Data Analytics ermöglicht Unternehmen, Prozesse effizienter zu gestalten und diese zu beschleunigen. Die von Big Data und Small Data getriebene Datenanalyse ist eine Win-Win-Situation für das Unternehmen und seine Kunden. So sind mit den aus Data Analytics gewonnenen Informationen präzisere Vorhersagen möglich. Beispielsweise lässt sich eine potenzielle Störung erkennen, bevor diese auftritt.

Die Analyse von Daten fördert neue Informationen ans Tageslicht und führt zu neuen Schlussfolgerungen. Es gibt verschiedene Arten von Datenanalysen, die sich in vier Kategorien einteilen lassen

 

• Datenbeschaffung: Daten werden aus verschiedenen Quellen gesammelt, wie beispielsweise Datenbanken, Dateien, Sensoren oder sozialen Medien. Die Daten können strukturiert sein (z. B. Tabellen) oder unstrukturiert (z. B. Texte, Bilder, Videos).
• Datenbereinigung: Dieser Schritt umfasst die Überprüfung und Bereinigung der Daten, um Fehler, Ausreißer oder fehlende Werte zu identifizieren und zu korrigieren. Eine gründliche Datenbereinigung ist wichtig, um genaue und zuverlässige Analysen durchzuführen.
• Datenexploration: In diesem Schritt werden statistische Methoden und Visualisierungstechniken eingesetzt, um Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten zu entdecken. Deskriptive Statistiken, Diagramme, Histogramme oder Scatterplots können verwendet werden, um die Daten zu analysieren.
• Datenmodellierung: Hier werden statistische Modelle, maschinelle Lernalgorithmen oder andere analytische Techniken angewendet, um Vorhersagen zu treffen oder Zusammenhänge zu verstehen. Dies kann Regression, Klassifizierung, Clusteranalyse oder Zeitreihenanalyse umfassen, je nach Art der Daten und den spezifischen Fragestellungen.
• Ergebnisinterpretation und Berichterstattung: Nach der Durchführung der Analyse müssen die Ergebnisse interpretiert und präsentiert werden. Dies beinhaltet die Kommunikation der Erkenntnisse, Schlussfolgerungen und Handlungsempfehlungen auf eine verständliche Weise für nicht-technische Personen.

Die Datenanalyse vereinfacht die Planung im Supply Chain Management. Mit Data Analytics lässt sich die Nachfrage von Produkten oder Dienstleistungen bereits im Voraus feststellen, sodass die Produktionskapazitäten und der Personalbedarf frühzeitig angepasst werden können. Der Einsatz von Data Analytics ist auch in zahlreichen anderen Unternehmensbereichen von großem Vorteil, zu denen auch das Marketing zählt. In diesem Bereich können mithilfe von Data Analytics Zielgruppen identifiziert und Veröffentlichungen auf Social-Media-Plattformen auf den Kunden abgestimmt werden. Weitere Bereiche, die von Data Analytics, sind Finanzen und das Kundenbeziehungsmanagement.

 

Diese Vorteile ermöglichen es Unternehmen, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern, Kosten zu senken, die Produktivität zu verbessern und neue Geschäftsmöglich.