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Data Analytics

Für den entscheidenden Wettbewerbsvorteil

Im digitalen Wandel sind Daten zu wesentlichen Assets von Unternehmen geworden. Doch der eigentliche Mehrwert dieser Daten kommt erst dann zum Tragen, wenn anhand der Daten konkrete Erkenntnisse, Prognosen oder Ergebnisse generiert werden. 

Um diese Informationen aus den unternehmenseigenen Datensätzen zu extrahieren, sind umfassende Analysen und die passenden Methoden und Techniken erforderlich. Mithilfe von Data Analytics gelangen Unternehmen zu den notwendigen Erkenntnissen und verschaffen sich diesen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. 

Mit netgo und unseren passenden Data Analytics Tools nutzen Sie das volle Potential Ihrer Daten und bleiben im Markt stets einen Schritt voraus. 

Was ist Data Analytics? 

Der Grundgedanke von Data Analytics ist es, aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Daher umfasst der Begriff Data Analytics alle Prozesse, Werkzeuge und Techniken, die dafür zum Einsatz kommen. Auch das Sammeln, Organisieren und Speichern der Daten, die für die Analysen genutzt werden, ist im Begriff Data Analytics enthalten. 

Im Wesentlichen ist das Ziel von Data Analytics das Ermitteln von Trends und das Lösen von Problemen durch den Einsatz von Technologie. Dabei beschreibt die Analyse der Daten die Performance von Unternehmen, sagt diese voraus und unterstützt auch bei der Optimierung. Um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten, kommen unterschiedliche bewährte Techniken zum Einsatz. 

Grundsätzlich lassen sich folgende Data Analytics-Methoden unterscheiden: 

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Descriptive Analytics

Im Rahmen von Descriptive Analytics stehen zwei Fragen im Mittelpunkt: „Was passiert gerade und was ist bereits passiert?“. Um diese Fragen zu beantworten, werden aktuelle und historische Daten aus unterschiedlichen Quellen analysiert. Dadurch wird es möglich, den Status quo zu erfassen. Darüber hinaus sind so auch Erkenntnisse über Trends und Muster möglich. 

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Diagnostic Analytics

Diagnostic Analytics stellt die Frage nach dem Warum ins Zentrum der Analysen. Um durch Datenanalyse den Grund für bestimmte Phänomene zu ermitteln, werden meist die Daten aus vorangegangenen Descriptive Analytics herangezogen. Ziel ist es, Faktoren zu ermitteln, die maßgeblichen Einfluss auf die Entwicklung historischer Leistungswerte hatten. 

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Predictive Analytics

Bei Predictice Analytics werden Datenanalysen genutzt, um verlässliche Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. Um derartige Prognosen ableiten zu können, kommen Daten aus Descriptive und Diagnostic Analytics zum Einsatz. Für valide Ergebnisse finden Techniken aus der Statistik und dem Deep- und Machine Learning Verwendung. 

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Prescriptive Analytics

Die zentrale Frage bei Prescriptive Analytics ist: „Was ist zu tun, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen?“. Um diese Frage zu beantworten, kommen Algorithmen, Application Testing, Machine Learning und zahlreiche weitere Techniken zur Anwendung. 

Warum benötigen Unternehmen Data Analytics?

Daten haben sich zu Vermögenswerten von Unternehmen entwickelt. Insbesondere im Zuge der Digitalisierung hat ihr Wert deutlich zugenommen. Dieser Wert ergibt sich allerdings nicht allein aus dem Vorhandensein der Daten. Es ist notwendig, konkrete Erkenntnisse, Schlussfolgerungen und Prognosen aus den vorhandenen Datensätzen abzuleiten, damit daraus ein Mehrwert für das Unternehmen resultiert. 

Um diese Erkenntnisse aus den Datensilos zu gewinnen, die sich in Unternehmen ansammeln, sind durchdachte Data Analytics-Konzepte notwendig. Mithilfe einer zielgerichteten Strategie und Data Analytics-Plattformen oder Tools haben Unternehmen die Möglichkeit, die angesammelten Daten auf sinnvolle Weise zu aggregieren, zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen, die einen echten Wettbewerbsvorteil verschaffen. 

Was sind Vorteile von Data Analytics?

Folgende Vorteile gehen mit umfassenden Data Analytics für Unternehmen einher: 

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Business Insights

Data Analytics ist modernen Unternehmen ein unverzichtbarer Bestandteil ihrer digitalen Gesamtstrategie geworden. Die umfassende Analyse und Auswertung der komplexen und dynamischen Datensätze erlaubt es, Zusammenhänge zu erkennen und für Unternehmen essenzielle Business Insights zu erlangen.

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Besseres Verständnis für Verhalten und Bedürfnisse der Kunden

Durch die Erkenntnisse, die Unternehmen mithilfe von Data Analytics erhalten, erlangen Unternehmen zudem ein tiefergehendes Verständnis in Bezug auf die Bedürfnisse und das Verhalten Ihrer Kunden. Basierend auf diesen Dokumentationen ist es für Unternehmen ein Leichtes, Produkte oder Dienstleistungen besser an die Anforderungen der Kunden anzupassen. 

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Markttrends und Muster frühzeitig erkennen

Mithilfe von Data Analytics erhalten Unternehmen darüber hinaus auch wichtige Erkenntnisse über den Markt und sich entwickelnde Trends. Auch Muster werden durch umfassende Analysen deutlich. Diese Informationen unterstützen Unternehmen wiederum dabei, ihre Produkte, Dienstleistungen und Marketing-Strategien an die kommenden Entwicklungen anzupassen. 

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Prozessoptimierung

Durch Data Analytics haben Unternehmen die Möglichkeit, alle Geschäftsprozesse umfassend zu analysieren. Basierend auf den Ergebnissen der Analysen ist es nur noch ein kleiner Schritt zur Optimierung der Geschäftsprozesse und zum Treffen von fundierten Entscheidungen.  

Erfolgsfaktoren für die Einführung von Data Analytics 

Damit das Projekt Data Analytics erfolgreich realisiert werden kann, müssen im Zuge der Umsetzung einige Parameter beachtet werden. Folgende Aspekte sind dabei insbesondere relevant: 

Tools 

Häufig ist die Wahl der passenden Tools abhängig vom entsprechenden Anwendungsfall. Im Kern des eingesetzten Analysetoolsets setzt Data Analytics jedoch auf Open Source. Das liegt zum einen an der Leistungsfähigkeit, zum anderen am exponentiellen Zuwachs an Paketen, die sich für nahezu jede denkbare analytische Fragestellung einsetzen lassen. 

Die Möglichkeiten, die diese von Fachwissenschaftlern und Softwareentwicklern erstellten Pakete mit sich bringen, übersteigt bei Weitem die Leistungsfähigkeit, die ein einzelnes Unternehmen leisten kann.  

Analysemethoden 

Ein breites Methodenspektrum ist in Bezug auf Data Analytics unerlässlich. Das ist darauf zurückzuführen, dass es keine einzelne Methode gibt, mit der jedes Problem lösbar ist. Häufig reicht grundsätzlich eine Methode allein nicht aus. Eine Kombination unterschiedlicher Methoden ist daher notwendig. Somit ist in Bezug auf die Analysemethoden neben einem breiten Spektrum verschiedener Möglichkeiten auch ein gewisses Maß an Flexibilität erforderlich. 

Erwartungshaltung 

Data Analytics ermöglicht Unternehmen zahlreiche Optionen, Zusammenhänge zu erkennen, Erkenntnisse zu gewinnen und Prognosen anzustellen. Dennoch sollten immer auch die Grenzen des Möglichen im Blick behalten werden. Nicht selten etablieren sich unrealistische Erwartungen, die nicht mehr in Relation zu einer berechtigten Begeisterung für die Chancen stehen. 

Mitarbeitende 

Häufig herrscht bei Mitarbeitenden in Fachabteilungen Skepsis gegenüber Data Analytics. Die Befürchtungen, dass Aufgaben und Wertschätzung den Mitarbeitenden gegenüber verloren gehen, sorgen für Ablehnung und Zurückhaltung. Damit sich diese Haltung nicht einstellt, sind Transparenz und eine klare Kommunikation der Ziele entscheidende Faktoren. 

 

Warum netgo im Bereich Data Analytics?

netgo unterstützt seit Jahren Unternehmen dabei, Digitalisierung intelligent umzusetzen. Mithilfe unseres Know-hows und unserer langjährigen Erfahrung wissen wir um die Anforderungen aller IT-Bereiche. Dieses Wissen teilen wir in Form von individuellen Beratungen gerne mit Ihnen! 

Als fester Ansprechpartner stehen wir Ihnen bei allen Fragen und Anliegen in Bezug auf Data Analytics jederzeit zur Seite. Wir unterstützen Sie dabei, Data Analytics und KI fachlich auf Ihr Unternehmen zu übertragen und die richtigen Datenquellen anzuzapfen.

Außerdem helfen wir Ihnen, mit den richtigen Methoden und Tools entsprechende Erkenntnisse, Schlussfolgerungen und Prognosen aus Ihren Datensätzen abzuleiten. Kontaktieren Sie uns jetzt und profitieren Sie von unserer Expertise. 

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