Datenanalyse also Data Analysis, wird immer häufiger in Unternehmen aller Branchen eingesetzt. Hier erfährst Du alles, was Du darüber wissen musst.
Dank digitaler Technologien haben Unternehmen heute Zugang zu große Mengen an Daten. Diese Informationen verstehen und analysieren zu wissen, ist von großem Vorteil.
Data Analysis (Datenanalyse) ist ein Prozess, bei dem Daten bereinigt, umgewandelt und modelliert werden. Was ist das Ziel? Informationen zu gewinnen, die für bessere Entscheidungen innerhalb eines Unternehmens genutzt werden können.
In Wirklichkeit geht es darum, sich auf die Vergangenheit und die Gegenwart zu stützen, um die richtigen Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Dies kann für das Wachstum eines Unternehmens, die Entwicklung neuer Produkte oder das Finden von Problemlösungen sehr nützlich sein.
Wozu dient die Datenanalyse?
Die Datenanalyse wird von Unternehmen genutzt, um mithilfe von Business Intelligence bessere Entscheidungen zu treffen. Sie kann für Marktforschung, Produktentwicklung, Marktpositionierung oder die Überprüfung von Kundenmeinungen und -gefühlen genutzt werden.
Im Allgemeinen ermöglicht sie es, Entscheidungen auf der Grundlage konkreter Elemente zu treffen, anstatt sich auf ein Gefühl oder einen anderen abstrakten Faktor zu stützen. Durch die Hinwendung zur Datenanalyse können Unternehmen ihren Entscheidungen also eine faktenbasierte Grundlage verschaffen, und rationaler handeln.
Werkzeuge zur Datenanalyse
Es gibt viele Werkzeuge zur Datenanalyse, die es den Nutzern erleichtern, Daten zu verarbeiten und zu manipulieren. Diese Werkzeuge helfen Dir auch dabei, Beziehungen und Korrelationen zwischen Datensätzen zu analysieren oder Trends und wiederkehrende Muster zu finden.
Es gibt eine große Vielfalt an Big-Data-Tools. Beispiele hierfür sind die Programmiersprachen wie Python und R, Talend und Apache Spark, ElasticSearch und Microsoft HDInsight.
Data Analysis: Arten, Techniken und Methoden
Es gibt verschiedene Arten der Datenanalyse. Hier sind die am häufigsten verwendeten Methoden und Techniken.
Die Textanalyse ermöglicht es, Muster in großen Mengen von Textdaten zu entdecken. Dabei können sogar aus unstrukturierten Texten Daten nach einem gewissen Muster ausgewertet werden. Die Analyse Software ist arbeitet basierend auf den Prinizipien von Deep Learning.
Die statistische Analyse verwendet man, um die Gegenwart zu verstehen, und zwar in Form von Dashboards. Diese Praxis umfasst das Sammeln, Analysieren, Präsentieren und Modellieren von Daten.
Man unterscheidet zwischen deskriptiver Analyse und Inferenzanalyse. Bei der deskriptiven Analyse werden numerische Daten analysiert. Bei der Inferenzanalyse werden Stichproben von Daten analysiert, um daraus verschiedene Schlussfolgerungen zu ziehen.
Bei der diagnostischen Analyse geht es darum, die Ursachen eines entdeckten Ereignisses mithilfe statistischer Analysen zu verstehen. Dazu gehört die Identifizierung von Verhaltensmustern in den Daten, um ähnliche Probleme zu lösen.
Die prädiktive Analyse hingegen ermittelt wahrscheinliche Ereignisse und vorhersagt die Zukunft mithilfe von Daten aus der Vergangenheit oder Gegenwart. Diese Daten werden verwendet, um zukünftige Wahrscheinlichkeiten vorherzusagen. Die Zuverlässigkeit dieser Vorhersagen hängt von der Menge der zur Verfügung stehenden Informationen, ihrer Genauigkeit und dem Umfang ihrer Erforschung ab.
Bei der präskriptiven Analyse werden alle Informationen aus den vorherigen Analysen kombiniert, um zu bestimmen, welche Maßnahmen zur Lösung eines Problems oder für eine Entscheidung ergriffen werden müssen.
Viele datengetriebene Unternehmen nutzen die präskriptive Analyse, da die prädiktive oder deskriptive Analyse nicht ausreichend leistungsfähig ist. Es geht darum, Daten auf der Grundlage der aktuellen Situation zu analysieren.
Data Analysis: ein in Schritte unterteilter Prozess
Beim Prozess der Datenanalyse werden Rohdaten (raw data) mithilfe eines Tools oder einer Anwendung gesammelt, um diese Informationen zu erforschen und Trends zu entdecken. Anschließend kann man die Ergebnisse dieser Analysen nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen.
STARTE DEINE KARRIERE
IM BEREICH DATA SCIENCE
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Dieser Prozess kann in mehrere Phasen unterteilt werden. Die erste Phase ist das Sammeln von Daten, die aus einer oder mehreren Quellen stammen. Bei der Entscheidung, welche Daten erfasst werden sollen, ist es wichtig, sich Ziele zu setzen, die mithilfe der Datenanalyse erreicht werden sollen.
Die Daten werden dann bereinigt und in ein für die Analyse geeignetes Format umgewandelt. Ohne diese Vorsichtsmaßnahme besteht die Gefahr, dass die Daten nutzlos oder unbrauchbar sind. Der Datensatz muss bereinigt werden, um Duplikate, korrupte oder falsche Informationen zu entfernen.
Der nächste Schritt ist die Datenanalyse. Hier werden verschiedene Werkzeuge und Techniken verwendet, um Trends und relevante Informationen in den Rohdaten zu entdecken. In dieser Phase kann sich herausstellen, dass mehr Daten benötigt werden. Dies kann dazu führen, dass du zur ersten Phase zurückkehren musst.
Der letzte Schritt besteht schließlich darin, Berichte und Visualisierungen in Form von Diagrammen oder Grafiken zu erstellen, um sie mit den verschiedenen Teams im Unternehmen teilen zu können. Denn solche Visualisierungen werden vom menschlichen Gehirn leichter verstanden und interpretiert als einfache Aneinanderreihungen von Zahlen…
Warum ist Big Data heute in einem Unternehmen unerlässlich?
Kunden sind der Grund für die Existenz eines jeden B2C-Unternehmens. Zu wissen, wie sie sich verhalten, was sie wollen, wann und wie sie suchen, ist für ein Unternehmen entscheidend, um die richtigen Entscheidungen zu treffen.
Bei der Datenextraktion werden Datensätze mithilfe ausgeklügelter Werkzeuge klassifiziert, um sich wiederholende Muster zu identifizieren. Aus diesen werden genügend Informationen gewonnen, damit ein Experte für Datenanalyse sie interpretieren und daraus Schlussfolgerungen ziehen kann. Folglich kann die Unternehmensleitung Maßnahmen durchführen und Entscheidungen treffen, die für das Unternehmen nützlich sind. Auf diese Weise wird die Arbeit optimiert. Die so entwickelten Werkzeuge sind für massive, sich wiederholende und automatische Arbeit zuständig. Der Data Analyst ist für die Arbeit zuständig, die Intelligenz und Wissen erfordert.
Einige Beispiele für den Einsatz von Data Analysis in Unternehmen
Das erste Beispiel sind Banken, die die Transaktionen, die Kaufhistorie und die Ausgabegewohnheiten ihrer Kunden analysieren. Diese Daten können aufdecken, wie einer von ihnen sein Geld ausgegeben hat, wie oft er es ausgegeben hat und für welche Produkte und Dienstleistungen. Diese Analyse kann auch Betrug oder Identitätsdiebstahl verhindern.
Ein weiteres Beispiel sind E-Commerce-Unternehmen. Durch Datenanalyse untersuchen sie den Verkehr auf ihrer Website oder Navigationsmuster, um festzustellen, welche Kunden mit größerer oder geringerer Wahrscheinlichkeit ein bestimmtes Produkt oder eine Dienstleistung kaufen.
Ein drittes Beispiel sind Konsumgüterunternehmen, die nach Effizienz in ihrer Lieferkette streben. Mit den klaren Informationen, die Big Data liefert, können sie sich verpflichten, die Regale der Einzelhändler mit den richtigen Produkten, in der richtigen Menge und zur richtigen Zeit aufzufüllen. Ihre Partner (kleine Unternehmen, Geschäfte usw.) liefern Berichte, die den Bestand in ihrem Lager und die Häufigkeit des Verkaufs der Produkte beinhalten. Diese Daten werden verwendet, um den Bestell- und Versandbedarf abzugleichen und vorherzusagen.
Wie kann man sich in Data Analysis ausbilden lassen?
Trotz aller Vorteile der Datenanalyse werden nur 0,5 % aller heute verfügbaren Daten analysiert. Es gibt also noch viele Möglichkeiten, die in diesem Bereich genutzt werden können.
Unternehmen in allen Branchen suchen nach Fachleuten, die Daten zu ihren Gunsten auswerten können. Dieser Prozess erfordert jedoch technische Fähigkeiten und die Beherrschung verschiedener Werkzeuge.
Um dich in der Datenanalyse auszubilden, kannst Du Dich an den die Weiterbildung zum Data Analyst von DataScientest angeboten. In diesem Kurs kannst du Fähigkeiten in den Bereichen Programmierung, DataViz, Machine Learning, Datenextraktion, Big Data und Business Intelligence erwerben.
Diese Weiterbildung kann in 9 Wochen im BootCamp-Format mit 35 Stunden pro Woche oder als Weiterbildung mit 10 Stunden pro Woche über 6 Monate hinweg absolviert werden. Wir bieten Dir einen Blended-Learning-Ansatz, der Fernunterricht und Präsenzunterricht miteinander verbindet, um eine maximale Effizienz zu erreichen.
Wir bieten auch Weiterbildungen zum Data Engineer, Data Scientist und Machine Learning Engineer an. Alle unsere Kurse führen zu einem von der Universität Sorbonne zertifizierten Abschluss, und 90 % der Teilnehmer finden nach Abschluss der Ausbildung einen Arbeitsplatz. Warte nicht länger und entdecke alle unsere Studiengänge.
Nun weißt Du alles über Data Analysis. Schau Dir gerne auch unsere Einführung in Machine Learning an.
