5 Arten der Datenanalyse anhand von Beispielen erklärt

Sogar mit einem Team von Analysten und Wissenschaftler Wenn Sie fleißig Daten sammeln, woher wissen Sie, ob Sie daraus die richtigen Entscheidungen treffen? Die Datenanalyse ist die Brücke zwischen Rohinformationen und strategischen Maßnahmen und ermöglicht es Ihrem Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die die Rentabilität, Effizienz und Genauigkeit steigern.

In diesem Leitfaden haben wir die fünf wichtigsten Arten der Datenanalyse zusammen mit Beispielen beschrieben, um Ihnen beim Aufbau einer Datengrundlage zu helfen, die auf Voraussicht und nicht auf Rückblick basiert.

Was ist Datenanalyse und warum ist sie wichtig?

Datenanalyse ist die Inspektion, Reinigung und Transformation von Rohinformationen. Bis es verarbeitetEs ist schwierig, aus Rohdaten Informationen zu extrahieren, aber effektive Analysen helfen Unternehmen dabei, genauere Schlüsse über ihre Produkte, ihre Geschäftstätigkeit und manchmal auch über die gesamte Branche zu ziehen.

Unternehmen können diese Erkenntnisse nutzen, um Entscheidungen zu unterstützen, Kundenerlebnisse zu personalisieren, Risiken zu mindern und mehr Gewinn zu erzielen.

Vorteile der Datenanalyse

Zu den Möglichkeiten, wie effektive Datenanalysen Ihrem Unternehmen helfen können, gehören:

• Effektive Entscheidungsfindung: Mit mehr Kontext zu Ihren Produkten, Kunden und Ihrer Branche können Sie bessere, datengestützte Entscheidungen treffen.
• Höhere betriebliche Effizienz: Datenanalysen decken häufig Ineffizienzen auf, wie beispielsweise Engpässe in Vertriebsprozessen.
• Wettbewerbsvorteil: Wenn Sie einen datengestützten Trend vor Ihren Mitbewerbern erkennen, können Sie den Vorteil schneller und effektiver nutzen.
• Kostenreduzierung: Indem Sie die Ausgaben verfolgen (und wie sie zu Einnahmen führen), können Sie Möglichkeiten finden, Budgets zu kürzen.

Herausforderungen bei der Datenanalyse

Bei der Analyse von Daten gibt es einige häufig auftretende Herausforderungen, auf die Sie achten sollten, z. B.:

• Skalierbarkeit des Datenmanagements: Die Verwaltung von mehr Daten bedeutet mehr Komplexität, was dazu führen kann, dass wichtige Daten übersehen werden.
• Datensilos: Verstreute, unzusammenhängende Daten können schwierig zu analysieren sein. Integration von Daten Plattformen wie Fivetran sind dafür eine großartige Lösung
• Datenqualität und Fähigkeiten: Ohne qualitativ hochwertige Daten und Personen, die in der Lage sind, sie zu interpretieren, könnten Ihre Bemühungen zur Datenerfassung vergeblich sein.
• Datenverarbeitung in Echtzeit: Nicht alle Daten werden sofort verarbeitet. Verzögerungen können dazu führen, dass Daten für Ihr Unternehmen weniger wertvoll sind.

5 Arten und Beispiele der Datenanalyse

Hier sind fünf der gängigsten Arten der Datenanalyse, zusammen mit Vor- und Nachteilen und Anwendungsbeispielen.

1. Deskriptive Analyse

Was es ist: Als einfachste Form der Datenanalyse ist die deskriptive Analyse die Grundlage aller Datenbank-Analytik. Es fasst Rohdaten zu etwas Interpretierbarem zusammen und beantwortet die Frage „Was ist passiert?“

Wann sollte man es verwenden: Unternehmen verwenden häufig deskriptive Analysen, um Berichte zu erstellen, KPIs zu verfolgen oder die allgemeine Leistung zu verstehen.

Vorteile:

• Einfach zu implementieren und zu verstehen
• Bietet einen klaren, umfassenden Überblick über Ihre Daten

Nachteile:

• Schaut nur in die Vergangenheit
• Erkundet nicht die Gründe, warum etwas passiert ist

Beispiel: Ein Online-Händler könnte deskriptive Analysen verwenden, um einen Verkaufsbericht für das vierte Quartal zu erstellen, der den Gesamtumsatz, die verkauften Einheiten pro Produkt und den Umsatz nach Regionen zeigt.

2. Diagnostische Analyse

Was es ist: Die diagnostische Analyse stützt sich auf die Ergebnisse der deskriptiven Analyse und geht eingehender auf die Ursachen ein. Es beantwortet die Frage: „Warum ist das passiert?“

Wann sollte man es verwenden: Verwenden Sie diagnostische Analysen, wenn Sie ein unerwartetes Ergebnis haben und die Ursache verstehen müssen, z. B. einen plötzlichen Umsatzrückgang oder einen Anstieg des Website-Traffics.

Vorteile:

• Hilft dabei, die Ursachen von Problemen anhand von Daten zu identifizieren
• Stellt den Kontext für ein Problem bereit, auf das Sie reagieren können

Nachteile:

• Kann zeitaufwändig sein
• Korrelation ist nicht immer gleichbedeutend mit Kausalität, daher ist es leicht, falsche Schlüsse zu ziehen

Beispiel: Der vierteljährliche Verkaufsbericht eines Unternehmens zeigt einen Umsatzrückgang von 20% für ein bestimmtes Produkt. Eine diagnostische Analyse ergab, dass ein wichtiger Wettbewerber gleichzeitig eine Werbekampagne durchführte und dass ein neuer Softwarefehler zu Fehlern beim Checkout führte.

3. Prädiktive Analyse

Was es ist: Die prädiktive Analyse verwendet historische Daten, statistische Algorithmen und maschinelles Lernen, um zukünftige Ergebnisse und deren Eintrittswahrscheinlichkeit zu identifizieren. Sie beantwortet die Frage: „Was wird wahrscheinlich passieren?“

Wann sollte man es verwenden: Prädiktive Analysesoftware ist nützlich für Prognosen, Risikobewertungen und die Identifizierung von Chancen wie neuen Produkten, die Kunden wahrscheinlich kaufen werden. Sie unterscheidet sich von deskriptiven und diagnostischen Analysen dadurch, dass sie eher proaktiv als reaktiv ist.

Vorteile:

• Hilft Ihnen, zukünftige Trends und Ereignisse zu antizipieren
• Proaktive Entscheidungen können Ihnen einen Vorteil gegenüber rein reaktiven Wettbewerbern verschaffen

Nachteile:

• Vorhersagen sind niemals zu 100% korrekt
• Erfordert saubere, hochwertige historische Daten und Fachwissen, um Modelle zu erstellen

Beispiel: Ein Unternehmen verwendet vergangene Umsätze, saisonale Trends und andere Wirtschaftsdaten, um ein Modell zu erstellen, das vorhersagt, welche Produkte in der nächsten Weihnachtszeit Bestseller sein werden, und hilft so bei der Entscheidung, auf welche Produkte die Marketingaktivitäten konzentriert werden sollen.

4. Präskriptive Analyse

Was es ist: Die präskriptive Analyse, die fortschrittlichste Form der Analyse, sagt nicht nur voraus, was in Zukunft passieren wird, sondern empfiehlt auch die Maßnahmen, die erforderlich sind, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Sie beantwortet die Frage: „Was sollten wir dagegen tun?“

Wann sollte man es verwenden: Benutzen präskriptive Analytik um die Entscheidungsfindung zu optimieren, wenn es so viele Variablen gibt, dass Menschen sie einfach nicht alle verarbeiten können, wie bei der Lieferkettenlogistik oder der dynamischen Preisgestaltung.

Vorteile:

• Bietet klare, umsetzbare Empfehlungen
• Kann komplexe Entscheidungsprozesse automatisieren

Nachteile:

• Hochkomplex und teuer in der Implementierung
• Erfordert riesige Mengen an qualitativ hochwertigen Daten

Beispiel: Das präskriptive Analytics-Modell eines Unternehmens empfiehlt spezifische Rabattstufen für Produkte mit schlechter Performance und hilft dem Unternehmen dabei, den Umsatz zu maximieren und die Preise automatisch in Echtzeit an das Kundenverhalten anzupassen.

5. Zeitreihenanalyse

Was es ist: Wie der Name schon sagt, konzentriert sich die Zeitreihenanalyse auf Datenpunkte, die im Laufe der Zeit gesammelt wurden. Es identifiziert Trends, Zyklen und saisonale Muster, um Veränderungen zu verstehen und zukünftige Ereignisse vorherzusagen.

Wann sollte man es verwenden: Verwenden Sie es, wenn Ihre Daten eine Zeitkomponente haben und Sie Muster über Tage, Wochen, Monate oder Jahre verstehen müssen. Einige gängige Anwendungen sind Verkaufsprognosen, Aktienkursprognosen und Nachfrageplanung.

Vorteile:

• Hervorragend geeignet zur Identifizierung saisonaler Muster und langfristiger Trends
• Weit verbreitet in verschiedenen Branchen wie Finanzen, Energie, Fertigung und Einzelhandel

Nachteile:

• Geht davon aus, dass sich vergangene Muster auch in Zukunft fortsetzen werden
• Erfordert konsistente, regelmäßig gesammelte Daten über einen langen Zeitraum

Beispiel: Ein Unternehmen analysiert wöchentliche Verkaufsdaten für drei Jahre. Sie stellen fest, dass die Nachfrage nach Gartenmöbeln im April und Mai stark ansteigt und dass der Umsatz gegenüber dem Vorjahr um 8% gestiegen ist. Dieses Verständnis der Saisonalität ermöglicht es ihnen, Lagerbestände und Preise an die Nachfrage anzupassen.

So wählen Sie die beste Datenanalysemethode

Um Ihnen zu helfen, die beste Datenanalysemethode für Ihr Team zu finden, haben wir eine einfache, schrittweise Checkliste zusammengestellt.

Schritt 1: Definieren Sie das Ziel

Stellen Sie zunächst fest, was Sie aus der Analyse herausfinden möchten. Versuchen Sie zu verstehen, was in der Vergangenheit passiert ist, oder warum etwas passiert ist? Oder hoffen Sie, die Zukunft vorherzusagen oder eine Empfehlung zu erhalten?

Schritt 2: Überprüfen Sie die Datenqualität

Stellen Sie als Nächstes sicher, dass Sie über die entsprechenden Daten verfügen, um die Analyse abzuschließen. Für prädiktive und präskriptive Analysen sind beispielsweise große Mengen sauberer historischer Daten erforderlich. Wenn Ihre Daten unübersichtlich oder unvollständig sind, müssen Sie mit einem beginnen Strategie zur Datenintegration das beinhaltet einen soliden Pipeline-Architektur.

Überlegen Sie auch, ob Ihre Daten einer quantitativen oder qualitativen Datenanalyse bedürfen, z. B. aus Kundeninterviews oder Umfrageantworten. Während sich Unternehmen häufig auf Folgendes konzentrieren quantitative Daten, die Analyse der Stimmung kann ebenfalls nützlich sein.

Schritt 3: Wählen Sie die passende Technik

Beginnen Sie bei der Auswahl Ihrer Analysemethode zunächst mit der einfachsten Methode und arbeiten Sie von dort aus weiter. Es gibt keinen Grund, eine prädiktive Modellierung durchzuführen, wenn Sie lediglich einen beschreibenden Bericht benötigen.

Schritt 4: Evaluieren und iterieren

Wenn Sie im Laufe der Zeit mehr Daten sammeln, müssen sich Ihre Modelle weiterentwickeln, um die neuen Informationen widerzuspiegeln. Stellen Sie sich häufig die Frage, ob Ihre Daten Ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, und wenn nicht, fahren Sie mit Schritt eins fort.

Wie Fivetran die Datenanalyse beschleunigt

Für eine effektive Analyse benötigen Sie eine solide Grundlage sauberer, frischer und zugänglicher Daten. Die Plattform für die automatisierte Datenverlagerung von Fivetran stellt sicher, dass Analysten immer einsatzbereite Daten in ihrem Warehouse haben, und automatisiert den gesamten ELT-Prozess (Extrahieren, Laden, Transformieren).

Mit Fünf Transformationen, verbringen Teams weniger Zeit mit dem Pipeline-Management und mehr Zeit mit Datenanalysen, die den Umsatz steigern. Wenn Sie Ihre Dateninfrastruktur automatisieren, können sich Analysten stattdessen darauf konzentrieren, auf der Reifegradleiter von deskriptiven zu prädiktiven zu präskriptiven Analysen aufzusteigen.

[CTA_MODULE]