Was ist Data Analytics? Ein umfassender Leitfaden

Eine starke Data-Analytics-Strategie kann transformative Auswirkungen auf Ihr Unternehmen haben und Ihrem Unternehmen einen besseren Überblick darüber geben, was gut läuft und was verbessert werden muss. Sie schließt die Lücke zwischen Wissen und Handeln und versetzt Ihre Teams in die Lage, für Effizienz und Kundenzufriedenheit zu optimieren. 
 

1. Fundierte Entscheidungsfindung

Keine Vermutungen, keine Annahmen. Treffen Sie datengestützte Entscheidungen anhand von Belegen und Mustern in historischen Datasets, um genauere und zuverlässigere Ergebnisse zu erhalten.
 

2. Gesteigerte betriebliche Effizienz

Wie man so schön sagt: Wissen ist die halbe Miete. Und Data Analytics liefern verwertbare Erkenntnisse, die operative Ineffizienzen, Engpässe und Verbesserungsmöglichkeiten in der gesamten Organisation aufzeigen können. Dies verschafft Unternehmen die notwendigen Informationen, um Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken, die Produktivität zu steigern und nicht funktionierende Strategien zu eliminieren oder zu verfeinern.
 

3. Risikominderung

Da sich Betrug ständig weiterentwickelt und an Häufigkeit zunimmt, müssen Organisationen wachsam gegenüber böswilligen Akteuren (Bad Actors) bleiben. Datenanalytik ermöglicht die proaktive Identifizierung von Bedrohungen und Anomalien und erleichtert es Organisationen, mithilfe von KI und maschinellem Lernen gezielte Strategien zur Risikominderung zu entwickeln.
 

4. Besseres Kundenverständnis

Data Analytics liefert Unternehmen die wichtigen Kundendaten und Einblicke, die sie benötigen, um die Kundenerfahrung zu personalisieren, ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern und die Kundenzufriedenheit und -treue zu steigern. Das ist ein riesiger Wettbewerbsvorteil, der nicht nur die Kundenbindung, sondern auch die Neukundenakquise und das allgemeine Unternehmenswachstum verbessert.

Eine Fülle von Daten ist zwar großartig, doch es gibt einige Schritte, die Sie ergreifen müssen, um sie von einem Rohdatenzustand zu einem aussagekräftigen, verwertbaren Einblick zu bringen. Ein typisches Data-Analytics-Projekt beinhaltet die Durcharbeitung des Data-Analytics-Lebenszyklus: Definition des Ziels, Erfassung der Daten, Bereinigung und Aufbereitung der Daten und Analyse. 
 

1. Definition des Ziels

Was genau verspricht sich Ihr Team von den gesammelten Daten? Welchen Prozess oder Betrieb wollen Sie alle optimieren? Welche Kampagne unterstützen Sie? Zeit und Ressourcen für das Sammeln großer Datenmengen aufzuwenden, ist nur dann hilfreich, wenn Sie klare, definierte Ziele haben. Zeichnen Sie auf, was Sie erreichen wollen, um den Datenbedarf zu bestimmen und wie die Daten gruppiert und getrennt werden sollten.
 

2. Erfassen der Daten

Nachdem Sie nun genau wissen, wonach Sie suchen, können Ihre Datenanalysten relevante Daten sammeln, um Ihre Ziele zu unterstützen. Dies kann alles sein, vom Datenverkehr auf Ihrer Website über einen bestimmten Zeitraum hinweg, Kundenumfragen, Social-Media-Engagement-Statistiken, Transaktionsdaten, Risikobewertung und vieles mehr.
 

3. Bereinigen und Aufbereiten der Daten

Untersuchen Sie Daten auf Fehler, Inkonsistenzen und Ausreißer, die die Zuverlässigkeit und Verwendbarkeit des Datasets beeinträchtigen könnten. Organisieren Sie sie dann für eine einfache Analyse. Tabellenkalkulationen eignen sich ideal für kleinere Datasets, werden aber bei größeren Datasets langsam und unhandlich. Business-Intelligence-Tools eignen sich ideal für Datenvisualisierung und Dashboards, während Datenbanken und Data Warehouses für sehr große Datasets erforderlich sind.
 

4. Analysieren der Daten

So haben Sie Ihr sauberes, vorbereitetes Dataset. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um Muster, Beziehungen und Trends mithilfe von Logik und statistischen Techniken zu ermitteln. Erinnern Sie sich noch an die Arten von Data Analytics, die wir vorhin besprochen haben? Hier nutzen Ihre Datenanalyst:innen diese Methoden, um das Was und Warum Ihrer Daten zu verstehen und die nächsten Schritte zu planen. 

Tabellenkalkulationen und kostenlose Versionen von BI-Tools sind beliebte Ressourcen zur Analyse kleiner Datasets und werden in der Regel von kleineren Teams verwendet, die möglicherweise nicht einmal einen dedizierten Datenanalysten im Personal haben. Auf Unternehmensebene verarbeiten Cloud-Services und Big-Data-Verarbeitungsframeworks sowie Cloud-Services mittlere bis sehr große Datasets, oft in Verbindung mit BI-Plattformen mit vollem Funktionsumfang, um umfassende Berichte und Visualisierungen zu erstellen.

Grob gesagt werden Data-Analytics-Techniken in die Kategorien überwachtes und unüberwachtes Lernen unterteilt. Überwachte Techniken lernen aus gelabelten Daten, um Vorhersagen zu treffen, während unüberwachte Techniken Muster in ungelabelten Daten finden.
 

Regressionsanalyse

Hierbei handelt es sich um eine überwachte Lernmethode, die verwendet wird, um einen kontinuierlichen Zahlenwert basierend auf einer oder mehreren unabhängigen Variablen vorherzusagen. Anders ausgedrückt: Es ist eine statistische Methode, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu verstehen, indem eine Linie oder Kurve an die Daten angepasst wird. Sie hilft festzustellen, welche Variablen Auswirkungen haben.

Eine zentrale Frage, die die Regressionsanalyse beantwortet, lautet: „Wie viel oder wie viele?“ und hilft Unternehmen zu bestimmen, welche Faktoren am wichtigsten und am wenigsten wichtig sind.
 

Klassifizierungsanalyse

Die Klassifizierungsanalyse beantwortet die Frage: „Zu welcher Klasse oder Kategorie gehört das?“ und ist ein leistungsstarkes Tool, um Informationen sinnvoll zu nutzen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Diese überwachte Lernmethode wird verwendet, um Daten zu sortieren und in Gruppen zu kategorisieren, indem ein Klassifizierungsmodell trainiert und ihnen dann neue Daten zur Verfügung gestellt werden, um vorherzusagen, zu welcher Kategorie sie gehören. Im Wesentlichen geht es bei der Klassifikationsanalyse darum, vergangene, gelabelte Daten zu nutzen, um ein Modell darin zu trainieren, neue, ungelabelte Daten korrekt zu kategorisieren.
 

Clusteranalyse

Im Gegensatz zu den beiden vorherigen Techniken ist die Clusteranalyse eine unüberwachte Lernmethode, mit der ähnliche Datenpunkte in Clustern gruppiert werden. Es gibt keine vordefinierten Labels oder Kategorien; der Algorithmus erkennt die Gruppierungen innerhalb der Daten. Clusteranalysen beantworten die Frage: „Wie können wir diese Daten gruppieren?“

Wie bereits eingangs erwähnt, kann jede Branche von Data Analytics profitieren und Unternehmen jeder Größe verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil, indem sie ihre eigenen Daten nutzen, um zu optimieren, sich weiterzuentwickeln und zu wachsen. Schauen wir uns drei Branchen an – Handel, Gesundheitswesen und Finanzen – um herauszufinden, wie sie Datenanalytik in ihre Arbeitsabläufe und Prozesse integrieren.
 

Handel
 

• Personalisierung von Werbung: Händler können die über alle Kund:innen gesammelten Daten – wie Kaufhistorien, demografische Merkmale und Verhaltensdaten – nutzen, um die E-Mail- und Social-Media-Werbeaktionen, die sie an diese Kund:innen senden, zu personalisieren. Ein maßgeschneidertes Einkaufserlebnis trägt zum Aufbau von Markentreue und zur Steigerung des Wallet Share bei.

• Bestandsmanagement im Online-Handel: Um sicherzustellen, dass die Lagerbestände die Kundennachfrage decken können, analysieren Online-Händler vergangenes Kaufverhalten, Lagerbestände sowie Drittanbieter- und öffentliche Daten. Gut gefüllte digitale Regale erhöhen die Kundenbindung und verhindern, dass Kund:innen abwandern, um das Gewünschte anderswo zu bekommen.

• Sicherheit in Filialen: Für physische Geschäfte ist es entscheidend, Gefahren zu beseitigen, die Kund:innen oder Mitarbeitende potenziell verletzen könnten. Die Analyse verschiedener Datenpunkte, wie z. B. Unfallberichte und Aufzeichnungen über Sicherheitsschulungen, sowie die Nutzung der vier Arten von Data Analytics, können der Führungsebene helfen, verbesserte Sicherheitsschulungen für Mitarbeitende zu entwickeln, um die Häufigkeit von Vorfällen zu reduzieren.
   

Gesundheitswesen
 

• Prognose von Krankheiten: Prädiktive Analytik verwendet Patientendaten wie Lebensstil, Genetik und Krankengeschichte, um Patient:innen zu identifizieren, bei denen ein hohes Risiko besteht, bestimmte Krankheiten zu entwickeln. So können Ärzt:innen personalisierte Behandlungspläne entwickeln und mit der Vorbeugung beginnen, um der Krankheit zuvorzukommen.

• Ressourcenzuweisung: Krankenhäuser können Daten wie saisonale Notaufnahmen nutzen, um die Patientenaufnahme zu prognostizieren und so Personal und Versorgung zu optimieren, um Wartezeiten zu verkürzen und die Patientenzufriedenheit zu steigern.

• Betrugserkennung: Datenanalytik kann Krankenhäusern, Apotheken und Versicherungen helfen, Betrug zu verhindern, indem sie Abrechnungsmuster, Rezeptnutzung und Versicherungsansprüche analysiert, um Anomalien und unbefugte Transaktionen zu erkennen.
   

Finanzen
 

• Risikomanagement: Banken können eine Reihe von Kundendaten analysieren, darunter Ausgabengewohnheiten, Einkommensstabilität und Zahlungshistorie, um die Kreditwürdigkeit einer Person zu bestimmen.

• Kundenabwanderungsprognose: Wenn bestimmte Daten (z. B. keine aktuellen Bankaktivitäten oder hohe Gebühren) darauf hindeuten, dass Kund:innen ihr Konto schließen könnten, kann die Bank proaktiv Dienstleistungen oder Anreize anbieten, diese zu behalten, wie z. B. einen speziellen Spartarif.

• Algorithmischer Handel und Marktanalyse: Hochfrequenzhandelsunternehmen nutzen komplexe Algorithmen, um Marktdaten zu analysieren, Marktchancen und -trends zu identifizieren und Trades in Sekundenschnelle auszuführen.

• Tabellenkalkulation: Microsoft Excel, Google Tabellen
• Business-Intelligence-Tools: Tableau, Microsoft Power BI
• Programmiersprachen: Python, R, SQL

Data Analytics ist für einen Wettbewerbsvorteil in praktisch jeder Branche unerlässlich. Datengestützte Entscheidungsfindung schafft sinnvolle Effizienz, indem interne Prozesse optimiert, die Kundenerfahrung verbessert, die Markentreue erhöht – und im Falle des Gesundheitswesens die Patientengesundheit verbessert wird. 

Daten nehmen weiterhin atemberaubend schnell zu, was die Komplexität der analytischen Herausforderungen erhöht. Gleichzeitig bieten Tools und Techniken – darunter auch fortschrittliche KI-Anwendungen – neue Möglichkeiten, mit Daten zu interagieren, um wertvolle Einblicke zu gewinnen. Sie können davon ausgehen, dass der sich wandelnde Bereich der Data Analytics auch im digitalen Zeitalter ein wesentlicher Teil des Erfolgs bleibt.