Analytik ist der Prozess der Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten, indem diese gesammelt, organisiert, analysiert und interpretiert werden. Sie ermöglicht die Optimierung von Geschäftsprozessen, das Erkennen von Marketingtrends und die Vorhersage künftiger Trends. Es kann verwendet werden, um bessere Kundeneinblicke zu gewinnen, die Kundenerfahrung zu verbessern und die Marketingleistung zu messen.
Die Analytik kann in vier Hauptkategorien unterteilt werden: deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analytik. Die deskriptive Analyse konzentriert sich auf die Vergangenheit und liefert Erkenntnisse darüber, was bereits geschehen ist. Die diagnostische Analyse untersucht die Ursache eines Problems, während die prädiktive Analyse Daten verwendet, um die Zukunft vorherzusagen. Die präskriptive Analyse schließlich gibt Ratschläge, welche Maßnahmen ergriffen werden sollten.
Die Analytik bietet eine Reihe von Vorteilen. Sie kann Unternehmen helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, die betriebliche Effizienz zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Sie kann auch eingesetzt werden, um Innovationschancen zu erkennen, potenzielle Risiken zu identifizieren und den Erfolg einer Marketingkampagne zu messen.
4 Herausforderungen der Analytik
Analytik kann schwierig zu implementieren sein, da sie eine große Menge an Daten erfordert, die gesammelt, organisiert und analysiert werden müssen. Außerdem ist ein hohes Maß an Fachwissen erforderlich, um die Daten richtig zu interpretieren. Außerdem müssen die Daten genau und aktuell sein, um nützlich zu sein.
Es gibt eine Vielzahl von Werkzeugen, die bei der Analyse helfen. Dazu gehören Datenvisualisierungstools, statistische Analysesoftware und Algorithmen für maschinelles Lernen. Datenvisualisierungstools ermöglichen es den Benutzern, die Daten zu untersuchen und Trends zu erkennen, während Algorithmen für maschinelles Lernen Vorhersagen auf der Grundlage der Daten treffen.
Analytik und Big Data sind eng miteinander verbunden. Big Data bezieht sich auf große und komplexe Datensätze, die mit herkömmlichen Methoden nicht verarbeitet werden können. Analytik wird eingesetzt, um diese Daten sinnvoll zu nutzen und Erkenntnisse daraus zu gewinnen.
Künstliche Intelligenz (KI) und Analytik werden beide eingesetzt, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen. KI wird zur Automatisierung von Aufgaben, wie z. B. der Gesichtserkennung, eingesetzt, während die Analytik dazu dient, Muster und Trends in Daten zu erkennen. Die beiden Technologien können zusammen eingesetzt werden, um noch tiefere Einblicke zu gewinnen.
Die Zukunft der Analytik sieht rosig aus, da immer mehr Unternehmen den Wert von Daten erkennen und in Analytiklösungen investieren. Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird die Analytik noch leistungsfähiger werden und zur Gewinnung von Erkenntnissen in einer Vielzahl von Bereichen, vom Kundenverhalten bis zur Produktentwicklung, eingesetzt werden.
Die Terminologie in der Datenanalyse bezieht sich auf die verschiedenen Begriffe und Konzepte, die im Bereich der Datenanalyse verwendet werden. Dazu gehören Begriffe aus den Bereichen Datenerfassung, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Datenvisualisierung und Dateninterpretation.
Datenanalytik wird auch als Business Intelligence bezeichnet.
Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie davon abhängt, wen Sie fragen und wie die Definition von "technischer Kompetenz" lautet. Im Allgemeinen kann die Analytik jedoch als technische Fähigkeit betrachtet werden, da sie den Einsatz von Werkzeugen und Methoden zur Sammlung, Analyse und Interpretation von Daten erfordert.
Es gibt drei Haupttypen von Analysen: deskriptive, prädiktive und präskriptive Analysen.
Die deskriptive Analyse beantwortet die Frage "Was ist passiert?". Sie verwendet Daten, um Berichte zu erstellen und Fragen über die Vergangenheit zu beantworten.
Die prädiktive Analytik beantwortet die Frage "Was könnte passieren?". Sie nutzt Daten, um Prognosen und Vorhersagen für die Zukunft zu erstellen.
Die präskriptive Analyse beantwortet die Frage "Was sollten wir tun?". Sie nutzt Daten, um Empfehlungen und Handlungsvorschläge zu erstellen.
Die 7 Analysemethoden sind:
1. Datenerhebung
2. Datenbereinigung
3. Datenanalyse
4. Datenvisualisierung
5. Datenauswertung
6. Datenkommunikation
7. Datenverwaltung