Datenanalyse

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Was ist eine Datenanalyse?

Um die Fragestellung „Was ist die Datenanalyse?“ zu verstehen, sollte das Thema Big Data verdeutlicht werden. Die Begriffe Big Data und Datenanalyse gehen Hand in Hand, weshalb die Definitionen sich sehr ähneln. Big Data wird durch die jüngsten Fortschritte in der Technologie ermöglich, die die Erfassung, Speicherung und Analyse von Daten mit hoher Geschwindigkeit unterstützen. Die Datenquellen gehen über die traditionelle Unternehmensdatenbanken hinaus und umfassen E-Mails, Mobilgeräte und sensorgenerierte Daten wobei die Daten nicht mehr auf strukturierte Datenbankeinträge beschränkt sind, sondern unstrukturierte Daten ohne Standardformatierung umfassen. Big Data übersteigt die Kapazität oder Fähigkeit von konventionellen Methoden und Systemen. Die konventionellen Methoden und Systeme sind unzugänglich oder unpraktisch. Die Problemstellung für konventionelle Methoden ist, dass keine Möglichkeit besteht die Daten in Ihrer vollen Gesamtheit zu analysieren. Von Unternehmen über Forschungseinrichtungen bis hin zu Regierungen generieren Organisationen heute routinemäßig Daten von noch nie da gewesenem Umfang und Komplexität. Die Gewinnung von aussagekräftigen Informationen und Wettbewerbsvorteilen aus riesigen Datenmengen ist für Organisationen weltweit kontinuierlich wertvoller geworden. Der Versuch, aus solchen Datenquellen schnell und einfach aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, ist eine beträchtliche Herausforderung für die Organisationen. Um den vollen Wert von Big Data auszuschöpfen, wird die Analytik benötigt und ist dementsprechend unentbehrlich geworden. Mit einer erfolgreichen und durchdachten Analytik kann die Geschäftsleistung verbessert und der Marktanteil erhöht werden. Infolgedessen haben Organisationen Schwierigkeiten, die Gesamtheit der Daten in ihre komplexe Entscheidungsfindung einzubeziehen, um einen nachhaltigen geschäftlichen Mehrwert zu erschaffen. Bei dieser Problemstellung setzt die Datenanalyse an. Die Datenanalyse berücksichtigt die Gesamtheit der Daten, demzufolge kann ein nachhaltiger geschäftlicher Mehrwert erschaffen werden.

Üblicherweise werden keine Stichproben, wie bei den konventionellen Methoden betrachtet, sondern eine für die Fragestellung zugeschnittene Gesamtheit der Daten. Die Datenanalyse ist eine Möglichkeit, aus diesen riesigen Datenmengen einen Wert zu extrahieren, der neue Marktchancen eröffnet, die Kundenbindung maximiert, künftige Datenmengen vorhersagt, Erkenntnisse gewinnt, Risiken verringert, proaktive Maßnahmen ergreift und eine bessere strategische Entscheidungsfindung ermöglicht. Infolgedessen hat es Auswirkungen auf den Geschäftswert und die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens. In Anbetracht dieser Vorteile ist es heute unabdingbar ein Geschäftsprozess mithilfe von Datenanalysemethoden zu hinterfragen.

Ein weiterer Aspekt der Datenanalyse ist die Visualisierung der Ergebnisse. Mit einem nachvollziehbaren visuellen Ergebnis können Informationen aussagekräftiger dargestellt werden, welches dazu führt durchdachte Entscheidungen zu treffen.

Aufgrund der globalen Digitalisierung gewinnt die Kompetenz, Big Data mithilfe von Datenanalyse auszuwerten und damit eine Datenbasis für unternehmerische Entscheidungen zu schaffen immer weiter an Relevanz. Dementsprechend ist das Wissen über die Datenanalyse in der digitalen Welt essenziell, um strategische Entscheidungen und eine Entwicklung für das Unternehmen zu garantieren.

Seit einem Jahrzehnt ist in Verbindung mit einer erfolgreichen Unternehmensstrategie das Wort „Digitalisierung“ nicht mehr wegzudenken. Im Zuge der Digitalisierung der Unternehmen werden neue digitale Prozesse, unterschiedlichste Systeme, Soft- und Hardware weltweit entwickelt und implementiert. Das rasante Tempo der Digitalisierung führt zu gewaltigen Datenmengen (Big Data), stetigem Datenzuwachs, multidimensionalen IT-Systemen und steigender Datenkomplexität. Infolgedessen kann keine strukturierte und auf Erfolg ausgerichtete Informationsbasis gebildet werden.

Datenanalyse

Prognose des Volumens der jährlich generierten digitalen Datenmenge weltweit in den Jahren 2018 und 2025 (in Zettabyte) Quelle © Statista 2021

Ein zusätzlicher Faktor für eine solche Steigerung der Datenmengen ist die Industrie 4.0 und das Internet der Dinge (IoT). Dementsprechend ist für eine erfolgreiche Unternehmensstrategie die richtige Interpretation der Daten unabdingbar, zumal die Erkenntnis der verschiedenen Abläufe im Unternehmen das Fundament für eine richtige Entscheidung und Führung ist. Kein Wunder, dass immer öfter die Notwendigkeit einer eigenen Datenstrategie gesehen wird. Infolgedessen stehen die Unternehmen vor der großen Herausforderung, die vielen Daten zu aggregieren, verwalten, richtig darzustellen und auszuwerten. Mit Hilfe von statistischen Methoden und Business Intelligence können Erkenntnisse, Informationen und bestimmte Muster erkannt und für Entscheidungs- und Führungsprozesse, sowie Problemlösungen verwendet werden. Im Anschluss daran kann die gewonnene Informationsbasis für weitere Verwendungen genutzt werden, beispielsweise die Einhaltung von Compliance-Richtlinien oder für regulatorische Zwecke. Demzufolge lautet die Frage nicht, ob Big Data bzw. eine strukturierte Datenanalyse Unternehmen helfen kann, sondern wie Unternehmen das maximale Ergebnis aus einer strukturierten Datenanalyse erzeugen können. Im Folgenden erklären wir, was unter Datenanalyse zu verstehen ist. Wir stellen Ihnen relevante Methoden und Verfahren für die statistische Datenanalyse vor und heben die Herausforderungen und Ziele der Datenanalyse hervor.

Welche Arten von statistische Datenanalyse gibt es?

Wie in den vorherigen Kapiteln erwähnt wird die statistische Datenanalyse in vielen Bereichen im Unternehmen angewendet.

In dem Prozess der statistischen Datenanalyse wird aus der großen Datenmenge die benötigten Informationen gewonnen. Im Anschluss daran werden die Daten mithilfe von Reports oder Dashboards für ein besseres Verständnis zusammengefasst. Infolgedessen können auf den Grundlagen der Fakten strategische Entscheidungen getroffen werden.

Gelegentlich wird Business-Intelligence-Software genutzt, um die Datenanalyse durchzuführen. Die Software hilft dem Nutzer dabei die gesammelten Daten zu strukturieren. Infolgedessen können mithilfe der Business-Analytics-Methoden Entwicklungen und wahrscheinliche Ergebnisse prognostiziert werden. Anhand der aus den Daten gebildeten Zusammenhänge können Chancen und Risiken abgeschätzt werden.

Die üblichen Methoden der Datenanalyse sind lassen sich in deskriptiv, diagnostisch, präskriptiv prädiktiv unterscheiden.

Mit steigender Komplexität kann ein größerer Mehrwert aus den Methoden der Datenanalyse gewonnen werden. Mithilfe der Methoden werden Kenngrößen und wertvolle Informationen generiert.

Was ist die deskriptive Datenanalyse?

Die deskriptive Datenanalyse fokussiert sich ausschließlich auf Prozesse, die in der Vergangenheit erfolgt sind. Demnach werden Daten aus der Vergangenheit mit der deskriptiven Datenanalyse betrachtet und analysiert. Mit dieser Methode kann die Frage beantwortet werden „Was ist passiert?“. Exemplarisch und simpel können bei einem Produkt die Umsatzdaten mithilfe der deskriptiven Datenanalyse untersucht werden, um die Frage zu beantworten, ob das Produkt weiterhin im Sortiment gelistet werden sollte. Weiterhin können komplexere Fragestellungen mit dieser Methode abgedeckt werden, beispielsweise Einkommen nach Kundengruppe, wie viele Patienten im letzten Monat stationär aufgenommen wurden oder wie viel regelmäßigen organischen Traffic die Webseite generiert.

Die deskriptive Datenanalyse ist eine weniger komplexe Methode, die Rohdaten analysiert, um aus der Vergangenheit wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Nichtsdestotrotz werden mit der deskriptiven Datenanalyse Schlüsselfragen beantwortet und absolute Daten aufgezeigt. Demzufolge werden kausale Zusammenhänge in der deskriptiven Analyse nicht beantwortet. Das heißt, es wird erklärt, was passiert ist, aber nicht warum es passiert ist. Infolgedessen wird die Deskriptive Methode gerne mit anderen Methoden kombiniert, um herauszufinden, warum bestimmte Ereignisse passiert sind.

Was ist die diagnostische Datenanalyse?

Die diagnostische Datenanalyse bezieht neben den historischen Daten weitere Daten ein, um die Ereignisse in der Vergangenheit zu hinterfragen. Bei dieser Methode werden Datensätze, die in keiner Korrelation stehen, berücksichtigt und zusammengeführt. Demzufolge gewährt die diagnostische Datenanalyse einen tieferen Einblick in die konkrete Problemstellung, aus welchem Grund etwas geschehen ist. Die Frage, warum ein konkretes Produkt nicht den prognostizierten Umsatz erwirtschaftet hat, wäre hier ein Beispiel. Die Voraussetzung ist hierfür, dass umfangreiche Daten zur Verfügung stehen. Ansonsten ist für jede Problemstellung eine individuelle Datenerfassung unabdingbar, die sehr zeitaufwendig ist.

Was ist die prädiktive Datenanalyse?

Die prädiktive Datenanalyse verwendet historische Daten zur Vorhersage von Verbraucherverhalten und Trends. Auf Basis dieser Methode können bestimmte Verhaltensmuster, Entscheidungen oder Preisgrenzen vom Kunden vorhergesagt werden. Insbesondere die Ergebnisse der deskriptiven Analyse und der diagnostischen Datenanalyse haben einen signifikanten Einfluss auf den Erfolg der prädiktiven Datenanalyse. Nur mithilfe von gründlichen deskriptiven und diagnostischen Analysen können zukünftige Trends, Tendenzen und Abweichungen richtig erkannt werden. Nichtsdestotrotz muss man beachten, dass es sich bei Prognosen nur um Schätzungen handelt. Die Aussagekraft der Prognose steht in Korrelation mit der Datenqualität. Bekanntermaßen ist die hohe Datenqualität maßgeblich für die Präzision der Prognose.

Im Anschluss daran kann mithilfe einer korrekten prädiktiven Datenanalyse erkannt werden, wie beispielsweise Kundengruppen auf ein neues Produkt reagieren, welches Risiko ein Investment birgt oder welche Kunden demnächst kündigen, um rechtzeitig gegenzusteuern.

Diese Methode kann die statistischen Modelle und Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen, um Muster zu erkennen und aus historischen Daten zu lernen. Die prädiktive Datenanalysis kann auch als ein Prozess definiert werden, der maschinelles Lernen nutzt, um Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.

Die Vorgehensweise der prädiktiven Analyse kann anhand der Analyseprozesse im E-Commerce sehr gut verdeutlicht werden. In einer Datenbank werden historische Benutzerpräferenzen erstellt, das sogenannte Kollaborative filtern. Wenn ein neuer Kunde auf die Webseite zugreift, wird der Kunde mit der Datenbank der Benutzerpräferenzen abgeglichen, um eine Präferenzklasse zu entdecken, die dem Geschmack des Kunden nahekommt. Diese Produkte werden dem Kunden dann empfohlen. Eine weitere Methode wäre das Clustern von Kunden und die daraus entstehenden Algorithmen. Es funktioniert, indem es Gruppen von Benutzern identifiziert, die ähnliche Vorlieben haben. Diese Benutzer werden dann zu einer Gruppe zusammengefasst und erhalten eine eindeutige Kennung. Neue Kundencluster werden vorhergesagt, indem die durchschnittlichen Ähnlichkeiten der einzelnen Mitglieder in diesem Cluster berechnet werden. Daher kann ein Benutzer teilweise Mitglied in mehr als einem Cluster sein.

Im Großen und Ganzen kann prädiktive Analyse im E-Commerce für Produktempfehlungen, Preismanagement und prädiktive Suche eingesetzt werden. Typischerweise bietet eine große Webseite Tausende von Produkten und Dienstleistungen zum Verkauf an. Das Navigieren und Suchen nach einem Produkt aus Tausenden auf einer Webseite könnte für die Verbraucher ein großer Aufwand sein. Mithilfe von prädiktiven Analysen kann eine Webseite jedoch schnell Produkte identifizieren bzw. vorhersagen, die dem Geschmack des Kunden entsprechen.

Was ist die präskriptive Datenanalyse?

Die präskriptive Datenanalyse baut auf allen vorherigen Methoden, insbesondere auf der prädiktiven Analyse auf. Die Methode entwickelt Maßnahmen für zukünftige Problemstellungen, damit beantwortet die präskriptive Datenanalyse die Kernfrage, welche Maßnahmen zu treffen sind?

Nachdem die zukünftigen Trends, Tendenzen und Abweichungen, die mithilfe der prädiktiven Methode richtig erkannt wurden, werden neben den historischen Daten auch aktuelle Informationen von externen Datenquellen für die präskriptive Datenanalyse mit in Betracht gezogen. Die erhobenen Daten werden genutzt, um potenzielle Problemquellen zu identifizieren und Maßnahmen zur Beseitigung oder Verhinderung der Problemquellen zu liefern. Ziel der präskriptiven Datenanalyse ist es, die Wirkungsfähigkeit vielversprechender Trends voll auszuschöpfen.

Diese Methode kann in verschiedenen Branchen und Bereichen genutzt werden. Zum Beispiel kann das Benutzeraufkommen auf einer Webseite gesteigert werden. Des Weiteren können in einem CRM-System auf Basis von Customer Analytics und Verkaufshistorie Wiederholungskäufe identifiziert werden. (https://www.cintellic.com/customer-analytics/)

Die präskriptive Datenanalyse wird in Kombination mit diversen Technologien und innovativen Tools verwendet. Das Einsetzen von KI-gestützten Systemen und Simulationen wie maschinelles Lernen, Simulationsmodelle oder neurale Netze erhöht die Komplexität der Implementierung. Dementsprechend ist die präskriptive Datenanalyse eine sehr aufwendige Methode und sollte nur von dem Nutzer berücksichtigt werden, nachdem der Aufwand dem Mehrwert gegenübergestellt wurde.

Wie wird Datenanalyse im Marketing angewendet?

In den vorherigen Kapiteln wurden Anwendungsbeispiele für eine Datenanalyse im Marketing angedeutet. Insbesondere mit der zunehmenden Digitalisierung ist die Datenanalyse im Marketing unabdingbar geworden. Mithilfe von einer ordentlichen Datenanalyse kann die Marketingstrategie, die Webseite oder eine Kampagne erfolgreich evaluiert werden.  Infolgedessen hat sich die Datenanalyse im Marketing zu einem fundamentalen und bedeutsamen Erfolgsfaktor entwickelt, der in der heutigen Zeit nicht mehr wegzudenken ist. Deshalb wurden neben den klassischen, beschrieben Methoden weitere Methoden entwickelt, die nur auf das Marketing zugeschnitten wurden.

Multivariate Datenanalyse

Bei der multivariate Datenanalyse werden mehrere verschiedene Parameter betrachtet, um die Zusammenhänge zu erkennen und eine Optimierung zu erzielen. Üblicherweise wird diese Analyse anhand einer Usability-Analyse bei der Evaluierung von Webseiten genutzt. Die Daten, die jeder Nutzer bei einem Besuch auf der Webseite generiert werden in Betracht gezogen und für eine Optimierung genutzt. Das können zum Beispiel die Verweildauer oder das Scrollverhalten jedes einzelnen Kunden sein.

Kohortenanalyse

Die Kohortenanalyse umfasst die Gruppierung von Kunden anhand von Aktionen bzw. Ereignissen. Die Kriterien für eine Kundengruppierung sind ähnliche Aktionen zu ähnlichen Zeitpunkten. Dies kann zum Beispiel der erste Einkauf von Kunden sein, die zeitlich nah beieinander liegen. Mithilfe der Kohortenanalyse kann der Nutzer den Kundenlebenszyklus verstehen und evaluieren, um Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren und Maßnahmen abzuleiten. Infolgedessen kann zum Beispiel das Kaufmuster oder Verhaltensmuster einer sogenannten Kohorte erkannt und definiert werden und dadurch wann der nächste Einkauf womöglich stattfinden könnte.

Churn Analyse

In der Churn Analyse wird die Kundenabwanderungsrate berechnet. Mit der Churn Analyse werden Faktoren analysiert, warum ein Kunde die angebotenen Leistungen von einem Unternehmen nicht mehr berücksichtigen möchte. Ein typisches Beispiel ist die Kündigung eines Abonnements. Für eine Kündigung kann es diverse Gründe geben, wie zum Beispiel Qualitätsmängel, ein schlechter Kundenservice oder einfach Unterbietungen durch Wettbewerber. Das Ziel der Analyse ist es, die Abwanderungsrate so gering wie möglich zu halten, damit kein großer Rückgang im Umsatz zustande kommt.

Die Churn Analyse kann in Kombination mit Analyseverfahren wie der Kohortenanalyse genutzt werden, um den maximalen Mehrwert zu erzielen. Mit der Methode können die Kunden in relevante Kohorten Gruppen eingeteilt werden, um die Abwanderungen genauer zu ermitteln.

Die ABC-Analyse

Die ABC- Analyse unterteilt zum Beispiel Kunden je nach Wichtigkeit und Wert für das Unternehmen. Demzufolge werden Kunden je nach Wichtigkeit in A, B oder C Kunden gegliedert. Mit dieser Methode konzentriert sich das Unternehmen auf das wesentliche, demzufolge bewirkt die Analyse, dass Maßnahmen ressourcenschonend und kundenorientiert entwickelt werden.

Das Prinzip der ABC-Analyse wurde von dem Pareto-Prinzip abgeleitet. Damit sind 20 Prozent der Kundschaft für 80 Prozent des Umsatzes verantwortlich. Ziel der ABC- Analyse ist es die Kundschaft mit dem höchsten Umsatz zu identifizieren und individuelle Lösungen bzw. Maßnahmen zu entwickeln.

Kundenwertanalyse

Die Kundenwertanalyse identifiziert den Wert des einzelnen Kunden für das Unternehmen. In Anlehnung der ABC Analyse berücksichtigt die Kundenwertanalyse die Umsätze eines Kunden und betrachtet dies in der Beziehung mit den Aufwendungen. Außerdem spielen Faktoren wie die Kundenbindung, die Loyalität, das Referenzpotential und der Einzahlungsüberschuss eine wichtige Rolle bei der Analyse. Darüber hinaus können diverse weitere Faktoren in Betracht gezogen werden, je nach Betrachtungsweise des Kundenwertes.

RFM Analyse

Die RFM Analyse stützt sich auf die drei Kennzahlen Recency, Frequency und Monetary auf Deutsch Aktualität, Häufigkeit und Umsatz. Mithilfe dieser Kennzahlen wird ein Punkteverfahren aufgesetzt, um die Kunden in Segmente und Zielgruppen einzuteilen. Im Anschluss daran werden jedem Segment bzw. Gruppe eine Eigenschaft oder ein Wert zugewiesen. Diese Werte können variieren. Üblicherweise werden unter anderem Werte wie Profitabilität und Treue einbezogen.

Next Best Offer

Die Methode „Next Best Offer“ wird häufig in Kombination mit der prädiktive Datenanalyse genutzt, zumal Next best offer, wie der Name schon verrät, sich auf das nächste Angebot in der Zukunft festlegt. Infolgedessen wird mit dieser Methode das nächstbeste Angebot für den Kunden identifiziert, um den Umsatz und die Kundenbindung zu stärken. Mit dieser Vorgehensweise können bestimmte Muster im Vorfeld identifiziert werden, wie beispielsweise die Frage, welches Produkt in welcher Preiskategorie der Kunde als nächstes kaufen könnte. Demzufolge kann das Angebot auf den einen Kunden zugeschnitten und personalisiert werden. Wie bei der prädiktiven Datenanalyse können Methoden wie das maschinelle Lernen genutzt werden, um frühzeitig das nächstbeste Angebot zu identifizieren.

Welche Herausforderungen und Risiken bringt Datenanalyse mit sich?

Die Datenanalyse ist durch eine hohe Dimensionalität und große Stichprobengrößen gekennzeichnet. Diese beiden Merkmale bringen drei einzigartige Herausforderungen mit sich:

  • Hohe Dimensionalität bringt falsche Korrelationen und zufällige Homogenität mit sich.
  • Hohe Dimensionalität in Kombination mit großem Stichprobenumfang führt zu Problemen wie hohe Rechenkosten und algorithmischer Instabilität.
  • Die massiven Stichproben in Big Data werden typischerweise aus mehreren Quellen zu verschiedenen Zeitpunkten mit unterschiedlichen Technologien aggregiert. Dies führt zu Problemen mit der Heterogenität und statistischen Verzerrungen und erfordert die Entwicklung von adaptiven Verfahren.

Nichtsdestotrotz bringt die Datenanalyse neue Möglichkeiten für die digitale Welt. Die Datenanalyse hat sehr viele Vorteile und ein immenses Potenzial ein Unternehmen wettbewerbsfähig zu machen. Auf der anderen Seite bringen die massive Stichprobengröße und die hohe Dimensionalität von Big Data einzigartige rechnerische und statistische Herausforderungen mit sich, darunter notwendige Skalierbarkeit und Speicherengpässe, falsche Korrelationen, zufällige Endogenität und Messfehler. Diese Herausforderungen sind unterschiedlich und erfordern neue rechnerische und statistische Paradigmen. Darüber hinaus sind die exogenen Annahmen in den meisten statistischen Methoden für Big Data aufgrund von zufälliger Endogenität nicht validierbar. Sie können zu falschen statistischen Schlussfolgerungen und folglich zu falschen wissenschaftlichen Schlussfolgerungen führen.

Eine weitere Dimension betrifft die Technologie: Big Data bzw. Datenanalyse ist nicht nur groß und komplex, sondern erfordert auch innovative Technologie zur Analyse und Verarbeitung. Die Datenanalyse spiegelt die Herausforderungen von Daten wider, die zu umfangreich, zu unstrukturiert und zu schnelllebig sind, um mit traditionellen Methoden verwaltet werden zu können. Die Tools, die für den Umgang mit dem Volumen, der Geschwindigkeit und der Vielfalt von Big Data zur Verfügung stehen, haben sich in den letzten Jahren stark verbessert. Allerdings erfordern diese Technologien eine für die meisten IT-Abteilungen neue Kompetenz, denn sie müssen hart daran arbeiten, alle relevanten internen und externen Datenquellen zu integrieren. Für kompetentes Personal muss das Lernen im Erwerbsleben zum Alltag werden und die Weiterbildung im Berufsleben gestärkt werden. In unserer dynamischen und kurzlebigen digitalen Welt wird das Wissen immer schneller überholt sein, weshalb neue Fertigkeiten und Kompetenzen fortlaufend erforderlich sein werden. Infolgedessen ist es mit hohen Kosten verbunden.

Welche Ziele/Chancen hat die Datenanalyse?

Was sind die Ziele der Datenanalyse? Es hat zwei Hauptziele, die Entwicklung effektiver Methoden, die zukünftige Ereignisse vorhersagen können und gleichzeitig die Erkenntnis der Beziehungen zwischen Merkmalen. Aufgrund des großen Stichprobenumfanges ergeben sich aus der Datenanalyse zwei weitere Ziele: Heterogenität und Gemeinsamkeiten über verschiedene Teilpopulationen. Mit anderen Worten, Datenanalyse verspricht Folgendes:

  • das Erforschen der Daten jeder Teilpopulation, das mit den traditionellen Methoden nicht möglich ist.
  • wichtige gemeinsame Merkmale über viele Teilpopulationen zu extrahieren, selbst wenn es große individuelle Variationen gibt.

Infolgedessen sollen mit der Datenanalyse im Vorfeld klar definierte Risikobereiche bzw. Fragestellungen mit den zur Verfügung stehenden Daten beantwortet werden. Darüber hinaus wird mit der Datenanalyse auf Abweichungen, Ausreißer, Klumpenrisiken bzw. Regelverstöße hingedeutet. Genauer gesagt, ist das Ziel der Datenanalyse, das Maximum an Informationen zu erheben, um das Potenzial der Daten voll auszuschöpfen und somit einen Mehrwert zu generieren.

Wie wertvoll ist die Datenanalyse?

In Angesichts der Digitalisierung der Welt stehen Unternehmen vor einer großen Herausforderung. Es wächst kontinuierlich die Datenmenge und die Datenkomplexität, die weitere IT-Systeme nach sich zieht. Dementsprechend ist eine schnelle und vollkommene Analyse der Daten nicht möglich. Deshalb müssen die Unternehmen Technologien und Methoden anwenden, um die vorhandenen Daten zu hinterfragen. Mithilfe der Datenanalyse können Zusammenhänge und zukünftige Ereignisse identifiziert werden. Informationen, die aus der Datenanalyse entnommen werden, haben einen signifikanten Einfluss auf unternehmerische Entscheidungen und an der Entwicklung von Maßnahmen.

Nichtsdestotrotz bleiben trotz innovativer Technologien die Fehler- und Manipulationsanfälligkeit ziemlich hoch, weshalb es umso wichtiger ist geschäftliche Risiken frühzeitig zu identifizieren und zu minimieren.

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