Definition, Typen und Vorteile • BUOM

Da die Welt immer datenabhängiger wird, nutzen viele Unternehmen Datenanalysen, um ihre Entscheidungsfähigkeiten zu verbessern. Unternehmen können die aus der Datenanalyse gewonnenen Informationen nutzen, um mehr über ihre Kunden, Zielgruppen, Wettbewerber und Veränderungen in ihrer Branche zu erfahren. Wenn Sie Spaß daran haben, Muster zu erkennen, Recherchen durchzuführen und Geschäftsstrategien zu entwickeln, könnten Sie daran interessiert sein, mehr über Datenanalyse zu erfahren. In diesem Artikel erklären wir, was Datenanalyse ist, schauen uns die verschiedenen Arten an, skizzieren die Schritte, die Sie zur Durchführung von Datenanalysen unternehmen können, und listen die Vorteile auf.

Was ist Datenanalyse?

Unter Datenanalyse versteht man den Prozess, bei dem mithilfe analytischer und statistischer Tools große Mengen an Informationen gesammelt und ausgewertet werden. Datenanalysten nutzen diese Tools, um Muster zu erkennen und Inkonsistenzen zu erkennen. Anschließend nutzen sie diese Informationen, um Unternehmen dabei zu helfen, intelligentere Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage aktueller oder prognostizierter Trends in ihrem Markt und ihrer Branche zu treffen. Datenanalysen spielen in der Unternehmensbranche eine wichtige Rolle, da sie Unternehmen dabei helfen, ihre Abläufe zu verbessern, Gewinne zu steigern und die Bedürfnisse ihrer Kunden zu erfüllen.

Arten der Datenanalyse

Es gibt verschiedene Strategien und Tools, mit denen Sie Datenanalysen in Ihrem Unternehmen implementieren können. Hier sind einige der beliebtesten Arten von Datenanalysetechniken, die Sie erlernen können:

Datensammlung

Beim Data Mining geht es darum, Muster anhand großer Datenmengen zu erkennen. Sie können künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Statistiken nutzen, um schnell Daten zu sammeln und wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Viele Unternehmen nutzen Data Mining, um doppelte Ergebnisse zu identifizieren und festzustellen, welche Informationen relevant sind. Sie können diese Methode verwenden, wenn Sie wahrscheinliche Ergebnisse vorhersagen oder geschäftliche Ratschläge geben möchten, die Ihrem Unternehmen dabei helfen, Entscheidungen zu treffen, die langfristiges Wachstum sicherstellen.

Geschäftsanalysen

Business Analytics ist eine technologiebasierte Methode zur Erfassung und Analyse von Daten aus internen Informationstechnologiesystemen (IT-Systemen) und externen Quellen. Mit diesem System können Sie Abfragen zu den von Ihnen gesammelten Daten durchführen und visuelle Berichte erstellen, die Unternehmen bei der Entwicklung strategischer Pläne unterstützen. Der Hauptzweck der Nutzung von Business Intelligence zur Datenanalyse besteht darin, Unternehmen dabei zu helfen, ihre Rentabilität zu verbessern und ihnen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Analytik im Gedächtnis

In-Memory-Analysen nutzen iterative und interaktive Analyseszenarien, um Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, die ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können. Anstatt Daten von Ihrer Festplatte zu verwenden, stützt sich diese Methode auf im Systemspeicher gespeicherte Daten, damit Sie schneller an wertvolle Informationen gelangen. Durch die Verwendung von In-Memory-Analysen können Sie auch die Datenvorbereitung überspringen, sodass Sie schnell neue Modelle erstellen und verschiedene Szenarien testen können.

Textanalyse

Mithilfe der Textanalyse können Sie Quelltexte und schriftliche Materialien verarbeiten. Dies erleichtert den Import und die Interpretation mithilfe von Datenanalysetools. Unternehmen können Textanalysen nutzen, um Muster bei ihren Kunden zu erkennen, indem sie Umfrageergebnisse, Social-Media-Beiträge, Online-Bewertungen, E-Mails, Callcenter-Notizen und andere Formen schriftlichen Feedbacks untersuchen.

Streaming-Analyse

Als Datenanalyst können Sie Streaming-Analysetools verwenden, um große Datenmengen, die sich gerade bewegen, zu aggregieren, zu filtern und auszuwerten. Streaming Analytics sammelt Daten von verschiedenen Plattformen, nachdem eine bestimmte Aktion ein Ereignis auslöst. Beispielsweise können Sie Streaming Analytics verwenden, um Daten nach einer Finanztransaktion, einem Website-Klick oder einem Hardwarefehler zu sammeln. Mithilfe von Streaming-Analysen können Sie Daten aus dem Internet der Dinge (IoT) sammeln, darunter Maschinensensoren, mobile Geräte, intelligente Geräte, Webinteraktionen und Cloud-Anwendungen.

Maschinelles Lernen

Viele Datenanalysten nutzen maschinelles Lernen, um Zeit zu sparen und genauere Ergebnisse zu erhalten. Diese Methode nutzt künstliche Intelligenz, um automatisch Modelle zu erstellen, die komplexe Datensätze analysieren können. Wenn Maschinen neue Daten erhalten, werden sie intelligenter, was ihnen hilft, im Laufe der Zeit genauere Modelle zu erstellen. Viele Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um neue Geschäftsmöglichkeiten zu erkennen und Risiken zu reduzieren.

Datenvisualisierung

Mithilfe der Datenvisualisierung können Sie durch die Erstellung von Diagrammen und Grafiken eine genaue visuelle Darstellung der von Ihnen erfassten Daten erstellen. Dieses System kann das Verständnis großer Mengen komplexer Daten erleichtern. Unternehmen können die Datenvisualisierung nutzen, um Trends, Ausreißer und Muster in Daten schnell zu erkennen oder Daten auf eine Weise darzustellen, die den Betrachter interessiert.

Prädiktive Analytik

Diese Methode kombiniert maschinelles Lernen, Statistiken und historische Daten, um die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Ereignisses vorherzusagen. Viele Unternehmen nutzen Predictive Analytics, um sich auf Veränderungen in ihrer Branche oder Verbrauchertrends vorzubereiten. Prädiktive Analysen können in einer Vielzahl von Anwendungen nützlich sein, darunter Risikomanagement, Betrieb, Marketing und Betrugserkennung.

Explorative Datenanalyse

Die explorative Datenanalyse verwendet Statistiken, um Datensätze zu interpretieren, indem sie sich auf ihre Hauptmerkmale konzentriert. Dieser Ansatz nutzt verschiedene Methoden, um das Verständnis eines bestimmten Datensatzes zu maximieren, verschiedene Strukturen zu identifizieren, Theorien zu testen und wichtige Variablen zu extrahieren. Datenanalysten, die explorative Datenanalysen betreiben, verwenden häufig Diagramme und Metriken, um Rohdaten anzuzeigen und ihre Fähigkeit zum Auffinden von Mustern zu verbessern.

So führen Sie eine Datenanalyse durch

Hier sind einige Schritte, die Sie unternehmen können, um Ihre Daten effektiv zu analysieren:

1. Definieren Sie Ihr Ziel

Beginnen Sie damit, Ihr Ziel oder Ihre Zielsetzung für die Datenanalyse zu definieren. Überlegen Sie, welche Art von Informationen Ihrem Unternehmen dabei helfen können, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Erstellen Sie dann eine Liste mit Zielen und ordnen Sie diese nach Priorität. Konzentrieren Sie sich darauf, Ihre Ziele klar und prägnant zu formulieren, indem Sie sie als SMART-Ziele formulieren. Ein SMART-Ziel ist ein Ziel, das spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und zeitbasiert ist. Dies kann Ihnen helfen, Ihre Fortschritte zu verfolgen und Ihren Ansatz zu optimieren.

2. Entwickeln Sie Fragen

Erstellen Sie anschließend eine Liste mit Fragen, die Sie mit den von Ihnen gesammelten Daten beantworten möchten. Wählen Sie Fragen, die eine mögliche Lösung entweder verbessern oder widerlegen, oder fragen Sie, ob etwas wahr oder falsch ist. Wenn Sie Ihre Fragen einfach halten, verbessern Sie die Genauigkeit Ihrer Ergebnisse und helfen Ihnen herauszufinden, welche Metriken oder Datenanalysetools am nützlichsten sein könnten.

Es kann Ihnen auch dabei helfen, zu ermitteln, welche Key Performance Indicators (KPIs) am sinnvollsten zu verfolgen sind. Wenn Sie beispielsweise die Marketingkampagnen eines Unternehmens verbessern möchten, können Sie die Daten zur Kundenakquise analysieren, indem Sie die Konversionsraten im Zeitverlauf messen und die Kundenausgaben verfolgen.

3. Sammeln Sie Daten

Sobald Sie entschieden haben, welche Fragen Sie beantworten möchten und welche Datenanalysetools Sie verwenden möchten, können Sie mit der Datenerfassung beginnen. Abhängig von Ihrem Hauptziel und den Datenanalysetools, die Sie verwenden möchten, können Sie verschiedene Strategien zum Sammeln von Daten verwenden. Viele Datenanalysten sammeln zunächst Daten aus vorhandenen Datenbanken oder Quellen, da diese normalerweise am einfachsten zu sammeln sind. Einige andere Methoden, die Sie zum Sammeln von Daten verwenden können, sind:

• Kundenbefragungen

• Transaktionsdatenverfolgung

• Online-Tracking

• Digitale Medienanalyse

• Überwachung sozialer Medien

• Persönliche Interviews

• Erhebung von Registrierungs- und Abonnementdaten

• Überwachung des Datenverkehrs im Geschäft

4. Bereinigen und transformieren Sie Daten

Die von Analysten gesammelten Rohdaten liegen häufig in verschiedenen Formaten vor. Es kann auch Informationen enthalten, die nicht nützlich sind. Sie können Ihre Daten bereinigen und umwandeln, um den Import zu erleichtern, indem Sie falsche, beschädigte, doppelte oder unvollständige Daten aus Ihrem Datensatz entfernen. Je nachdem, welche Datenanalysesoftware Sie verwenden, können Sie das System so programmieren, dass unnötige Daten automatisch identifiziert und entfernt werden.

Überprüfen Sie die von Ihnen hinterlassenen Daten, um eventuelle Strukturfehler wie Tippfehler oder seltsame Namenskonventionen zu korrigieren. Validieren Sie dann die verbleibenden Daten und stellen Sie sicher, dass sie das richtige Format haben, damit sie von Ihrer Datenanalysesoftware gelesen werden können.

5. Analysieren Sie die Daten

Anschließend importieren Sie die bereinigten und transformierten Daten in das Datenanalysetool Ihrer Wahl, um Muster zu erkennen und Inkonsistenzen zu finden. Sie können die Daten anzeigen, um das Auffinden von Zusammenhängen zu erleichtern, oder eine Pivot-Tabelle erstellen, um die Daten nach bestimmten Variablen zu sortieren und zu filtern. Überdenken Sie beim Untersuchen der Daten Ihr ursprüngliches Ziel und Ihre Fragen, um festzustellen, ob Sie über genügend Informationen verfügen, um eine genaue Schlussfolgerung zu ziehen. Wenn kein klarer Trend oder Zusammenhang erkennbar ist, müssen Sie möglicherweise weitere Daten sammeln.

6. Daten interpretieren und Vorschläge machen

Nutzen Sie abschließend die Informationen, die Sie aus Ihrer Datenanalyse gewonnen haben, um Schlussfolgerungen zu ziehen und die Fragen zu beantworten, die Sie zu Beginn der Studie gestellt haben. Fassen Sie Ihre Ergebnisse dann in einem Bericht oder einer visuellen Zusammenfassung zusammen, um sie mit Unternehmensleitern, wichtigen Stakeholdern und relevanten Mitgliedern Ihres Teams zu teilen. Verwenden Sie eine klare, prägnante Sprache, um Ihre Forschung verständlich darzustellen.

Vorteile der Datenanalyse

Datenanalysen können Unternehmen zahlreiche Vorteile bieten und ihnen die wichtigsten Informationen liefern, die sie für intelligentere Geschäftsentscheidungen benötigen. Einige der Möglichkeiten, wie Datenanalysen genutzt werden können, können Unternehmen helfen, indem sie ihnen helfen:

• Kosten senken: Unternehmen können die aus der Datenanalyse gesammelten Informationen nutzen, um Möglichkeiten zur Kostensenkung und Gewinnsteigerung zu identifizieren. Mithilfe von Datenanalysen können sie beispielsweise vorhersagen, welche Produkte sich am besten verkaufen werden, sodass sie ihre Ressourcen entsprechend einsetzen können.

• Verbesserte Produktqualität: Datenanalysen liefern Unternehmen wichtige Informationen über ihre Kunden, einschließlich deren Zufriedenheit und welche Produkte oder Funktionen sie interessieren könnten. Unternehmen können diese Informationen nutzen, um Chancenbereiche zu identifizieren, ihre aktuellen Produkte zu verbessern oder neue Produkte zu entwickeln. die den Bedürfnissen ihrer Kunden gerecht werden.

• Personalisieren Sie Ihre Marketingkampagnen: Datenanalysen können Marketingfachleuten wertvolle Informationen über ihre Zielgruppe liefern, um ihnen dabei zu helfen, ihre Werbung anzupassen und neue Kunden zu gewinnen. Vermarkter können diese Informationen nutzen, um frühere Käufe, den Browserverlauf auf Produktseiten und andere Kaufmuster auszuwerten und vorherzusagen, welche Kampagnen wahrscheinlich am erfolgreichsten sind.

• Prognose von Marktveränderungen. Viele Unternehmen nutzen Datenanalysen, um Trends zu erkennen und zukünftige Leistungen vorherzusagen. Diese Informationen können ihnen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, strategische Pläne zu entwickeln und sich proaktiv an Marktveränderungen anzupassen.

• Erhöhte Effizienz: Der Einsatz von Datenanalysesoftware kann Unternehmen dabei helfen, große Datenmengen über ihre Kunden in Echtzeit anzuzeigen. Es kann Unternehmen dabei helfen, Geschäftsentscheidungen schneller zu treffen, indem es ihnen alle benötigten Informationen zur Verfügung stellt.