Was ist Datenanalyse? Die Zukunft datengetriebener Entscheidungen

Es gibt viele Aspekte, um Datenanalyse zu verstehen, also wo fängt man überhaupt an?

Einige tauchen direkt in die Programmiersprachen ein, die für die Analyse verwendet werden, andere schauen sich an, wie Analysen zur Lösung von Geschäftsproblemen eingesetzt werden.

Für einen einfacheren Einstieg erklären wir zunächst die Arten von Daten, die analysiert werden. Dann betrachten wir den Datenanalyseprozess, identifizieren Quellen, aus denen Daten gesammelt werden, zerlegen die verschiedenen Arten von Analysen und schließen mit einigen Trends ab.

Aber bevor wir auf eines der oben genannten Themen eingehen können, müssen wir zuerst die Datenanalyse definieren.

Dies ist wichtig, weil es Unternehmen hilft, datengetrieben zu werden, was bedeutet, dass ihre Entscheidungen durch Daten gestützt werden. Datenanalyse hilft Unternehmen auch, Probleme vorherzusagen, bevor sie auftreten, und mögliche Lösungen zu skizzieren.

Während mehr Unternehmen auf Datenanalyse zurückgreifen, um Lücken zu identifizieren, benötigen viele Menschen noch Klarheit. Deshalb beginnen wir mit der Wurzel der Datenanalyse: qualitative Daten von quantitativen Daten zu unterscheiden.

Was sind qualitative und quantitative Daten

Datenanalyse besteht aus sowohl qualitativen als auch quantitativen Daten. Die Zusammensetzung dieser Datentypen ist wichtig, da sie beeinflusst, wie sie später analysiert werden. Beginnen wir mit qualitativen Daten.

Verständnis von qualitativen Daten

Qualitative Daten fragen „warum“ und bestehen aus Merkmalen, Attributen, Labels und anderen Kennzeichen. Einige Beispiele dafür, wie qualitative Daten generiert werden, sind:

• Texte und Dokumente
• Audio- und Videoaufnahmen
• Bilder und Symbole
• Interviewtranskripte und Fokusgruppen
• Beobachtungen und Notizen

Qualitative Daten sind beschreibend und nicht-statistisch, im Gegensatz zu quantitativen Daten.

Verständnis von quantitativen Daten

Quantitative Daten fragen „wie viel“ oder „wie viele“ und bestehen aus Zahlen und Werten. Einige Beispiele dafür, wie quantitative Daten generiert werden, sind:

• Tests
• Experimente
• Umfragen
• Marktforschung
• Metriken

Quantitative Daten sind statistisch, schlüssig und messbar, was sie zu einem optimaleren Kandidaten für die Datenanalyse macht.

Mit einem Verständnis der beiden Datentypen ist es nun an der Zeit zu sehen, warum Datenstrukturen ebenfalls einen Unterschied machen.

Was sind strukturierte und unstrukturierte Daten

Als nächstes zu strukturierten und unstrukturierten Daten. Wie Daten strukturiert sind, bestimmt, wie sie gesammelt und verarbeitet werden und welche Methoden verwendet werden müssen, um Einblicke zu gewinnen. Beginnen wir mit strukturierten Daten.

Verständnis von strukturierten Daten

Strukturierte Daten werden meist als quantitative Daten kategorisiert. Sie sind, wie der Name schon vermuten lässt, hoch strukturiert und organisiert, sodass sie leicht in relationalen Datenbanken durchsucht werden können. Denken Sie an Tabellenkalkulationen und Tabellen.

Einige Beispiele für strukturierte Daten sind:

• Namen und Daten
• Wohn- und E-Mail-Adressen
• Identifikationsnummern
• Transaktionsinformationen

Strukturierte Daten werden allgemein für die Datenanalyse bevorzugt, da sie für Maschinen viel leichter verdaulich sind als unstrukturierte Daten.

Verständnis von unstrukturierten Daten

Unstrukturierte Daten machen tatsächlich mehr als 80 Prozent aller heute generierten Daten aus. Der Nachteil dabei ist, dass unstrukturierte Daten nicht mit herkömmlichen Werkzeugen und Methoden gesammelt und verarbeitet werden können.

Um unstrukturierte Daten zu nutzen, müssen modernere Ansätze wie die Nutzung von NoSQL-Datenbanken oder das Laden von Rohdaten in Data Lakes in Betracht gezogen werden.

Einige Beispiele für unstrukturierte Daten sind:

• E-Mails und SMS
• Audio- und Videodateien
• Soziale Medien
• Satelliten- und Überwachungsbilder
• Server- und Weblogs

Unstrukturierte Daten zu verstehen ist keine leichte Aufgabe, aber für mehr vorausschauende und proaktive Einblicke suchen mehr Unternehmen nach Möglichkeiten, sie zu dekonstruieren.

Der Datenanalyseprozess

Jetzt, da wir die Anatomie der Daten kennen, ist es an der Zeit, die Schritte zu sehen, die Unternehmen unternehmen müssen, um sie zu analysieren. Dies ist als Datenanalyseprozess bekannt.

Schritt 1: Definieren Sie einen Bedarf

Der erste Schritt in diesem Prozess besteht darin, einen Bedarf für die Analyse zu definieren. Sinken die Verkaufszahlen? Steigen die Produktionskosten? Sind die Kunden mit Ihrem Produkt zufrieden? Dies sind Fragen, die berücksichtigt werden müssen. Zusätzlich ist es wichtig, einen Datenmanagementplan zu haben. Dies stellt sicher, dass alle Daten, die in Ihr System ein- und ausgehen, organisiert und erfasst werden. Viele Unternehmen verlassen sich auf eine Datenmanagementplattform (DMP), um alle Daten in einem zentralen Hub zu speichern.

Schritt 2: Daten sammeln

Ein Unternehmen sammelt typischerweise strukturierte Daten aus seinen internen Quellen, wie CRM-Software, ERP-Systemen, Marketing-Automatisierungstools und mehr. Es gibt auch viele offene Datenquellen, um externe Informationen zu sammeln. Zum Beispiel den Zugriff auf Finanz- und Wirtschaftsdaten, um Muster oder Trends zu erkennen.

Schritt 3: Duplikate und Inkonsistenzen beseitigen

Nachdem Sie alle richtigen Daten haben, ist es an der Zeit, sie zu sortieren und alle Duplikate, anomalen Daten und andere Inkonsistenzen zu bereinigen, die die Analyse verfälschen könnten.

Schritt 4: Daten analysieren

Jetzt zur Analyse, und es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, dies zu tun. Zum Beispiel könnte Business-Intelligence-Software Diagramme und Berichte generieren, die von Entscheidungsträgern leicht verstanden werden. Man könnte auch eine Vielzahl von Data-Mining-Techniken für eine tiefere Analyse durchführen. Dieser Schritt hängt von den Geschäftsanforderungen und Ressourcen ab.

Schritt 5: Maßnahmen ergreifen

Der letzte Schritt besteht darin, die Analyse in die Tat umzusetzen. Wie man die Ergebnisse der Analyse interpretiert, ist entscheidend für die Lösung des in Schritt eins aufgeworfenen Geschäftsproblems. Ihre Ergebnisse sollten ein klares Bild davon zeichnen, wie es weitergeht. Wenn nicht, ist dies der richtige Zeitpunkt, um Ihre Datenanalysemethode neu zu bewerten und zu sehen, wo es Lücken in Ihrem Prozess geben könnte.

Arten der Datenanalyse

Nicht alle Analysen sind gleich. Jede hat ihren Komplexitätsgrad und die Tiefe der Einblicke, die sie offenbart. Unten sind die vier Arten der Datenanalyse, von denen Sie häufig hören werden.

1. Deskriptive Analyse

Deskriptive Analyse ist einführend retrospektiv und der erste Schritt, um zu identifizieren, „was passiert ist“ in Bezug auf eine Geschäftsfrage. Zum Beispiel könnte diese Art der Analyse auf sinkenden Website-Traffic oder einen Anstieg des Engagements in sozialen Medien hinweisen. Deskriptive Analyse ist die häufigste Art von Business Analytics heute.

2. Diagnostische Analyse

Diagnostische Analyse ist ebenfalls retrospektiv, obwohl sie identifiziert, „warum“ etwas passiert sein könnte. Es ist ein tiefergehender, detaillierter analytischer Ansatz und kann Data-Mining-Techniken anwenden, um Kontext zu einer Geschäftsfrage zu bieten.

3. Prädiktive Analyse

Prädiktive Analyse versucht vorherzusagen, was als nächstes wahrscheinlich passieren wird, basierend auf historischen Daten. Dies ist eine Art fortgeschrittener Analyse, die Data Mining, maschinelles Lernen und prädiktive Modellierung nutzt.

Die Nützlichkeit von prädiktiver Analysesoftware übersteigt viele Branchen. Banken nutzen sie für klarere Betrugserkennung, Hersteller für vorausschauende Wartung und Einzelhändler, um Upsell-Möglichkeiten zu identifizieren.

4. Präskriptive Analyse

Präskriptive Analyse ist eine Analyse von extremer Komplexität, die oft Datenwissenschaftler mit Vorkenntnissen in präskriptiven Modellen erfordert. Unter Nutzung sowohl historischer Daten als auch externer Informationen könnte die präskriptive Analyse berechnete nächste Schritte bieten, die ein Unternehmen unternehmen sollte, um seine Frage zu lösen.

Während jedes Unternehmen gerne auf präskriptive Analyse zugreifen würde, sind die benötigten Ressourcen für viele einfach nicht machbar. Obwohl es einige Analysetrends gibt, die wir bald erwarten können.

Datenanalysetrends

Da Datenwissenschaft in Unternehmen alltäglicher wird, wird sich die Analyse sicherlich von retrospektiv zu mehr proaktiv und prädiktiv verschieben. Um dies zu validieren, haben wir 10 Branchenexperten, die mit Daten arbeiten, nach ihren Meinungen zu den wichtigsten Datenanalysetrends gefragt.

Hier sind einige bemerkenswerte Highlights:

• Ein Experte sagt, dass Echtzeitanalysen im Kommen sind und das Potenzial haben, die Arbeitsweise von professionellen Dienstleistungen zu transformieren. Echtzeitdaten liefern Einblicke in das, was jetzt passiert, und sind optimal für prädiktive Analysen.
• Ein anderer Experte behauptete, dass maschinelles Lernen so prominent werden wird, dass es menschliche Benutzer dazu bringen wird, kreative Behandlungen zu entwickeln, um Probleme zu beheben oder Gewinne zu maximieren. Maschinelles Lernen ist heute unglaublich trendy in der Datenanalyse.
• Ein Experte für Social-Media-Listening-Technologie sprach über die einzigartige Verbindung zwischen Datenanalyse und Big Data und wie Unternehmen Fotos in sozialen Medien auf Sentiment analysieren.

Beste Datenanalyseplattformen

Die richtige Datenanalyseplattform zu finden, ist entscheidend für Unternehmen, die datengetriebene Entscheidungen treffen möchten. Ob Sie ein SaaS-Unternehmen, ein kleines Startup oder eine digitale Marketingfirma sind, das richtige Tool kann Ihnen helfen, Ihre Daten zu visualisieren, zu analysieren und zu optimieren, um bessere Einblicke zu gewinnen.

Um für die Aufnahme in die Kategorie der Analytics-Plattformen von G2 in Frage zu kommen, muss ein Produkt:

• Robuste Funktionen zur Datenaufnahme, -integration und -vorbereitung als Teil der Plattform bieten
• Daten aus jeder Quelle durch Datei-Uploads, Datenbankabfragen und Anwendungskonnektoren konsumieren
• Die Modellierung, Mischung und Entdeckung von Daten ermöglichen
• Berichte und Visualisierungen mit geschäftlichem Nutzen erstellen
• Interne Analyseanwendungen erstellen und bereitstellen

Unten sind die fünf führenden Analytics-Plattformen aus dem Winter 2025 Grid® Report von G2. Einige Bewertungen können zur Klarheit bearbeitet sein.

1. Amazon QuickSight: beste Analysesoftware für SaaS-Unternehmen

Amazon QuickSight ist ein cloudbasiertes Analysetool mit Business-Intelligence (BI)-Fähigkeiten. Es ist für Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Integration mit AWS-Diensten konzipiert. Für SaaS-Unternehmen bietet es serverlose Bereitstellung, automatische Skalierung und Preismodellierung pro Sitzung, was es zu einer kosteneffizienten Lösung macht, die mit Ihren Datenanforderungen wächst.

Die cloud-native Architektur von QuickSight ermöglicht es SaaS-Unternehmen, ohne Sorgen über Hardwarebeschränkungen zu skalieren, während die Preismodellierung pro Sitzung die Kosten überschaubar hält.

Was Benutzer am meisten mögen:

"Was ich an Amazon QuickSight am meisten mag, ist, wie einfach es zu bedienen ist und wie schnell es funktioniert, unabhängig von Ihrem Kenntnisstand. Die einfache Implementierung ist beeindruckend, da es cloudbasiert ist und keine Installationen oder komplexen Setups erfordert. Darüber hinaus ist die Nutzungshäufigkeit hoch, weil es so zugänglich ist, und die einfache Integration mit anderen AWS-Diensten macht es zu einem nahtlosen Teil Ihres Workflows. Insgesamt ist es ein einfaches und effizientes Tool, und mehrere Funktionen sind sehr nützlich für die Erstellung von Berichten."

- Amazon QuickSight Review, Ambuj S.

Was Benutzer nicht mögen:

"Zuerst hatte ich das Gefühl, dass es an Möglichkeiten zur Personalisierung von Dashboards mangelt, aber je länger ich mit dem System arbeitete, desto mehr erkannte ich, dass die überwiegende Mehrheit unserer Anforderungen mit den bereitgestellten Vorlagen erfüllt werden kann. Dennoch denke ich, dass zwei oder drei weitere Arten der grafischen Darstellung zusätzliche Bedürfnisse recht gut erfüllen würden."

- Amazon QuickSight Review, Jai C.

2. Microsoft Power BI: beste Analytics-Plattform für Startups und kleine Unternehmen

Microsoft Power BI ist eines der erschwinglichsten und benutzerfreundlichsten Analysetools, was es zu einer Top-Wahl für Startups und kleine Unternehmen macht, die robuste Berichterstattung ohne Komplexität auf Unternehmensebene benötigen. Es integriert sich nahtlos mit Microsoft 365, Azure und Drittanbieter-Geschäftsanwendungen und bietet eine umfassende, Echtzeitansicht der Geschäftsleistung.

Die kostengünstige Preisgestaltung, die intuitive Benutzeroberfläche und die tiefen Integrationen mit Microsoft-Tools machen Power BI zur bevorzugten Lösung für Unternehmen, die ohne übermäßige Kosten skalieren möchten.

Was Benutzer am meisten mögen:

"Dieses Business-Analyse-Tool ist ein Wunder; es kann wirklich jede wichtige Aufgabe abdecken, für die eine professionelle Person benötigt würde; es funktioniert in mehreren Bereichen, und die Leistung ist ausgezeichnet. In diesem Fall hebe ich den Marketingbereich hervor, weil er uns geholfen hat, die Anzahl der Kunden zu erhöhen. Microsoft Power BI bietet Analysen und Überwachung für E-Mail oder soziale Netzwerke für Online-Marketingkampagnen. Dies hat es uns ermöglicht, erfolgreiche Entscheidungen zu treffen."

- Microsoft Power BI Review, John A.

Was Benutzer nicht mögen:

"Es erlaubt keinen direkten Export nach PHP. Es ist zwingend erforderlich, die Dienste von Microsoft zu nutzen. Dies schränkt die Möglichkeit ein, unsere Dashboards frei auf eine Website hochzuladen."

- Microsoft Power BI Review, Lorenzo S.

3. Tableau: beste Plattform zur Analyse von Kundendaten

Tableau ist ein leistungsstarkes Datenvisualisierungstool, das es Unternehmen ermöglicht, Kundendaten auf eine hoch interaktive, visuell orientierte Weise zu erkunden. Egal, ob Sie das Kundenverhalten verfolgen, A/B-Tests durchführen oder Verkaufstrends analysieren, Tableau verwandelt komplexe Daten in leicht verständliche Dashboards.

Die intuitiven Visualisierungen von Tableau helfen Unternehmen, Trends, Muster und Einblicke in Kundendaten zu erkennen, ohne dass fortgeschrittene Analysekenntnisse erforderlich sind.

Was Benutzer am meisten mögen:

"Es bietet eine intuitive und hoch interaktive Möglichkeit, Daten zu visualisieren. Die Drag-and-Drop-Oberfläche macht es einfach, komplexe Dashboards zu erstellen, ohne umfangreiche technische Kenntnisse zu benötigen. Die Fähigkeit, nahtlos mit mehreren Datenquellen zu verbinden, ist ein großer Vorteil, und die leistungsstarken Visualisierungsfähigkeiten ermöglichen eine klare und aufschlussreiche Datenpräsentation."

- Tableau Review, Rui R.

Was Benutzer nicht mögen:

"Es hat eine steile Lernkurve für Anfänger. Einige erweiterte Funktionen erfordern Kenntnisse in Skripting oder berechneten Feldern, was für nicht-technische Benutzer eine Herausforderung darstellen kann. Darüber hinaus kann die Preisstruktur für kleine Unternehmen teuer sein, und die Desktop-Version fehlt einige cloudbasierte Kollaborationsfunktionen, die bei Konkurrenten wie Power BI zu finden sind."

- Tableau Review, Miguel R.

4. Alteryx: beste Analysesoftware für digitales Marketing

Alteryx ist ein Datenmisch- und prädiktives Analysetool, das Marketingteams ermöglicht, Daten zu verarbeiten, zu bereinigen und zu analysieren, um die Kampagnenleistung zu verbessern. Im Gegensatz zu traditionellen BI-Tools konzentriert sich Alteryx auf die Automatisierung der Datenvorbereitung und des maschinellen Lernens, was es zu einem Muss für Marketer macht, die mit komplexen, unstrukturierten Daten arbeiten.

Alteryx automatisiert Marketinganalysen, Attributionsmodellierung und Kundensegmentierung und hilft Teams, den ROI und datengetriebene Entscheidungsfindung zu verbessern.

Was Benutzer am meisten mögen:

"Mein Unternehmen arbeitet mit großen Mengen an Verkaufs- und Kundendaten in verschiedenen Regionen. Wir haben Alteryx verwendet, um unseren wöchentlichen Verkaufsberichtsprozess zu automatisieren. Zuvor haben wir Excel verwendet, um diesen Prozess manuell durchzuführen. Aufgrund der einfachen Drag-and-Drop-Oberfläche von Alteryx konnten selbst nicht-technische Benutzer Workflows erstellen, ohne Code zu schreiben. Sobald unser Team den Workflow eingerichtet hatte, konnte er nach Zeitplan ohne manuelle Eingriffe ausgeführt werden."

- Alteryx Review, James A.

Was Benutzer nicht mögen:

"Alteryx funktioniert gut für Batch-Verarbeitung, unterstützt jedoch keine Echtzeit-Streaming-Daten. Außerdem erforderte das Verbinden mit Social-Media-APIs benutzerdefiniertes Skripting."

-Alteryx Review, Alexander L.

5. Looker: beste Analysesoftware für App-Entwickler

Looker ist eine leistungsstarke BI- und eingebettete Analyseplattform für die Entwicklung datengetriebener Apps. Im Gegensatz zu traditionellen Analysetools verwendet Looker einen modernen Datenmodellierungsansatz (LookML), um benutzerdefinierte Metriken und Berichte zu erstellen, was es zu einem Favoriten für App-Entwickler und technische Teams macht.

Die Echtzeit-Datenzugriff und eingebettete Analysen von Looker machen es zur Top-Wahl für Entwickler, die Einblicke direkt in ihre Anwendungen liefern möchten.

Was Benutzer am meisten mögen:

"Looker war transformativ für die Art und Weise, wie wir Daten verwalten und interpretieren. Es ist ein Tool, das wir wöchentlich, wenn nicht täglich verwenden. Es war zentral für unseren Prozess der Datenkonsolidierung und -zentralisierung. Wir haben Quellen kombiniert, darunter Google Analytics, Search Console, soziale Netzwerke und benutzerdefinierte Tabellenkalkulationen, die unsere Herangehensweise an Berichterstattung völlig verändert haben. Es hat uns geholfen, die Zeit zur Erstellung von Berichten zu verkürzen, Einblicke zu gewinnen und Fehler zu reduzieren. Es war auch einfach zu implementieren und zu skalieren. Looker hat uns geholfen, eine Kultur der datengetriebenen Entscheidungsfindung das ganze Jahr über aufzubauen, indem es jedem Team die Werkzeuge und Einblicke gibt, die es benötigt, um effektiv und effizient zu arbeiten. Ich musste nie den Kundensupport kontaktieren, was mir sagt, dass das Tool das tut, was es soll."

- Looker Review, Andrea G.

Was Benutzer nicht mögen:

"Looker kann eine steile Lernkurve haben, insbesondere mit seiner LookML-Modellierungssprache, die für nicht-technische Benutzer eine Herausforderung darstellen kann. Seine Datenvisualisierungsoptionen sind weniger anpassbar als Tools wie Tableau oder Power BI. Die Abhängigkeit von LookML kann Engpässe für Self-Service-Berichterstattung schaffen. Die Preisgestaltung von Looker kann auch teuer sein, insbesondere für kleinere Teams. Die Leistung kann bei großen Datensätzen langsamer werden, und es fehlen einige Out-of-the-Box-Integrationen und Kollaborationsfunktionen, die in anderen BI-Tools vorhanden sind."

- Looker Review, Shubham S.

FAQs zu Datenanalysesoftware

Immer noch Zweifel? Finden Sie Ihre Antworten unten.

Was ist der Unterschied zwischen Business-Intelligence-Tools und Datenanalyseplattformen?

BI-Tools konzentrieren sich auf historische Datenberichterstattung, Dashboards und grundlegende Trendanalysen, während Datenanalyseplattformen über BI hinausgehen, indem sie prädiktive Analysen, KI-gesteuerte Einblicke, maschinelle Lernmodelle und Echtzeit-Datenexploration bieten.

Was sind die führenden Datenanalyseplattformen für die Dienstleistungsbranche?

Microsoft Power BI wird häufig in dienstleistungsbasierten Unternehmen verwendet, um die operative Leistung, Finanzkennzahlen und Kundenzufriedenheit zu verfolgen. Qlik Sense bietet KI-gesteuerte Einblicke, Echtzeitanalysen und Self-Service-BI-Funktionen, was es zu einer starken Option für die Dienstleistungsoptimierung macht.

Welche Analysesoftware wird für Technologieunternehmen und Softwarefirmen empfohlen?

Looker ist ideal für Technologieunternehmen, die SQL-basierte Modellierung und eingebettete Analysen für Softwareanwendungen benötigen. Sisense bietet skalierbare BI-Tools mit KI-gesteuerten Dashboards, was es großartig für datengetriebene Entscheidungsfindung innerhalb von Softwarefirmen macht.

Benötige ich Programmierkenntnisse, um Datenanalyseplattformen zu nutzen?

Nein. Viele Plattformen, wie Tableau, Power BI und Zoho Analytics, bieten Drag-and-Drop-Oberflächen, die keine Programmierkenntnisse erfordern. Allerdings können fortgeschrittene Tools wie Looker und Sisense SQL- oder Python-Kenntnisse für benutzerdefinierte Datenmodellierung erfordern.

Welche Analysetools bieten die besten Einblicke für Business Intelligence und Entscheidungsfindung?

Power BI ist ein leistungsstarkes BI-Tool mit KI-gesteuerten Empfehlungen, Automatisierung und unternehmensweiten Dashboards. Tableau ermöglicht es Unternehmen, interaktive Berichte zu erstellen, Trends zu erkennen und Daten aus mehreren Quellen zu visualisieren, was es großartig für strategische Entscheidungsfindung macht.

Was ist die beste Analysesoftware für App-Entwickler, die die Leistung verfolgen möchten?

Mit ereignisbasierten Analysen hilft Mixpanel App-Entwicklern, Engagement, Retention und Benutzerverhalten zu verfolgen. Firebase Analytics ist für mobile Entwickler konzipiert und bietet Echtzeit-App-Überwachung, Absturzberichte und Zielgruppensegmentierung.

Können kleine Unternehmen von Datenanalyse profitieren?

Kleine Unternehmen können von erschwinglichen und benutzerfreundlichen Plattformen wie Microsoft Power BI, Zoho Analytics und Google Analytics profitieren, um das Kundenverhalten zu verfolgen, Marketingstrategien zu verbessern und die Geschäftsleistung zu optimieren.

Welche Analyseplattformen sind am besten für Wachstumstracking und Marketingstrategieoptimierung geeignet?

Amplitude ist eine Top-Wahl für Wachstumsteams, die prädiktive Benutzereinblicke, Verhaltensgruppen und Retentionsanalysen benötigen. Looker ermöglicht es Marketingteams, benutzerdefinierte Analysepipelines zu erstellen und Daten aus mehreren Marketingquellen zu integrieren.

Was sind die besten Datenanalysetools zur Optimierung der Geschäftsleistung?

Tableau wird häufig für KPI-Tracking, Finanzanalysen und Performance-Optimierungs-Dashboards verwendet. Sisense bietet KI-gesteuerte Performance-Einblicke, prädiktive Analysen und eingebettete BI-Lösungen für Unternehmen, die ihre Abläufe verbessern möchten.

Denken mit Daten

Was können Sie also aus diesem Überblick über Datenanalyse mitnehmen?

Wir wissen, dass Daten beschreibend und sentimental oder schlüssig und numerisch sein können. Wie Daten strukturiert sind, spielt ebenfalls eine Schlüsselrolle bei ihrer Analyse.

Wenn es um die Analyse geht, gibt es einen allgemeinen Fünf-Schritte-Prozess, der darin besteht, den Bedarf zu definieren, Daten zu sammeln, sie zu bereinigen, zu analysieren und dann zu interpretieren. Je nach den Geschäftsanforderungen kann die Interpretation erheblich variieren.

Dann gibt es vier Arten der Datenanalyse. Einige sind retrospektiv, andere sind prädiktiv und proaktiv. Letztere werden mit Fortschritten in künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, statistischer Modellierung und anderen Datenwissenschaftsdisziplinen häufiger werden.

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Dieser Artikel wurde ursprünglich 2019 veröffentlicht. Er wurde mit neuen Informationen aktualisiert.