Data Analytics 2023 - Definition und Potentiale

Unternehmen suchen ständig nach neuen Möglichkeiten ihre Prozesse zu verbessern. Im Fokus liegt dabei vor allem der Gewinn. Schnelligkeit ist dabei das A & O. Doch selbst der beste Plan bringt nichts, wenn die Daten nicht richtig analysiert werden können. Und genau aus diesem Grund wurde die sogenannte „Data Analytics“ ins Leben gerufen. Dabei handelt es sich um die Grundlage für optimierte Geschäftsprozesse. Doch wie genau funktioniert das Prinzip und welche Methoden kommen zum Einsatz? Mit all diesen Fragen und mehr haben sich die folgenden Zeilen ausführlich beschäftigt.

Was ist Data Analytics?

Bei dem Begriff Data Analytics handelt es sich in Deutsche übersetzt um so viel wie „Datenanalyse„. Diese Bezeichnung fasst im Großen und Ganzen alles ganz gut zusammen. Hier geht es hauptsächlich darum Erkenntnisse aus gewonnenen Daten zu extrahieren. Besonders wichtig ist das für Unternehmen, die ihren Umsatz maximieren wollen. Allerdings findet eine solche Analyse immer mithilfe passender Werkzeuge und Tools statt. Auf die Methoden werden im nächsten Abschnitt näher eingegangen. Hauptsächlich werden damit den folgenden Aufgaben nachgegangen:

Identifizierung von verschiedenen Mustern
Entwicklung von Methoden für die systematische Datenerfassung
Umwandlung der Daten in ein gewünschtes Format
Aufbau und Pflege von Datenbanken
Präsentation von Analyseergebnissen
usw.

Anhand dieser Grundlagen ist es sogar in Echtzeit möglich relevante Daten abzugreifen und diese auf seine Prozesse anzupassen. Der Prozess selbst basiert dabei auf mehreren Schritten. Wichtig sind dabei die Bereiche Datenexploration, Datenanreicherung, Data Science, Berichterstellung und Optimierung.

Welche Methoden stehen zur Verfügung?

Wer sich mit Analytics beschäftigt, der muss sich auch mit den unterschiedlichen Methoden beschäftigen, an diese Daten zu kommen. Speziell in diesem Bereich stehen unter anderem zur Verfügung:

Descriptive Analytics
Diagnostic Analytics
Predictive Analytics
Prescriptive Analytics

Welche Methode oder Technik am Ende eingesetzt wird, hängt ganz vom jeweiligen Ziel ab. Bei den Techniken stehen zum Beispiel Kohortenanalyse, Regressionsanalyse. Monte-Carlo-Simulation und co. zur Verfügung.

Vorteile durch Nutzung

Data Analytics wird aus den unterschiedlichsten Gründen für ein Unternehmen genutzt. Im Fokus steht dabei immer die Maximierung des Gewinns und Vereinfachung der Geschäftsprozesse. Zur besseren Übersicht anbei eine Liste mit den Vorteilen:

Zugang zu umfassenden Informationen
hilft bei Optimierung der Prozesse
präzise und zeitnahe Informationen entstehen
risikoarme Prozesse werden automatisiert
Unternehmen wird dadurch flexibler

Einsatzgebiete

Das Sammeln von Informationen ist in mehreren Bereichen sinnvoll. Insbesondere Lieferketten und der Einzelhandel können durch die Daten profitieren. Mindestens genauso relevant sind die Analysen für das Gesundheitswesen und den öffentlichen Bereich wie zum Beispiel für die Vorhersage von strukturellen Schäden. Personalisierte Steuerberatung sowie Buchhaltungssoftware greifen ebenfalls darauf zurück.

Fazit

Die Analyse von Daten ist in der heutigen Zeit wichtiger denn je geworden. Tag für Tag werden Milliarden an Informationen gesammelt, ausgewertet und für bestimmte Prozesse optimiert. Weiterhin lassen sich auf diese Weise schnell Trends erkennen. Aussagekräftige Ergebnisse sind das A & O der Optimierung. Moderne Systeme sind zudem in der Lage bestimmte Prozesse zu automatisieren. Das spart also nicht nur Geld, sondern auch Zeit, die sonst in die Recherche gesteckt werden müsste.

Quelle: https://pixabay.com/de/photos/laptop-notizbuch-mobiltelefon-1839876/

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