Definition Data Analytics

Data Analytics umfasst das Gewinnen von Erkenntnissen aus Daten. Unter der Bezeichnung werden alle Prozesse, Werkzeuge und Techniken zusammengefasst, die während der Datenanalyse zum Einsatz kommen. Hauptziel der Data Analytics ist es, Trends und Probleme zu ermitteln und die Effizienz und Performance von Unternehmen durch festgestellte Muster zu verbessern.

Data Analytics umfasst die folgenden Bereiche

  • Business-Intelligence-Tools (BI)
    mit Fokus auf Datendemokratie, Cloud-Migration, Datenstorys, Datenmanagement, Datenkooperationen
  • Dashboarding
  • Reporting
  • Advanced-Analytics-Werkzeuge
  • Planungslösungen
  • Governance
  • Risk & Compliance
  • Strategiemanagement-Lösungen

Abgrenzung: Analytics als das große Ganze  

Data Analytics vs. Data Analysis

Die Analytics beinhalten Tools, die bei der Analysis genutzt werden. Bei der Analysis handelt es sich um die Untersuchung und Modellierung von Daten und damit um eine Unterkategorie der Analytics.

Data Analytics vs. Data Science

Data Science ist Teil der Datenwissenschaft und nutzt Daten, um daraus Vorhersagen oder Rückschlüsse für die Zukunft zu ziehen. Die Data-Analytics-Ergebnisse werden in Reports visualisiert und beschreiben den aktuellen, realen Zustand.

Data Analytics vs. Business Analytics

Die Business Analytics nutzt Datenanalyse-Techniken wie Data-Mining für optimierte Geschäftsentscheidungen. Business-Analytics-Lösungen kreieren Szenarien, um die Realität zu verstehen und die Zukunft vorherzusagen und sind damit ebenfalls eine Unterkategorie der Data Analytics.

Vier Analytics-Methoden

Es gibt vier verschiedene Anwendungsschritte der Data Analytics, die teilweise aufeinander aufbauen und die jeweiligen Ergebnisse verwerten.

1. Descriptive Analytics – Was war?

Vergleich aktueller und historischer Daten aus verschiedenen Quellen zur Beschreibung des Status quo und der Identifikation von Trends und Mustern in den Daten.

2. Diagnostic Analytics – Warum passiert das?

Nutzung der Ergebnisse aus Descriptive Analytics zur Ermittlung von Faktoren oder Gründen für bestimmte historische Leistungswerte.

3. Predictive Analytics – Was wird sein?

Einsatz von Statistik, Deep Learning und Machine Learning zur Verwertung der Ergebnisse aus Descriptive und Diagnostic Analytics. Auf der Grundlage werden zukünftige Ereignisse vorhergesagt.

4. Prescriptive Analytics – Wie erreiche ich mein Ziel?

Sowohl Predictive Analytics als auch Prescriptive Analytics sind Unterkategorien der Advanced Analytics. Prescriptive-Lösungen nutzen unter anderem Algorithmen, Application Testing und Machine Learning, um Lösungen für definierte Ergebnisse zu finden.

Mehrwert der Data Analytics

Die Hauptvorteile von Data Analytics sind die Optimierung interner Geschäftsprozesse, die Beschleunigung und Verbesserung der Entscheidungsfindung, das Erlangen eines Wettbewerbsvorteils gegenüber Mitbewerbern und die Steigerung der betrieblichen Effizienz.

Data Analytics bietet viele Vorteile für Unternehmen, wobei der wichtigste Mehrwert in der Verbesserung der Entscheidungsfindung liegt. Durch die Verwendung von Datenanalyse-Tools können Unternehmen ihre Prozesse verbessern und dadurch ihr Wirtschaftswachstum beschleunigen. Ferner ermöglichen Data-Analytics-Systeme auch eine bessere Identifikation von Trends und Chancen sowie eine effektivere Aufdeckung von Risiken und Bedrohungen. Auf diese Weise können Unternehmen sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

  • 5x schnellere Business-Entscheidungen durch qualitative Daten
  • 300 Prozent Return on Investment (ROI) für Unternehmen, die Business Intelligence (BI) oder Analytics nutzen
  • 85 % der Führungskräfte denken, dass Big-Data-Analyse die Unternehmensführung nachhaltig verändern wird

Anwendungsfelder und Analytics-Services

Besonders häufig wird Data Analytics laut den Kommunikationsprofis in Deutschland und der Schweiz im Bereich Social Media genutzt: Vier von fünf Personen (79 %) gaben dies im Jahr 2022 an. An zweiter und dritter Stelle folgen Medienbeobachtung (70 %) und Websites oder Blogs (68 %). 44 Prozent verwenden Analytics für Markt- und Wettbewerbsanalyse und immerhin etwa ein Drittel für Zielgruppen und Stakeholder Analyse (38 %), Strategieplanung oder Themen- und Agenda-Setting (31 %). Große Relevanz haben sie auch für die Bereiche Einkaufsmarketing, Direktmarketing und Personalberatung und werden häufig eingesetzt.

Branchen, in denen Data Analytics Anwendung finden

  • Banken & Finanzen
  • Dienstleistung
  • Handel & Logistik
  • Industrie
  • Telekommunikation
  • Verwaltung
  • BFSI-Industrie
  • Einzelhandel
  • Gesundheitssektor

Nachgefragter Service

  • Vergleich, Abgleich verschiedener Ergebnisse über A/B- oder multivariate Tests
  • Prognostizieren von Ergebnissen durch prädiktive Modellierung
  • Einblicke in Muster oder Beziehungen
  • Präsentieren von Ursache-Wirkungs-Szenarien
  • Berichte, Dachboards, Datenvisualisierungen
  • Self-Service
  • Zeit- & Fehlerreduktion durch Automatisierung
  • Cloud-basierte BI-Tools
  • Beschleunigung der Planungs-, Analyse- und Berichtsprozesse mit BI-Tools
  • Zusammenführung durch BI aller relevanten Daten aus ERP- und CRM-Systemen, Datenbanken, Flat Files und Social Media

Potenziale und Chancen der Analytics und BI

In den letzten Jahren hat sich das Potenzial von Data Analytics immer mehr hervorgetan. Dank Digitalisierung und der Daten, die online gesammelt werden können, haben Unternehmen heute einen viel besseren Einblick in ihre Geschäftsprozesse und Kunden. Dies treibt auch die Nachfrage nach Unternehmenssoftware, insbesondere Business-Intelligence-Software, an.

Einige Trends werden in den einzelnen europäischen Ländern recht unterschiedlich bewertet, bei Self-Service-BI und Stammdaten-/Datenqualitätsmanagement aber sind sich die Unternehmen einig und stufen sie europaweit als wichtig ein.

Die meisten Unternehmen verfügen bereits über eine Vielzahl von Daten, der Umgang damit und die Nutzung für die Entscheidungsfindung ist oft noch unzureichend. Das wird sich in diesem Jahr und in Zukunft mit verstärktem Einsatz von KI ändern: Die Etablierung einer datengetriebenen Kultur ist in aller Munde und alle Beteiligten – vom CEO bis zum Endnutzer – sollten sich auf den Umgang mit Daten und deren Analyse vorbereiten.

Die Zukunft der Data Analytics sieht rosig aus. Technologien wie KI, ML und IoT sorgen für eine gesteigerte Abhängigkeit von Daten und das Wachstum der BFSI-Industrie wird das Marktwachstum vorantreiben. Die Nachfrage nach BI-Tools wird weiterhin steigen: für den Umsatz wird eine jährliche Wachstumsrate (CAGR 2022-2027) von 5,39 % erwartet, was zu einem prognostizierten Marktvolumen von 1,94 Mrd. Euro im Jahr 2027 führt.

Die wichtigsten Trends des Jahres

  • Stammdaten-/Datenqualitätsmanagement
  • Data Discovery/Visualisierung
  • Data Governance
  • Etablierung einer datengetriebenen Kultur

Herausforderungen und Schwachstellen im Analytics-Bereich

Data Analytics ist ein leistungsstarkes Werkzeug, mit dem man Daten schnell und effizient analysieren kann. Es bietet jedoch noch einige Schwachstellen und Herausforderungen, die es zu berücksichtigen gilt.

  • Fehlender Self-Service
    Eines der häufigsten Probleme ist, dass viele Organisationen keinen Self-Service haben. Dadurch müssen Anwender oft auf professionelle Analysen von Drittanbietern zurückgreifen, was Zeit und Geld kostet.
  • Eingeschränkte Visualisierungsmöglichkeiten
    Die limitierte Visualisierungsfähigkeit der meisten Data Analytics-Lösungen macht es schwierig, Daten in einer übersichtlichen Art und Weise anzuzeigen und zu interpretieren.
  • Mangelhafte Performance
    Wenn die Performance des Systems nicht ausreichend ist oder Daten nicht rechtzeitig abgerufen werden können, sind die Ergebnisse der Analyse unzuverlässig.
  • Externe Datenquellen sind nur schwer anzubinden
    Viele Organisationen nutzen externe Datenquellen für ihre Analysen. Wenn diese Quellen nicht interoperabel sind oder die Integration schwierig ist, führt das zu Problemen in Bezug auf Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse.
  • Fehlende Datenaktualität
    In vielen Fällen liefern Analytics-Systeme keine Echtzeitinformationen über den Zustand des Unternehmens. Dies erfordert manuelles Abrufen von Informationen und macht es schwieriger, Trends frühzeitig zu erkennen und darauf zu reagieren.
  • Schlechte Problemdiagnose
    Wenn Schwachstellen im System auftreten, kann es schwierig sein, das Problem genau zu diagnostizieren. Dies kann wiederum verhindern, dass das Problem rechtzeitig behoben wird und unerwartete Ausfälle verursacht werden.
  • Mangelnde Datenqualität
    Oft haben Unternehmen Probleme mit der Qualität ihrer Datensammlung, was zu ungenauen oder fehlerhaften Ergebnissen führt. Insbesondere bei großvolumigen Analysestrukturen ist dies ein großes Problem, da viele Fehlerquellen enthalten sein können.
  • Zu viel, zu schnell
    Viele Benutzer versuchen bei der Analyse von Daten möglichst viel in möglichst kurzer Zeit herauszufinden und übersehen dadurch häufig Details oder interpretieren Ergebnisse falsch. Dies kann sowohl Zeit als auch Geld in Anspruch nehmen und ungenaue Entscheidungsgrundlagen liefern.
  • Keine anpassungsfähige Lösung
    Oft gibt es keine anpassungsfähige Lösung für bestimmte Probleme oder sie erfordern eine speziell entwickelte Lösung – was erhebliche Kosteneinsparungspotenziale blockiert.

Analytics by DEFACTO

DEFACTO ist Ihr Spezialist für messbare und datengetriebene Geschäftsoptimierung. Hierbei bieten wir Ihnen Unterstützung bei allen Fragen rund um das Thema Datenmanagement sowie das gesamte Spektrum an analytischen Dienstleistungen: Data Science, Business Intelligence und Insights Management. Dazu gehören die Generierung von Erkenntnissen aus Daten, die Bereitstellung geschäftsorientierter Überwachungs- und Steuerungsinstrumente, analytische Beratung, die Erstellung von Geschäftsregeln und die Operationalisierung von Prognosemodellen. Wir helfen Ihnen dabei, Ihr Marketingbudget zielgerichtet einzusetzen, indem die richtigen Kunden zum individuell bestmöglichen Zeitpunkt die relevante Botschaft erhalten.

Erstklassige Beratung mit Expert as a Service

Schöpfen Sie das volle Potenzial aus Ihren Anwendungen und konsultieren Sie die DEFACTO-Experten in den Bereichen Data Engineering, Data Science, BI Development und Data Consulting.
Indem wir eine strategische Denkweise mit unserem klar strukturierten Beratungsansatz und unseren Projekterfahrungen kombinieren, sind wir in der Lage, einen nachweisbaren Nutzen für Sie zu genieren.
Wir unterstützen Sie in allen Aspekten des Datenmanagements:

  • Erschließung aller geschäftsrelevanten Datenquellen
  • Identifikation und Berechnung aller entscheidungs- und steuerungsrelevanten Kennzahlen
  • Überführung von Daten in nützliche Erkenntnisse
  • Versorgung Ihrer Geschäftsbereiche mit den gewonnenen Erkenntnissen
  • Schaffung eines gemeinsamen Datenverständnisses innerhalb Ihrer Organisation
  • Sicherstellung der Qualität und Integrität Ihrer Daten
  • Gestaltung effizienter Datenverarbeitungsprozesse

Vereinbaren Sie jetzt Ihre kostenlose Erstberatung!

Erfahren Sie mehr zu aktuellen IT-Trends und Lösungen aus Loyalty Management, CDP, CRM und Co. in unserem Whitepaper. Hier finden Sie das Whitepaper.

Quellen:
https://www.betterbuys.com/bi/business-intelligence-stats/
https://www.computerwoche.de/a/was-ist-data-analytics,3550603
https://www.consulting.de/nachrichten/alle-nachrichten/consulting/schwaechen-in-der-business-intelligence-praxis/
https://www.heyde.ch/bi-tools-im-vergleich
https://www.insightsforprofessionals.com/de-de/it/analytics/top-business-intelligence-mistakes
https://www.intelligence.de/einsatzszenarien-von-business-intelligence/branchen.html
https://www.mordorintelligence.com/de/industry-reports/global-business-intelligence-bi-vendors-market-industry
https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1323268/umfrage/umfrage-nutzung-data-analytics-in-der-kommunikation-in-deutschland-schweiz/
https://de.statista.com/outlook/tmo/software/unternehmenssoftware/business-intelligence-software/d-a-ch
https://www.yellowfinbi.com/blog/bi-and-analytics-delivering-over-1300-roi-according-to-nucleus-research-do-you-b

Autor

Alexandra Krah-Kasemir

Strategic Account Executive

+49 152 21 84 7220

Schreiben Sie mir
LinkedIn-LogoLinkedIn

NEWSLETTER ANMELDUNG

Wenn du mehr News mehr zu Digitalisierung, CRM und Data Management erhalten möchtest, dann melde dich zu unserem Newsletter an.