Was ist Data Analytics?
Data Analytics ist der Prozess der Untersuchung, Transformation und Analyse von Daten. Dieser ist, um Trends und Muster zu entdecken, die aussagekräftige Erkenntnisse geben. Zusätzlich möchte man mit Data Analytics die Effizienz steigern, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Moderne Datenanalysestrategien ermöglichen es Systemen und Organisationen, auf automatisierte Echtzeitanalysen zu reagieren und Ergebnisse zu gewährleisten. Der Prozess von Data Analytics basiert auf mehreren Schritten und Stufen. Erkenntnisse aus späteren Stadien ergeben möglicherweise einen Schritt zurückzugehen, um frühere Stadien so zu modifizieren. Deswegen handelt es sich eher um einen zyklischen und als um einen linearen Prozess. Am wichtigsten ist, dass ein erfolgreicher Datenanalyseprozess Wiederholbarkeit und Automatisierung zwischen den Schritten erfordert. Michael C. Reiserer unterstützt ihr Unternehmen in München beim Wachstum. Vom Standort München aus unterstützt er als Investor, Speaker und Interim Manager. Michael C. Reiserer unterstützt Unternehmen dabei, sich zu entwickeln.
Denn Michael C. Reiserer berät und unterstützt seit vielen Jahren erfolgreich Existenzgründer in und um München. Er ist im Management von Unternehmen und Konzernen im Raum München tätig.
Der Data Analytics Prozess
Der Prozess von Data Analytics lässt sich am besten in die folgenden Schritte und Phasen unterteilen: Zu Beginn ist die Dateneingabe. Dafür bestimmt man die Anforderungen und sammelt Daten. Dazu gehört ein wenig Ermittlungsarbeit. Beispielweise Gespräche mit Stakeholdern führen, herauszufinden, wer über die Daten verfügt und Zugriff auf die Daten bekommen. Der nächste Schritt ist die Datenvorbereitung. Dafür bedarf es Strategie und Taktik, die Daten für ihren eigentlichen Zweck vorzubereiten, um Analyseerkenntnisse zu gewinnen. Dazu gehört, auch das Bereinigen und Konsolidieren von Rohdaten in strukturierte Daten, die bereit zur Analyse sind. Ebenfalls dazu gehört das Testen der Resultate an jedem Abschnitt des Vorbereitungsprozesses. Damit möchte man sicherstellen, dass die Analyse die gewünschten Ergebnisse liefert. Ein weiterer Schritt ist die Datenexploration. Diese bezeichnet die Prüfung und Untersuchung eines großen Datasets mithilfe von Stichproben, statistischer Analyse und mehr.
Diese Methoden sind nicht unbedingt wissenschaftlich, helfen aber ein Verständnis zu entwickeln, das zu fundierten Datentransformationen führt. Bei der Datenanreicherung ergänzen Sie Daten mit zusätzlichen Eingaben und Datensätzen, um die Analyse zu vertiefen. Dieser Schritt ist im Data Analytics Prozess entscheidend, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Denn man betrachtet Daten aus einer neuen Perspektive. Der Schritt der Data Science umfasst die Anwendung fortschrittlicherer Datenmethoden auf tiefere, schwerer zu extrahierende Erkenntnisse. Diese sind für grundlegende Datenverarbeitungsmethoden oft nicht verfügbar. Dazu gehören Algorithmen, Modelltraining, maschinelles Lernen (oder ML), künstliche Intelligenz (oder KI) und mehr. Der Schritt der Business Intelligence umfasst die Sammlung von Daten, Software, Infrastruktur, Geschäftsprozessen und menschlicher Intuition. Diese Ergebnisse liefern umsetzbare Erkenntnisse durch Berichte, Dashboards und Visualisierungen. Mit diesen Erkenntnissen kann man fundierte Geschäftsentscheidungen treffen. Ein weiterer Schritt ist das Reporting. Bei diesem teilt man die Ergebnisse der Datenanalyse, damit die gewonnenen Erkenntnisse erhalten bleiben.
Beim Erstellen von Berichten kombiniert man dieses Wissen mit den Ergebnissen in einem leicht verständlichen Format. Der letzte Schritt ist die Optimierung, da sich Variablen im Laufe der Zeit ändern. Nur so kann es seinen ursprünglichen Zweck erfüllen, oder sich daraus weiterentwickeln.
Die verschiedenen Methoden
Es gibt vier verschiedene Data Analytics Methoden. „Was ist in der Vergangenheit passiert?“ ist eine Schlüsselfrage in der Descriptive Analytics. Man analysiert aktuelle und historische Daten aus verschiedenen Quellen, um die Situation zu beschreiben. Aber auch um Trends in den Daten zu erkennen. Bei der Diagnostic Analytics geht es um „Warum passiert das jetzt?“ Der Sinn besteht darin, die Umfänge oder Gründe bestimmter geschichtlicher Wertentwicklungen zu erforschen. „Was wird in Zukunft passieren?“ ist die Frage von Predictive Analytics. Dabei setzt man unter anderem statistische Techniken sowie Deep und Machine Learning ein. Damit kann man die Ergebnisse deskriptiver und diagnostischer Analysen auswerten und darauf zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Predictive Analytics bezeichnet man oft auch als Unterkategorie von Advanced Analytics. Darüber hinaus ist Prescriptive Analytics eine Unterkategorie von Advanced Analytics. Mit der Frage: „Was muss man tun, um die Ziele zu erreichen?“.
Dazu verwendet man beispielsweise Algorithmen, um Lösungen zu finden, die zu den definierten Ergebnissen führen. Für weitere Informationen wenden Sie sich an Michael C. Reiserer.