Data Analytics: Wie Sie aus Daten wertvolle Erkenntnisse für Ihr Unternehmen gewinnen

Was ist Data Analytics?

Data Analytics bezeichnet den fortlaufenden Prozess der Erfassung, Auswertung und Interpretation von Daten, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Die Methode findet Anwendung in Unternehmen, aber auch in der Wissenschaft, politischen Institutionen oder Bildungseinrichtungen. Verschiedene Anwendungen wie Websites, Apps oder mit Sensoren ausgestattete IoT-Produkte werden zum Sammeln der Daten eingesetzt. Mittels intelligenter Auswahl und Kombination von Informationen werden Daten so genutzt, dass sie nicht nur den Status quo beschreiben, sondern auch Optimierungspotenziale aufdecken und Prognosen zulassen. Das Ziel von Data Analytics ist es, fundierte Entscheidungen zu ermöglichen und strategische Einblicke in Trends, Muster und Chancen zu gewinnen.

Eine Form von Data Analytics ist Business Intelligence (BI): BI bezeichnet die Erfassung und Analyse von Daten aus geschäftlichen Vorgängen. Dabei werden historische und aktuelle Daten zusammengefasst und ausgewertet, um die Vergangenheit und die Gegenwart zu beschreiben.

Data Analytics bildet einen zyklischen Prozess, der wiederholt und automatisiert abläuft:

1. Datenerfassung: Daten werden gesammelt, gespeichert und strukturiert.
   
   
2. Datenexploration: Bei der Prüfung der Daten wird ein grundlegendes Verständnis von ihnen entwickelt.
   
   
3. Datenanreicherung: Zusätzliche Daten werden hinzugefügt, um die Analyse zu vertiefen und neue Erkenntnisse zu gewinnen.
   
   
4. Analyse und Interpretation von Daten: Analytics-Methoden werden angewendet, um tiefere Erkenntnisse zu gewinnen.
   
   
5. Präsentation und Integration: Die Ergebnisse der Datenanalyse werden präsentiert und in Entscheidungsmodelle integriert.
   
   
6. Optimierung: Die Modelle werden optimiert.
   
   
7. Verwertung: Die mit den Modellen entwickelten Lösungen werden umgesetzt. Dies führt zu einer Veränderung in der Datenbasis.
   
   
8. Wiederholung: Der Data-Analytics-Prozess beginnt von vorne.

Bei jedem Durchlauf des Data-Analytics-Prozesses werden neue Informationen ergänzt, Daten optimiert und Erkenntnisse eingespeist. Das führt dazu, dass die Datenbasis am Ende jeden Durchlaufs vor einer Veränderung steht. Diese Veränderung macht einen erneuten Data-Analytics-Durchlauf notwendig.

Big Data: Daten im Überfluss

Um im fortlaufenden Prozess der Digitalisierung mitzuhalten, sammeln viele Unternehmen übermäßig viele digitale Daten, oft ohne eine bestimmte Problemstellung zu verfolgen. Daraus entstehen unstrukturierten Datenmengen, Big Data. Quellen dieser Datenflut sind beispielsweise Sensoren, IoT-Geräte, Video- und Audio-Streams, Internetseiten, Smartphones und soziale Medien. Allein im Jahr 2018 wurden weltweit etwa 33 Zettabyte an Daten erzeugt. Prognosen deuten darauf hin, dass diese Menge bis 2025 auf beeindruckende 175 Zettabyte pro Jahr ansteigen könnte, was einem Anstieg um 430 Prozent entspricht.

Die Charakteristika von Big Data sind das große Datenvolumen, die hohe Geschwindigkeit und die immense Datenvielfalt. Big Data Analytics, als Unterkategorie von Data Analytics, befasst sich mit der Verarbeitung und Analyse dieser enormen und vielfältigen Datenmengen aus verschiedenen Quellen. Die Transformation von Big Data zu Smart Data erfordert einen strukturierten Ansatz, der die Schritte der Datenbeschaffung, -optimierung, -strukturierung und -analyse umfasst. In diesem Prozess liegt die Schlüsselressource für Unternehmen, um aus der Fülle an Daten strategische Erkenntnisse zu gewinnen und nachhaltige Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Wie Unternehmen von Data Analytics profitieren

In unserer digitalisierten Welt, in der Daten in nahezu allen Lebensbereichen generiert werden, hilft Data Analytics Unternehmen dabei, wettbewerbsfähig zu bleiben. Es ermöglicht, verschiedene Datenmengen, einschließlich Big Data, effizient zu verarbeiten sowie Geschäftsprozesse und Produkte zu messen, überwachen und optimieren.

Darüber hinaus fungiert Data Analytics als Katalysator für strategische Entwicklungen, indem es Trends, Muster und Chancen im Markt, bei Kunden oder Wettbewerbern identifiziert. Die finanzielle Leistung, einschließlich Rentabilität und Cashflow werden überwacht und analysiert, was eine fundierte Prognose und Ausrichtung auf zukünftige Herausforderungen ermöglicht. Durch ein detailliertes Verständnis des Kundenverhaltens, der Bedürfnisse und Präferenzen ihrer Kunden können Unternehmen die Customer Journey optimieren, indem sie personalisierte Angebote schaffen und so die Kundenbindung stärken.

Die 4 Analysearten von Data Analytics

Es gibt verschiedene Arten der Datenanalyse, um Erkenntnisse aus digitalen Daten zu gewinnen. Die Wahl hängt von den spezifischen Bedürfnissen und Zielen eines Unternehmens ab.

1. Beschreibende Analyse: Diese Methode fokussiert sich darauf, was in einem bestimmten Zeitraum passiert ist. Sie liefert einen Überblick über den Status Quo, identifiziert Trends und Muster. Im Maschinenbau kann sie beispielsweise beantworten, wie viele Maschinenausfälle es in einem bestimmten Zeitraum gegeben hat.
   
   
2. Diagnostische Analyse: Die diagnostische Analyse geht einen Schritt weiter und konzentriert sich darauf, warum etwas passiert ist. Durch die Untersuchung verschiedener Datenquellen ermittelt sie die Gründe für bestimmte Werte. Ein Beispiel wäre die Analyse der Gründe für einen erhöhten Verschleiß bestimmter Maschinenteile.
   
   
3. Prädiktive Analyse: Diese Methode versucht, zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Unter Verwendung statistischer Modelle und maschinellem Lernen leitet sie Trends aus vorhandenen Daten ab. Zum Beispiel könnte sie prognostizieren, wann eine Maschine wahrscheinlich gewartet oder ersetzt werden muss.
   
   
4. Präskriptive Analyse: Die präskriptive Analyse ermöglicht Empfehlungen, was getan werden sollte, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Mithilfe von Algorithmen, Simulationen und Optimierungstechniken bewertet sie verschiedene Szenarien und identifiziert die beste Handlungsoption. Zum Beispiel könnte sie eine Empfehlung für die optimale Wartungsstrategie geben, um die Lebensdauer der Maschinen zu verlängern

Data-Analytics-Techniken und -Analyseverfahren

Im Bereich Data Analytics stehen verschiedene Techniken und Analyseverfahren zur Verfügung, die Unternehmen helfen, umfassende Erkenntnisse aus ihren digitalen Daten zu gewinnen. Hier sind sieben der bekanntesten Methoden:

1. Regressionsanalyse: Diese Technik untersucht Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen und analysiert insbesondere den Einfluss von Veränderungen. Sie ist entscheidend, um Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu verstehen.
   
   
2. Monte-Carlo-Simulation: Die Monte-Carlo-Simulation bestimmt Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Ergebnisse. Sie findet häufig Anwendung in Risikoanalysen, indem sie verschiedene Szenarien durchspielt und ihre Wahrscheinlichkeit bewertet.
   
   
3. Faktorenanalyse: Diese Methode reduziert Datenmengen und enthüllt verborgene Zusammenhänge. Insbesondere im Kontext von Kundenbindung wird sie genutzt, um die relevanten Faktoren zu identifizieren.
   
   
4. Kohortenanalyse: Die Kohortenanalyse teilt Datensätze in gleichartige Gruppen auf. Sie ist besonders hilfreich bei Kundensegmentanalysen und Anpassungen von Marketingstrategien für spezifische Zielgruppen.
   
   
5. Clusteranalyse: Diese Methode kategorisiert Gegenstände in Cluster und deckt dabei Muster auf. In der Versicherungsbranche wird sie oft für Ursachenanalysen eingesetzt, um Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu identifizieren.
   
   
6. Zeitreihenanalyse: Die Zeitreihenanalyse untersucht Trends in zeitlichen Verläufen. Häufig wird sie für Vorhersagen in Wirtschaft und Verkauf genutzt, um zukünftige Entwicklungen abzuleiten.
   
   
7. Sentimentanalyse: Diese Technik nutzt Natural Language Processing und Textanalyse, um qualitative Daten zu interpretieren. Sie ermittelt Kundenmeinungen und -einstellungen, was insbesondere für das Verständnis der Kundenstimmung und Produktrezeption entscheidend ist.

Product Mining: Data Analytics mit Produktfokus

Auch Produkte selbst erzeugen eine immense Menge an Daten: Kosten, Lieferengpässe, CO2-Auststoß Hier kommt Product Mining ins Spiel. Product Mining ist ein datengetriebener Ansatz, der Unternehmen dabei unterstützt, strategische Entscheidungen im komplexen Umfeld ihrer Produktvielfalt zu treffen. Der Prozess ähnelt dem von Data Analytics, konzentriert sich jedoch auf die Erhebung und Analyse von Produktdaten. Voraussetzung ist, dass Unternehmen ihre Daten digitalisieren, das heißt vormals analoge Vorgänge wie den Wareneingang und Rechnungsstellung in digitale Prozesse umwandeln.

Product Mining kombiniert Datenanalyse mit Decision Intelligence, bei der sich wiederholende Entscheidungen automatisiert werden. Mit der Product Mining Plattform von Soley transformieren Unternehmen komplexe Produktdaten in echte Unternehmenswerte. Die Ergebnisse werden in digitalisierten Entscheidungsvorlagen aufbereitet, was eine effiziente Analyse und Präsentation ermöglicht. Die vielseitige Anwendung der Soley-Lösung erleichtert die Optimierung unternehmerischer Prioritäten, sei es im Hinblick auf Supply Chain Resilienz, Innovationskraft, Nachhaltigkeit oder Profitabilität.

Wie Unternehmen Data Analytics einbinden

Der Druck zur digitalen Transformation wächst in vielen Branchen. Unternehmen sehen sich mit der Notwendigkeit konfrontiert, sich durch Anpassungen wie Automatisierung, IoT und Data Analytics weiterzuentwickeln. Eine Studie des Marktforschungsinstituts Lünendonk & Hossenfelder aus dem Jahr 2020 in Zusammenarbeit mit Valantic zeigt, dass vielen Unternehmen die interne Expertise für Data Analytics fehlt. Daher greifen sie vermehrt auf externe IT-Dienstleister zurück. Insbesondere im Bereich Big Data Analytics stieg die Nachfrage von Seiten der Kunden stark an, wie 65 Prozent der analysierten IT-Dienstleister 2019 berichteten.

Um Data Analytics erfolgreich im Unternehmen zu implementieren, stehen verschiedene Strategien zur Verfügung.

• Interne Schulungen und Weiterbildungen: Unternehmen bilden Mitarbeitende aus, um komplexe Datenanalysen ergebnisorientiert zu interpretieren.
  
  
• Rekrutierung von Fachleuten: Fachleute mit Erfahrung in Data Analytics können die Lücke in der internen Expertise schließen. Dies ist jedoch mit höheren Kosten verbunden.
  
  
• Nutzung von Open-Source-Tools: Es gibt viele Open-Source-Tools für Big Data Analytics, die meist nur geringe Kosten erzeugen. Unternehmen könnten ihre Mitarbeiter in deren Nutzung schulen.
  
  
• Outsourcing an IT-Dienstleister: Besonders wenn der Aufbau interner Expertise nicht möglich oder wirtschaftlich nicht sinnvoll ist, können Unternehmen Data Analytics an externe Dienstleister auslagern.

Fazit: Das Datengold richtig nutzen

Unternehmen besitzen wahre Goldminen in Form von umfangreichen Datenmengen. Die Herausforderung liegt jedoch darin, diese Daten richtig zu organisieren, zu analysieren und nachhaltig von den gewonnenen Erkenntnissen zu profitieren. Data Analytics ist hierbei unverzichtbar. Durch datenbasierte Geschäftsmodelle, eingebunden in die IT-Strategie als integralen Bestandteil der Unternehmensstrategie, können klare Ziele definiert und mithilfe von Daten erreicht werden. Wo interne Expertise fehlt, bieten externe Dienstleister ihre Hilfe an.

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