Was ist Advanced Analytics?
Advanced Analytics nutzt ausgereifte Techniken wie multivariate Statistiken, Data Mining, Machine Learning, Visualisierung, Simulation, Text Mining, Graph-(Netzwerk-)Analyse, Prognose und Optimierung, um Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu identifizieren, Ergebnisse vorherzusagen und Empfehlungen zu generieren.
Warum ist Advanced Analytics wichtig?
Um Innovation zu beschleunigen und den Wettbewerb zu überflügeln, nutzen Unternehmen Advanced Analytics, um prädiktive Erkenntnisse zu gewinnen und bessere, fundiertere Entscheidungen schneller zu treffen. Advanced Analytics wird verwendet, um Geschäftsabläufe zu optimieren und zu verbessern, Risiken zu reduzieren und Kundenerlebnisse zu personalisieren.
Advanced Analytics kann Probleme lösen, die BI-Berichte nicht lösen können, und kann auf unterschiedlichste Fälle angewendet werden, wie zum Beispiel auf das Monitoring und die Bewertung sozialer Medien, die Vorhersage von Maschinenausfällen und die Prognose von Angebot und Nachfrage, die dynamische Anpassung von Preisen, die Betrugserkennung, Kundenabwanderung und vieles mehr.
Advanced Analytics-Methoden
Methoden, die bei Advanced Analytics zum Einsatz kommen, gehen tiefer als BI oder Descriptive Analytics. Während sich BI auf historische, strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen konzentriert, befasst sich Advanced Analytics sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Daten aus unterschiedlichen Quellen. BI liefert in der Regel eine Zusammenfassung der bisherigen Leistung, während Advanced Analytics in die Zukunft blickt, um in der Gegenwart zu optimieren und zu innovieren. Dazu werden bei Advanced Analytics, wie der Name andeutet, erweiterte Methoden wie die folgenden eingesetzt:
So funktioniert Advanced Analytics
Advanced Analytics ist auf jede Branche anwendbar und kann in jeder Geschäftsfunktion innerhalb einer Organisation eingesetzt werden.
Geschäftsbetrieb
In einer schnelllebigen Welt müssen Unternehmen schnell reagieren können. Mit Advanced Analytics kann ein Unternehmen Entscheidungen auf der Grundlage genauer Vorhersagen treffen, was die Leistung und Produktivität verbessern und den Umsatz steigern kann.
Personalwesen
Advanced Analytics kann Personaldaten sinnvoll nutzen, indem sie dazu beiträgt, die Kosten für die Rekrutierung und Einstellung von Beschäftigten zu senken, die Fluktuation zu verringern und die allgemeine Mitarbeiterzufriedenheit aufrechtzuerhalten bzw. zu steigern.
Herstellung und Lagerbestand
Nachfrage, Präferenzen und Kosten ändern sich ständig, was sich darauf auswirkt, welche Produkte hergestellt, verkauft und vertrieben werden – und wie. Advanced Analytics kann dazu beitragen, Maschinenausfälle zu verhindern, irrelevante Bestände zu reduzieren, Bestellungen zu beschleunigen und Vertriebskosten zu senken.
Marketing
Kunden bzw. Kundinnen zu verstehen, ist der Schlüssel zur Vorhersage ihres künftigen Verhaltens. Advanced Analytics kann dabei helfen, personalisierte Marketingerlebnisse zu schaffen und Verkaufschancen zu identifizieren.
Risikoanalyse
Die Verwaltung großer Datasets in Echtzeit kann dazu beitragen, Betrug zu erkennen, die Kundenreputation zu überwachen und zukünftige Risiken zu reduzieren.
Business Intelligence
Nach dem Sammeln und Analysieren von Daten präsentieren Unternehmen ihre Erkenntnisse anderen als Business Intelligence (BI). Sie können BI mithilfe von Berichten, Dashboards und anderen Datenvisualisierungen anzeigen, um das Verständnis zu erleichtern. Diese Informationen helfen Entscheider:innen, fundierte, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die Geschäftsprobleme lösen, das Wachstum vorantreiben und einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Traditionelle Business Intelligence vs. moderne Business Intelligence
Während sich traditionelle BI hauptsächlich auf historische Daten konzentriert, umfasst moderne BI Machine Learning, Data Science und Predictive Analytics. Dieser moderne Datenanalyseansatz ermöglicht es Unternehmen, historische und Echtzeitdaten für Prognosen und vorausschauende Modellierung zu kombinieren. Die wichtigsten Vorteile dieser Funktionen sind eine erhöhte Genauigkeit und organisatorische Agilität bei der Entscheidungsfindung. Diese Informationen können Entscheider:innen helfen, mögliche zukünftige Ergebnisse zu verstehen, bevor sie Entscheidungen treffen.
Vorteile moderner BI
- Umsetzbare Erkenntnisse: Moderne BI liefert Erkenntnisse, die Entscheider:innen helfen, die Auswirkungen jeder potenziellen Entscheidung zu verstehen. Wenn BI mit Erkenntnissen aus Machine Learning und Data Science angereichert wird, kann es sogar die beste Entscheidung hervorheben.
- Identifizieren von Trends und Mustern: BI bietet Entscheider:innen wertvolle Erkenntnisse darüber, wie sich interne und externe Faktoren auf ihr Unternehmen auswirken können. Diese Kennzahlen können verdeutlichen, wie interne Entscheidungen, Kundennachfrage und Marktveränderungen zu Steigerungen oder Rückgängen bei Vertrieb, Marketing, Finanzen, Umsatz und mehr geführt haben.
- Auto Insights: Die Zunahme von Machine Learning und KI hat zu Self-Service-Reporting-Tools und -Plattformen geführt. Diese neueren Berichtsdienste können automatisch Erkenntnisse liefern und Antworten auf der Grundlage von Benutzeranfragen finden. Sie können beispielsweise hervorheben, welche Faktoren zu einem Umsatzanstieg (oder -rückgang) geführt haben.
Data Science
Der Hauptzweck der Data Science besteht darin, Muster und Korrelationen in Daten zu finden. Beispielsweise kann ein/e Data Scientist einem Unternehmen dabei helfen, einen Zusammenhang zwischen einer bestimmten Preisspanne und einer Umsatzsteigerung zu ermitteln, um Entscheider:innen bei der Festlegung der Produktpreise zu unterstützen.
Bei der Analyse von Daten verwenden Data Scientists Algorithmen, die Clusteranalysen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Sentimentanalysen durchführen, um Daten zu untersuchen. Diese Techniken können dazu beitragen, tiefere Einblicke und ein tieferes Verständnis differenzierter Daten zu gewinnen.
- Clusteranalyse: Wird zur Gruppierung ähnlicher Datenpunkte verwendet, um Korrelationen zu finden.
- NLP: Verarbeitet und analysiert menschliche Sprache, um Muster und Beziehungen zu finden.
- Sentimentanalyse: Verwendet NLP, um die Meinungen und Emotionen hinter Texten zu verstehen.
Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Deep Learning sind ebenfalls Teil der Data Science und helfen beim Mustervergleich.
Data Scientists nutzen häufig KI, um die Genauigkeit zu erhöhen und die Ergebnisse von Data-Science-Projekten zu verbessern. KI wird auch zur Durchführung von ML eingesetzt und dient als Denkmodell. Beide tragen zum Deep Learning bei, einer Teilmenge von ML, die besser darin ist, Daten zu klassifizieren und Muster zu erkennen. Data Scientists nutzen Deep-Learning-Modelle, um Maschinen dabei zu helfen, Bilder, Text und Sprache zu identifizieren und zu analysieren.
Da Data Science durch die Kombination mehrerer Datenquellen Muster einfach und genau erkennen kann, nutzen Unternehmen es häufig, um Anomalien zu erkennen, potenzielle Probleme zu identifizieren und Ergebnisse vorherzusagen.
In früheren Jahren waren für die Durchführung von Data Science Kenntnisse in Programmiersprachen und Mathematik, beispielsweise Statistik, erforderlich. Dank moderner Analyseplattformen ist es nun jedoch nicht mehr erforderlich, dass die Benutzer:innen wissen, wie man einen Code erstellt, um ML-Modelle mithilfe von KI für Data Science auszuführen.
Anwendungsfälle für Data Science
- Finanzen: Erkennung von potenziellem Betrug bei Transaktionen und Alarmierung von Entscheider:innen, damit diese eine Einschätzung vornehmen können.
- Lieferkette: Vorhersage des Kundenverhaltens, einschließlich der Faktoren, die die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass Menschen Produkte kaufen.
- Gesundheitswesen: Identifizierung potenzieller Gesundheitsprobleme und Unterstützung von medizinischem Fachpersonal bei der Beurteilung und Diagnose.
Erste Schritte mit Advanced-Analytics-Tools
Die Alteryx Analytics Automation Platform bietet sowohl Machine Learning als auch eine Intelligence Suite mit Computer Vision und Text Mining auf einer zugänglichen Plattform mit No-Code/Low-Code-Modulen und einer leicht verständlichen visuellen Plattform. Alteryx integriert Advanced Analytics in die Datenaufbereitung, -zusammenführung, -analyse und -anreicherung mithilfe von:
- A/B-Tests
- Computer Vision
- Clustering und Segmentierung
- Entscheidungsbäumen und Forest-Zufallsfunktionen
- Demografische Analyse und Verhaltensanalyse
- Machine Learning liefert
- Multivariate Statistik
- Optimierung und Simulation
- Prognosen und Zeitreihen
- Netzwerkanalyse
- Neurale Netzwerke
- Predictive und Prescriptive Analytics
- Regression
- Spatial Analytics bzw. Geodatenanalyse
- Überwachte Prognosemodelle
- Text Mining