Datenanalyse
Datenanalyse ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdaten, um Rückschlüsse auf diese Informationen zu ziehen. Viele der Techniken und Prozesse der Datenanalyse wurden in mechanische Prozesse und Algorithmen automatisiert, die Rohdaten für den menschlichen Verzehr verarbeiten.
Datenanalysetechniken können Trends und Metriken aufdecken, die andernfalls in der Informationsmasse verloren gehen würden. Diese Informationen können dann zur Optimierung von Prozessen verwendet werden, um die Gesamteffizienz eines Unternehmens oder Systems zu steigern.
Grundlegendes zur Datenanalyse
Datenanalyse ist ein weit gefasster Begriff, der viele verschiedene Arten der Datenanalyse umfasst. Jede Art von Information kann Datenanalysetechniken unterzogen werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Verbesserung von Dingen verwendet werden können.
Beispielsweise erfassen produzierende Unternehmen häufig die Laufzeit, die Ausfallzeit und die Warteschlange für verschiedene Maschinen und analysieren dann die Daten, um die Arbeitsauslastung besser zu planen, damit die Maschinen näher an der Spitzenkapazität arbeiten.
Datenanalyse kann viel mehr als nur Engpässe in der Produktion aufzeigen. Spielefirmen verwenden Datenanalysen, um Belohnungspläne für Spieler festzulegen, bei denen die Mehrheit der Spieler im Spiel aktiv bleibt. Inhaltsfirmen verwenden viele der gleichen Datenanalysen, um Sie am Klicken, Überwachen oder Umorganisieren von Inhalten zu hindern, um eine andere Ansicht oder einen anderen Klick zu erhalten.
Der Prozess der Datenanalyse umfasst verschiedene Schritte:
- Der erste Schritt besteht darin, die Datenanforderungen oder die Gruppierung der Daten zu bestimmen. Die Daten können nach Alter, Bevölkerungszahl, Einkommen oder Geschlecht getrennt sein. Datenwerte können numerisch sein oder durch Kategorien unterteilt werden.
- Der zweite Schritt in der Datenanalyse ist das Sammeln der Daten. Dies kann über eine Vielzahl von Quellen wie Computer, Online-Quellen, Kameras, Umgebungsquellen oder über Personal erfolgen.
- Sobald die Daten gesammelt sind, müssen sie organisiert werden, damit sie analysiert werden können. Die Organisation kann in einer Tabelle oder einer anderen Form von Software erfolgen, die statistische Daten aufnehmen kann.
- Die Daten werden dann vor der Analyse bereinigt. Dies bedeutet, dass es gesäubert und überprüft wird, um sicherzustellen, dass es keine Duplikate oder Fehler gibt und dass es nicht unvollständig ist. Mit diesem Schritt können Sie Fehler korrigieren, bevor Sie zu einem zu analysierenden Datenanalysten weitergeleitet werden.
[Wichtig: Die Datenanalyse konzentriert sich darauf, Schlussfolgerungen zu ziehen, die auf dem basieren, was der Analyst bereits weiß.]
Die zentralen Thesen
- Datenanalyse ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdaten, um Rückschlüsse auf diese Informationen zu ziehen.
- Die Techniken und Prozesse der Datenanalyse wurden in mechanische Prozesse und Algorithmen automatisiert, die Rohdaten für den menschlichen Verzehr verarbeiten.
- Datenanalysen helfen einem Unternehmen, seine Leistung zu optimieren.
Warum Data Analytics wichtig ist
Datenanalyse ist wichtig, da sie Unternehmen dabei hilft, ihre Leistung zu optimieren. Durch die Implementierung in das Geschäftsmodell können Unternehmen zur Kostensenkung beitragen, indem sie effizientere Geschäftsmethoden ermitteln und große Datenmengen speichern.
Ein Unternehmen kann mithilfe von Datenanalysen auch bessere Geschäftsentscheidungen treffen und dabei helfen, Kundentrends und -zufriedenheit zu analysieren, was zu neuen und besseren Produkten und Dienstleistungen führen kann.
Arten der Datenanalyse
Die Datenanalyse ist in vier Grundtypen unterteilt.
- Die deskriptive Analyse beschreibt, was in einem bestimmten Zeitraum passiert ist. Ist die Anzahl der Aufrufe gestiegen? Sind die Verkäufe in diesem Monat stärker als im letzten Monat?
- Die diagnostische Analytik konzentriert sich eher darauf, warum etwas passiert ist. Dies beinhaltet vielfältigere Dateneingaben und ein bisschen Hypothese. Hat das Wetter den Bierverkauf beeinflusst? Hat diese letzte Marketingkampagne den Verkauf beeinflusst?
- Predictive Analytics bewegt sich dahin, was in naher Zukunft wahrscheinlich passieren wird. Was ist mit dem Verkauf passiert, als wir das letzte Mal einen heißen Sommer hatten? Wie viele Wettermodelle sagen für dieses Jahr einen heißen Sommer voraus?
- Prescriptive Analytics schlägt eine Vorgehensweise vor. Wenn die Wahrscheinlichkeit eines heißen Sommers bei einem Durchschnitt dieser fünf Wettermodelle über 58% liegt, sollten wir die Brauerei abends verschieben und einen zusätzlichen Tank mieten, um die Leistung zu steigern.
Die Datenanalyse untermauert viele Qualitätskontrollsysteme in der Finanzwelt, einschließlich des allseits beliebten Six Sigma-Programms. Wenn Sie etwas nicht richtig messen - sei es Ihr Gewicht oder die Anzahl der Fehler pro Million in einer Produktionslinie -, ist es nahezu unmöglich, es zu optimieren.
Besondere Überlegungen: Wer verwendet Data Analytics?
Einige der Sektoren, in denen Datenanalysen zum Einsatz kommen, sind die Reise- und die Hotelbranche, in denen sich die Umstellung schnell vollziehen kann. Diese Branche kann Kundendaten sammeln und herausfinden, wo die Probleme liegen und wie sie behoben werden können.
Das Gesundheitswesen kombiniert die Verwendung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten und verwendet Datenanalysen, um schnelle Entscheidungen zu treffen. In ähnlicher Weise verwendet der Einzelhandel eine Vielzahl von Daten, um den sich ständig ändernden Anforderungen der Kunden gerecht zu werden. Die Informationen, die Einzelhändler sammeln und analysieren, können ihnen helfen, Trends zu erkennen, Produkte zu empfehlen und Gewinne zu steigern.
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