Advanced Analytics und seine Bedeutung für Ihr Unternehmen

Die Bedeutung fortgeschrittener Analysen für Ihr Unternehmen

Fortgeschrittene Analytik umfasst hochmoderne, komplexe Methoden, die Unternehmen einsetzen, um präzisere Vorhersagen zu treffen und fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Herkömmliche Datenanalyse- und Business-Intelligence-Ansätze erweisen sich in unserer technologisch schnelllebigen Welt für viele Anwendungsfälle als ineffizient.

Zahlreiche Organisationen verabschieden sich daher von herkömmlichen Methoden und wenden sich fortschrittlichen Analysetechniken zu, um deren Vorteile voll auszuschöpfen.

Fortgeschrittene Analytik bedient sich einer Vielzahl von Techniken, darunter künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um Unternehmen in verschiedensten Bereichen zu unterstützen.

Ob es um die Entwicklung von Marketingkampagnen, die Identifizierung von Schwachstellen in neuen Unternehmensrichtlinien oder die Verbesserung der Sicherheit von Bankensystemen geht, der Einsatz von fortgeschrittenen Analysen nimmt stetig zu.

In diesem Artikel werden wir uns mit der fortgeschrittenen Analytik und ihrer Bedeutung für Ihr Unternehmen auseinandersetzen.

Legen wir los!

Was verbirgt sich hinter Advanced Analytics?

Fortgeschrittene Analytik ist eine Methodik der Datenanalyse, bei der eine Reihe von Werkzeugen und Verfahren verwendet werden, um Ereignisse vorherzusagen, Ergebnisse zu prognostizieren, bessere Entscheidungen zu treffen und wertvolle Erkenntnisse zur Verbesserung des Geschäfts zu gewinnen.

Die dabei zum Einsatz kommenden Analysetechniken umfassen KI, ML-Algorithmen, prädiktive Modellierung, Automatisierung von Geschäftsprozessen, Deep Learning und weitere, um Geschäftsdaten aus unterschiedlichen Quellen zu erfassen und zu analysieren. Lösungen und Werkzeuge der fortgeschrittenen Analytik erweitern und kombinieren sowohl präskriptive als auch prädiktive Analysen, um Daten zu visualisieren, Muster zu erkennen und die Entscheidungsfindung zu optimieren.

Fortgeschrittene Analytik findet in verschiedenen Branchen und Unternehmen Anwendung, unter anderem in den Bereichen Data Mining, Marketing, Werbung und Cybersicherheit. Viele Unternehmen nutzen sie, um Einblicke in ihre Geschäftsabläufe zu erhalten, Schwachstellen in ihren Richtlinien aufzudecken, Marktentwicklungen zu antizipieren, neue Markttrends zu erkennen und für zahlreiche weitere Zwecke.

Es wird erwartet, dass auch komplexe Methoden wie digitale Kultur, Clusteranalyse, komplexe Ereignisverarbeitung, multivariate Statistiken und Entscheidungsintelligenz in die fortgeschrittene Analytik integriert werden.

Die Liste der Methoden unter dem Dach der fortgeschrittenen Analytik wächst stetig, und ständig werden neue Techniken eingeführt. Die Kernaufgaben, bei denen diese Analysemethode Unterstützung bietet, sind jedoch Segmentierung, Klassifizierung, Korrelation, Prognose und Assoziation.

• Segmentierung hilft bei der Zusammenführung verschiedener ähnlicher Daten
• Klassifizierung dient der Kategorisierung von nicht klassifizierten Elementen
• Korrelation ist eine Methode zur Identifizierung von Beziehungen zwischen den Eigenschaften von Elementen
• Die Prognoseaufgabe liefert dem Unternehmen eine Vorhersage über zukünftige Ergebnisse
• Die Assoziation unterstützt das Unternehmen bei der Einschätzung, wie häufig ein gemeinsames Auftreten von zwei Daten in einem Rohdatensatz auftritt. Sie hilft auch bei der Ableitung von Regeln

Erweiterte Analytik: Ihre Vorteile

Fortgeschrittene Analytik ist eine wirkungsvolle Methode, die von zahlreichen Unternehmen weltweit angewendet wird. Sie ermöglicht Unternehmen den Zugriff auf eine Vielzahl von Datenanalysetechniken, die ihnen helfen, geschäftliche Herausforderungen zu meistern und das Unternehmenswachstum voranzutreiben.

Die Vorteile von fortgeschrittener Analytik sind:

• Genaue Prognosen: Der Hauptvorteil, der viele Unternehmen von der fortgeschrittenen Analytik überzeugt hat, ist die hohe Genauigkeit ihrer Prognosen. Anders als ältere BI-Tools, die noch mit Unsicherheiten behaftet sind, kann die fortgeschrittene Analytik Ergebnisse präziser vorhersagen und Ihnen bei der Entscheidung helfen, ob Sie Ihre geschäftlichen Entscheidungen in die entsprechende Richtung lenken sollten.

• Verbessertes Risikomanagement: Risiken gehören zum Geschäftsalltag, und fortgeschrittene Analysen sind die beste Methode, um diese zu minimieren. Die hohe Vorhersagegenauigkeit unterstützt die Organisation bei einem optimierten Risikomanagement und verringert die Wahrscheinlichkeit kostspieliger Fehler. Unabhängig davon, ob Sie ein neues Unternehmen gründen oder ein Produkt auf den Markt bringen, können fortgeschrittene Analysen Ihnen helfen, potenzielle Verluste zu vermeiden.

• Detaillierte Einblicke: Mit fortschrittlichen Analysetools können Sie tiefergehende und verwertbare Einblicke in Marktdaten gewinnen. Durch die Analyse der Marktdynamik und den Einsatz von Vorhersagemodellen können Sie das Potenzial Ihres nächsten Geschäftsschritts im Markt ermitteln.

• Schnellere Entscheidungen: Dank hochpräziser Zukunftsprognosen können Sie schneller Entscheidungen zu jeder Geschäftsstrategie treffen. Sie helfen Ihnen, jede Entscheidung abzusichern, bei der Sie ein günstiges Ergebnis prognostiziert haben.

• Abbau von Vorurteilen: Ein weiterer großer Vorteil der Implementierung fortschrittlicher Analysen ist die Fähigkeit, kognitive Vorurteile zu reduzieren, die sich negativ auf jede Geschäftsentscheidung auswirken können. Fortgeschrittene Analysen nutzen maschinelles Lernen und KI, um Ihnen ein datengestützteres Ergebnis und eine logische Lösung für eine Entscheidung zu liefern.

• Chancen und Probleme antizipieren: Durch den Einsatz zuverlässiger fortgeschrittener Analysetools können Unternehmen neue Chancen im Markt erkennen und entsprechend handeln. Zudem kann sie Ihnen helfen, potenzielle Probleme in Ihrem Geschäftsansatz zu identifizieren und entsprechende Anpassungen vorzunehmen.

Techniken der fortgeschrittenen Analytik

Die fortgeschrittene Analytik umfasst eine Vielzahl von Techniken, die zusammenarbeiten, um Unternehmen bei der Vorhersage und Entscheidungsfindung zu unterstützen. Hier sind einige gängige Techniken:

• Data Mining: Data Mining ist eine der am häufigsten verwendeten Techniken zur Identifizierung von Mustern, Schwachstellen und Trends in einem bestimmten Datensatz. Es hilft auch bei der Ermittlung von Beziehungen zwischen Variablen in einem Datensatz, um mögliche Probleme zu lösen. Data Mining kombiniert KI, Statistik und maschinelles Lernen, um Aufgaben effektiv zu bewältigen.

• Stimmungsanalyse: Die Stimmungsanalyse ist eine moderne Technik, bei der die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Biometrie und Textanalyse eingesetzt werden, um zu ermitteln, ob ein Text negativ, neutral oder positiv ist. Sie hilft Unternehmen, die Emotionen ihrer potenziellen Kunden sowie deren Wahrnehmung einer Marke oder eines neuen Produkts zu analysieren.

• Big-Data-Analyse: Dies ist eine weitere bekannte Technik, die in der fortgeschrittenen Analytik eingesetzt wird, um große Mengen an unstrukturierten, halbstrukturierten und strukturierten Daten zu untersuchen. Diese Technik ist sehr nützlich, um Markttrends, Korrelationen zwischen Einheiten, verborgene Muster, Kundenpräferenzen und andere verborgene Informationen aus großen Datenmengen zu gewinnen.

• Datenvisualisierung: Die Datenvisualisierung stellt Daten in einem grafischen Format dar. Es ist eine übliche Analysepraxis von Geschäftseinheiten, Analysen und andere Informationen durch grafische Darstellungen zu präsentieren. Datenvisualisierung ist mehr als nur Grafiken und Flussdiagramme; sie zeigt auch viel mehr Informationen an, z. B. wie es Ihrem Unternehmen geht und wohin es sich entwickelt.

• Clusteranalyse: Die fortgeschrittene Analytik verwendet die Clusteranalyse, um unstrukturierte Datensätze zu analysieren und Gruppen ähnlicher Datenpunkte zu identifizieren. Es handelt sich um eine gängige Analysemethode, die Unternehmen hilft, unstrukturierte Daten zu klassifizieren und zur Identifizierung verwandter Informationen zu nutzen. Diese Technik hilft nicht nur bei der Identifizierung von Ähnlichkeiten, sondern auch von Unterschieden innerhalb dieser Datenpunkte und ihrer visuellen Darstellung.

• Maschinelles Lernen: Zweifellos ist maschinelles Lernen eine häufig genutzte fortgeschrittene Analysetechnik, bei der wichtige Informationen aus gesammelten Datenquellen gewonnen und ein detailliertes Modell erstellt werden. Dies hilft bei der Identifizierung komplexer Muster und der Erstellung genauer Vorhersagen, die bei der Entscheidung über die strategische Ausrichtung der Organisation hilfreich sind.

• Komplexe Ereignisverarbeitung: Die komplexe Ereignisverarbeitung ist eine nützliche Methode, die bei der Überwachung und Analyse von Streams strukturierter Daten in Echtzeit und der Prognose hochpräziser, verwertbarer Schlussfolgerungen hilfreich ist. Sie verwendet eine spezielle Technik des Mustervergleichs, um jedes Ereignis oder jede Aktion zu erkennen und alle wichtigen Informationen darüber bereitzustellen, wie auf dieses Ereignis reagiert werden kann.

• Kohortenanalyse: Diese Technik hilft, riesige Datensätze in verwandte Datensätze aufzuteilen und die Erkenntnisse zu nutzen, um Ihren nächsten Schritt im Zielmarkt zu planen.

Unternehmen nutzen diese Technik, um große Mengen an Kundeninformationen anhand verschiedener Analysen zu ordnen und sie dann in zuordenbare Gruppen zu unterteilen. Sie wird häufig verwendet, um die Genauigkeit von Hypothesen verschiedener Annahmen auf der Grundlage von Stichprobendaten zu testen.

• Vorhersagemodellierung: Die Vorhersagemodellierung wird von Unternehmen häufig verwendet, da sie ihnen hilft, Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse einer Geschäftsstrategie zu treffen. Die Vorhersage basiert auf historischen Daten, und diese Technik verwendet maschinelles Lernen und statistische Modellierung, um das Ergebnis vorherzusagen. Anhand der Prognosen können Unternehmen ihre nächsten Schritte entsprechend planen und gleichzeitig Risiken minimieren.

• Simulationsanalysen: Simulationsanalysen sind für Unternehmen von Vorteil, da diese Technik Ihnen hilft, alternative Ergebnisse vorherzusagen, die während, vor oder nach der Umsetzung einer Entscheidung eintreten können.

• Multivariate Statistik: Es handelt sich um eine hochentwickelte Technik, die verschiedene Methoden umfasst, um die Verbindungen zwischen verschiedenen Variablen innerhalb eines Datensatzes zu untersuchen. Sie identifiziert gleichzeitig die Verbindung, um ein genaues Ergebnis zu liefern.

• Streaming-Analytics: Streaming-Analytics ist eine moderne fortschrittliche Technik, die Streaming-Daten mit hoher Bandbreite kontinuierlich und in Echtzeit auswertet. Viele Unternehmen, die Online-Shops betreiben, nutzen diese Technik häufig, um verschiedene Informationen in Bezug auf Verkäufe und Kundenverhalten zu gewinnen.

• Prescriptive Analytics: Prescriptive Analytics wird häufig von Unternehmen verwendet, da sie die Eigenschaften von Predictive Analytics und Business Intelligence kombiniert. Diese Technik hilft Organisationen, den nächsten Schritt zu planen und den Weg auf der Grundlage früherer Aufzeichnungen zu ebnen. Sie wird insbesondere dann eingesetzt, wenn eine Organisation ihrem Ansatz skeptisch gegenübersteht und wissen möchte, welcher Ansatz ihnen ein besseres Geschäftsergebnis bringt.

Business Intelligence vs. Fortgeschrittene Analytik

Business Intelligence (BI) und fortgeschrittene Analytik sind zwei gängige Methoden für Unternehmen, um hochpräzise, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Obwohl sie sich ähnlichen Zielen verschrieben haben, gibt es viele Unterschiede zwischen ihnen.

	Fortgeschrittene Analytik	Business Intelligence
Definition	Fortgeschrittene Analytik verwendet verschiedene moderne Techniken und Modellierungsstrategien, um die Zukunft vorherzusagen und entsprechende Entscheidungen zu treffen. Sie konzentriert sich vor allem auf zukünftige Ereignisse.	BI verwendet frühere Leistungen und historische Daten, um einer Organisation bei der Verbesserung ihrer Geschäftsabläufe zu helfen. Sie konzentriert sich vor allem auf vergangene und gegenwärtige Ereignisse.
Hauptzweck	Ihr Hauptzweck besteht darin, komplexe Probleme in einem Unternehmen zu identifizieren und die Vorgehensweise entsprechend zu bestimmen.	Sie hilft dabei, Einblicke in historische Daten zu gewinnen und kleinere Probleme anzugehen, Muster zu erkennen und vieles mehr.
Techniken	Zu den Techniken gehören Data Mining, Vorhersagemodellierung, maschinelles Lernen und KI.	Zu den Techniken gehören Data Mining, Berichterstellung und Abfragen.
Big Data-Nutzung	Sie verwendet häufig Big Data.	Sie verwendet fast regelmäßig Big Data.
Analysetyp	Sie führt eine hochpräzise Vorhersageanalyse von Datenmustern durch.	Sie führt beschreibende Analysen auf der Grundlage vergangener und gegenwärtiger Daten durch.
Verwendung von Datentypen	Fortgeschrittene Analytik verwendet sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Datentypen.	Business Intelligence umfasst hauptsächlich strukturierte Datentypen.
Ansatz	Sie erfordert einen proaktiven Managementansatz.	Sie verfolgt einen reaktiven Geschäftsansatz für die Verarbeitung von Informationen.
Wissensgenerierung	Wissen wird bei dieser Methode automatisch generiert.	Wissen wird manuell generiert.
Benutzer	Business-Analysten und Datenwissenschaftler sind die Hauptnutzer der fortgeschrittenen Analytik.	Sie wird hauptsächlich von Geschäftsanalysten und Anwendern verwendet.

Anwendungsfälle von fortgeschrittener Analytik

Fortgeschrittene Analytik kann auf verschiedene Weise in Ihr bestehendes Geschäftsumfeld integriert werden, z. B.:

• Optimierung der Lieferkette: Fortgeschrittene Analysen können Ihrem Unternehmen helfen, die Nachfrage zu bewerten, Kundenpräferenzen zu verändern, sich an Kostenschwankungen anzupassen und eine dynamische Lieferkette aufzubauen. Sie macht die Lieferkette an schnelle Marktveränderungen anpassbar und trägt dazu bei, Verzögerungen zu reduzieren, Vertriebskosten zu senken und Prozesse zu rationalisieren.

• Durchführung von Marketinganalysen: Sie hilft Unternehmen bei der Durchführung maßgeschneiderter und zielgerichteter Marketingkampagnen sowie beim Verkauf von Produkten. Auf diese Weise können Sie unwirksame Strategien vermeiden und Geldverschwendung reduzieren. Durch die Analyse zukünftiger Ergebnisse können Sie die Chancen für Up-Selling und Cross-Selling identifizieren und auch das Kundenerlebnis verbessern.

• Rationalisierung des Geschäftsbetriebs: Mit fortgeschrittenen Analysen können Sie Ihren Betrieb rationalisieren und ihn an sich ändernde Markttrends anpassen. Anders als bei BI-Tools, die sich möglicherweise nicht angemessen an sich ändernde Marktbedingungen anpassen können, können fortgeschrittene Analysen dazu beitragen, die Leistung, den Umsatz und die Produktivität Ihres Unternehmens zu verbessern.

• Analyse von Risikovektoren: Durch die Implementierung von fortgeschrittenen Analysen können Unternehmen riesige Datensätze und Datenströme in Echtzeit analysieren. Auf diese Weise können Sie Muster in Daten erkennen, die ein größeres Risiko für das Unternehmen darstellen können. Von Zahlungsbetrug und Lücken in Policen über Versicherungsverbindlichkeiten bis hin zur Überwachung der Kundenreputation können fortgeschrittene Analysen dazu beitragen, Risiken zu mindern und Kosten zu sparen.

Einige fortgeschrittene Analysetools

#1. Countly

Countly ist ein effizientes, fortschrittliches Analysetool, mit dem Sie tiefere Einblicke in Ihr Unternehmen aus Ihren Anwendungen gewinnen können. Es ist in einer privaten Cloud verfügbar oder kann selbst gehostet werden. Damit können Sie die Leistung Ihres Produkts sowie das Verhalten und die Reise Ihrer Kunden auf Desktop-, Web- und mobilen Anwendungen verfolgen.

Funktionen und Vorteile:

• Vollständiger Datenbesitz und Kontrolle
• Erweiterbar mit Hilfe von Plugins
• Einfacherer Datenzugriff mit anpassbaren Dashboards
• Produktanalyse
• Unterstützung für die Tracking-Strategie
• Interaktive Push-Benachrichtigungen
• E-Mail- und Absturzberichte
• Erhöhte Sicherheit durch Benutzerrechte
• Verbesserter Datenschutz durch Einhaltung von Compliance-Vorschriften wie HIPAA, GDPR und COPPA

Auf GitHub hat es insgesamt mehr als 5.100 Sterne und 949 Forks erhalten.

#2. Apache Superset

Superset ist eine Datenexplorations- und Visualisierungsplattform von Apache. Diese unternehmenstaugliche, moderne Business-Intelligence-Anwendung kann proprietäre BI-Tools für viele Unternehmen ergänzen oder ersetzen.

Funktionen und Vorteile:

• Mit der No-Code-Schnittstelle von Superset können Sie schnell Diagramme erstellen
• Führen Sie erweiterte Abfragen mit dem leistungsstarken webbasierten SQL-Editor durch
• Definieren Sie schnell benutzerdefinierte Metriken und Dimensionen mit einer leichtgewichtigen semantischen Ebene
• Unterstützt fast alle SQL-Datenbanken von Haus aus
• Datenvisualisierung mit vielen schönen Visualisierungen wie Balkendiagrammen, Geodatenvisualisierungen usw.
• Erweiterbare Optionen für Sicherheitsauthentifizierung und Rollen
• Konfigurierbare und leichtgewichtige Caching-Schicht zur Vereinfachung des Datenbankladens
• Anpassung mit einer API

Es lässt sich auch recht gut in mehrere Datenquellen integrieren und verfügt über eine Cloud-native Architektur, die für eine einfache Skalierung von Grund auf neu entwickelt wurde.

#3. Great Expectations

Great Expectations (GX) ermöglicht es Datenteams, durch bessere Profilerstellung, Dokumentation und Qualitätstests ein gemeinsames Verständnis der gesammelten Daten aufzubauen. Es hilft Ihnen, Ihre Datenpipelines effektiv zu verwalten und flexible und erweiterbare Qualitätstests schnell bereitzustellen.

Funktionen und Vorteile:

• Fügt sich nahtlos in den aktuellen Tech-Stack ein und lässt sich in CI/CD-Pipelines integrieren
• Beschleunigte Datenermittlung, selbst bei größeren Datenmengen
• Automatisch generierte Datendokumentation
• Bessere Datenkontrolle und -pflege mit Governance- und Sicherheitsverfahren
• Warnungen und Benachrichtigungen
• Lässt sich gut in viele Systeme und Tools wie AWS S3, GCP usw. integrieren.

Die Dokumentation ist sowohl für nicht-technische als auch für technische Benutzer leicht verständlich.

Ressourcen zum Erlernen von fortgeschrittener Analytik

#1. Fortgeschrittene Datenanalyse mit Python

Dieser Kurs unterstützt Sie bei der Beherrschung der fortgeschrittenen Analytik mit Hilfe von Python und der Lösung von Echtzeitproblemen.

#2. Fortgeschrittene Analytik mit Excel – Datenanalysetoolpak/Solver

Dieser Kurs vermittelt fortgeschrittene Datenanalyse in Excel mit Datenanalyse-Tools wie Toolpak für Statistik und Solver für lineare Optimierung.

#3. Fortgeschrittene Analytik mit Spark-Patterns for Learning

Dieses praxisorientierte Buch von vier Datenwissenschaftlern von Cloudera ermöglicht Ihnen die Durchführung umfangreicher Datenanalysen mit Spark. Hier finden Sie Beispiele für die Herangehensweise und Lösung verschiedener Analyseprobleme.

#4. Fortgeschrittene Analytik in Power BI mit R und Python

Der Autor Ryan Wade hat Python- und R-Rezepte erstellt, die Ihnen helfen, verschiedene Sprachen im Bereich der Datenanalyse auf Ihre Arbeit in MS Power BI anzuwenden.

#5. Fortgeschrittene Analytik mit Excel 2019

Der Autor Manisha Nigam lässt Sie verschiedene Methoden und Möglichkeiten für komplexe Analysen, die Konsolidierung von Daten und Prognosen auf der Grundlage aktueller Trends untersuchen.

Abschluss

Fortgeschrittene Analytik kann sich als eine äußerst effektive und effiziente Geschäftsstrategie erweisen, die Ihnen hilft, zu wachsen und Ihre Ziele zu gestalten und gleichzeitig Risiken zu minimieren. Sie entwickelt sich mit dem technologischen Fortschritt stetig weiter, fügt weitere Spektren hinzu und wird immer nützlicher. Große Marken setzen bereits auf fortgeschrittene Analysen, und bald wird sie sich unter anderen weitverbreitet etablieren.

Sie können auch Augmented Analytics erkunden.