Einige der erfolgreichsten Unternehmen auf der ganzen Welt sind diejenigen, die ständiges Lernen und Anpassung zur Gewohnheit machen. Unabhängig vom Einsatzgebiet ist es wichtig, immer zu verstehen und zu analysieren, was in der Vergangenheit passiert ist, was jetzt passiert und was in Zukunft passieren könnte. Aber die große Frage ist, wie gehen Unternehmen damit um? Nun, die Antwort beginnt und endet damit, einfach die verschiedenen Arten der Datenanalyse zu verstehen.
In jüngster Zeit hat es jedoch eine Verschiebung über die herkömmlichen Arten der Analyse, an die wir gewöhnt sind, gegeben. Die Zeiten ändern sich mitsamt vielen Prozessen, auch im Bereich Data/Business Analytics. Und wie wir aus der Wissenschaft wissen, ist der Plan immer, sich vom Bekannten zum Unbekannten zu bewegen. Aber das werde ich am Ende dieses Beitrags enthüllen.
Beginnen wir in der Zwischenzeit mit den Grundlagen …
Überblick
Die meisten Unternehmen sammeln regelmäßig Daten, aber diese Daten sind in ihrer Rohform bedeutungslos. Entscheidend ist, was Sie mit den Informationen machen. Datenanalyse ist der Prozess der Analyse von Rohdaten, um Muster, Trends und Erkenntnisse aufzudecken, die wertvolle Informationen über einen bestimmten Geschäftsbereich liefern könnten. Diese datengesteuerten Erkenntnisse werden dann genutzt, um kluge Entscheidungen zu treffen.
Welche Art von Erkenntnissen Sie aus Ihren Daten gewinnen können, hängt jedoch von der Art der Analyse ab, die Sie in Gang setzen. Und zur Bestätigung gibt es vier Arten von Analysen; beschreibend, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv.
Wenn Sie also bereit sind zu verstehen, wie die verschiedenen Arten von Analysen funktionieren und warum sie ein sehr nützliches Werkzeug in Geschäftswachstum, dann fordere ich Sie auf, noch etwas länger an Ihrem Gerät festzuhalten.
Wenn Sie in der Zwischenzeit nach einer bestimmten Art von Analysen suchen, verwenden Sie das anklickbare Menü oben, um zum entsprechenden Abschnitt zu gelangen.
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Was sind die verschiedenen Arten von Analysen
Im Folgenden sind die verschiedenen Arten von Analysen aufgeführt, die auch den Prozess der Daten- und Geschäftsanalyse abdecken.
#1. Deskriptive Analytik (Was ist passiert?)
Das Ziel der deskriptiven Analytik besteht, wie der Name schon sagt, darin, einfach zu berichten, was in der Vergangenheit passiert ist. Es versucht nicht zu erklären, warum etwas passiert ist, oder versucht, Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu konstruieren. Der Hauptzweck besteht darin, eine verdauliche Momentaufnahme zu präsentieren.
Google Analytics ist ein fantastisches Beispiel für deskriptive Analytik in Aktion. Es gibt Ihnen einen schnellen Überblick darüber, was mit Ihrer Website passiert ist. Zum Beispiel, wie viele Besucher Sie in einem bestimmten Zeitraum hatten oder woher sie kamen. In ähnlicher Weise zeigen Ihnen Systeme wie HubSpot, wie viele Personen eine bestimmte E-Mail geöffnet oder an einer Kampagne teilgenommen haben.
Aber dann gibt es zwei grundlegende Techniken, die in der deskriptiven Analytik ins Spiel kommen; Datenaggregation und Data Mining. Der Vorgang des Sammelns und Präsentierens von Daten in einem zusammenfassenden Format wird als Datenaggregation bezeichnet.
(Nehmen Sie an, dass ein E-Commerce-Unternehmen eine Vielzahl von Informationen über seine Kunden und Besucher seiner Website sammelt. Die aggregierten Daten, auch bekannt als zusammenfassende Daten, würden einen breiten Überblick über den größeren Datensatz geben. Dazu gehören das durchschnittliche Kundenalter oder das durchschnittliche Anzahl getätigter Käufe).
Andererseits wird der Prozess des Auffindens von Mustern, Korrelationen und Anomalien in riesigen Datensätzen zur Vorhersage von Ergebnissen als Data Mining bezeichnet. Einfach ausgedrückt, schaut sich der Analyst die Daten an, um zu sehen, ob es irgendwelche Muster oder Trends gibt. Eine visuelle Darstellung der Daten, z. B. ein Balkendiagramm oder ein Tortendiagramm, ist das Ergebnis der deskriptiven Analyse.
Infolgedessen verdichtet die deskriptive Analyse enorme Datenmengen zu einer klaren, grundlegenden Zusammenfassung dessen, was passiert ist. Wie wir später sehen werden, ist dies oft der Ausgangspunkt für tiefer gehende Analysen.
#2. Diagnostische Analytik (Warum ist es passiert?)
Dies ist die Art von Analyse, die versucht herauszufinden, warum etwas passiert ist, indem sie tiefer gräbt. Das Hauptziel von Diagnostic Analytics ist es, Anomalien in Ihren Daten zu finden und darauf zu reagieren. Wenn Ihre deskriptive Analyse beispielsweise einen Umsatzrückgang von 20 % für den Monat März aufzeigt, sollten Sie herausfinden, warum. Eine diagnostische Untersuchung hilft Ihnen grundsätzlich dabei.
Anwendungen der diagnostischen Analytik
Mit dieser Art von Analyse sucht der Analyst nach neuen Datenquellen, die mehr Einblick in die Gründe für den Umsatzrückgang geben könnten. Sie könnten noch weiter gehen und feststellen, dass trotz einer hohen Anzahl von Website-Besuchern und einer hohen Anzahl von „In den Warenkorb“-Aktionen nur ein kleiner Prozentsatz der Besucher tatsächlich einen Kauf tätigt. Weitere Untersuchungen können ergeben, dass die Mehrheit der Kunden zum Zeitpunkt der Eingabe ihrer Lieferadresse abbrach.
Dies gibt dem Analysten einen Hinweis auf das Problem … Das Problem könnte mit dem Adressformular zusammenhängen; wahrscheinlich wird es auf Mobilgeräten falsch geladen, oder es war einfach zu lang und unpraktisch. Sie kommen der Suche nach einer Antwort auf Ihre Datenanomalie näher, wenn Sie ein wenig tiefer nachforschen.
Aber diagnostische Analysen dienen nicht nur der Diagnose von Problemen; Es kann auch verwendet werden, um herauszufinden, was günstige Ergebnisse verursacht.
#3. Predictive Analytics (Was wird in Zukunft passieren?)
Predictive Analytics zielt darauf ab, vorherzusehen, was in der Zukunft passieren wird. Dies ist jedoch auf der Grundlage vergangener Muster und Trends möglich, die dabei helfen, die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Ereignisses oder Ergebnisses in Unternehmen einzuschätzen.
Vorhersagemodelle erstellen buchstäblich Vorhersagen basierend auf der Beziehung zwischen einer Sammlung von Variablen. Sie könnten beispielsweise die Korrelation zwischen Saisonabhängigkeit und Verkaufszahlen verwenden, um vorherzusagen, wann die Verkäufe sinken würden. Wenn Ihr Vorhersagemodell also voraussagt, dass die Verkäufe im Sommer sinken werden, können Sie diese Informationen nutzen, um eine Werbekampagne zum Thema Sommer zu erstellen oder die Ausgaben an anderer Stelle zu reduzieren, um den saisonalen Rückgang auszugleichen.
Andererseits betreiben Sie vielleicht ein Restaurant und möchten wissen, wie viele Bestellungen zum Mitnehmen Sie an einem normalen Samstagabend erhalten. Die Ergebnisse dieser Art von Analyse können Ihnen bei der Entscheidung helfen, einen zusätzlichen Lieferfahrer einzustellen.
Darüber hinaus umfasst Predictive Analytics eine Komponente namens maschinelles Lernen. Grundsätzlich sind maschinelle Lernmodelle darauf ausgelegt, Muster in Daten zu entdecken und sich automatisch weiterzuentwickeln, um korrekte Vorhersagen zu treffen. Dies ist vergleichbar mit Menschen, die Predictive Analytics verwenden, um Modelle zu entwickeln und zukünftige Ergebnisse abzuschätzen. Wie Sie jedoch sehen können, gibt es unzählige Unterschiede zwischen der von Menschen geführten Analyse und der automatischen.
Im Allgemeinen wird Predictive Analytics verwendet, um ein breites Spektrum zukünftiger Ergebnisse zu antizipieren, und obwohl es möglicherweise nie 100% korrekt ist, beseitigt es einen Großteil des Rätselratens. Dies ist so ziemlich das Wichtigste, wenn es darum geht, Geschäftsentscheidungen zu treffen und die beste Vorgehensweise zu bestimmen.
#4. Prescriptive Analytics (Was ist die beste Vorgehensweise?)
Um die beste Vorgehensweise zu bestimmen, untersucht Prescriptive Analytics, was in der Vergangenheit passiert ist, warum es passiert ist und was in Zukunft passieren könnte. Anders ausgedrückt: Präskriptive Analytik erklärt, wie man die Vorteile der deskriptiven, diagnostischen und prädiktiven Analytik am besten nutzt.
Es ist jedoch die am schwierigsten durchzuführende Art der Analyse. Dies liegt daran, dass es eine ganze Menge beinhaltet, darunter Algorithmen für maschinelles Lernen, statistische Ansätze und Computermodellierungsverfahren.
Grundsätzlich bewertet ein präskriptives Modell alle verschiedenen Entscheidungsmuster oder -pfade, die ein Unternehmen einschlagen könnte, sowie deren wahrscheinliche Auswirkungen. Auf diese Weise können Sie visualisieren, wie sich jede Gruppe von Entscheidungen auf die Zukunft auswirken könnte, und den Einfluss einer bestimmten Entscheidung quantifizieren. Im weiteren Verlauf wird die Organisation in der Lage sein, basierend auf allen denkbaren Szenarien und Konsequenzen optimale Routen zu bestimmen.
Karten- und Verkehrs-Apps sind gängige Beispiele für Prescriptive Analytics in Aktion. Google Maps untersucht alle verfügbaren Transportmittel (z. B. Bus, zu Fuß oder mit dem Auto), aktuelle Verkehrsbedingungen und wahrscheinliche Baustellen bei der Berechnung der optimalen Route, um Sie von Punkt A nach Punkt B zu bringen.
Präskriptive Modelle werden auf ähnliche Weise verwendet, um all die verschiedenen „Routen“ zu berechnen, die ein Unternehmen einschlagen könnte, um seine Ziele zu erreichen; mit der besten Option im Blick. Und zu wissen, welche Maßnahmen ergriffen werden müssen, um die besten Erfolgsaussichten zu erzielen, ist ein großer Vorteil für jedes Unternehmen. Daher ist es nicht verwunderlich, dass Prescriptive Analytics im Geschäftsleben eine so große Rolle spielt.
Kognitive analytik
Kognitive Analytik ist ein Zweig der Analytik, der versucht, das menschliche Gehirn nachzuahmen, indem er Rückschlüsse aus bestehenden Daten und Mustern zieht, Schlussfolgerungen auf der Grundlage bestehender Wissensbasen zieht und die Informationen dann für zukünftige Rückschlüsse wieder in die Wissensbasis einfügt – ein Selbst- Lern-Feedback-Schleife.
Semantik, Algorithmen der künstlichen Intelligenz, Deep Learning und maschinelles Lernen sind nur einige der cleveren Technologien, die Cognitive Analytics ausmachen. Eine kognitive Anwendung kann aus ihren Interaktionen mit Daten und Menschen lernen und durch den Einsatz dieser Strategien im Laufe der Zeit intelligenter und erfolgreicher werden.
Vereinfacht gesagt müssen Unternehmen also keine manuellen Entscheidungen auf der Grundlage von Daten aus den vier Arten von Analysen treffen. Cognitive Analytics erledigt das automatisch.
Was sind die 5 Arten von Analysen?
Entgegen weit verbreiteter Missverständnisse gibt es nur vier Arten von Analysen und nicht fünf Arten. Dazu gehören Beschreibende. Vorhersagende, präskriptive, diagnostische Analytik.
Was sind die 4 Arten von Analysen?
Die 4 Arten von Analysen sind beschreibend. Vorhersagende, präskriptive, diagnostische Analytik
Was sind die 4 Arten von Business Analytics?
Die 4 Arten von Geschäftsanalysen umfassen die beschreibende. Vorhersagende, präskriptive, diagnostische Analytik
Was sind die 3 Säulen der Analytik?
Fortschrittliche Datenanalyse basiert auf drei Säulen: Geschwindigkeit, Agilität und Leistung, die alle erforderlich sind, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Diese Säulen tragen dazu bei, die Analysestrategie voranzutreiben und Ihr Unternehmen auf verschiedene Weise zu verbessern.
Was sind grundlegende Analysen?
Die Datenanalyse wird in vier Typen eingeteilt: beschreibend, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv. Diese vier Arten der Datenanalyse können in Kombination ein Unternehmen dabei unterstützen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Key Take Away
In mancher Hinsicht ähnelt Data Analytics einer Schatzsuche. Sie können anhand von Hinweisen und Erkenntnissen aus der Vergangenheit herausfinden, was Ihr nächster Schritt sein sollte. Alle Arten von Unternehmen und Organisationen können ihre Daten nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen, intelligent zu investieren, interne Verfahren zu verbessern und letztendlich ihre Erfolgschancen mit der richtigen Art von Analyse zu erhöhen.
