- Data Analytics ist ein zentraler Erfolgsfaktor für moderne Unternehmen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Prozesse datenbasiert zu optimieren.
- Der Analytics-Prozess umfasst mehrere Schritte, von der Datenanbindung über die Aufbereitung bis hin zur Analyse, Visualisierung und kontinuierlichen
- Optimierung. Zum Einsatz kommen vielfältige Methoden wie Regressionsanalyse, Clusteranalyse, Zeitreihenanalyse oder Sentimentanalyse, je nach Ziel und
- Branche. Big-Data-Analytics ermöglicht es, selbst riesige Datenmengen nutzbar zu machen und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
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).
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.
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.
Der Weg von Rohdaten zu entscheidungsrelevanten Erkenntnissen ist komplex, aber mit einem strukturierten Ansatz effizient und nachvollziehbar. Bei DATA MART begleiten wir Sie Schritt für Schritt durch den gesamten Data-Analytics-Prozess. Voraussetzung und relevanter Projektbestandteil ist in der Regel der Aufbau einer geeigneten technischen Umgebung wie eine Analytische Datenplattform (Data Warehouse / Data Lakehouse) mit entsprechenden BI-Werkzeugen und Prozessen für die Datenbewirtschaftung.
1. Datenquellen identifizieren
Am Anfang steht die Definition Ihrer Anforderungen. Gemeinsam mit den relevanten Stakeholdern klären wir, welche Informationen benötigt werden, wo Datenquellen liegen und wer Zugriff auf diese hat. Nur so entsteht eine fundierte Basis für den weiteren Verlauf der Datenanalyse.
2. Datenaufbereitung
Im zweiten Schritt werden relevante Datenquellen angebunden und analysiert. Wir erstellen Prozesse zur Bereinigung der Rohdaten. Fehlerhafte, unvollständige oder inkonsistente Datensätze werden korrigiert, Stammdaten geprüft und harmonisiert. Syntaktische Prüfungen sichern technische Formate und Vollständigkeit und helfen, die Schnittstellen zu prüfen.
Anschließend strukturieren wir die Daten so, dass eine solide Grundlage für aussagekräftige Analysen entsteht. Tests zur Datenqualität mit semantischen Prüfungen und Plausibilisierungen sorgen dafür, dass die Analyse auf verlässlichem Material basiert.
3. Datenexploration
Nun beginnt die eigentliche Erkundung der Daten. Mit Hilfe von Stichproben, statistischen Verfahren und Visualisierungen mit BI- und KI-Werkzeugen gewinnen wir ein tiefgreifendes Verständnis für das vorhandene Datenmaterial. Diese Phase ist essenziell, um Muster und Zusammenhänge frühzeitig zu erkennen und Modellierungsansätze zu verifizieren.
4. Datenanreicherung
Durch die Einbindung zusätzlicher Informationen, interner wie externer Datenquellen, werden die vorhandenen Daten erweitert. Ziel ist es, neue Perspektiven zu schaffen und die Aussagekraft der Analysen zu erhöhen.
Anreicherungen sind zum einen rein inhaltlicher Natur, wie z.B. die Anreicherung von Verkaufsdaten mit Herstellkosten bzw. EInkaufspreisen und mit Gemeinkosten. Zum anderen dienen sie auch der Harmonisierung bei unterschiedlichen Quellsystemen, um Daten durch systemübergreifende Stammdaten aggregierbar und vergleichbar zu machen.
5. Tiefergehende Analysen mit Data Science
Jetzt kommen fortgeschrittene Methoden wie Machine Learning, KI und modellbasierte Verfahren zum Einsatz. Sie helfen dabei, komplexe Abhängigkeiten sichtbar zu machen und Prognosen zu ermöglichen, etwa zur Risikobewertung oder zur Identifikation von Optimierungspotenzialen.
6. Business Intelligence
Die Ergebnisse der Datenanalyse werden in Dashboards, Visualisierungen und interaktiven Berichten dargestellt. So entsteht ein klarer Überblick, der Entscheidern hilft, fundierte und datenbasierte Maßnahmen abzuleiten.
7. Erstellung von Berichten
Die gewonnenen Erkenntnisse werden abschließend in verständlichen Berichten dokumentiert. Diese Berichte dienen als zentrale Kommunikationsmittel, um das Wissen im Unternehmen zu teilen und handlungsfähig zu machen.
8. Prozesse kontinuierlich optimieren
Zum Schluss wird der gesamte Data-Analytics-Prozess evaluiert. Analysemodelle werden überprüft, angepasst und optimiert, damit sie auch in Zukunft relevante und präzise Ergebnisse liefern.
Unternehmen verfügen heute oft bereits über Techniken und Tools im Bereich der Data Analytics, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen, Risiken zu minimieren und Chancen frühzeitig zu erkennen.
Eine analytische Datenplattform in Form eines Data Warehouse, Data Lake oder Data Lakehouse eine wichtige Voraussetzung, um Daten zu verarbeiten und zu speichern und darauf unterschiedliche Analysewerkzeuge anzuwenden. Eine zentrale Datenhaltung hat den Vorteil, die Daten und Prozesse für viele neue Anwendungsfälle vorzuhalten und somit den Aufwand für neue Anforderungen im Bereich Data Analytics signifikant zu reduzieren.
Im Folgenden stellen wir einige der zentralen Methoden vor, die sich in der Praxis besonders bewährt haben:
Zeitreihenanalyse: Trends erkennen und Entwicklungen vorhersagen
Die Zeitreihenanalyse untersucht Daten über einen definierten Zeitraum hinweg. Ziel ist es, saisonale Schwankungen und langfristige Entwicklungen sichtbar zu machen. Besonders im Vertrieb liefert diese Technik fundierte Prognosen und unterstützt bei der Kapazitäts- und Ressourcenplanung.
Regressionsanalyse: Zusammenhänge verstehen
Diese statistische Methode hilft dabei, die Beziehung zwischen zwei oder mehreren Variablen zu ermitteln. Sie gibt beispielsweise Aufschluss darüber, wie stark sich Investitionen auf den Umsatz auswirken. Die Regressionsanalyse gehört zu den klassischen Werkzeugen der quantitativen Datenanalyse.
Clusteranalyse: Ähnliche Muster erkennen
Die Clusteranalyse fasst Datenobjekte anhand ihrer Ähnlichkeiten zu Gruppen zusammen, ganz ohne vorherige Gruppendefinition. In der Versicherungsbranche wird diese Methode eingesetzt, um regionale Schadenshäufungen zu analysieren und gezielte Maßnahmen abzuleiten.
Monte-Carlo-Simulation: Szenarien modellieren
Diese Technik simuliert zahlreiche Szenarien, um die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ereignisse einzuschätzen. Sie findet Anwendung in der Risikoanalyse, insbesondere wenn Unsicherheiten berücksichtigt werden müssen, etwa bei Investitionsentscheidungen oder Finanzplanungen.
Kohortenanalyse: Verhalten gezielt analysieren
Bei der Kohortenanalyse werden Nutzergruppen gebildet, die zeitlich oder inhaltlich zusammengehören. Diese Methode eignet sich hervorragend, um das Verhalten bestimmter Kundensegmente zu analysieren, etwa zur Bewertung von Retention-Raten oder Kaufverhalten.
Sentimentanalyse: Meinungen messbar machen
Mit Hilfe von Natural Language Processing (NLP) und Textanalyse erfasst die Sentimentanalyse die emotionale Haltung hinter Aussagen. Sie kategorisiert qualitative Daten in Themenbereiche, ein wichtiger Baustein, um Kundenfeedback und Markenwahrnehmung systematisch auszuwerten.
Faktorenanalyse: Komplexität reduzieren
Diese Technik dient dazu, große Datenmengen zu verdichten und verborgene Muster sichtbar zu machen. In der Praxis kommt sie unter anderem bei der Analyse von Kundenbindungsfaktoren oder Marktforschungsergebnissen zum Einsatz.