Warum sollte man Datenanalyse betreiben?
Zuerst, was ist eine Datenanalyse?
Immer mehr Unternehmen steigern ihren Umsatz, indem sie Kunden kontinuierlichen Mehrwert bieten, die Kosten senken und Prozesse im Betrieb optimieren. Doch wie können Sie die richtigen Handlungen zum passenden Zeitpunkt umsetzen? Datenanalyse hilft Ihrem Unternehmen dabei, sich einen signifikanten Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und Strategien vorrauschauend zu planen.
Mit Datenanalysen gewinnen Sie Erkenntnisse aus Daten. Sie können sie extrahieren, transformieren und zentralisieren, um Muster, Beziehungen, Trends, Korrelationen und Anomalien zu entdecken und zu analysieren beziehungsweise eine Theorie oder Hypothese zu validieren. Früher wurden Daten analysiert, um zukünftige Entscheidungen zu treffen; heute können Sie Daten analysieren, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Ebenfalls ist es Ihnen möglich, neue Trends zu erkennen und Einblicke zu gewinnen, die mit herkömmlichen Datenprozessen nicht möglich gewesen wären.
Was bringt eine Datenanalyse?
Eine Datenanalyse hilft bei der Überwachung und Steuerung von Geschäftsprozessen. Daten geben Auskunft darüber, welches Produkt warum erfolgreich verkauft wurde beziehungsweise warum ein bestimmtes Produkt nicht umsatzfördernd war.
Datenanalysen steigern nachweislich den Umsatz und ermöglichen es, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Datenanalysen helfen dabei, die passende Zielgruppe für ein Unternehmen zu analysieren, einen Kundenstamm aufzubauen und letztendlich erfolgreiche Kundenbindung zu betreiben.
Die Aneignung von Daten über vorherige beziehungsweise zukünftige Geschäftsaktivitäten verschafft Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.
Welche Arten der Datenanalyse gibt es?
Um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, stehen Unternehmen verschiedenen Methoden der Datenanalyse zur Verfügung. Zu den wichtigsten Techniken der Datenanalyse gehören:
- Textanalyse.
Die Textanalyse wird auch als Text Mining bezeichnet. Sie nutzt maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um unstrukturierte Textdaten zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Die Textanalyse interpretiert Trends und Muster, um tiefgreifende und gezielte Einblicke in die Gründe zu geben, warum etwas passiert ist oder passiert sein könnte.
- Statistische Analyse.
Die statistische Analyse umfasst die Sammlung, Analyse, Modellierung, Interpretation und Präsentation von Daten. Sie beantwortet die Frage: Was ist passiert? Die statistische Analyse kann in zwei Unterkategorien unterteilt werden: die deskriptive Analyse und die inferentielle (oder induktive) Analyse. Die deskriptive Analyse arbeitet mit vollständigen oder ausgewählten zusammengefassten numerischen Daten. Sie versucht nicht, Vorhersagen über zukünftige Trends zu treffen. Stattdessen werden Erkenntnisse aus den Daten der Vergangenheit gewonnen, indem diese so bearbeitet werden, dass sie aussagekräftiger werden. Bei der Inferenzanalyse werden Stichproben aus umfangreichen Datensätzen analysiert. Mit dieser Stichprobe lassen sich Schlussfolgerungen auf die Grundgesamtheit ziehen, ohne dass der komplette Datensatz analysiert werden muss.
- Diagnostische Analyse.
Bei der diagnostischen Analyse werden die aus der statistischen Analyse gewonnenen Erkenntnisse genutzt, um Muster in den Daten zu erkennen. Sie beantwortet die Frage: Warum ist das passiert? Diese Art der Analyse ermöglicht es beispielsweise Datenanalysten, in älteren Daten aufgedeckte Muster zu nutzen, um aktuelle Probleme zu lösen.
- Prädiktive (vorausschauende) Analyse.
Durch die Verwendung von Mustern, die in Daten aus der Vergangenheit sowie in aktuellen Ereignissen entdeckt wurden, können Datenanalysten zukünftige Ereignisse vorhersagen. Predictive Analytics beantwortet die Frage: Was wird höchstwahrscheinlich passieren?
- Präskriptive Analyse.
Prescriptive Analytics ist die fortschrittlichste Form der Analyse. Sie kombiniert alle Daten und Analysen eines Unternehmens, um die beste Vorgehensweise zu ermöglichen. Sie analysiert viele Szenarien, sagt das Ergebnis jedes einzelnen voraus und entscheidet, welche Maßnahmen ein Unternehmen auf der Grundlage der Ergebnisse ergreifen sollte.
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