Die Bedeutung von Data Analytics in der digitalen Welt

Veröffentlicht: 2022-09-23

Seit die Pandemie unsere Welt auf den Kopf gestellt hat, entwickeln sich Unternehmen in verschiedenen Sektoren schnell weiter, um erfolgreiche digitale Transformationen voranzutreiben. Sie haben mehr oder weniger gelernt, online zu arbeiten und erfolgreich zu sein, ihren Mitarbeitern zu helfen, ein Gleichgewicht zwischen Arbeit und Privatleben zu finden, und erzielen dennoch größere Gewinne.

Der Anstieg der Online-Aktivitäten führte natürlich zu einer massiven Zunahme von Daten , die Unternehmen für verschiedene Zwecke sammeln, verwenden und analysieren können:

  • um den Umsatz anzukurbeln
  • Zielpublikum und Zielmärkte besser verstehen
  • verfeinern ihre Produkte und Dienstleistungen
  • usw.

Der Datenfluss stellt Unternehmen jedoch vor eine neue Herausforderung (und eine riesige Chance – je nachdem, wie Sie es sehen): Wie wandeln sie diese Fülle neuer Daten in umsetzbare Erkenntnisse um? Natürlich mit Hilfe von Data Analytics.

Es ist wahr, dass Unternehmen nicht davor zurückschrecken, verschiedene Möglichkeiten zur Erfassung und Nutzung von Daten zu nutzen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Und die Datenanalyse bietet ihnen eine Plattform, um Wert aus der schieren Menge an Daten zu ziehen.

Inhaltsverzeichnis

Aber was ist Datenanalyse?

Datenanalyse ist der Prozess der Analyse von Rohdaten, um aussagekräftige und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Information und Förderung intelligenter Geschäftsentscheidungen verwendet werden können. Außerdem bezieht es sich auf die Tools und Methoden, die für die Verarbeitung von Daten ins Spiel kommen.

Datenanalyse und Visualisierung in Diagrammen

Quelle

Von Fertigung und Marketing über Automobil und grüne Energie bis hin zu Bildung und Humanressourcen – alle Sektoren nutzen Datenanalysen auf die eine oder andere Weise. Laut Splunk verzeichnen Unternehmen, die viel Wert auf Daten legen, ein jährliches Wachstum von durchschnittlich 5,32 % .

HBR berichtet, dass 74 % der Führungskräfte langfristige Produktivitätssteigerungen erwarten, indem sie Dateneinblicke für Mitarbeiter an vorderster Front verfügbar machen. Datenanalysen helfen Unternehmen, robuste Werbekampagnen zu entwickeln, Angebote vorausschauend zu ändern und Kundenbeziehungen zu verbessern.

Dies ist nicht verwunderlich, da täglich 2,5 Quintillionen Datenbytes erzeugt werden. Diese Statistik wird nur zunehmen, wenn das Internet der Dinge (IoT) in der Datenanalyse im Mittelpunkt steht und Unternehmen sich beeilen, die aufkommenden Komplexitäten des Datenmanagements zu verstehen.

Leider ist nicht alles in Ordnung.

Einer Deloitte-Studie zufolge fühlen sich 67 % der Führungskräfte nicht wohl dabei, mit den vorhandenen Tools und Ressourcen auf Daten zuzugreifen oder diese zu nutzen, und 55 % der von Unternehmen gesammelten Daten werden nie verwendet. Es besteht ein größerer Bedarf, auf Datenanalysen zurückzugreifen, damit Unternehmen wissen, wie sie Daten so verwenden, wie sie sollen.

Arten der Datenanalyse

Um tief in das Konzept der Datenanalyse einzutauchen, ist es unerlässlich, die verschiedenen Arten der Datenanalyse herauszufinden:

1. Beschreibende Analytik

Descriptive Analytics beantwortet die großen Fragen und hilft, eine Zusammenfassung der großen Datenmengen zu erstellen. Es hilft Unternehmen, wichtige Informationen mithilfe von Datenvisualisierung und -analyse zu entdecken. Darum dreht sich die IoT-basierte Datenanalyse .

2. Diagnostische Analytik

Diese Art von Analyse untersucht Informationen, die aus der deskriptiven Analyse stammen, detaillierter. Diagnostische Analysen helfen dabei, Anomalien und Trends zu erkennen, indem sie Data Science nutzen – ein Studiengebiet, das Programmierkenntnisse, Fachkenntnisse und Statistikkenntnisse kombiniert, um aus großen Datenmengen aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

3. Vorausschauende Analytik

Es ist ein Zweig der fortgeschrittenen Analytik, der Ergebnisse anhand historischer Daten in Kombination mit statistischer Modellierung, ML und Data-Mining-Techniken prognostiziert.

Unternehmen nutzen Predictive Analytics, um Muster in den Daten zu finden, um Risiken und Chancen in ihren Geschäfts- und Kundenlebenszyklen zu identifizieren.

Bestandteile der Datenanalyse

Es gibt im Wesentlichen vier Methoden, für die Sie sich entscheiden können, um einen beliebigen Datensatz zu verarbeiten, einschließlich:

1. Data-Mining

Data Mining zerlegt riesige Mengen an Rohdaten in granulare Informationsbrocken zur Verwendung. Es hilft auch , Anomalien in Datengruppen zu identifizieren und die Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Datengruppen zu bewerten, um zu Korrelationen zwischen ihnen zu gelangen.

Data Mining von den Geräten der Benutzer

Quelle

2. Datenvisualisierung

Wie der Name schon sagt, werden bei der Datenvisualisierung Daten zur besseren Beurteilung visuell dargestellt . In einfachen Worten macht es komplexe Daten leicht verständlich – auch für einen Anfänger. Dies kann Tortendiagramme, Histogramme, Balkendiagramme und Grafiken umfassen.

3. Textanalyse

Einfach ausgedrückt wird die Textanalyse für die vorausschauende Eingabe Ihrer E-Mails und die Entwicklung der Autokorrektur für Ihr Telefon verwendet . Es verarbeitet riesige Teile unstrukturierter Texte zum Erstellen von Algorithmen, einschließlich linguistischer Analyse und Mustererkennung in Textdaten.

4. Geschäftsintelligenz (BI)

BI umfasst Technologien und Strategien, die von Unternehmen für die Datenanalyse und das Management von Geschäftsinformationen verwendet werden. Es hilft dabei, Branchentrends zu erkennen, das Kundenverhalten zu überwachen und die öffentliche Stimmung zu überwachen . BI ist nützlich bei Produktplatzierungen und der Festsetzung von Produkt- oder Servicepreisen. Es verwendet visuelle Tools wie Pivot-Tabellen und Heatmaps, um die Arbeit zu erledigen.

Business Intelligence hilft auf vielfältige Weise, Ihren Markt zu verstehen

Quelle

Data Analytics vs. Business Analytics: Häufige Unterschiede

Entgegen der landläufigen Meinung unterscheiden sich die beiden Terminologien sprunghaft, obwohl Daten manipuliert, Erkenntnisse daraus gewonnen und die Informationen zur Steigerung der betrieblichen Effizienz verwendet werden. Sie denken vielleicht – sie machen im Grunde den gleichen Job! Nein.

Wie unterscheiden sich also Data Analytics und Business Analytics?

Datenanalyse

Bei der Datenanalyse werden riesige Datensätze durchforstet, um Muster und Trends zu erkennen und Schlussfolgerungen zu Hypothesen zu ziehen, die wiederum bei Geschäftsentscheidungen helfen.

Mithilfe der Datenanalyse können Unternehmen Fragen beantworten wie: „Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Kunde zu einem Wettbewerber wechselt? “ oder „Welchen Einfluss haben politische Unruhen in einem Land x auf die Verbraucherpräferenzen?“ Es nutzt verschiedene Techniken wie Datenmodellierung, Data Mining und Data Science .

Die Analyse erfolgt eher ad hoc, wobei Datenquellen unterwegs hinzugefügt werden, wenn Korrelationen aufgedeckt werden. Datenanalyse ist in der Regel eher prädiktiv als präskriptiv, da sie darauf abzielt, Antworten auf bestimmte Fragen zu finden und neue Erkenntnisse für Wettbewerbsvorteile zu gewinnen.

Geschäftsanalysen

Auf der anderen Seite konzentriert sich die Geschäftsanalyse auf die Verwaltung der wichtigeren geschäftlichen Auswirkungen von Daten und ihrer Aktionen, die die Entwicklung eines neuen Produkts oder die Priorisierung einer Aufgabe gegenüber einer anderen sein könnten.

Business Analytics unterstützt die kontinuierliche Verbesserung von Technologie und betrieblichen Prozessen. Die Datenquellen werden im Vorfeld anhand von Projektzielen oder Unternehmenszielen definiert. Diese Form der Analyse ist retrospektiver und beschreibender.

Übliche Mitglieder des Business Analytics-Teams sind:

  • CDO
  • CIO
  • Business-Analysten
  • Data-Warehouse-Ingenieure
  • usw.

Nehmen wir an, Data Analytics ist eher eine Nischenversion von Business Analytics.

Um eine Datenanalyse durchzuführen, benötigen Sie einen Algorithmus, um die Muster in Ihren Daten herauszufinden und zu bestimmen, welche Variablen für Ihre Geschäftsergebnisse entscheidend sind und welche nicht. Die Datenanalyse nutzt maschinelles Lernen, um Datensätze besser vorherzusagen und genauere Ergebnisse zu liefern.

Datenanalyse im digitalen Marketing

Verständlicherweise dreht sich der Kern von Digital Analytics um die Fähigkeit, Muster zu erkennen . Angesichts der Anzahl der Marketingquellen, die wir jetzt haben – soziale Medien, E-Mail, Website-Traffic – ist es nur machbar, ein robustes Tool zu haben, das Ihnen helfen kann, alle Datenpunkte zu sammeln und sie zu verstehen.

Beispielsweise können Unternehmen ihre Website-Besucher sorgfältig untersuchen und die Benutzererfahrung und den Fluss der Website optimieren. In ähnlicher Weise können Sie durch das Sammeln von Daten über Produkte, die den Produkten eines anderen Unternehmens ähneln, Ihre Preise anpassen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

Wie Data Analytics Ihr Geschäft in der digitalen Welt ankurbeln kann

In der digitalen Welt ist die Datenanalyse von Vorteil, da sie Unternehmen viele Vorteile bietet. In der heutigen Zeit können Sie sicherlich nicht erfolgreich sein, ohne Daten zu studieren und zu nutzen, um ihre Abläufe zu verbessern. Wir sollten uns über verschiedene Möglichkeiten informieren, wie Datenanalyse hilft:

1. Kundenerlebnis

Mit der zunehmenden Digitalisierung von Unternehmen hat auch die Menge der verfügbaren Kundendaten in kurzer Zeit zugenommen.

Sie können jetzt Standort, Chatbot-Interaktionen, das Internet der Dinge (IoT), die Nutzung mobiler App-Lösungen und Social-Media-Marketing-Feeds mit Daten aus Transaktionsverläufen, Telefonanrufen, E-Mail-Gesprächen, Chats und Interaktionen im Geschäft kombinieren.

Verschiedene personenbezogene Daten, die gesammelt werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern

Quelle

Durch die Kombination dieser Kanäle können Tonnen von Daten erfasst werden, die wertvolle Erkenntnisse darüber enthalten, wo und wie Kunden gerne mit Unternehmen in Kontakt treten. Wenn beispielsweise spezifische Kundenfragen an Chatbots gestellt werden, ist es sinnvoll, entsprechende Anpassungen vorzunehmen und Kunden ein höheres Serviceniveau zu bieten, indem der Zugang zu häufig gestellten Fragen ermöglicht wird.

2. Risikominderung

Der Einsatz von Datenanalysen beschränkt sich nicht nur auf die Identifizierung und Vorhersage von Geschäftsmöglichkeiten. Tatsächlich zeigt es auch potenzielle Risiken auf und hilft Unternehmen oder Abteilungen, vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen .

Unternehmen von Einzelhandelsketten können beispielsweise statistische Modelle auf der Grundlage von Kriminalitätsdaten anwenden. Auf diese Weise können sie feststellen, bei welchen ihrer stationären Geschäfte das höchste Risiko besteht, von Ladendieben angegriffen zu werden, und die Sicherheit entsprechend erhöhen.

In ähnlicher Weise zeigt die Datenanalyse auch finanzielle Risiken auf . Daten können Verluste begrenzen, indem sie den optimalen Preis für den Verkauf älterer Aktien bestimmen.

3. Erhöhte Sicherheit

Bedrohungen der Datensicherheit sind heutzutage keine Seltenheit. Auch wenn kein Unternehmen die Zukunft vorhersagen kann, insbesondere wenn es um Sicherheitsbedrohungen geht, hilft der Einsatz von Analysetools zur Analyse von Sicherheitsereignissen in vielerlei Hinsicht.

Sicherheitsverbesserung

Quelle

Mit Hilfe solcher Tools ist es möglich, eine Bedrohung zu erkennen, bevor sie überhaupt die Chance hat, Ihre Infrastruktur und Ihren Gewinn zu beeinträchtigen . Beispielsweise kann der überwachte Netzwerkverkehr verwendet werden, um Indikatoren für Kompromittierung oder abnormales Verhalten zu identifizieren und Abhilfemaßnahmen zu ergreifen, bevor eine tatsächliche Bedrohung auftritt.

4. Optimiertes Lieferkettenmanagement

Unternehmen können die betriebliche Effizienz durch Datenanalyse verbessern, indem sie Daten über die Lieferkette sammeln und analysieren . Die Daten können zeigen, wo Produktionsverzögerungen oder Engpässe entstehen, und helfen bei der Vorhersage, wo zukünftige Probleme auftreten können.

Wenn beispielsweise eine Bedarfsprognose zeigt, dass ein bestimmter Lieferant nicht in der Lage wäre, das für die Weihnachtszeit erforderliche Volumen für Produkt „A“ zu bewältigen, könnten Sie einen Ersatz für den Lieferanten finden, um dieses Produkt zu beschaffen und Produktionsverzögerungen zu vermeiden.

Optimierte Lieferkette

Quelle

In der Welt des Einzelhandels haben viele Unternehmen Schwierigkeiten, optimale Lagerbestände aufrechtzuerhalten. Datenanalysen sind praktisch, um eine optimale Versorgung mit allen Produkten basierend auf mehreren Faktoren sicherzustellen, wie z. B.:

  • Ferienzeiten
  • Saisonalität
  • Verbraucherverhalten
  • usw.

Diese Art der Analyse bereitet Sie besser auf die Führung Ihres Unternehmens vor. Wer will das nicht?

5. Bessere Geschäftsmöglichkeiten

Der offensichtlichste Vorteil der Datenanalyse besteht darin, dass sie dabei hilft, wichtige Geschäftschancen zu erkennen .

Dies geschieht in der Regel in zwei Schritten. Erstens hilft Predictive Analytics dabei, basierend auf gesammelten Daten Vorschläge zu machen, was in Zukunft passieren könnte. Anschließend können präskriptive Analysen zeigen, wie Ihr Unternehmen auf diese vorhergesagten Veränderungen, Trends oder Chancen reagieren sollte. Beispielsweise kann Ihr Unternehmen seine Angebote und Preise auf Basis von Kundendaten anpassen und den Umsatz direkt steigern.

Der E-Commerce-Riese Amazon präsentiert Produktempfehlungen auf der Homepage für jeden wiederkehrenden Besucher, der auf seine Website oder mobile App zurückkehrt. Diese Vorschläge basieren auf dem, was sie in der Vergangenheit durchsucht oder gekauft haben.

Schritte in der Datenanalyse

Nachdem Sie nun die Datenanalyse, ihre wichtigsten Arten und Komponenten kennen und wissen, wie sie Ihr Geschäft in der digitalen Welt verbessern können, haben Sie sich jemals gefragt, welche Schritte zur Datenanalyse gehören? Fasziniert? Komm, lass uns einen Blick darauf werfen:

Stellen Sie sich ein Szenario vor: Sie haben ein erfolgreiches E-Commerce-Unternehmen mit 1 Million Kunden in Ihrer Kasse. Alles ist ausgezeichnet, aber Sie können noch nicht entspannen oder die Füße hochlegen. Es gibt immer noch bestimmte Schwachstellen in Ihrer Rüstung, die Sie gerne beheben würden. OKAY!

Sie möchten spezifische Probleme im Zusammenhang mit Ihrem E-Commerce-Geschäft identifizieren und benutzerdefinierte datengesteuerte Lösungen für das Unternehmenswachstum entwickeln. Hier sind die fünf konkreten Schritte, die Sie befolgen werden, um Ihre Ziele durch Datenanalyse zu erreichen:

1. Verstehen Sie das Problem

Das Wichtigste zuerst – was sind die offensichtlich häufigsten Probleme in Ihrem Betrieb? E-Commerce-Unternehmen stehen häufig vor Problemen wie:

  • Vorhersage der Rückgabe von Artikeln
  • Anzahl stornierter Bestellungen
  • Fahrzeug-Routing-Optimierung
  • Betrugserkennung
  • usw.

Was beunruhigt Sie? Was muss repariert werden?

Stellen Sie Fragen, um das Problem zu identifizieren

Quelle

2. Sammeln Sie die Daten

Sammeln Sie transaktionsbezogene Geschäftsdaten und kundenbezogene Informationen aus den letzten Jahren. Auf diese Weise können Sie die Probleme angehen, mit denen Ihr Unternehmen konfrontiert ist. Die Daten können Informationen über die Gesamtzahl der für ein Produkt verkauften Einheiten und die in einem bestimmten Zeitraum erzielten Gewinne enthalten. Vergangene Daten spielen eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft des Unternehmens. Holen Sie daher so viele Datensätze wie möglich.

3. Bereinigen Sie die Daten

Nicht jeder Datensatz, den Sie sammeln, ist einer Analyse wert. Wenn Sie die Daten auswählen, befinden sie sich höchstwahrscheinlich in einem unordentlichen und ungeordneten Zustand. Einige Datensätze sind für keine Analyse geeignet oder relevant und müssen daher aus dem Mix entfernt werden. Bereinigen Sie die Daten, um redundante, unerwünschte und fehlende Werte zu entfernen, und bereiten Sie sie für die Analyse vor.

Datenfilterung

Quelle

4. Datenexploration

Sobald die gesammelten Daten bereinigt und vorbereitet wurden, führen Sie eine explorative Datenanalyse durch. Nutzen Sie Datenvisualisierung, Data-Mining-Tools und Business-Intelligence-Technologien, um zukünftige Ergebnisse aus den Datensätzen zu analysieren und vorherzusagen. Es gibt bestimmte Ergebnisse, die Sie nach Abschluss des Schritts für Ihr E-Commerce-Unternehmen erwarten können. Du kannst:

  • Bestimmen Sie, wann ein Kunde das nächste Produkt kauft.
  • Sagen Sie Umsatz und Gewinn für das nächste Quartal voraus.
  • Berechnen Sie den kürzesten Weg, um das Produkt zu liefern.
  • Identifizieren Sie, wie lange Sie brauchen, um eine Sendung abzuschließen.

5. Interpretieren Sie die Ergebnisse

Der letzte Schritt besteht darin, die Ergebnisse zu interpretieren und zu prüfen, ob die Ergebnisse Ihren Erwartungen entsprechen. Außerdem können Sie verborgene Muster und zukünftige Trends entdecken, die Ihnen helfen, Ihre Geschäftsentscheidungen zu ergänzen.

Die besten Datenanalyse-Tools

Jetzt verstehen wir die verschiedenen Schritte, die Teil eines typischen Datenanalyseprozesses sind. Lassen Sie uns zu Beginn Ihrer Reise die wichtigsten Tools besprechen, die Sie für diese Funktion verwenden können:

  • Tableau hilft bei der Entwicklung verschiedener Visualisierungen zur interaktiven Präsentation von Daten und beim Erstellen von Berichten und Dashboards zur Präsentation von Geschäftstrends und Erkenntnissen. Es bietet unbegrenzte Möglichkeiten zur Datenexploration, ohne den Analysefluss zu unterbrechen.
  • Apache Spark ist eine Open-Source-Datenanalysemaschine, die hilft, Daten in Echtzeit zu verarbeiten. Es führt anspruchsvolle Analysen mit Hilfe von SQL-Abfragen und maschinellen Lernalgorithmen durch.
  • R ist eine Open-Source-Programmiersprache, die für statistische und numerische Analysen verwendet wird. Es hilft bei der Datenanalyse und Visualisierung.
  • Power BI ist, wie der Name schon sagt, ein Business-Intelligence-Tool mit einer einfachen Drag-and-Drop-Funktion, das verschiedene Datenquellen unterstützt und Ihnen hilft, Fragen zu Ihren Daten zu stellen und sofortige Erkenntnisse zu gewinnen.
  • SAS hilft bei der Visualisierung von Daten, dem Schreiben von SQL-Abfragen und der Durchführung von Analysen, die bei der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen für Vorhersagen und Prognosen helfen.
  • Python, eine objektorientierte Open-Source-Programmiersprache, unterstützt verschiedene Bibliotheken für die Visualisierung, Modellierung und Bearbeitung von Daten.

Zu dir hinüber

Die Welt der Daten ist wirklich faszinierend. Datenanalyse hilft Unternehmen dabei, große Mengen an Informationen für die Entwicklung zu verstehen. Statista berichtet, dass der globale Big-Data-Markt bis 2027 einen Wert von 103 Milliarden US-Dollar haben wird. Die Zukunft der Datenanalyse ist rosig!

Mit einem Anteil von 45 % würde das Segment Software (Data Analytics Tools) bis zum selben Jahr zum großen Marktsegment Big Data werden. Wie profitiert Ihr Unternehmen von Daten? Nehmen Sie Hilfe von Datenanalyse-Tools in Anspruch?

Die oben genannten Prozesse und Tools werden Ihnen sicherlich dabei helfen, die größtmögliche Unterstützung durch die Datenanalyse zu erhalten. Wenn Sie den Daten noch nicht viel Bedeutung beigemessen haben, ist es jetzt an der Zeit, damit zu beginnen, damit Sie nicht zurückbleiben wollen. Alles Gute!