Ein vollständiger Leitfaden zur Datenanalyse

Was ist Datenanalyse?

Bei der Datenanalyse geht es um die Analyse von Rohdaten, unorganisierte Daten zu Schlussfolgerungen daraus ziehen. Der Prozess beinhaltet Untersuchung umfangreicher Datensätze, um verborgene Muster, Korrelationen und andere Erkenntnisse aufzudecken. Mit der heutigen Technologie kann die Datenanalyse über die herkömmliche Analyse hinausgehen und Algorithmen für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) einbeziehen, die dabei helfen, Informationen schneller als manuelle Methoden zu verarbeiten.

Datenanalyse besteht aus mehreren Komponenten:

• Datenaggregation: Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen.
• Data Mining: Daten durchsuchen, um relevante Informationen zu finden.
• Statistische Analyse: Mithilfe von Statistiken Daten interpretieren und Trends erkennen.
• Prädiktive Analytik: Einsatz von Modellen zur Vorhersage zukünftiger Trends auf der Grundlage historischer Daten.
• Datenvisualisierung: Visuelle Darstellung der Daten, um die Analyse für die Beteiligten verständlich zu machen.

Diese Schritte helfen Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse zu treffen, Abläufe zu optimieren und zukünftige Trends vorherzusagen.

Die Datenanalyse unterscheidet sich von der Datenwissenschaft darin, dass sich die Datenanalyse auf die Analyse vergangener Daten konzentriert, um aktuelle Entscheidungen zu treffen, während die Datenwissenschaft häufig Daten untersucht, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Lesen Sie mehr über Datenwissenschaft vs. Datenanalyse im Detail.

Warum ist Datenanalyse für Unternehmen wichtig?

Datenanalysen fördern die Entscheidungsfindung, verbessern die betriebliche Effizienz, sparen Kosten und verschaffen Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil. Hier erfahren Sie, warum die Nutzung von Datenanalysen für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist:

Verbesserung der Entscheidungsfindung

Datenanalysen verbessern die Entscheidungsfindung erheblich und verschaffen einen Wettbewerbsvorteil. Es ermöglicht Unternehmen, interne Prozesse, Markttrends und Kundenverhalten zu hinterfragen.

Folglich können Unternehmen bessere Entscheidungen auf der Grundlage empirischer Daten statt auf Vermutungen treffen. Dieser datengesteuerte Ansatz reduziert Risiken und maximiert das Erfolgspotenzial bei strategischen Entscheidungen.

Gemäß einer Studie, können Organisationen, die datengesteuerte Entscheidungsfindung und Analysen nutzen, dies tun Steigern Sie die Produktivität um 9-10 %.. Darüber hinaus Forbes berichtet, dass 42 % der Vertriebsleiter glauben Analytics hat ihren ROI deutlich verbessert.

In Hinsicht auf Um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, bietet die Datenanalyse Einblicke, die Unternehmen in die Lage versetzen, ihre Konkurrenten zu besiegen. Durch das Verständnis der Kundenpräferenzen und Marktbedingungen können Unternehmen ihre Produkte und Dienstleistungen an die Kunden anpassen, oft bevor die Wettbewerber diese Trends erkannt haben. Dieser proaktive Ansatz hat geholfen 90 % der Fortune-500-Unternehmen sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Effiziente Betriebsabläufe

Datenanalysen tragen zur Steigerung der betrieblichen Effizienz und Kosteneinsparungen bei. Es ermöglicht Unternehmen, Ressourcen effektiv zu verwalten, Verschwendung zu reduzieren und Prozesse zu verbessern und so den Betrieb zu optimieren. Mithilfe prädiktiver Analysen können beispielsweise Nachfrageschübe vorhergesehen werden, sodass Unternehmen ihre Lieferketten dynamisch anpassen und so die Servicebereitstellung verbessern können.

Laut PwC, Datenanalysen können die Produktionsverfügbarkeit verbessern 9%, Kosten senken um 12%, Sicherheits-, Gesundheits-, Umwelt- und Qualitätsrisiken mindern, indem 14%und verlängern Sie die Lebensdauer alternder Vermögenswerte 20%.

Darüber hinaus können Unternehmen durch die Ermittlung von Ineffizienzen und die Zuweisung von Ressourcen ihre Kosten erheblich senken. Beispielsweise kann die Optimierung von Marketingstrategien durch datengesteuerte Analysen Unternehmen dabei helfen, einen besseren ROI zu erzielen. Gemäß McKinsey, Analytics half einem Hersteller dabei Reduzierung Gesamtkosten um 7.8%.

Verbesserte Kundenbeziehungen

Mithilfe von Datenanalysen können Unternehmen das Kundenverhalten verstehen und vorhersagen, was zu besseren Kundenbeziehungen führt. Personalisiertes Marketing, gezielte Werbeaktionen und zeitnahe Antworten des Kundenservice, die alle auf Dateneinblicken basieren, steigern die Kundenzufriedenheit und -treue. Eins MIT Sloan Bewertung Recherche ergab umfangreiche Datenanalysen helfen Unternehmen dabei, individuelle Empfehlungen abzugeben und so loyale Kundenbeziehungen zu fördern.

Was ist Big-Data-Analyse?

Bei der Big-Data-Analyse handelt es sich um einen spezialisierten Zweig der Analyse, der sich mit großen Datenmengen befasst, die herkömmlicherweise nicht möglich sind Datenverarbeitung Software kann nicht effektiv verwaltet werden. Diese Form der Analyse hilft dabei, verborgene Muster, unbekannte Zusammenhänge und andere hilfreiche Geschäftserkenntnisse aus vielfältigen, komplexen und umfangreichen Datenquellen aufzudecken, oft in Echtzeit.

Hier sind die neun Vs, die Big Data charakterisieren:

• Volume: Die Menge der generierten Daten ist riesig und wächst weiterhin exponentiell.
• Geschwindigkeit: Die Geschwindigkeit, mit der diese Daten generiert und bedarfsgerecht verarbeitet werden, ist außergewöhnlich hoch.
• Vielfalt: Daten gibt es in allen Formaten – von strukturierten, numerischen Daten in traditionellen Datenbanken bis hin zu E-Mails, unstrukturierten Textdokumenten, Videos, Audio, Finanztransaktionen und Börsentickerdaten.
• Richtigkeit: Die Unsicherheit und Zuverlässigkeit von Daten. Die Sicherstellung der Datenqualität und -genauigkeit wird angesichts des großen Datenvolumens und der Datenvielfalt zu einer Herausforderung. Bei Veracity geht es um die Vertrauenswürdigkeit und Integrität der Daten.
• Wert: Der Wert, der das kann extrahiert werden aus Big Data. Trotz der anderen Vs besteht das Hauptziel darin, aussagekräftige Erkenntnisse und Werte abzuleiten, um die Entscheidungsfindung und strategische Initiativen voranzutreiben.
• Variabilität: Dateninkonsistenzen im Laufe der Zeit können die Genauigkeit von Datenmodellen und -analysen beeinträchtigen. Zu diesen Änderungen gehören Änderungen der Datenbedeutung, der Nutzungsmuster und des Kontexts.
• Visualisierung: Die Fähigkeit, Daten visuell darzustellen, was das Verständnis, die Interpretation und die Ableitung von Erkenntnissen erleichtert. Effektive Visualisierungstechniken sind entscheidend für die Darstellung komplexer Daten in einem zugänglichen Format.
• Gültigkeit: Die Richtigkeit und Genauigkeit der Daten für den beabsichtigten Verwendungszweck. Valide Daten stellen sicher, dass die darauf basierenden Erkenntnisse und Entscheidungen fundiert und verlässlich sind.
• Volatilität: Die Lebensdauer von Daten und wie lange sie relevant bleiben nützlich. Manche Daten verlieren schnell an Wert und erfordern eine zeitnahe Verarbeitung und Analyse.

Traditionelle Datenanalyse ist gut angepasst für kleinere Datensätze mit strukturierten Daten. Im Gegensatz dazu handelt es sich bei der Big-Data-Analyse um komplexe, umfangreiche Daten, für deren Verarbeitung Unternehmen fortschrittliche Technologien und Tools einsetzen müssen. Dazu gehören häufig ML-Algorithmen, Predictive Analytics und Data-Mining-Techniken.

Was sind die 4 Arten der Datenanalyse?

Das Verständnis der verschiedenen Arten der Datenanalyse kann Unternehmen dabei helfen, ihre Datenstrategien effektiv anzupassen. Jeder Analyseansatz dient einem einzigartigen Zweck und bietet spezifische Erkenntnisse, die verschiedene Aspekte des Geschäftsbetriebs leiten können.

Deskriptive Analytik: Was ist passiert?

Deskriptive Analysen helfen dabei, Rohdaten zusammenzufassen und in interpretierbare Form umzuwandeln. Es umfasst Metriken wie Mittelwert, Median, Modus und Standardabweichungen oder komplexere Datenvisualisierungen wie Grafiken und Diagramme. Datenwissenschaftler und Analysten nutzen diese Art der Analyse, um die grundlegende Frage zu beantworten "Was ist passiert?" durch die Verarbeitung historischer Daten, um Muster und Trends zu erkennen.

Beispiel: Ein Unternehmen verwendet deskriptive Analysen, um die meistverkauften Produkte im letzten Quartal zu ermitteln oder um Website-Traffic-Trends im vergangenen Jahr zu analysieren.

Diagnostische Analytik: Warum ist es passiert?

Während die deskriptive Analyse einen Trend oder eine Änderung im Betrieb aufzeigt, geht die diagnostische Analyse tiefer, um die Ursache zu finden. Dieser Ansatz umfasst häufig komplexere Prozesse wie Drilldown, Datenermittlung, Mining und Korrelationen.

Beispiel: Ein Umsatzrückgang im Vorquartal kann durch diagnostische Analysen analysiert werden, um spezifische Gründe zu finden, wie z. B. Marktbedingungen oder interne Herausforderungen.

Predictive Analytics: Was wird passieren?

Predictive Analytics nutzt Prognosetechniken und statistische Modelle, um die Zukunft zu verstehen. Es stützt sich auf historische Daten und Techniken des maschinellen Lernens, um die Chancen zukünftiger Ergebnisse zu ermitteln.

Beispiel: Mithilfe von Predictive Analytics könnte ein Einzelhändler zukünftige Verkaufstrends auf der Grundlage saisonaler Kaufmuster und aktueller Marktdynamik vorhersagen.

Präskriptive Analytik: Wie gelingt das?

Präskriptive Analysen schlagen Maßnahmen vor, um vorhergesagte Ergebnisse zu erzielen. Diese Art der Analyse nutzt fortschrittliche Technologien, darunter maschinelles Lernen, Geschäftsregeln und statistische Algorithmen, die es Unternehmen ermöglichen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Beispiel: Um die schnellsten Lieferzeiten zu gewährleisten, nutzt ein Logistikunternehmen präskriptive Analysen, um Lieferrouten und -pläne auf der Grundlage von Variablen wie Verkehr, Wetterbedingungen und Kundenstandortdaten zu optimieren.

Zusammen stellen diese vier Arten von Analysen die Reifekurve eines Unternehmens dar. Wenn sich Unternehmen weiterentwickeln, wechseln sie oft von deskriptiven zu fortschrittlicheren präskriptiven Analysen und nutzen dabei tiefere Erkenntnisse und proaktive Entscheidungsfähigkeiten.

Kritische Schritte im Datenanalyseprozess

Der Datenanalyseprozess ist eine Abfolge von Schritten, die Unternehmen befolgen, um Daten zu nutzen und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Dieser systematische Ansatz gewährleistet Genauigkeit und maximiert den Datenwert in verschiedenen Geschäftsabläufen.

1. Datensammlung

Der erste Schritt im Datenanalyseprozess ist das Sammeln von Daten. Diese Daten können intern aus CRM-Systemen, ERP-Systemen und Datenbanken sowie externen Quellen wie sozialen Medien, öffentlichen Datenbanken und Marktforschung stammen. Unternehmen nutzen verschiedene Techniken, wie z Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL), um Daten aus diesen Quellen zu sammeln. Die Qualität und Menge der gesammelten Daten wirken sich direkt auf die Erkenntnisse aus, die sie generieren können.

2. Datenspeicherung

Daten brauchen ein sicheres und zuverlässiges Zuhause. Dies kann eine cloudbasierte Speicherlösung, lokale Server oder eine Kombination aus beidem sein. Die gewählte Speichermethode hängt von den Eigenschaften der Daten und dem Verwendungszweck ab. Für strukturierte, historische Daten, die für Abfragen und Berichte optimiert sind, a Data Warehouse ist im Allgemeinen ideal. Alternativ a Daten See kann sich gut zum Speichern großer Mengen unstrukturierter Rohdaten aus verschiedenen Quellen eignen. Dieser Datensee kann dann in das Data Warehouse eingespeist oder direkt von Datenwissenschaftlern für explorative Aufgaben oder erweiterte Analysen wie maschinelles Lernen analysiert werden.

3. Datenbereinigung und -vorbereitung

Sobald die Daten erfasst sind, müssen sie bereinigt werden bereit zur Analyse durch Entfernen von Fehlern oder Ungenauigkeiten, Behandeln fehlender Werte und Standardisieren von Datenformaten. Vorbereiten und Bereinigen der Daten ist ein entscheidender Schritt im Prozess, da er die Zuverlässigkeit der Analyse gewährleistet.

4. Datenanalyse

Bei sauberen Daten besteht der nächste Schritt in der Analyse der Daten, die je nach Geschäftszielen und Art der durchgeführten Analysen variieren kann. Die Techniken können von einfacher statistischer Analyse und Datenvisualisierung bis hin zu komplexer prädiktiver oder präskriptiver Modellierung reichen.

5. Dateninterpretation

In dieser Phase geht es darum, die Ergebnisse der Datenanalyse zu verstehen. Datenanalysten müssen die Daten interpretieren, um praktische Schlussfolgerungen und Erkenntnisse zu ziehen, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen dienen. Diese Phase erfordert häufig ein tiefes Verständnis des Geschäftskontexts und der technischen Aspekte von Datenprozessen.

6. Datenvisualisierung und Berichterstattung

Daten werden häufig als Diagramme, Grafiken und Tabellen visualisiert, um die Datenanalyse für Stakeholder verständlich und zugänglich zu machen. Effektive Visualisierung und Berichterstattung sind entscheidend für die klare und effektive Kommunikation von Ergebnissen, damit Entscheidungsträger komplizierte Konzepte und Ergebnisse schnell erfassen können.

7. Entscheidungsfindung

Schließlich werden die aus der Datenanalyse gewonnenen Erkenntnisse genutzt, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Die Erkenntnisse leiten strategische Planung, operative Änderungen oder taktische Initiativen. Das ultimative Ziel der Datenanalyse besteht darin, Maßnahmen voranzutreiben, die die Geschäftsergebnisse verbessern.

Was sind die verschiedenen Datenanalysetechniken?

Unternehmen können verschiedene Techniken anwenden, um ihre Daten zu verstehen und nützliche Informationen zu extrahieren. Diese Techniken variieren in Komplexität und Anwendung, und die Wahl der richtigen Methode hängt von den spezifischen Bedürfnissen und Zielen der Organisation ab. Einige der gängigsten Datenanalysemethoden sind:

Statistische Analyse

Unternehmen wenden statistische Techniken an, um Daten zu analysieren und zu interpretieren, um Korrelationen, Muster und Trends zu identifizieren. Es handelt sich um eine der grundlegenden Methoden der Datenanalyse und kann von einfachen deskriptiven Statistiken bis hin zu komplexen Inferenzstatistiken reichen.

Zeitreihenanalyse

Bei der Zeitreihenanalyse werden Daten im Zeitverlauf betrachtet. Es stellt die Beziehung zwischen dem Wert von Daten und dem Zeitpunkt ihres Auftretens her. Es wird normalerweise verwendet, um wiederkehrende Trends oder Finanzprognosen zu isolieren.

Beispiel: Ein Landwirt verfügt über Ertragsdaten seiner Ernte über mehrere Jahre. Sie nutzen Zeitreihenanalysen, um Muster zu erkennen und zukünftige Erträge vorherzusagen.

Regressionsanalyse

Bei der Regressionsanalyse wird die Korrelation zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen und einer einzelnen abhängigen Variablen untersucht. Es hilft zu bestimmen, wie sich die abhängige Variable ändert, wenn die unabhängigen Variablen geändert werden.

Beispiel: Ein Automobilhersteller möchte wissen, wie sich die Kraftstoffeffizienz (abhängige Variable) mit der Motorgröße (unabhängige Variable) ändert. Mithilfe der Regressionsanalyse ermitteln sie, ob die Beziehung direkt oder umgekehrt proportional ist.

Faktorenanalyse

Die Faktoranalyse vereinfacht einen komplexen Datensatz, indem sie die Anzahl der Variablen reduziert. Analysten nutzen es, um latente Muster zu entdecken, die sie in einer großen Menge nicht einfach erkennen können.

Beispiel: Ein Marktforschungsunternehmen sammelt Daten zu Verbraucherausgaben in Kategorien wie Lebensmittel, Restaurantbesuche, Unterhaltung, Reisen, Gesundheit und Bildung. Ziel ist es, das Verbraucherverhalten zu verstehen, um Marketingstrategien zu entwickeln.

Um diese komplexen Daten zu vereinfachen, kommt die Faktoranalyse ins Spiel. Es gruppiert diese Ausgabenkategorien in einige Faktoren, die jeweils ein Ausgabemuster darstellen. Zum Beispiel:

• „Grundlegende Ausgaben“ könnte Lebensmittel- und Gesundheitsausgaben kombinieren.
• „Luxusausgaben“ könnte Essen gehen, Unterhaltung und Reisen gruppieren.
• „Gesundheits- und Bildungsausgaben“ könnte Gesundheits- und Bildungskosten verschmelzen.

Diese aus den Variablen abgeleiteten Faktoren sind nicht direkt beobachtbar, vereinfachen jedoch die Daten und erleichtern es dem Unternehmen, das Verbraucherverhalten zu verstehen und gezielt darauf abzuzielen. Sie helfen auch dabei, verborgene Zusammenhänge zwischen den Ausgabenkategorien aufzudecken. Auf diese Weise reduziert die Faktoranalyse die Dimensionalität der Originaldaten und unterstützt so deren Interpretation.

Kohortenanalyse

Diese Technik unterteilt einen Datensatz in Untergruppen mit ähnlichen Merkmalen, meist auf demografischer Grundlage. Durch die Erstellung von Kohorten können Analysten die Daten für eine bestimmte Teilmenge einfacher eingehend untersuchen.

Beispiel: Ein App-Entwickler gruppiert Benutzer basierend auf dem Monat, in dem sie sie zum ersten Mal verwendet haben. Durch diese Gruppierung können sie Nutzungsmuster für jede Gruppe sehen und so das Benutzerverhalten besser verstehen.

Maschinelles lernen

Maschinelles Lernen ist eine fortschrittliche Analysetechnik, die Algorithmen verwendet, um Daten zu verarbeiten, daraus zu trainieren und etwas zu bestimmen oder vorherzusagen. Im Gegensatz zu statischen, regelbasierten Analysen kann maschinelles Lernen Vorhersagen aktualisieren, sobald neue Daten verfügbar werden.

Beispiel: E-Commerce-Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um Produktempfehlungen für Benutzer basierend auf der bisherigen Browser- und Kaufhistorie zu personalisieren.

Data Mining

Data Mining entdeckt Muster in großen Datensätzen durch den Einsatz von maschinellem Lernen, Statistiken und Datenbanksystemen. Es ist entworfen um verborgene prädiktive Erkenntnisse aus großen Datenbanken zu extrahieren und sie in umsetzbares Wissen umzuwandeln.

Beispiel: Kreditkartenunternehmen erkennen ungewöhnliche Muster im Ausgabeverhalten, indem sie Data Mining nutzen.

Textanalyse

Textanalysen oder Text Mining leiten hochwertige Informationen aus Texten ab. Diese Technik analysiert Kundenfeedback, Social-Media-Gespräche oder Nachrichten, um Informationen über die öffentliche Meinung, Kundenpräferenzen und Markttrends zu erhalten.

Beispiel: Unternehmen überwachen Social-Media-Erwähnungen mithilfe von Textanalysen, um die öffentliche Stimmung über ihre Marke und Konkurrenten zu verstehen.

Optimierung und Simulation

Diese Techniken simulieren verschiedene Szenarien und ermitteln optimale Ergebnisse. Unternehmen können diese Methoden nutzen, um die Auswirkungen potenzieller Änderungen in ihren Abläufen vorherzusehen und unter verschiedenen Umständen die besten Optionen auszuwählen.

Beispiel: Monte-Carlo-Simulationen

Monte-Carlo-Simulationen sind eine Risikoanalysetechnik, die verschiedene mögliche Ergebnisse und deren Wahrscheinlichkeit modelliert. Sie dienen im Allgemeinen dazu, Risiken zu reduzieren oder drohende Schäden abzuwenden. Diese Simulationen berücksichtigen mehrere Werte und Variablen und sind weitaus bessere Prädiktoren als die meisten anderen Methoden der Datenanalyse.

Wie wird Datenanalyse in Unternehmen eingesetzt?

Datenanalysen sind zu einem zentralen Werkzeug in der Unternehmenslandschaft geworden und beeinflussen verschiedene Branchen, indem sie tiefere Einblicke in Abläufe, Kundenverhalten, Markttrends und finanzielle Leistung liefern. So wenden Unternehmen Datenanalysen in praktischen Szenarien an:

Marketingoptimierung

Datenanalysen ermöglichen es Unternehmen, Marketingstrategien zu verfeinern, indem sie Kundenpräferenzen, Kaufgewohnheiten und Interaktionsmuster verstehen. Die Analyse dieser Daten hilft Unternehmen, die Konversionsraten und die Kundenbindung zu steigern.

Beispiel: Einzelhandelsunternehmen analysieren Kundendaten, um Kaufmuster zu erkennen und Marketingmaßnahmen auf verschiedene Segmente abzustimmen, was zu personalisierteren und effektiveren Werbeaktionen führt.

Supply Chain Management

Die Anwendung von Datenanalysen in der Lieferkette hilft Unternehmen, die Nachfrage genauer vorherzusagen, die mit Über- oder Unterbeständen verbundenen Kosten zu reduzieren und die Lagerbestände zu optimieren.

Beispiel: Ein Fertigungsunternehmen nutzt prädiktive Analysen, um die Produktnachfrage saisonal zu prognostizieren und Produktionspläne und Bestandsverwaltung entsprechend anzupassen, um Verschwendung zu minimieren und sicherzustellen, dass das Angebot der Nachfrage entspricht.

Finanzanalyse

Datenanalysen helfen Unternehmen, finanzielle Entscheidungen zu treffen, indem sie zukünftige Trends vorhersagen, Investitionsrisiken analysieren und betrügerische Aktivitäten erkennen.

Beispiel: Finanzinstitute nutzen Analysen zur Bewertung des Kreditrisikos, indem sie die historischen Daten der Antragsteller analysieren und deren Kreditrückzahlungsfähigkeit vorhersagen.

4. Verbesserung des Kundenerlebnisses

Die Analyse von Kundeninteraktionen und Feedback über verschiedene Kanäle hinweg ermöglicht es Unternehmen, Dienstleistungen, Produkte und Customer Journeys zu verbessern.

Beispiel: Telekommunikationsunternehmen nutzen Analysen, um Kundendienstanrufe zu verfolgen, häufige Probleme zu identifizieren und Kundendienstmitarbeiter effektiver zu schulen, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

5. Personalmanagement

Datenanalysen helfen bei der Optimierung von Rekrutierungsprozessen, der Überwachung der Mitarbeiterleistung und der Verbesserung der Personalplanung.

Beispiel: Personalabteilungen verwenden Analysen, um Bewerbungsdaten und die Leistung der Mitarbeiter zu analysieren und dabei zu helfen, den Erfolg der Mitarbeiter vorherzusagen und Entwicklungsbereiche innerhalb von Teams zu identifizieren.

6. Betriebseffizienz

Analysen können Ineffizienzen im Betrieb aufdecken und Unternehmen dabei helfen, die Servicebereitstellung zu verbessern, Prozesse zu rationalisieren und Kosten zu senken.

Beispiel: Fluggesellschaften nutzen Analysen, um Flugrouten und Besatzungszuweisungen zu optimieren, Treibstoffkosten zu senken und die Pünktlichkeit zu verbessern.

Was sind Datenanalysetools und wie helfen sie?

Datenanalysetools sind Softwareanwendungen, die Daten analysieren und umsetzbare Erkenntnisse gewinnen. Die Komplexität dieser Tools ist sehr unterschiedlich und reicht von einfachen Statistiktools bis hin zu fortgeschrittenen Plattformen für maschinelles Lernen. Hier finden Sie eine Übersicht über einige wichtige Arten von Datenanalysetools und wie sie Unternehmen dabei unterstützen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Business-Intelligence-Plattformen

Business Intelligence (BI)-Plattformen Daten integrieren aus dem gesamten Unternehmen und stellen Dashboards, Berichte und Datenvisualisierungsfunktionen bereit. Diese Tools sind für Unternehmen, die wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) überwachen und schnelle, fundierte Entscheidungen treffen, unerlässlich.

Beispiel: Tableau und Power BI sind beliebte BI-Tools, die Benutzern bei der Erstellung helfen Dashboards, die interaktiv und dynamisch sind. Diese Diagramme visualisieren Datentrends und -muster.

Statistische Analyse-Software

Diese Werkzeuge werden verwendet für komplexe Datenanalysen, einschließlich prädiktiver Modellierung und Hypothesentests. Sie sind von entscheidender Bedeutung für Unternehmen, die detaillierte statistische Erkenntnisse zur Steuerung ihrer Strategien benötigen.

Beispiel: SPSS und SAS werden aufgrund ihrer erweiterten statistischen Funktionen häufig verwendet und unterstützen Forscher und Unternehmen bei der Durchführung komplexer Datenanalysen.

Data-Mining-Tools

Data-Mining-Tools sind entworfen um Muster und Beziehungen in großen Datenmengen zu entdecken. Diese Tools sind wertvoll für Unternehmen, die Daten auf unerwartete Zusammenhänge und neue Möglichkeiten untersuchen möchten.

Beispiel: Apache Mahout und Monkeylearn bieten leistungsstarke Data-Mining-Funktionen, die Unternehmen dabei helfen, verborgene Erkenntnisse aufzudecken und zukünftige Trends vorherzusagen.

Plattformen für maschinelles Lernen

Plattformen für maschinelles Lernen sind fortschrittliche Analysetools, die automatisch aus Erfahrungen lernen. Sie sind ideal für Unternehmen, die eine ausgefeilte Modellierung benötigen, die sich an neue Daten anpasst.

Beispiel: TensorFlow und Scikit-Learn sind Plattformen für maschinelles Lernen, die es Unternehmen ermöglichen, komplexe Modelle zu entwickeln, die sich im Laufe der Zeit verbessern und so Innovation und Effizienz vorantreiben.

Wie Astera Aktiviert Datenanalyse

Datenanalysen sind ein unverzichtbares Werkzeug, das tiefgreifende Einblicke in alle Aspekte des Geschäftsbetriebs bietet. Es kann das datengesteuerte Wachstum revolutionieren, die Entscheidungsfindung verbessern und die Marketingbemühungen optimieren, um die betriebliche Effizienz und die Kundenbeziehungen zu verbessern.

Astera ist eine robuste Datenintegrationslösung Das vereinfacht die Komplexität der Datenanalyse. Entwickelt für technische und nichttechnische Benutzer. Astera erleichtert die nahtlose Extraktion, Transformation und das Laden von Daten und stellt sicher, dass sich Unternehmen auf die Gewinnung von Erkenntnissen statt auf die Verwaltung von Daten konzentrieren können.

Union League Club von Chicago (ULCC)

Der Union League Club of Chicago (ULCC) musste sich verbessern Datenmanagement über verschiedene Systeme hinweg für verbesserte Analysen und Berichte. Allerdings werden die Daten über alle drei hinweg synchronisiert Haupt- Systeme – Northstar, ClubEssentials und ResortSuite – war eine Herausforderung.

ULCC genutzt AsteraDie leistungsstarke ETL-Engine der Enterprise-Klasse löst dieses Problem und ersetzt die veraltete ETL-Lösung. Dieses Upgrade stellte Folgendes bereit:

• Eine skalierbare Datenintegrationsplattform, die eine nahtlose Datensynchronisierung ermöglicht.
• Transformation.
• Extraktion über ihre Systeme hinweg.

Dadurch hat ULCC eine erreicht 70% Ermäßigung in der Zeit, die zum Erstellen synchronisierter Datentabellen, verbesserter Analyse- und Berichtsfunktionen und datengesteuerter Entscheidungsfindung erforderlich ist.

GaP-Lösungen

GaP Solutions zielte darauf ab, die Datenverarbeitung für Analysen und Berichte zu automatisieren. Sie erhielten jeden Monat bis zu 10,000 unstrukturierte Rechnungen. Die manuelle Eingabe dieser Daten stellte erhebliche Herausforderungen dar, da die Vorbereitung der Rechnungsdaten für die Analyse mehr als 24 Stunden in Anspruch nahm.

Astera automatisierte den Rechnungsverarbeitungsworkflow und bot vorlagenbasierte Extraktion, integrierte Transformationen, benutzerdefinierte Validierungsprüfungen und Automatisierungsworkflows. Das Ergebnis? Eine drastische Reduzierung der Bearbeitungszeit von 24 Stunden auf unter drei Minuten.

Gap Solutions profitiert nun von einer automatisierten Rechnungsverarbeitung, einer verbesserten Datenverfügbarkeit sowie erweiterten Analyse- und Berichtsfunktionen, die ihnen dabei helfen, die Entscheidungsfindung und betriebliche Effizienz deutlich zu steigern.

Kirsche Gesundheit

Cherry Health wollte seinen elektronischen Aufzeichnungsprozess rationalisieren, Kosten senken und die Datenverfügbarkeit für Analysen sicherstellen. Sie mussten verschiedene Datenquellen verarbeiten, darunter elektronisch gescannte Formulare, Texte, Berichte, Protokolldateien, PDFs, Excel und mehrere Datenbanken.

Astera stellte eine einheitliche Plattform für die nahtlose Datensynchronisierung, -transformation und -extraktion aus diesen verschiedenen Quellen bereit. Die automatisierten Arbeitsabläufe und die benutzerfreundliche Oberfläche der Lösung erleichterten die Umwandlung unstrukturierter Patientendaten in ein strukturiertes Format, das für die Analyse bereit ist.

Diese Funktionen führten zu einer umfassenden Datenintegration aus verschiedenen Quellen, einer verbesserten Datenverfügbarkeit und einer höheren betrieblichen Effizienz, wodurch die Analysefähigkeiten von Cherry Health verbessert wurden.

Unternehmen, die erweiterte Datenanalysen nutzen, können strategische Ziele besser mit umsetzbaren Datenerkenntnissen in Einklang bringen und so zu mehr Innovation und Effizienz führen. AsteraDie Plattform von ist darauf ausgelegt, diese Ausrichtung zu erleichtern und es Unternehmen einfacher zu machen, Daten für Analysen zu nutzen.

Astera legt den Grundstein für analytische Fähigkeiten, indem es sicherstellt, dass Daten zugänglich und für die Analyse vorbereitet sind, sodass Unternehmen schnell auf Marktdynamiken und interne Feedbackschleifen reagieren können. Hier ist wie:

Hauptmerkmale

• Benutzerfreundliche Benutzeroberfläche: Beschleunigen Sie Data-Warehouse-Aufgaben mit einer benutzerfreundlichen Umgebung ohne Code.
• Umfassende Datenintegration: Konsolidieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Datenbanken, Cloud-Plattformen, Webanwendungen und mehr, und nutzen Sie dabei eine umfangreiche Palette nativer Konnektoren und REST-APIs.
• Effiziente Datenmodellierung: Erstellen Sie mühelos ein logisches Schema für Data Warehouses, indem Sie ein Datenbankschema in weit verbreitete Datenmodellierungsmuster wie 3NF, dimensionale Modellierung und Datentresor importieren oder zurückentwickeln.
• Zuverlässige Modellüberprüfung: Robuste integrierte Funktionen zur Datenmodellverifizierung führen Hunderte von Validierungsprüfungen durch, um die Integrität der Modellbereitstellung zu gewährleisten.
• Vereinfachte automatisierte Pipelines: Minimieren Die Komplexität des Aufbaus von Lastpipelines beschränkt sich auf ein paar einfache Drag-and-Drop-Aktionen mit unserer Automatisierungsfunktion.
• Vielseitige Datentransformationen: Ändern Sie Daten mithilfe einer Bibliothek mit über 600 Transformationen, die beim Betrieb im ELT-Modus automatisch in den nativen Code der Zielplattform konvertiert werden können.
• Dynamische Berichterstattung und Analyse: Verwenden Sie OData-Abfragen, um Informationen aus Data Marts und Warehouses abzurufen und sie direkt in führenden BI-Tools wie Power BI, Tableau usw. zu nutzen. etc.

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