Ein Unternehmen zu führen bedeutet nicht nur, tägliche Aufgaben wie gewohnt zu erledigen – das Ziel ist es, jeden Tag effizienter zu werden. Die Optimierung von Geschäftsprozessen ist entscheidend, wenn Ihr Unternehmen wettbewerbsfähig werden soll. Um dies zu erreichen, müssen Unternehmen aus ihren eigenen Fehlern lernen und bessere Geschäftsstrategien entwickeln. Wie machen sie das? Die Antwort liegt in Data Analytics.
Alle Organisationen sammeln Daten aus vielen Quellen und in verschiedenen Formaten. Sie können aus verschiedenen Tools und Techniken wählen, um diese zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Data Analytics ist ein dynamisch wachsendes Feld. Business Insights – Vorhersagen über die Zukunft – sind sehr wertvoll. Die Verwendung des richtigen Typs von Data Analytics kann Ihnen helfen, Ihre Konkurrenz leicht zu überholen. Sie können auch unser Wissen zu Ihrem Vorteil nutzen – besuchen Sie unsere Data Science Services und erfahren Sie, wie wir Ihnen helfen können.
Warum gibt es so viele Arten von Data Analytics?
Jede Branche erfordert unterschiedliche Ansätze und Analytics Tools. Es ist wichtig, je nach Unternehmensgröße klug zu wählen, da fortschrittliche Analytics Solutions teuer sein können. Bevor Sie Ihre Analytics Systems auswählen, sollten Sie über die Art der gespeicherten Daten nachdenken. Haben Sie viele Informationsquellen? Sammeln Sie Daten in verschiedenen Formaten? Alle Unternehmen können von Data-Driven Insights for Business profitieren, aber Sie sollten sorgfältig überlegen, welche Ressourcen Sie haben und wie komplex die Analyse sein soll, die Ihr System durchführen soll. Um unstructured data in nützliche Insights zu verwandeln, sollten Sie Big Data Analytics nutzen – das ist ein Muss, wenn Sie mit riesigen Datenmengen arbeiten, die mit traditionellen Methoden schwer zu verarbeiten sind.
Es gibt vier Typen von Data Analytics:
- descriptive,
- diagnostic,
- predictive,
- prescriptive.
Jede Art von Big Data Analytics verwendet unterschiedliche Techniken und beantwortet verschiedene Fragen. Ihre Nutzung ermöglicht es Ihnen, Ihr Unternehmen und Ihre Branche besser zu verstehen und die richtigen Entscheidungen zu treffen.
Descriptive Analytics – was passiert in meinem Unternehmen?
Wenn Sie wissen möchten, was in den letzten Zeiträumen in Ihrem Unternehmen passiert ist, können Sie Descriptive Analytics verwenden. Es kann auch ein erster Schritt zu einer fortgeschritteneren Analyse sein, da es hilft, Ungenauigkeiten in den Daten zu erkennen. Sie erhalten jedoch keine Informationen darüber, warum etwas passiert ist oder was es in Zukunft bewirken wird. Sie erhalten lediglich ein Bild der Vergangenheit.
Das beste Beispiel für ein solches Tool ist das beliebte Google Analytics, mit dem Nutzer den Traffic auf ihren Websites verfolgen können. Sie erhalten einen Überblick darüber, was in einem bestimmten Zeitraum auf der Webseite passiert ist – wie viele Menschen sie besucht haben, wer sie waren (demografische Daten), wie lange die Sitzungen dauerten oder welche Geräte verwendet wurden, um die Website anzusehen. Es gibt viele solcher Tools, die gesammelte Informationen auf einem übersichtlichen Dashboard präsentieren, sodass Sie sie analysieren können.
Welche Techniken werden in Descriptive Analytics verwendet?
- Data Aggregation – der Prozess des Sammelns von Daten und deren Präsentation in zusammengefasster Form.
- Data Mining – das Suchen nach Mustern und das Entdecken von Wissen, das in den Daten verborgen ist.
- Reporting – die Ergebnisse der Analyse werden in visueller oder textlicher Form präsentiert.
Wie können Unternehmen von dieser Art von Analytics profitieren?
Sie können einfache Informationen über viele Dinge und Prozesse in Ihrem Unternehmen erhalten. Zum Beispiel kann die Marketingabteilung erfahren, welche und wie viele Nutzer die Website oder Social-Media-Profile besuchen. Nach der Analyse kann der Marketingmanager entscheiden, wie die Marketingstrategie geändert werden sollte, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Hersteller können den monatlichen Umsatz jedes Produkts überprüfen, um zu entscheiden, auf welchen Produkttyp sie sich konzentrieren sollten. Sie können diese Art von Analytics auch verwenden, um die Präferenzen der Kunden zu beschreiben.
Diagnostic Analytics – warum passieren bestimmte Dinge in meinem Unternehmen?
Benötigen Sie tiefere Analysen? Mit Diagnostic Analytics können Sie herausfinden, warum etwas passiert ist. Angenommen, es besteht wenig Interesse an den Inhalten, die Sie auf Ihrer Website veröffentlicht haben, oder Ihr Unternehmen verzeichnet in einem bestimmten Zeitraum einen erheblichen Umsatzrückgang. Diagnostic Analytics hilft Ihnen, herauszufinden, warum. Diese Art von Analytics erfordert in der Regel zusätzliche Datenquellen, um die gewünschten Business Insights zu gewinnen. Sie können zum Beispiel sehen, dass viele Kunden ein beliebtes Produkt ausgewählt und in den Warenkorb gelegt haben, es aber letztendlich nicht gekauft haben. Sie können herausfinden, dass einige Kunden ihren Warenkorb verlassen oder den Artikel daraus gelöscht haben – das erste kann darauf hindeuten, dass sie beim Abschluss der Transaktion Probleme hatten (z. B. durch Ladeprobleme der E-Commerce-Plattform oder eine nicht intuitive Benutzeroberfläche), das zweite, dass sie letztlich nicht vom Kauf überzeugt waren.
Diagnostic Analytics kann Ihnen helfen, herauszufinden, welche Probleme behoben werden müssen oder welche Praktiken positive Ergebnisse bringen. Die in dieser Art von Analytics verwendeten Techniken sind Data Mining und Drill Down – sie ermöglichen es dem Nutzer, tiefer in bestimmte Ebenen der analysierten Daten einzutauchen.
Beispiele für Diagnostic Analytics:
Sie können Diagnostic Analytics verwenden, um herauszufinden, welche Praktiken in der Vergangenheit für Ihre Social-Media-Beliebtheit funktioniert haben und welche Marketingkampagnen nicht erfolgreich waren und warum. Erkenntnisse aus dieser Art von Analytics können im E-Commerce sehr nützlich sein, um festzustellen, ob Ihre Plattform effizient arbeitet.
Predictive Analytics – die Zukunft Ihrer Branche vorhersagen
Predictive Analytics ist eine eher fortschrittliche Lösung – sie versucht vorherzusagen, was in Ihrem Unternehmen oder Ihrer Branche passieren wird. Wie funktioniert das? Analysten entwerfen Predictive Models und nutzen vergangene Trends, um mögliche zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Die auf diese Weise gewonnenen Business Insights sind sehr nützlich bei der Entwicklung von Geschäftsstrategien. Ihre Analysten können herausfinden, wann der Umsatz wahrscheinlich sinkt oder wann die Nachfrage nach bestimmten Produkten steigt. Predictive Modeling kann auch von Unternehmen genutzt werden, die (wie Uber) Dynamic Pricing verwenden.
Welche Methoden werden in Predictive Analytics verwendet?
- Machine Learning – ML-Modelle erkennen Muster, die in den Daten verborgen sind, und treffen Vorhersagen.
- Quantitative Analysis – diese Methode verwendet mathematische und statistische Modellierung, um Verhaltensweisen zu verstehen.
- Regression Analysis – eine Methode, mit der Sie die Faktoren identifizieren können, die bestimmte Prozesse in Ihrem Unternehmen beeinflussen.
Was können Sie durch Predictive Analytics lernen?
Viele Branchen können Predictive Analytics nutzen. Im Gesundheitswesen kann es helfen, das Risiko zu prognostizieren, dass eine bestimmte Patientengruppe erkrankt, sodass die Klinik eine Strategie zur Prävention oder Risikominimierung entwickeln kann. Es wird im Finanzsektor häufig verwendet, um festzustellen, ob Versicherungsnehmer einem Risiko ausgesetzt sind – so können Versicherungsunternehmen für jeden Käufer die richtigen Bedingungen formulieren. Wir alle profitieren täglich von Predictive Analytics – die Wettervorhersage hat sich durch Predictive Models verbessert. Predictive Analytics kann verwendet werden, um die Effektivität von Marketingkampagnen zu steigern, indem sie an genau die Kunden gesendet werden, die am wahrscheinlichsten die jeweiligen Produkte kaufen. Tatsächlich kann diese Art von Analytics in jeder Branche nützlich sein.
Prescriptive Analytics – finden Sie einen Weg, es umzusetzen
Während die drei vorherigen Arten von Analytics Informationen darüber geben, was, warum und ob etwas passiert ist/ passieren wird, hilft Ihnen Prescriptive Analytics dabei, festzustellen, was Sie tun sollten, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Die Antworten, die Sie erhalten, sind:
- Wie können Sie von zukünftigen Ereignissen profitieren?
- Wie sollten Sie handeln, um den Gewinn zu steigern?
- Was tun, um zukünftige Probleme zu vermeiden, die Ihre Branche betreffen könnten?
Dies ist die komplexeste Art von Analytics, die Sie durchführen können, um Business Insights für Ihr Unternehmen zu erhalten. Sie erhalten tatsächlich Anweisungen, wie Sie vorgehen sollten, um Ihr Unternehmen erfolgreich zu machen.
Welche Techniken werden in Prescriptive Analytics verwendet?
- Artificial Intelligence – AI nutzt Datensätze, um Muster zu erkennen und Vorhersagen für die Zukunft Ihres Unternehmens und Ihrer Branche zu treffen.
- Statistical Methods – mathematische Formeln, Modelle und Techniken werden verwendet, um wichtige Informationen aus Daten zu extrahieren.
- Recommendation Engines – diese Systeme schlagen mithilfe spezifischer Algorithmen und Daten die besten Lösungen vor.
- Simulation Analysis – in diesem Prozess werden mehrere Berechnungen durchgeführt, um die möglichen Ergebnisse ausgewählter Maßnahmen zu ermitteln.
- Operations Research – dabei werden Probleme in grundlegende Komponenten zerlegt und dann in wenigen Schritten mit mathematischer Analyse gelöst.
Wie können Sie von Prescriptive Analytics profitieren?
Sie kann in jedem Unternehmen zur langfristigen Planung eingesetzt werden. Unternehmer nutzen sie. Vielleicht können auch Sie von Business Insights höchster Qualität profitieren?
Welche Art von Business Analytics braucht Ihr Unternehmen und wie implementieren Sie sie?
Um den besten Ansatz und die besten Tools für Data Analytics auszuwählen, müssen Sie die Bedürfnisse Ihres Unternehmens sorgfältig analysieren. Überlegen Sie, welche Art von Data Analytics Sie bereits in Ihrem Unternehmen verwenden und wie wichtig es für Sie ist, wirklich tiefe Business Insights zu gewinnen.
Wenn Sie sich nicht sicher sind, welche Art von Geschäftsanalyselösung für Sie am besten geeignet ist — kontaktiere uns.
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