Data Analytics: Was steckt dahinter?
Data Analytics steht für die strukturierte Erschließung, Umwandlung und Auswertung von Daten. Ziel ist es, aus komplexen Datenbeständen nützliche Informationen zu extrahieren, die in Form von Reports, Dashboards oder Visualisierungen aufbereitet werden. So erhalten Unternehmen eine fundierte Entscheidungsgrundlage – sei es für strategische Weichenstellungen oder operative Maßnahmen.
Dabei kommen vielfältige Prozesse, Technologien und Werkzeuge zum Einsatz. Von der Datenintegration über die Transformation bis hin zur Analyse: Data Analytics bildet das Fundament moderner datengetriebener Unternehmensführung.
Ursprünglich war Data Analytics geprägt von manueller Analyse historischer Daten durch Business Analysten und Data Scientists. Heute ermöglichen moderne Plattformen und Technologien die Verarbeitung großer Datenmengen nahezu in Echtzeit – oft auf Basis von Streaming-Daten aus dem Internet of Things (IoT).
Durch den zunehmenden Automatisierungsgrad in der Datenerfassung und -verarbeitung können Unternehmen schneller reagieren und ihre Maßnahmen zielgerichtet umsetzen. Das schafft einen echten Wettbewerbsvorteil.
So funktioniert Data Analytics
Data Analytics ist nicht gleich Data Analytics – vielmehr unterscheidet man vier methodische Ansätze, die aufeinander aufbauen und jeweils unterschiedliche Fragestellungen beantworten.
Descriptive Analytics
Hierbei handelt es sich um die klassische Analyseform. Aktuelle und historische Daten aus verschiedensten Quellen werden zusammengeführt, um einen Status Quo zu beschreiben. Im Mittelpunkt stehen Fragen wie: „Was ist in der Vergangenheit passiert?“ und „Was passiert jetzt gerade?“. Diese Form der Analyse liefert wichtige Grundlagen für alle weiteren Schritte.
Diagnostic Analytics
Aufbauend auf der deskriptiven Analyse wird hier die Ursache für bestimmte Entwicklungen untersucht. Ziel ist es, Zusammenhänge aufzudecken und zu erklären, warum bestimmte Ereignisse eingetreten sind. Diagnostic Analytics liefert also wertvolle Einblicke in die Hintergründe von Geschäftszahlen und operativen Kennzahlen.
Predictive Analytics
Mit Hilfe statistischer Verfahren, Machine Learning und Deep Learning werden auf Basis bisheriger Erkenntnisse Prognosen erstellt. Die zentrale Frage lautet: „Was wird in Zukunft passieren?“. Predictive Analytics ermöglicht es Unternehmen, zukünftige Entwicklungen frühzeitig zu erkennen – und entsprechend zu reagieren.
Prescriptive Analytics
Die Königsdisziplin unter den Analytics-Methoden. Prescriptive Analytics liefert konkrete Handlungsoptionen: „Was sollte ich tun, um mein Ziel zu erreichen?“. Dazu werden komplexe Algorithmen eingesetzt, die auf den Erkenntnissen aller vorherigen Analyse-Stufen basieren. Damit wird Data Analytics zur aktiven Entscheidungsunterstützung.
Die Methoden greifen dabei ineinander – von der retrospektiven Analyse bis hin zur zukunftsgerichteten Entscheidungsfindung. Werden Predictive und Prescriptive Analytics automatisiert, bewegen wir uns bereits in Richtung Künstlicher Intelligenz.
Wie Sie mit Data Analytics geschäftlichen Nutzen realisieren können
Der Weg zu einer erfolgreichen Data-Analytics-Strategie beginnt mit der richtigen technischen Grundlage. Moderne Analytics-Plattformen basieren heute auf skalierbaren Cloud-Technologien, die flexibel an individuelle Anforderungen angepasst werden können.
Ein Paradebeispiel dafür ist die Azure Cloud von Microsoft. Sie bietet eine Vielzahl modularer Services, mit denen sich leistungsfähige Data-Analytics-Plattformen stufenweise aufbauen lassen. Unternehmen können so in ihrem eigenen Tempo in die Welt der Datenanalyse einsteigen – und diese sukzessive ausbauen.
Als bewährte Referenzarchitektur gilt das Azure Databricks Lakehouse. Diese moderne Data Intelligence Platform vereint die Vorteile eines Data Lakes mit denen eines klassischen Data Warehouses. Der Data Lake fungiert dabei als zentrale Drehscheibe für sämtliche Unternehmensdaten – unabhängig von deren Quelle oder Format.
Besonders benutzerfreundlich: Über eine einheitliche Office-Oberfläche erhalten alle Mitarbeitenden Zugriff auf die zentrale Datenbasis sowie auf integrierte Analysefunktionen. So wird Data Analytics nicht nur zur Aufgabe der IT, sondern zum strategischen Werkzeug für alle Fachbereiche.
Abhängig vom jeweiligen Use Case können darüber hinaus weitere Services in die Plattform eingebunden werden – etwa für die Echtzeitverarbeitung von Streaming-Daten, für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz oder zur Automatisierung datengetriebener Geschäftsprozesse.
Wir bei DATA MART unterstützen Sie bei der Auswahl, Implementierung und Weiterentwicklung solcher Plattformen – damit Ihre Daten zum Erfolgsfaktor werden.