Datenanalyse

Was ist Datenanalyse?

Data Analytics ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdaten, um Rückschlüsse auf diese Informationen zu ziehen. Viele der Techniken und Prozesse der Datenanalyse wurden zu mechanischen Prozessen und Algorithmen automatisiert, die Rohdaten für den menschlichen Verzehr verarbeiten.

Datenanalyse verstehen

Datenanalyse ist ein weit gefasster Begriff, der viele verschiedene Arten der Datenanalyse umfasst. Jede Art von Informationen kann Datenanalysetechniken unterzogen werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Verbesserung der Dinge verwendet werden können. Datenanalysetechniken können Trends und Metriken aufdecken, die sonst in der Masse an Informationen verloren gehen würden. Diese Informationen können dann zur Optimierung von Prozessen verwendet werden, um die Gesamteffizienz eines Unternehmens oder Systems zu steigern.

Fertigungsunternehmen zeichnen beispielsweise häufig die Laufzeit, Ausfallzeit und Arbeitswarteschlange für verschiedene Maschinen auf und analysieren die Daten dann, um die Arbeitsbelastung besser zu planen, damit die Maschinen näher an der Spitzenauslastung arbeiten.

Data Analytics kann viel mehr, als Engpässe in der Produktion aufzuzeigen. Gaming-Unternehmen verwenden Datenanalysen, um Belohnungspläne für Spieler festzulegen, die die Mehrheit der Spieler im Spiel aktiv halten. Content-Unternehmen verwenden viele der gleichen Datenanalysen, um Sie beim Klicken, Ansehen oder Neuorganisieren von Inhalten zu halten, um eine weitere Ansicht oder einen weiteren Klick zu erhalten.

Datenanalyse ist wichtig, da sie Unternehmen dabei hilft, ihre Leistung zu optimieren. Durch die Implementierung in das Geschäftsmodell können Unternehmen zur Kostensenkung beitragen, indem sie effizientere Geschäftsmethoden identifizieren und große Datenmengen speichern. Ein Unternehmen kann auch Datenanalysen verwenden, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und Kundentrends und -zufriedenheit zu analysieren, was zu neuen – und besseren – Produkten und Dienstleistungen führen kann.

Der Prozess der Datenanalyse umfasst mehrere Schritte:

1. Der erste Schritt besteht darin, die Datenanforderungen oder die Gruppierung der Daten zu bestimmen. Die Daten können nach Alter, Demografie, Einkommen oder Geschlecht getrennt sein. Datenwerte können numerisch sein oder nach Kategorie unterteilt sein.
2. Der zweite Schritt in der Datenanalyse ist der Prozess der Datenerfassung. Dies kann durch eine Vielzahl von Quellen wie Computer, Online-Quellen, Kameras, Umgebungsquellen oder durch Personal erfolgen.
3. Sobald die Daten gesammelt wurden, müssen sie organisiert werden, damit sie analysiert werden können. Die Organisation kann in einer Tabellenkalkulation oder einer anderen Form von Software erfolgen, die statistische Daten aufnehmen kann.
4. Die Daten werden dann vor der Analyse bereinigt. Dies bedeutet, dass es bereinigt und überprüft wird, um sicherzustellen, dass es keine Duplikate oder Fehler gibt und dass es nicht unvollständig ist. Dieser Schritt hilft, Fehler zu korrigieren, bevor er zur Analyse an einen Datenanalysten weitergeleitet wird.

[Wichtig: Die Datenanalyse konzentriert sich darauf, Schlussfolgerungen zu ziehen, die auf dem basieren, was der Analyst bereits weiß.]

Arten der Datenanalyse

Die Datenanalyse wird in vier Grundtypen unterteilt.

1. Descriptive Analytics beschreibt, was in einem bestimmten Zeitraum passiert ist. Sind die Aufrufzahlen gestiegen? Sind die Verkäufe in diesem Monat stärker als im letzten?
2. Die diagnostische Analyse konzentriert sich mehr darauf, warum etwas passiert ist. Dies beinhaltet vielfältigere Dateneingaben und ein wenig Hypothesenbildung. Hat das Wetter den Bierverkauf beeinflusst? Hat sich diese letzte Marketingkampagne auf den Umsatz ausgewirkt?
3. Predictive Analytics bewegt sich zu dem, was in naher Zukunft wahrscheinlich passieren wird. Was ist mit den Verkäufen passiert, als wir das letzte Mal einen heißen Sommer hatten? Wie viele Wettermodelle sagen dieses Jahr einen heißen Sommer voraus?
4. Prescriptive Analytics schlägt eine Vorgehensweise vor. Wenn die Wahrscheinlichkeit eines heißen Sommers im Durchschnitt dieser fünf Wettermodelle über 58 % liegt, sollten wir die Brauerei um eine Abendschicht erweitern und einen zusätzlichen Tank mieten, um die Leistung zu erhöhen.

Datenanalysen untermauern viele Qualitätskontrollsysteme in der Finanzwelt, einschließlich des allseits beliebten Six Sigma Programms. Wenn Sie etwas nicht richtig messen – sei es Ihr Gewicht oder die Anzahl der Fehler pro Million in einer Produktionslinie , ist es nahezu unmöglich, es zu optimieren.

Einige der Sektoren, die den Einsatz von Datenanalysen übernommen haben, umfassen die Reise- und Gastgewerbebranche, in der die Abwicklung schnell erfolgen kann. Diese Branche kann Kundendaten sammeln und herausfinden, wo die Probleme, falls vorhanden, liegen und wie sie behoben werden können.

Healthcare kombiniert die Nutzung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten und nutzt Data Analytics, um schnelle Entscheidungen zu treffen. In ähnlicher Weise verwendet der Einzelhandel umfangreiche Datenmengen, um den sich ständig ändernden Anforderungen der Käufer gerecht zu werden. Die Informationen, die Einzelhändler sammeln und analysieren, können ihnen helfen, Trends zu erkennen, Produkte zu empfehlen und den Gewinn zu steigern.

Häufig gestellte Fragen