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Digitalisierung

Was ist Data Analytics? – Alles, was Sie wissen müssen, um 2025 wettbewerbsfähig zu sein


Was ist Data Analytics?

Von der Vorhersage des Kundenverhaltens bis zur Prognose von Veränderungen in der Lieferkette – Die Einsatzmöglichkeiten von Data Analytics sind im Zeitalter der Digitalisierung nahezu unbegrenzt.

Doch was genau verbirgt sich hinter dem Begriff Data Analytics? Und wie kann diese Methode genutzt werden, um profitable Geschäftsmodelle für das eigene Unternehmen zu entwickeln? In folgendem Beitrag zeigen wir Ihnen alles, was Sie wissen müssen, damit Ihr Unternehmen in Zukunft weiterhin wettbewerbsfähig bleibt.

Unter anderem erfahren Sie: Wie genau Data Analytics funktionieren, in welchen Branchen sie zum Einsatz kommen und wie auch Ihr Unternehmen durch Data Analytics profitiert.

Das Wichtigste in Kürze:

  • Data Analytics umfassen die autonome oder halbautonome Auswertung von Daten, mit dem Ziel, Erkenntnisse zu gewinnen und Probleme zu lösen.
  • Die vier Hauptarten der Data Analytics sind die deskriptive Analyse (vergangene Ereignisse verstehen), diagnostische Analyse (Ursachen ermitteln), prädiktive Analyse (zukünftige Ereignisse vorhersagen) und präskriptive Analyse (Maßnahmen empfehlen).
  • Mittlerweile kommt Data Analytics vom Einzelhandel bis zur Finanzbranche in allen erdenklichen Branchen zum Einsatz.

1. Definition – Was versteht man unter Data Analytics?

Unter Data Analytics (auch Datenanalyse oder Datenauswertung genannt) versteht man die autonome oder halbautonome Extraktion, Transformation und Inspektion von Daten, mit dem Ziel, Erkenntnisse zu gewinnen sowie Probleme zu lösen.

Mithilfe von Data-Analytics-Techniken können Unternehmen Trends erkennen, Vorhersagen treffen, neue Geschäftsmöglichkeiten identifizieren und Handlungsempfehlungen ausarbeiten. Im weiteren Sinne umfasst Data Analytics demnach nicht nur die Analyse von Daten, sondern obendrein deren Erhebung, Organisation und Speicherung.

 

Wie unterscheiden sich Data Analysis, Data Analytics und Data Science?

Data Analytics, Data Analysis und Data Science sind verwandte Prozesse, die zusammenarbeiten und im allgemeinen Sprachgebrauch oft synonym gebraucht werden. Tatsächlich handelt es sich aber um unterschiedliche Bereiche, die distinkte Aufgaben erfüllen.

Was macht man als Data Analyst?

Ein Data Analyst wertet komplexe Datensätze aus und fasst diese kompakt und leicht verständlich zusammen. Auf Grundlage seiner Analyse präsentiert er zudem Handlungsempfehlungen. Welche Fragestellungen ein Data Analyst konkret behandelt, variiert abhängig von der Branche.

2. Welche Arten von Data Analytics gibt es?

Deskriptive Analysen (Descriptive Analytics)

Deskriptive Analysen konzentrieren sich darauf, vergangene Ereignisse zu verstehen und zu beschreiben. Dazu zerlegen Sie große Datenmengen in kleinere, verständliche Informationen.

  • Ausgangsfragen: „Was ist in der Vergangenheit passiert?“ und „Was passiert aktuell?“
  • Beispiel: Umsatz in der letzten Woche ermittelten.

Diagnostische Analysen (Diagnostic Analytics)

Diagnostische Analysen helfen dabei, die Ursachen für bestimmte Trends festzustellen. Um die Gründe hinter diesen Entwicklungen zu verstehen, ziehen Sie historische Daten heran.

  • Ausgangsfrage: „Warum tritt das derzeit auf?“ 
  • Beispiel: Herausfinden, warum der Umsatz im Vergleich zur Vorwoche gestiegen ist.

Prädiktive Analysen (Predictive Analytics)

Prädiktive Analysen verwenden die Produkte der deskriptiven und diagnostischen Analysen in Kombination mit Big Data, um Vorhersagen über zukünftige Geschehnisse zu treffen und Wahrscheinlichkeiten abzuschätzen.

  • Ausgangsfrage: „Was wird voraussichtlich in der Zukunft geschehen?“
  • Beispiel: Prognose des Umsatzes während der Weihnachtszeit.

Prescriptive Analytics

Prescriptive Analytics nutzen die Befunde der anderen Datenanalysen, um Empfehlungen herauszugeben und gezielte Maßnahmen vorzuschreiben, sobald gewisse Bedingungen eintreten.

  • Ausgangsfrage: „Welche Maßnahmen sind erforderlich, um das Ziel zu erreichen?“
  • Beispiel: Mehr von einem Produkt bestellen, um Fehlbestand zu vermeiden.

3. Warum ist Data Analytics wichtig für Unternehmen? – Das sind die Vorteile

  • Verschafft Wettbewerbsvorteile
  • Fördert die Entwicklung innovativer Produkte und Services
  • Ermöglicht es besser auf Kundenbedürfnisse einzugehen
  • Verbessert den Kundenservice
  • Optimiert die Finanzstrukturen
  • Beschleunigt Geschäftsprozesse
  • Identifiziert und mindert Geschäftsrisiken frühzeitig
  • Steigert die Rentabilität
  • Ermöglicht eine effiziente Nutzung Ihrer Geschäftsressourcen
  • Erlaubt Echtzeit-Analysen

4. Wie läuft der Data-Analytics-Prozess ab? – Die wichtigsten Schritte im Überblick

Was macht moderne Data Analytics aus?

  • Solides Fundament: Unternehmen sollten ihre Daten regelmäßig bereinigen, validieren und sie in einer zentralen Plattform bündeln.
  • Automatisierung: Moderne Data Analytics sollten in der Lage sein, den gesamten Geschäftsprozess zu automatisieren.
  • Kompetenzzentrum: Ein zentrales Kompetenzzentrum für Data Analytics prägt eine Kultur der datenbasierten Entscheidungsfindung.
  • Einheitliche Tools: Unternehmen mit einheitlichen Tools und Techniken für die Datenanalyse erzielen bessere Outcomes.

5. Data Analytics – Beispiele und Anwendungsfälle

Inzwischen sind Data Analytics überall präsent. Unternehmen aus sämtlichen Geschäftsfeldern nutzen sie.

Im Folgenden stellen wir Ihnen einige Beispiele vor, in denen die Datenanalyse in verschiedenen Branchen und Unternehmen zur Anwendung kommt:

  • Lieferkette: Data Analytics werden eingesetzt, um die Effizienz durch präzise Berichterstellung zu steigern, Sicherheitsbestände zu optimieren und die Logistik zu verbessern.
  • Einzelhandel: In dieser Branche hilft Datenauswertung, Werbeerkenntnisse zu gewinnen, die Kundenstimmung vorherzusagen und A/B-Tests zur optimalen Produktplatzierung durchzuführen.
  • Finanzdienstleistungen: Data Analytics unterstützen dabei, die Compliance bei internationalen Finanzdelikten sicherzustellen, zentralisierte Analysestrategien zu entwickeln und eine personalisierte Steuerberatung zu gewährleisten.
  • Finanzabteilung: In der Finanzabteilung nutzt man Datenauswertung, um Betrug, Verschwendung und Missbrauch zu reduzieren, die Buchhaltung zu automatisieren und die Genauigkeit bei komplexen Entitätsstrukturen zu perfektionieren.
  • Reisen: Datenanalyse optimiert das Kauferlebnis und ermöglicht personalisierte Reiseempfehlungen auf Basis von Mobile-, Web- und Social-Media-Daten.
  • Computerspiele: Data Analytics werden verwendet, um nachzuvollziehen, wie Benutzer Beziehungen aufbauen, miteinander interagieren und auf Funktionen innerhalb von Spielen zugreifen.
  • Energieversorgung: In der Energiebranche setzt man Data Analytics für die Energieoptimierung, die Energieverteilung und die Gebäudeautomation ein.
  • Gesundheitswesen: Datenauswertung verbessert die Produktivität und reduziert Kosten, indem sie den Patientenfluss, die Behandlung und die Nutzung von Krankenhausgeräten abschätzt.
  • Öffentlicher Sektor: Hier werden Data Analytics gebraucht, um kritische Ressourcenengpässe zu analysieren und das Ausmaß struktureller Schäden vorherzusagen.

6. Techniken und Tools der Data Analytics

Unternehmen stehen heute eine Vielzahl von Data Analytics Tools und Techniken zur Verfügung, die ihnen helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse zu verfeinern.

Zu den am häufigsten genutzten Techniken gehören:

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