Digitalisierung

Was ist Data Analytics? – Alles, was Sie wissen müssen, um 2024 wettbewerbsfähig zu sein

16.09.2024 | Erstellt von Dmitrij Ajdakov

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.

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

5. Data Analytics – Beispiele und Anwendungsfälle

6. Techniken und Tools der Data Analytics

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.

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.

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

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.

Wichtig: Data Analytics ist ein iterativer Prozess. Das bedeutet, Resultate aus späteren Phasen werden regelmäßig hinzugezogen, um frühere Phasen zu überarbeiten.

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:

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 Kohortenanalyse dient 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.

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