Analytik

Was ist Analytics?

Analytics ist ein Zweig der Informatik, der nach nützlichen Mustern in Daten sucht, indem er Mathematik, Statistik und maschinelles Lernen verwendet. Es durchforstet enorme Datensätze, um neue Informationen zu verstehen und zu teilen.

Jede Organisation strebt danach, die Effektivität ihrer Entscheidungsfindung durch Business Analytics zu steigern. Unternehmen können ihre Prozesse und Produktivität verbessern, indem sie Analytics-Plattformen nutzen, um ein tieferes Verständnis der primären und sekundären Daten zu entwickeln, die aus Geschäftsprozessen resultieren.

Analytik Software

Software, die analytik als Funktion oder Begriff erwähnt.

Google Analytics

HubSpot Marketing Hub

Amplitude Analytics

Adobe Analytics

Intuit Mailchimp Email Marketing

Hootsuite

Arten von Analytics

Fast jede Branche nutzt heute Analytics – es ist verantwortlich für technologische Veränderungen im Alltag geworden. Nachfolgend finden Sie einen kurzen Überblick über die vier häufigsten Arten.

• Deskriptive Analytics bietet eine Erklärung dafür, was passiert ist. Diese einfache Art von Analytics zeigt, was bereits in einem Geschäftsprozess geschehen ist, indem einfache Mathematik wie Durchschnittswerte und prozentuale Veränderungen verwendet werden. Auch bekannt als traditionelle Business Intelligence (BI), bildet es einen Ausgangspunkt für weitere Forschungen.

• Diagnostische Analytics erklärt, warum etwas passiert ist. Es erweitert deskriptive Analytics, indem es Datenentdeckung, Drill-Down und Korrelationen verwendet, um die zugrunde liegenden Ursachen von Handlungen und Ereignissen einzugrenzen.

• Prädiktive Analytics beantwortet die Frage, was in der Zukunft passieren wird. Dieser Bereich der fortgeschrittenen Analytics macht Vorhersagen, indem er Informationen aus deskriptiven und diagnostischen Analytics mit ausgefeiltem prädiktivem Modellieren, maschinellem Lernen und Deep-Learning-Techniken kombiniert.

• Präskriptive Analytics hilft Forschern zu bestimmen, welche Maßnahmen ergriffen werden sollen. Diese hochmoderne Form von Analytics baut auf Beobachtungen aus deskriptiven, diagnostischen und prädiktiven Analytics auf. Es verwendet extrem ausgefeilte Werkzeuge und Techniken, um die potenziellen Ergebnisse von Entscheidungen zu bewerten und den besten Handlungsweg in einer gegebenen Situation zu wählen.

Vorteile von Analytics

Daten bieten jedem Unternehmen einen Wert. Analytics entfesselt jedoch wirklich die Kraft von Daten. Unternehmen müssen ihren Konkurrenten voraus sein und die neuesten Werkzeuge nutzen, um Mitarbeiter zu motivieren und mehr Geld zu verdienen. Analytics bietet seinen Nutzern mehrere Vorteile. Nachfolgend sind einige davon aufgeführt:

• Erleichtert Entscheidungsprozesse. Viele Unternehmen glauben immer noch mehr an Intuition als an Fakten und Zahlen. Die Unfähigkeit, zuverlässige Daten zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen zu erhalten, könnte eine der Hauptursachen sein. Nutzer können die Rohdatensignale von ihrem Rauschen mit Business Analytics trennen. Dies kann Unternehmen erheblich Zeit sparen. 
• Steigert die Arbeitsproduktivität. Analytics hilft Unternehmen, die Produktivität und Effizienz ihrer Mitarbeiter zu verbessern. Mit anderen Worten, Daten werden verwendet, um Risiken wie sinkende Produktivität vorherzusehen. Forscher können diese Metriken in Echtzeit mit Berichten und Dashboards verfolgen.
• Hilft, Verhaltensänderungen bei Kunden vorherzusagen. Kunden haben jetzt mehr Optionen als je zuvor. Eine Organisation kann schnell in eine Abwärtsspirale geraten, wenn ihre Ziele und Erwartungen nicht mit denen ihrer Kunden übereinstimmen. Datenanalyse bietet Antworten über das sich ändernde Marktverhalten. 
• Passt Geschäftsangebote an. Die Überwachung der Geschmäcker, Vorlieben und Bedürfnisse eines Zielmarktes ist einer der Vorteile der Datenanalyse. Um eine vertrauenswürdige Persona für den Markt zu erstellen, können Nutzer Daten aus verschiedenen Attributen wie sozialen Medien und Websites ziehen.
• Hilft Unternehmen zu wachsen. Wenn richtig eingesetzt, kann datengetriebenes Unternehmenswachstum das eigene Unternehmen erheblich verändern. Unternehmen können Umfragen durchführen, um viele Daten zu sammeln. Unternehmen aktualisieren weiterhin aktuelle Produkte, während sie mit Datenanalyse neue revolutionieren.
• Vereinfacht den Prozess. Datenanalyse hilft Unternehmen, Möglichkeiten zur Verbesserung der Abläufe zu finden. Es erkennt potenzielle Probleme frühzeitig, wodurch deren Auftreten vermieden wird. Unternehmen können diese Informationen nutzen, um die Maßnahmen zu identifizieren, die in verschiedenen Szenarien die besten Gesamtergebnisse erzielen.
• Reduziert Betrug. Angemessene Datenanalysefähigkeiten bieten den höchsten Schutz vor Betrug und allgemeine Unternehmenssicherheit. Echtzeit-Bedrohungserkennungstechniken, automatisierte Warnungen und Minderung basieren auf statistischen, Netzwerk-, Pfad- und Datenmethoden und gewährleisten schnelle Reaktionen.

Warum ist Datenanalyse wichtig?

Datenanalyse ist in der heutigen Geschäftswelt zunehmend wichtig geworden. Einige Gründe sind:

• Bessere Entscheidungsfindung. Datenanalyse hilft Organisationen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse zu treffen, anstatt auf Bauchgefühl oder Annahmen.
• Erhöhte Effizienz. Organisationen können Zeit und Ressourcen sparen, indem sie die Datenerfassung und -analyse automatisieren und sich auf strategischere Initiativen konzentrieren.
• Wettbewerbsvorteil. Datenanalyse kann Unternehmen helfen, einen Vorteil zu erlangen, indem sie neue Möglichkeiten identifizieren und Geschäftsprozesse verbessern.
• Verbesserte Kundenerfahrung. Durch die Analyse von Kundendaten erhalten Organisationen Einblicke in das Kundenverhalten und die Vorlieben, um ihre Produkte und Dienstleistungen entsprechend anzupassen.
• Risikomanagement. Datenanalyse kann potenzielle Risiken identifizieren und proaktiv mindern.

Analytics vs. Analyse

Jedes Feld, das Datenanalyse verwendet, einschließlich Marketing, Geschäft oder Archivierung, sammelt Daten, indem es die Vergangenheit betrachtet. Das Finden bestimmter "Tendenzen" oder "Muster", was der Zweck der Datenanalyse ist, hilft bei der Planung, abschließenden Forschung und Schlussfolgerung. 

Analytics verwendet die Informationen, um eine systematische Analyse von Daten und Statistiken durchzuführen. Analytics ist eine größere Einheit, von der die Analyse ein Bestandteil ist. In der geschäftlichen Entscheidungsfindung ist Datenanalyse ein Game Changer. Mit Datenanalyse können Organisationen einen Wettbewerbsvorteil erlangen.

Erfahren Sie mehr darüber, wie prädiktive Analytics Ihr Endergebnis verbessern kann.