Mit jedem Jahr wird deutlicher, dass es für Unternehmen nicht mehr optional ist, „datengetrieben“ zu sein.
Daten können viel über Nutzer, Kundenstämme, Märkte und mehr enthüllen. Muster und Trends können sogar aus den Daten abgeleitet werden, die in internen Datenbanken gespeichert sind. Die Fähigkeit, Daten zu analysieren und in die Tat umzusetzen, kann für viele Branchen einen großen Unterschied machen.
Natürlich muss ein Unternehmen, um Daten zu interpretieren und effektiv anzuwenden, überlegen, welche Analysesoftware für sie geeignet ist.
In diesem Artikel werden wir die vier Haupttypen der Datenanalyse aufschlüsseln, auf die Unternehmen bei der Suche nach Software stoßen sollten.
Arten der Datenanalyse
Unternehmen, die durch die Nutzung von Daten innerhalb und außerhalb ihrer Systeme einen Wettbewerbsvorteil erlangen möchten, sollten sich mit den vier Arten der Datenanalyse vertraut machen.
Was sind die verschiedenen Arten der Datenanalyse?
- Deskriptive Analyse beantwortet die Frage „Was ist passiert?“
- Diagnostische Analyse sucht nach dem „Warum ist es passiert?“
- Prädiktive Analyse sagt voraus, was wahrscheinlich als Nächstes passieren wird.
- Präskriptive Analyse gibt Handlungsanweisungen für die nächsten Schritte.
Nun, da Sie ein grundlegendes Verständnis für jede Art der Datenanalyse haben, lassen Sie uns tiefer in die Merkmale, Herausforderungen und Beispiele für jede einzelne eintauchen.
Deskriptive Analyse
Die deskriptive Analyse ist einführend, rückblickend und beantwortet die Frage „Was ist passiert?“ Sie macht heute etwa 80 Prozent der Geschäftsanalysen aus und ist damit die häufigste Art der Datenanalyse.
Überblick über die deskriptive Analyse
Die deskriptive Analyse stellt einem Unternehmen ein Problem vor, indem sie historische Daten analysiert, die in internen Datenbanken und Systemen gespeichert sind. Diese Analyse ist wenig komplex und hat eine geringe Eintrittsbarriere für Datenanalysten.
Deskriptive Analysen werden typischerweise in einfachen Berichten, Dashboards und Scorecards mithilfe von Datenvisualisierungssoftware visualisiert. Es ist üblich, diese Informationen Entscheidungsträgern mithilfe von Business-Intelligence-Tools zu präsentieren.
Damit die Datenanalyse einen tatsächlichen Wert bietet, muss zunächst ein Problem identifiziert werden. Dies ist vielleicht der größte Vorteil der deskriptiven Analyse und wie sie die Tür für fortschrittlichere Lösungen öffnet, von denen einige später im Artikel besprochen werden.
Herausforderungen der deskriptiven Analyse
Die deskriptive Analyse hat jedoch ihre Grenzen. Während andere Analysen tiefer auf spezifische Probleme eingehen und mögliche nächste Schritte für ein Unternehmen aufzeigen, stellt die deskriptive Analyse lediglich das Problem vor.
Für viele Unternehmen, die sich als „datengetrieben“ betrachten, ist die deskriptive Analyse nur der erste von vielen Schritten.
Beispiel für deskriptive Analyse
Angenommen, die Website-Besucherzahlen blieben 2018 knapp unter dem Ziel. Das ist Grund genug, eine deskriptive Analyse durchzuführen, um zu sehen, was schiefgelaufen ist.
Die Analyse zeigt uns:
- Der Website-Verkehr fiel im dritten Quartal drastisch.
- Er erholte sich Anfang des vierten Quartals.
- Blieb den Rest des Jahres stabil.
Diagnostische Analyse
Die diagnostische Analyse ist ebenfalls rückblickend, sucht jedoch nach dem „Warum“ des in der deskriptiven Analyse aufgezeigten Problems.
Überblick über die diagnostische Analyse
Die diagnostische Analyse ist der wesentliche „nächste Schritt“, nachdem ein Unternehmen eine deskriptive Analyse durchgeführt hat. Die diagnostische Analyse nutzt auch die historischen Daten eines Unternehmens aus vielen internen Quellen.
Diese Analyse ist komplexer und erfordert, dass Datenanalysten in die Analysen eintauchen, um Muster, Trends und Korrelationen zu finden. Dies kann mithilfe von Data-Mining-Techniken wie Regressionsanalyse, Anomalieerkennung, Clusteranalyse und anderen geschehen.
Der größte Vorteil der diagnostischen Analyse besteht darin, dass sie einem Geschäftsproblem durch eine Reihe von Datenmodellen Kontext verleihen kann.
Herausforderungen der diagnostischen Analyse
Obwohl diagnostische Analysen auf die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Maschinen angewiesen sind, ist es wichtig, dass menschliche Analysten Muster nicht als „Ursache“ eines Geschäftsproblems missinterpretieren. Stattdessen sollten diese Informationen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung verwendet werden.
Für viele Unternehmen mag es ausreichen, das „Was“ des Problems und das „Warum“ zu verstehen, aber für einige sind die Antworten, die die Zukunft bietet, wertvoller. Hier kommen prädiktive Analysen ins Spiel.
Beispiel für diagnostische Analyse
Mit unserem vorherigen Beispiel verstehen wir nun, wo das Problem aufgetreten ist, aber warum ist der Website-Verkehr so stark eingebrochen?
Die Analyse zeigt uns:
- Der Website-Verkehr fiel während eines Suchmaschinen-Algorithmus-Updates.
- Es gab einen Rückgang von 25 Prozent bei veröffentlichten Webinhalten.
- Eine Rekordanzahl von Backlinks ging im dritten Quartal verloren.
Prädiktive Analyse
Die prädiktive Analyse, im Gegensatz zu den beiden vorherigen Analysen, blickt in die Zukunft und ist mit ihren Ergebnissen etwas proaktiver. Sie versucht vorherzusagen, was wahrscheinlich als Nächstes passieren wird, und ist eine Hälfte dessen, was als „fortgeschrittene Analytik“ gilt.
Überblick über die prädiktive Analyse
Die prädiktive Analyse berücksichtigt das „Was“ und das „Warum“ rund um wichtige Geschäftsprobleme und liefert berechnete Vorhersagen darüber, was ein Unternehmen als Nächstes erwarten könnte. Natürlich muss ein Datenwissenschaftler, um prädiktive Analysen zu nutzen, zunächst historische Daten durchforsten und bereinigen.
Diese Analyse ist sehr komplex und wird durch fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen, Data Mining und prädiktive Modellierung ermöglicht.
Mit den richtigen Daten und Algorithmen sollten Unternehmen mit prädiktiven Analysen nicht zweimal denselben Fehler machen. Ihre Nützlichkeit erstreckt sich auch über viele Branchen. Zum Beispiel können Hersteller mit prädiktiver Wartung zukünftige Geräteausfälle vorhersagen.
Herausforderungen der prädiktiven Analyse
Prädiktive Analysen, so großartig sie auch sind, können einige Nachteile mit sich bringen. Erstens ist es wichtig zu verstehen, dass ungenaue Daten immer zu ungenauen Analysen führen. Prädiktive Modelle, die mit ungenauen Informationen erstellt wurden, führen nur zu mehr Verwirrung für ein Unternehmen.
Außerdem müssen Modelle ständig von Datenanalysten und Wissenschaftlern überwacht, angepasst und verfeinert werden, um sicherzustellen, dass sie die richtigen Ergebnisse liefern.
Beispiel für prädiktive Analyse
Die diagnostische Analyse hat uns eine Vielzahl von Problemen gezeigt, jetzt ist es an der Zeit, die nächsten Schritte vorherzusagen, damit eine genaue Website-Verkehrszahl für die nächsten Quartale generiert werden kann. So könnte diese Schätzung aussehen:
Präskriptive Analyse
Die präskriptive Analyse ist die letzte Art der fortgeschrittenen Analyse. Sie nimmt die vorhergesagten Informationen und gibt berechnete nächste Schritte vor.
Überblick über die präskriptive Analyse
Die präskriptive Analyse nutzt sowohl historische Daten als auch externe Informationen für die genaueste mögliche Vorhersage. Sie ist abhängig von kodifizierten Regeln.
Diese Analyse ist extrem komplex und erfordert einen Datenwissenschaftler oder Wissenschaftler mit Vorkenntnissen in präskriptiven Modellen. Präskriptive Analysen erfordern typischerweise einen intensiven Einsatz von maschinellem Lernen, um neue Regeln zu überwachen und zu identifizieren.
Herausforderungen der präskriptiven Analyse
Die offensichtlichste Herausforderung der präskriptiven Analyse ist ihre sehr hohe Eintrittsbarriere für viele Unternehmen. Diese Art von Analysen kann teuer zu erstellen sein und erfordert die Unterstützung von Datenwissenschaftlern – ein Bereich mit überwältigender Nachfrage.
Präskriptive Analysen sind heute keineswegs weit verbreitet, aber da die Datenwissenschaft alltäglicher wird, sollten wir mehr erschwingliche präskriptive Optionen sehen.
Beispiel für präskriptive Analyse
Jetzt, da wir eine Vorstellung davon haben, wohin sich der Website-Verkehr entwickeln sollte, welche konkreten Maßnahmen sind erforderlich, um dorthin zu gelangen? Präskriptive Modelle sollten eine Vielzahl von Antworten aufzeigen.
Die Analyse zeigt uns:
- Veröffentlichen Sie die doppelte Menge an Webinhalten, um die Verkehrsziele zu erreichen.
- Verkaufsinhalte werden den höchsten Verkehr generieren.
- E-Mail-Marketing-Inhalte sind der einfachste Backlink-Gewinn.
Welche Analyse ist die richtige für Sie?
Von der Identifizierung und Vertiefung des Problems bis hin zu Vorhersagen und der Generierung umsetzbarer nächster Schritte bieten die vier Arten der Datenanalyse offensichtlichen Wert für jedes Unternehmen.
Ein Unternehmen sollte jedoch im Vorfeld einige Planungen durchführen, um eine für sie geeignete Datenanalysetlösung zu finden. Überlegen Sie sich Fragen wie: „Wie tief müssen wir in die Daten eintauchen?“ „Sind die Antworten auf unsere Probleme offensichtlich?“ und „Haben wir die Ressourcen zur Hand, um diese Analyse durchzuführen?“
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Devin Pickell
Devin is a former senior content specialist at G2. Prior to G2, he helped scale early-stage startups out of Chicago's booming tech scene. Outside of work, he enjoys watching his beloved Cubs, playing baseball, and gaming. (he/him/his)
