Datenanalyse ist die systematische und umfassende Verwendung automatisierter Prozesse, mathematischer und statistischer Tools, Datenanalyse und fortschrittlicher Computertechnologie wie KI und maschinelles Lernen, um Informationen und Erkenntnisse bereitzustellen. Es wird von Organisationen verwendet, um Entscheidungen auf der Grundlage relevanter Daten verschiedener Art zu treffen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter, numerischer und kategorialer, tatsächlicher und theoretischer Daten. Datenanalysen werden häufig in Unternehmen angewendet und sind ein wesentlicher Bestandteil von Business Intelligence. Es kann aber auch in anderen Bereichen wie Bildung und Regierung angewendet werden, um Planungsstrategien und die Umsetzung politischer Maßnahmen zu unterstützen.
Datenanalyse ist ein weit gefasster Begriff, der sich durch seine Anwendung weiter unterscheidet. Webanalysen liefern beispielsweise wertvolle Informationen zu Websites und anderen Benutzern. Weitere Beispiele für bestimmte Analyseanwendungen sind Projektmanagementanalysen, Big Data-Analysen und eingebettete Analysen.
Analytics ist aus mehreren Gründen zu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden, insbesondere im Geschäftsleben.
- Das Datenvolumen und die Datenhäufigkeit haben enorm zugenommen
- Die Fähigkeit der Technologie, Daten zu erfassen, zu organisieren, zu analysieren, zu modellieren und anzuzeigen, wurde verbessert
- Der Wert und die Zuverlässigkeit datengesteuerter Entscheidungen zur Verbesserung der Ergebnisse wurde bewiesen
Immer mehr Unternehmen verwenden Datenanalysen in ihren Organisationen. Marketingteams verwenden CRM-Software mit Kundenanalysen, um die Lead-Generierung und -Konvertierung zu verbessern. Moderne Unternehmenssysteme enthalten jetzt Analysen, die die Personalabteilung bei Einstellungsentscheidungen und beim Personalmanagement unterstützen. Die Geschäftsleitung ist ständig auf Analysen angewiesen, um zu entscheiden, welche Projekte den größten Wert bieten, welche Produkte sich besser verkaufen oder welches Unternehmen das geringste Risiko aufweist. Benutzer müssen keine Datenwissenschaftler sein, um Analysen in verfügbaren Softwarelösungen verwenden und schätzen zu können. Tatsächlich ist es ein wichtiger Trend, den Mitarbeitern die Analyse auf benutzerfreundliche Weise näher zu bringen.
Datenanalyse ist nicht nur großen Unternehmen vorbehalten. Cloud Computing und SaaS ermöglichen kleinen Unternehmen den Zugriff auf kostengünstige Lösungen mit Datenanalyse. Die Funktionen dieser Lösungen zur Bereitstellung von Analysen können variieren. Die häufigsten sind:
- deskriptive Analyse Muster in historischen Daten für Vergleiche anzuzeigen
- diagnostische Analytik Anomalien und Beziehungen zu zeigen
- Predictive analytics Trends prognostizieren und zeigen
- Prescriptive Analytics Optionen vorschlagen, die auf Ergebnissen anderer Analysen basieren.
Mithilfe von Datenanalysen können Unternehmen jeder Größe ihre Märkte, Kunden, Kosten, Anforderungen und Wettbewerber besser verstehen und bessere Entscheidungen treffen, um ihre Leistung zu verbessern und die richtigen Produkte und Dienstleistungen anzubieten.