Was ist Data-Analytik?

Mit der Daten-Analytik können Unternehmen all ihre Daten (in Echtzeit, historisch, unstrukturiert, strukturiert, qualitativ) analysieren, um Muster zu identifizieren und Erkenntnisse zu generieren, um Entscheidungen zu treffen und in einigen Fällen zu automatisieren, indem Informationen und Aktionen miteinander verbunden werden. Die besten Lösungen von heute unterstützen den durchgehenden Analyseprozess vom Zugriff, der Vorbereitung und Analyse von Daten bis hin zur Operationalisierung von Analyse- und Überwachungsergebnissen.

Mit der Daten-Analytik können Unternehmen, ihr Geschäft und ihre Kultur digital transformieren und bei ihrer Entscheidungsfindung innovativer und zukunftsorientierter werden. Algorithmenorientierte Organisationen, die über die traditionelle KPI-Überwachung und -Reporting hinausgehen, um versteckte Muster in Daten zu finden, sind die neuen Innovatoren und Geschäftsführer.

Durch den Paradigmenwechsel über Daten hinaus zur Verbindung von Erkenntnissen mit Maßnahmen können Unternehmen personalisierte Kundenerlebnisse schaffen, vernetzte digitale Produkte entwickeln, Abläufe optimieren und die Produktivität der Mitarbeiter steigern.

Mit kollaborativer Daten-Analytik befähigen Unternehmen alle, zum Geschäftserfolg — von Dateningenieuren und Data Scientists bis hin zu Entwicklern und Geschäftsanalysten und sogar Geschäftsleuten und Geschäftsführern beizutragen. Kollaborative Datenanalysen ermutigen auch Personen innerhalb und außerhalb eines Unternehmens, Kontakt aufzunehmen und zusammenzuarbeiten. Zum Beispiel können Data Scientists eng mit einem Kunden zusammenarbeiten, um ihnen bei der Lösung ihrer Probleme in Echtzeit zu helfen, indem sie die hochgradig kollaborative Benutzeroberfläche der modernen Analysen von heute verwenden.

Die Daten-Analytik treibt Unternehmen voran, indem sie Algorithmen überall einsetzt, um kritische Geschäftsmomente zu optimieren, z. B. einen Kunden, der Ihr Geschäft betritt, ein Gerät, das kurz vor dem Ausfall steht, oder andere Ereignisse, die den Unterschied zwischen Gewinnen oder Verlieren von Unternehmen bedeuten könnten. Daten-Analytik gilt für alle Branchen, einschließlich Finanzdienstleistungen und Versicherungen, Fertigung, Energie, Transport, Reisen und Logistik, Gesundheitswesen und andere. Daten-Analytik kann dabei helfen, Unterbrechungen vorherzusagen und zu bewältigen, Routen zu optimieren, proaktiven Kundenservice zu bieten, intelligente Cross-Selling-Angebote zu erstellen, einen bevorstehenden Geräteausfall vorherzusagen, das Inventar in Echtzeit zu verwalten, die Preise zu optimieren und Betrug zu verhindern.

Grundlegende Funktionen der Daten-Analytik

Business Intelligence und Reporting

Die Analyse von Daten und die Bereitstellung umsetzbarer Informationen für Führungskräfte und andere Endbenutzer zum Treffen von fundierten Geschäftsentscheidungen ist eine der größten Anwendungen von Daten-Analytik. Die Daten-Analytik, auch bekannt als „Business Intelligence“, ist das Informationsportal für jedes Unternehmen. Verbraucher, Entwickler, Datenmodellierer, Datenqualitätsmanager, Geschäftsführer, Betriebsleiter und andere verlassen sich auf Berichte und Dashboards, die dabei helfen können, Geschäftsfortschritt, Status, Ausfälle, Umsätze, Partner und mehr zu überwachen.

Data-Wrangling/Datenvorbereitung

Eine gute Daten-Analytik-Lösung umfasst ein praktikables Selfservice-Data-Wrangling und Datenvorbereitungsfunktionen, damit Daten einfach und schnell aus einer Vielzahl von Datenquellen zusammengeführt werden können, die unvollständig, komplex oder unordentlich sein können und für einfaches Mashup und Analyse bereinigt werden.

Datenvisualisierung

Zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten verlassen sich viele Analysten und Data Scientsts auf die Daten-Visualisierungoder die grafische Darstellung von Daten, um Menschen dabei zu helfen, Muster und Ausreißer in den Daten visuell zu untersuchen und zu identifizieren. Eine großartige Lösung für die Daten-Analytik umfasst Funktionen zur Daten-Visualisierung, die die Daten-Exploration einfacher und schneller machen.

Raumbezogene und Standort-Analytik

Die Analyse großer Datensätze bedeutet oft nichts, wenn Ihre Analytik-Lösung keine raumbezogene und Standort-Analytikenthält. Wenn Sie diese Informationsebene zu Datenanalysen hinzufügen, können Sie Erkenntnisse entwickeln und Beziehungen in den Daten erkennen, die Sie möglicherweise noch nicht gesehen haben. Sie können besser vorhersagen, wo sich Ihre wertvollsten Kunden befinden und welchen Weg sie für den Kauf Ihrer Produkte gehen.

Prädiktive Analysen

Eine der größten Anwendungen von Geschäftsdaten-Analytik ist heute die Vorhersage von Ereignissen. Zum Beispiel die Vorhersage, wann eine Maschine ausfallen wird oder wie viel Inventar in einem bestimmten Geschäft zu einem bestimmten Zeitpunkt benötigt wird. Prädiktive Analytik beinhaltet die Erfassung historischer Daten und die Erstellung eines Modells, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Traditionell war erweiterte Analyse die Domäne von gut ausgebildeten Data Scientists, Statistikern und Dateningenieuren. Mit Fortschritten in der Software werden Aspekte dieser Rollen jedoch zunehmend von Citizen Data Scientists wahrgenommen. Viele Marktforschungsunternehmen prognostizieren, dass Citizen Data Scientists die Data Scientists in der Menge der erstellten erweiterten Analyse übertreffen werden.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen beinhaltet die Automatisierung von Analysemodellen unter Verwendung von Algorithmen, die iterativ aus Daten lernen und die Leistung optimieren. Mit verfügbaren Algorithmen für maschinelles Lernen für Big Data können Sie mit Ihren Computern zum Arbeiten anfangen, neue Muster und Erkenntnisse zu finden, ohne sie explizit zu programmieren, wo sie suchen müssen. Suchen Sie nach Daten-Analytik-Lösung, die eine Suche in natürlicher Sprache, Bildanalyse und erweiterte Analysen anbieten.

Streaming-Analysen

Das Handeln bei Echtzeit-Ereignissen im Moment, der wichtig ist, wird heute zu einer kritischen Fähigkeit der Daten-Analytik. Das Abrufen von Daten von IoT-Streaming-Geräten, Videoquellen, Audioquellen und Social-Media-Plattformen in Echtzeit ist eine wesentliche Funktion der besten Analytik-Lösungen von heute.

Verwendung von Daten-Analytik: Der analytische Prozess

1. Verständnis des Geschäftsproblems.
2. Erfassung/Identifizierung von Daten, die für das Problem relevant sind.
3. Vorbereitung von Daten für die Analyse.
4. Analyse der Daten zur Generierung von Erkenntnissen.
5. Bereitstellung/Operationalisierung von Analysen und Modellen.
6. Überwachung und Optimierung der Leistung.

Der erste Schritt zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Ihren Daten besteht darin, sicherzustellen, dass sie organisiert, genau und umsetzbar sind. Viele Unternehmen beginnen damit, eine Standardmethode für den Zugriff auf und die Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen mithilfe einer virtuellen Datenschicht zu erstellen. Als nächstes können Unternehmen nach der Automatisierung des Daten-Wrangling Zeit und Energie auf das Handeln auf Ausreißer oder Inkonsistenzen von Daten widmen. Als nächstes kann visuelle Analytik umfangreiche, interaktive Dashboards für die Daten-Exploration bereitstellen und Unternehmen leistungsstarke Analysefunktionen in einem intuitiven Format bieten. Viele Unternehmen verwenden Data Science, um Modelle zu erstellen, die prädiktive Erkenntnisse liefern. Darüber hinaus ziehen Daten-Analytik-Lösungen kontinuierlich Streaming-Daten in Echtzeit für die genaueste Analyse ab. Mit neuen Erkenntnissen können Unternehmen schnell handeln und dringende Entscheidungen mit einem klaren Verständnis von Echtzeit- und historischen Daten vereinfachen.

Heutzutage können Unternehmen die Daten-Analytik nutzen, um ihre Daten zu prüfen, zu bereinigen, zu transformieren und zu modellieren. Die Top-Daten-Analytik-Lösungen erledigen alles für Sie und ermöglichen es Ihnen, das Beste aus Ihren Daten herauszuholen und Geschäftsstrategien zu verbessern.

Die Vorteile der Daten-Analytik

Vereinfachen, zusammenarbeiten und mehr erreichen

Die besten Daten-Analytik-Lösungen von heute vereinfachen das, was einmal ein sehr komplexer Prozess war. Durch die Vereinfachung des durchgängigen-Analytik-Lebenszyklus in Big Data-Ökosystemen wie Spark und Hadoop können Sie Data Science-Techniken im großen Maßstab verwenden. Die Zusammenarbeit zwischen Data Science, Branchen- und IT-Teams bei Big Data-Analytik-Projekten steigert die Effizienz und Produktivität für das gesamte Unternehmen.

Anomalien identifizieren und Maßnahmen einleiten

Durch die Analyse von volumenstarken Streaming-Daten sowohl in Ihren Kerngeschäftssystemen als auch am Rand können Sie Anomalien finden, Entscheidungen treffen und am Punkt der Auswirkungen Maßnahmen ergreifen. Mit ständig wachsenden Datenmengen können Sie durch die Möglichkeit, Anomalien analysieren, filtern, zusammenfassen und Erkenntnisse gewinnen, bevor sie zu einem größeren Problem werden.

Operationalisierung, Monitoring, Verwaltung, Vertrauen

Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, Analysen zu operationalisieren. Wenn Daten abfallen und Modelle zerfallen und Sie in der Lage sind, neue Analysemodelle am Edge oder direkt in Kerngeschäftssystemen zu speichern, zu aktualisieren und automatisch bereitzustellen, können Sie vertrauenswürdige Ergebnisse verstehen und darauf reagieren.

Nutzen Sie wertvolle Erkenntnisse für fundierte Handlungen

Mit einem umfassenden Einblick in sämtliche Daten – überall und jederzeit – kann Ihre Organisation auf Basis aussagekräftiger Echtzeitinformationen und -erkenntnisse fundierte Entscheidungen treffen. Verbessern Sie die Geschäftsergebnisse, indem Sie Analysen in Unternehmensprozesse integrieren und Entscheidungen automatisieren. Durch eine Lösung mit integriertem kontinuierlichem Feedback können Sie und Ihre Organisation sich ständig verbessern, Prozesse verfeinern und wertvolle Erkenntnisse aufbauen.

Schnell und richtig reagieren

Reagieren Sie in Sekundenbruchteilen auf Ereignisse und stellen Sie sicher, dass die richtigen Personen zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Maßnahmen ergreifen, um Probleme schnell zu beheben. Nutzen Sie Microservices für Edge-Scoring und moderne serverlose Anwendungen mit einem winzigen Platzbedarf, der auf Open-Source-Technologie basiert.

Die Auswirkungen von Daten-Analytik

Die Daten-Analytik kann, wenn sie richtig genutzt wird, eine Quelle für Wettbewerbsvorteile sein. Unternehmen, die Daten-Analytik mit einer fokussierten Vision angehen, können die digitale Transformation vorantreiben, das Kundenerlebnis verbessern und eine datengesteuerte Unternehmenskultur schaffen. Mithilfe der Daten-Analytik können Unternehmen neue Geschäftsmöglichkeiten identifizieren und Erkenntnisse nutzen, um Maßnahmen zu priorisieren und neue Einnahmequellen zu schaffen

Um die Wertschöpfung zu nutzen, die Daten-Analytik einer Organisation zur Verfügung stellen kann, müssen Unternehmen Daten für jede Geschäftsentscheidung als eine Möglichkeit betrachten, die Ergebnisse zu optimieren und eine fundiertere Entscheidungsfindung zu erzielen.

Wenn Initiativen zur Daten-Analytik immer mehr akzeptiert werden, werden Unternehmen von traditionellen Berichten zu fortschrittlicheren Echtzeit-Analytik-Lösungen übergehen. Daten-Analytik-Programme in Unternehmen entwickeln sich rasant, da die digitale Transformation und datengetriebene Organisationen eine Priorität mehr haben.

Die wichtigsten Anwendungsszenarien für die Daten-Analytik

• Erkennung von Anomalien
• Verwaltung von Kundendaten
• Risiken managen
• Aufdeckung von Betrug
• Personalisierung und Anpassung
• Durchführung von Marktforschung
• Analyse von Vorgängen