Inhaltsverzeichnis:
1. Definition – Was versteht man unter Data Analytics?
2. Welche Arten von Data Analytics gibt es?
3. Warum ist Data Analytics wichtig für Unternehmen? – Das sind die Vorteile
4. Wie läuft der Data-Analytics-Prozess ab? – Die wichtigsten Schritte im Überblick
Das Wichtigste in Kürze:
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.
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.
Data Analytics vs. Data Science
Data Analytics ist ein laufender Prozess, der Echtzeit-Einblicke in verschiedene Geschäftsbereiche liefert, um die Entscheidungsfindung im Unternehmen zu erleichtern. Data Science (auch Datenwissenschaft genannt) greift diese Daten dann für Prognosen über zukünftige Entwicklungen auf. Somit fungieren Data Analytics als ein Teilbereich der Data Science.
Data Analytics vs. Data Analysis
Data Analysis fokussiert sich hingegen darauf, Muster, Zusammenhänge und Trends in Daten zu erkennen, diese zu bereinigen sowie sie zu modellieren. Es geht primär darum, Prozesse und Funktionen zu untersuchen, um Einblicke in spezifische Fragestellungen zu erlangen. Damit ist Datenanalyse ein untergeordneter Teil der Data Analytics.
Data Analytics vs. Business Analytics
Im Grunde beschreibt Business Analytics die Anwendung von Data Analytics im Geschäftskontext. In diesem Zusammenhang greift es auf Tools wie Data Mining, Simulationen, Machine Learning sowie weitere Datenanalysetechniken zurück, um systematisch Unternehmensdaten auszuwerten und die Geschäftsleistung zu optimieren.
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.
Deskriptive Analysen konzentrieren sich darauf, vergangene Ereignisse zu verstehen und zu beschreiben. Dazu zerlegen Sie große Datenmengen in kleinere, verständliche Informationen.
Diagnostische Analysenhelfen dabei, die Ursachen für bestimmte Trends festzustellen. Um die Gründe hinter diesen Entwicklungen zu verstehen, ziehen Sie historische Daten heran.
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.
Prescriptive Analytics nutzen die Befunde der anderen Datenanalysen, um Empfehlungen herauszugeben und gezielte Maßnahmen vorzuschreiben, sobald gewisse Bedingungen eintreten.
Schritt 1: Dateneingabe
Zunächst müssen die Anforderungen definiert und die relevanten Daten gesammelt werden. Dies beinhaltet mitunter Gespräche mit Stakeholdern. Mit diesen ist zu klären, welche Informationen fehlen und wer Zugriff auf die jeweiligen Datenquellen hat.
Schritt 2: Datenvorbereitung
Im nächsten Schritt ist es an der Zeit, die gesammelten Rohdaten aufzubereiten. Dazu gehört das Bereinigen von fehlerhaften oder unvollständigen Datensätzen und das Konsolidieren der Rohdaten in ein gut strukturiertes Format. Darüber hinaus müssen Tests bezüglich der Datenqualität durchgeführt werden, damit sicher ist, dass diese tatsächlich die gewünschten Ergebnisse hervorbringen.
Schritt 3: Datenexploration
Nachdem die Daten aufbereitet wurden, beginnt die Untersuchung des Datasets basierend auf Stichproben, statistischen Analysen, Mustererkennung und visueller Profilierung. Dieses explorative Vorgehen schafft ein besseres Verständnis für die Datenlage und bildet so die Grundlage für eine detailliertere Analyse.
Schritt 4: Datenanreicherung
In diesem Schritt werden die Daten durch zusätzliche Informationen und Datensätze ergänzt sowie die Analyse vertieft. Dies erfolgt über das Hinzufügen von externen Datenquellen oder das Zusammenführen von zusätzlichen Variablen.
Schritt 5: Data Science
Nun kommen fortgeschrittene Methoden zum Einsatz, die darauf abzielen, komplexe Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren. Dies umfasst neben anderem den Gebrauch von Algorithmen, Modelltraining, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz.
Schritt 6: Business Intelligence
Die bis dato gewonnenen Befunde können jetzt in Berichte, Dashboards und Visualisierungen umgewandelt werden, welche die Daten in verständlicher und zugänglicher Form präsentieren. Auf Basis dieser Werkzeuge kann die Geschäftsführung schließlich fundierte Entscheidungen treffen.
Schritt 7: Berichterstellung
Die Ergebnisse der Datenanalyse werden in einem leicht verständlichen Bericht aufbereitet. Dieser Schritt ist entscheidend, um das erworbene Wissen effektiv zu kommunizieren.
Schritt 8: Optimierung
In einem letzten Schritt werden der Prozess sowie die darin enthaltenen Analysemethoden überprüft, angepasst und kalibriert, damit die Modelle weiterhin relevant bleiben und aktuellen Anforderungen gerecht werden.
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:
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 Technikengehören:
Regressionsanalyse
Diese Methode verwendet eine Reihe statistischer Verfahren, um die Beziehungen zwischen unterschiedlichen Variablen zu bewerten. Ferner noch wird mithilfe der Regressionsanalyse ermittelt, wie sich Veränderungen in Variablen aufeinander auswirken. Ein typisches Anwendungsfeld ist die Frage, wie Investitionen auf den Umsatz wirken.
Monte-Carlo-Simulation
Mit dieser Vorgehensweise berechnen Data Analysten die Wahrscheinlichkeit von Ergebnissen eines ungewissen Ereignisses, z.B. bei einer Risikoanalyse.
Faktorenanalyse
Dieses statistische Instrument komprimiert große Datenmengen und macht so verborgene Muster ersichtlich. Im geschäftlichen Kontext kommt die Faktorenanalyse etwa bei der Erforschung der Kundenbindung zum Einsatz.
Kohortenanalyse
Hierbei wird ein Datensatz in Gruppen (Kohorten) aufgeteilt, die entweder innerhalb eines Zeitraums liegen oder gemeinsame Merkmale aufweisen. Die Kohortenanalysedient in der Regel dazu, spezifische Kundensegmente genauer zu betrachten.
Clusteranalyse
Bei der Clusteranalyse werden Objekte basierend auf ihren Ähnlichkeiten in sogenannte Cluster zusammengefasst, ohne dass die Gruppen vorher festgelegt sind. Versicherungsunternehmen bedienen sich dieser Technik beispielsweise, um räumliche Muster zu erschließen und so potenzielle Ursachen für erhöhte Schadenshäufigkeiten in besonders anfälligen Regionen zu verifizieren.
Zeitreihenanalyse
Die Zeitreihenanalyse untersucht Daten, die über einen bestimmten Zeitraum gesammelt wurden, um saisonale Schwankungen und langfristige Trends zu ermitteln. Im Vertrieb wird sie für zuverlässige Prognosen herangezogen.
Sentimentanalyse
In der Sentimentanalyse kommen Tools wie Natural Language Processing (NLP) und Textanalyse zum Einsatz, um die Stimmung, Meinung oder Einstellung hinter den Daten zu interpretieren. In diesem Zusammenhang werden qualitative Daten in thematische Kategorien eingeteilt. Ein klassisches Anwendungsgebiet der Sentimentanalyse ist die Erfassung von Kundenmeinungen zu Marken, Produkten oder Dienstleistungen.
Versicherungen können verwirrend sein, aber mit dem richtigen Leitfaden ist es einfach. Unser digitaler Versicherungsberater führt Sie durch gezielte Fragen, die auf Ihr Unternehmen zugeschnitten sind. Sie werden durch den Prozess geführt und erhalten dabei ein klares Verständnis der relevanten Versicherungsoptionen, ohne sich in unwichtigen Details zu verlieren. In nur wenigen Schritten klären Sie Ihr Risikoprofil und potenzielle Haftungsrisiken. Ergreifen Sie die Initiative für einen sorgenfreien Geschäftsbetrieb.