- und Datenmanagementfunktionen integriert. Eine solche Lösung ist einfacher bereitzustellen und bietet einen schnelleren Geschäftswert, während die Kompatibilitäts- und Zugriffsprobleme eines Legacy-Systems vermieden werden, das über separate Lösungen für Reporting, Discovery, Analyse und Empfehlungen verfügt.
• Eine Plattform, die sich in der Cloud befindet und auf Daten in On-Premise- und/oder hybriden Umgebungen zugreifen kann, ist von entscheidender Bedeutung. Ein schneller, einfacher Zugriff auf Daten sowie die Analysen ermöglichen es jedem Unternehmen, Einblicke zu gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen zu können.

Darüber hinaus werden folgende Vorgehensweisen berücksichtigt:

• Eine End-to-End-Analyselösung: Suchen Sie nach einer Lösung, die den ganzen Analyseprozess unterstützt – von Datenerfassung bis hin zur Bereitstellung Von Einblicken und präskriptiven Aktionen – mit Sicherheit, Flexibilität, Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit.
• Nutzen Sie alle Daten: Wählen Sie eine Lösung, die auf alle verfügbaren Datasets - jeder Größe und an jedem Ort - von Anwendungen, Geräten, einschließlich Internet of Things-Sensoren, -Abteilungen und -Drittanbietern, ob strukturiert oder unstrukturiert, vor Ort oder in der Cloud zugreift und analysiert. Diese vollständige Ansicht erschließt den vollen Wert Ihrer Daten, indem Muster und relevante Erkenntnisse aufgedeckt werden, um Benutzern zu helfen, fundierte, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
• Produktivität und Datenintegration verbessern: Die ideale Datenanalyselösung optimiert alle Schritte in Ihren Datenworkflows. Dadurch werden Daten- und Analyseprozesse schneller. Erweiterte integrierte Funktionen wie maschinelles Lernen beschleunigen die Modellerstellung. Idealerweise wird die Effizienz überall im Prozess verbessert, einschließlich der Datenerfassung, der Erkenntnisse und der Verbesserung der Entscheidungsfindung.
• Profitieren Sie von einer Single Source of Truth: Für vertrauenswürdige Analysen, Erkenntnisse und Ergebnisse sollten Daten aus einer einzigen Quelle konsolidiert werden Dies ermöglicht Konsistenz und Genauigkeit mit einer einheitlichen Ansicht von Daten, Metriken und Erkenntnissen.
• Beschleunigen Sie Dateneinblicke: Suchen Sie nach einer Lösung mit erweiterten Analysen wie eingebetteter KI und maschinellem Lernen, um Aufgaben so zu vereinfachen, zu beschleunigen und zu automatisieren. So erhalten Sie tiefergehende und schnellere Einblicke in Ihren Markt. Im Idealfall sammelt und konsolidiert das System automatisch Daten aus mehreren Quellen und empfiehlt neue Datasets zur Analyse.
• Self-Service-Analysen – kostenlose IT: Um sein Potenzial als Geschäftstool zu nutzen, müssen Analysen demokratisiert werden. Das bedeutet, dass eine Lösung vorhanden ist, die keine IT-Unterstützung erfordert. Jeder Benutzer in Ihrem Unternehmen mit der entsprechenden Berechtigung sollte in der Lage sein, sie zu verwenden. Die ideale Analyselösung ist für Selfservice konzipiert, mit Point-and-Click- oder Drag-and-Drop-Funktionalität und geführter Schritt-für-Schritt-Navigation, mit der Benutzer Daten einfach laden und importieren und aus jedem Blickwinkel analysieren können.

  Wir glauben, dass die besten Datenanalyselösungen Benutzern die Möglichkeit bieten, Datenassets basierend auf Metadaten und Geschäftskontext im gesamten Unternehmen zu finden, zu verstehen, zu verwalten und zu verfolgen. Dadurch wird die Amortisierungszeit verkürzt und die Suche nach geeigneten Daten erleichtert. Daten-Discovery, Zusammenarbeit und interne Prozesse können durch benutzerdefinierte Anmerkungen, Tags und Geschäftsglossarbegriffe verbessert werden.

• Daten visualisieren: Analytics hat das Potenzial, Ihnen einen detaillierten Snapshot Ihrer Unternehmenslandschaft zu vermitteln. Um dieses Potenzial optimal nutzen zu können, benötigen Sie eine intelligente Lösung, mit der Daten automatisch in visuelle Präsentationen umgewandelt werden können. So können Sie Muster, Beziehungen und Trends erkennen und verstehen, die mit einer Tabelle mit Rohzahlen verpasst werden können. Außerdem können Sie Daten-Mashups erstellen, um neue, einzigartige Einblicke zu erhalten. Dank intelligenter Technologie können Ihre Mitarbeiter dies ohne spezielle Schulung tun.
• Mobile Analytics: Sie möchten ein Tool, mit dem Ihre Mitarbeiter Zugriff auf die Informationen erhalten, die sie benötigen, selbst wenn sie unterwegs sind. Aber nicht alle Lösungen für mobile Analysen sind gleich. Suchen Sie nach einer Lösung, die nicht nur sprachfähigen Zugriff und Echtzeit-Alerts bietet, sondern sogar erweiterte Funktionen, mit denen Ihre Mitarbeiter noch produktiver arbeiten.

  Dazu gehört die Erstellung mobiler Analyseanwendungen mit interaktiven Grafiken auf einem Telefon oder Tablet, ohne dass Code geschrieben werden muss. Oder stellen Sie sich eine Lösung vor, die sich Ihren digitalen Fußabdruck ansieht, weiß, dass Sie demnächst an einem Meeting außerhalb der Stadt teilnehmen werden, und Erkenntnisse liefert, die zum Erfolg dieses Meetings beitragen.

Wie Automatisierung und KI Datenanalysen transformieren

Millionen manuell präparierter Kalkulationstabellen werden in verschiedenen Branchen verwendet, darunter Finanzen, Gesundheitswesen und Wirtschaft. Laut ZDNet haben 90 % aller Kalkulationstabellen jedoch Fehler, die sich auf ihre Ergebnisse auswirken. Probleme beim Ausschneiden und Einfügen, versteckte Zellen und andere Fehlfunktionen haben Unternehmen Millionen von Dollar gekostet.

Herkömmliche Analyselösungen und -prozesse können auch zu Verzögerungen bei der Bereitstellung von Erkenntnissen führen, die für zeitnahe Entscheidungen erforderlich sind. Häufig werden Daten aus verschiedenen Anwendungen und Plattformen gesammelt. Dabei muss eine Fachabteilung die ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load), Verbindungen und Schnittstellen erstellen, Daten von einer Datenbank in eine andere übertragen, die Datenqualität prüfen und die Daten in Tabellen einpflegen.

All diese Aufgaben verbrauchen wertvolle Zeit und Ressourcen.

Darüber hinaus müssen Sie mit herkömmlichen Lösungen und Prozessen in der Regel ein Experte für IT oder Analysen sein, um die Analyse durchzuführen. Es ist keine Selfservice-Erfahrung für die vielbeschäftigte Führungskraft, die Monatsabschlussanalysen erfordert. Und das bedeutet, darauf zu warten, dass der IT- oder Analyseexperte das Notwendige bereitstellt.

Die Automatisierung von Analyseprozessen und die Verlagerung der Prozesse in die Cloud kann für Unternehmen jeder Größe und in allen Branchen neue Impulse setzen. Beispiel: Eine moderne Analyselösung mit eingebetteter KI und ML und einem integrierten autonomen Data Warehouse, das in einer selbstsichernden, selbstanpassenden, selbstoptimierenden autonomen Cloud ausgeführt wird, kann die Entscheidungsfindung revolutionieren.

Wenn Sie mit einer modernen Analyselösung arbeiten, kann alles automatisiert werden: Identifizieren Sie einige Parameter dessen, was Sie untersuchen möchten, welches Modell angewendet werden soll und welche Spalte Sie vorhersagen möchten, und das Tool übernimmt die Lösung. Daten können aus mehreren Anwendungen, Plattformen und Clouds aufgenommen werden. Sie können gesammelt, bereinigt, vorbereitet, transformiert und auf Vorhersagen analysiert werden - alles automatisch. Das beschleunigt die Verarbeitung und reduziert die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler.

Entscheiden Sie sich für Oracle Analytics und erhalten Sie eine einheitliche, integrierte Plattform, die Oracle Analytics und die Oracle Autonomous Database vereint. Es handelt sich um eine einfache, wiederholbare Lösung mit den besten Elementen der Analytik und leistungsstarken autonomen Datendiensten. Das bedeutet, dass Hindernisse beseitigt werden, Daten zu einer Single Source of Truth zusammengeführt werden und hochgradig verwertbare Erkenntnisse schnell gewonnen werden, was sie zu einer idealen Datenanalyselösung macht, um strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Aber denken Sie daran: Unternehmen, die den vollen Nutzen der Datenanalyse erkennen, hören nicht bei Tools auf. Sie arbeiten auch daran, eine datengesteuerte Kultur innerhalb des Unternehmens zu entwickeln, in der Entscheidungen eher auf Fakten als auf Intuition basieren. Das Ergebnis sind besseres Wachstum, Rentabilität und Kundenzufriedenheit.

Häufig gestellte Fragen zur Datenanalyse

Was sind die Haupttypen der Datenanalyse?

Die wichtigsten Arten der Datenanalyse sind:

• Prädiktive Datenanalyse, die Trends, Korrelationen und Kausalität identifiziert.
• Präskriptive Datenanalyse sagt Ergebnisse voraus und gibt Handlungsempfehlungen für die nächsten Schritte.
• Diagnostische Datenanalyse, die historische Daten überprüft, um zu quantifizieren, warum etwas passiert ist.
• Deskriptive Datenanalyse wertet historische Daten aus, um ein umfassendes Bild vergangener Ereignisse mit allen wichtigen Fakten zu vermitteln.

Warum ist Datenanalyse so wichtig?

Da Daten ständig aus Geräten und Datenbanken in fast allen Bereichen des Geschäfts- und Alltagslebens generiert werden, bietet die Datenanalyse eine Möglichkeit, diese großen Mengen in etwas Sinnvolles zu verwandeln. Daher ist die Datenanalyse wichtig, da sie quantifizierbare Beweise liefert, um Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig Erkenntnisse zu gewinnen, die eine weitere Strategie unterstützen können.

Wie können Datenanalysen Geschäftsentscheidungen verbessern?

Vor der Datenanalyse wurden Geschäftsentscheidungen mit begrenztem Kontext durchgeführt. Beispiel: Eine Marketingentscheidung könnte auf Kampagnendaten basieren, aber aufgrund des Zeit- und Arbeitsaufwands wäre es unmöglich gewesen, Umsatzdaten, Wettbewerbsdaten, saisonale Faktoren und andere Arten von Kontextdaten vollständig zu berücksichtigen. Da die Datenanalyse mit einem umfassenden Repository von Qualitätsdaten verbunden ist, kann all dies in einer klaren Sicht auf eine bestimmte Situation synthetisiert werden – und neben der Rechtfertigung von Entscheidungen können Datenanalysen neue Erkenntnisse liefern, indem sie Muster finden, die tief in Datasets vergraben sind.

Was ist der Unterschied zwischen Big-Data- und Datenanalyse?

Big Data bezieht sich auf die Erzeugung, Sammlung und Verarbeitung großer Datenmengen aus einer Vielzahl von Quellen. Datenanalyse ist die Untersuchung von Daten, um Erkenntnisse abzuleiten. Zwar kann die Analyse auch auf einem einzelnen, abgeschlossenen Datensatz durchgeführt werden, doch ihre Stärken zeigt sie bei großen Datenmengen – je mehr Daten, desto aussagekräftiger die Ergebnisse.

Was ist die beste Art der Datenanalyse?

Die beste Art der Datenanalyse für ein Unternehmen hängt von seiner Entwicklungsphase ab. Die meisten Unternehmen nutzen vermutlich bereits eine Form von Analyse, jedoch oft nur, um reaktive statt proaktive Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Immer mehr Unternehmen setzen anspruchsvolle Datenanalyselösungen mit maschinellen Lernfunktionen ein, um bessere Unternehmensentscheidungen zu treffen und Markttrends und Chancen zu definieren. Unternehmen, die keine Datenanalysen mit proaktiven und vorausschauenden Funktionen einsetzen, riskieren eine Verschlechterung ihrer Geschäftsleistung – ihnen fehlt die Fähigkeit, verborgene Muster zu erkennen und überraschende Erkenntnisse zu gewinnen.