Worum geht es bei Business Analytics All?
Was ist Business Analytics?
Business Analytics ist eine leistungsstarke Datenverwaltungsloesung und Business-Intelligence-Unterkomponente. Business Analytics ist definiert als der Prozess, durch den Organisationen statistische Methoden und Technologien fuer die Analyse historischer Daten verwenden. Wesentliche Ziele von Business Analytics sind es, neue Erkenntnisse zur Geschaeftsleistung zu gewinnen und die Entscheidungsfaehigkeiten zu verbessern. In zunehmendem Masse realisieren Fachleute die Vorteile, die Business Analytics fuer ihre Unternehmen bieten. Vorteile, die Unternehmen erhalten, koennen von datengesteuerter Entscheidungsfindung bis hin zu zukuenftigen Ergebnissen reichen, die genauer prognostiziert werden. Alle Business-Experten, von der Personalabteilung bis hin zu Supply Chain Managern, koennen von Business Analytics profitieren.
Ein Datenanalyst, der Geschaeftsanalysen durchfuehrt, muss den Unterschied zwischen Geschaeftsanalysen und Datenanalysen kennen. Die Datenanalyse analysiert Datensaetze, um Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Erkenntnisse und Trends, die durch Datenanalysen identifiziert wurden, werden dann fuer datengesteuerte Entscheidungszwecke verwendet. Business Analytics konzentriert sich nicht nur auf die praktische datengesteuerte Entscheidungsfindung, sondern auch auf die Umsetzung von Aenderungen.
Es gibt 4 Business-Analytics-Typen, die alle Business-Analysten verstehen muessen. Die 4 Arten von Geschaeftsanalysen sind beschreibende, praeskriptive, praediktive und diagnostische Analysen. Ein besseres Verstaendnis der verschiedenen Arten von Geschaeftsanalysen zu erlangen, ist von ungeheuem Vorteil. Je nachdem, was die Ziele eines Forschers sind, koennen verschiedene Analysetypen verwendet werden. Eine Kombination von Analysetypen wird haeufig verwendet, um die Bemuehungen um Geschaeftsanalysen optimal zu nutzen. Tatsaechlich ist die schrittweise Verwendung aller 4 Geschaeftsanalysetypen eine grossartige Geschaeftsanalysetechnik.
1. Beschreibende Analytik
Descriptive Analytics ist die erste Phase der Geschaeftsanalyse, die eine Momentaufnahme vergangener und Echtzeit-Geschaeftsbedingungen liefert. Geschaeftsanalysten verwenden haeufig beschreibende Analysen, um ein besseres Verstaendnis der aktuellen Geschaeftsleistung und des aktuellen Geschaeftsbetriebs zu erhalten. Descriptive Analytics interpretiert historische Daten, um Trends und Muster zu erkennen. Key Performance Indicators, die ueblicherweise als KPIs abgekuerzt werden, werden auch verwendet, um Muster und Trends zu identifizieren.
Data Mining und Data Aggregation werden beide regelmaessig in deskriptiven Analysen verwendet. Data Mining extrahiert nuetzliche Informationen aus Datensaetzen, die roh und gross sind. Die Datenaggregation sammelt Rohdaten und uebersetzt sie in ein mit der statistischer Analyse kompatibles Format. Mit einer klaren Sicht auf mit der statistische Analyse kompatible Daten sind die Staerken und Schwaechen der Unternehmen klar. Analysetools mit Funktionen fuer maschinelles Lernen und Informationstechnologie sind fuer diese Prozesse unglaublich nuetzlich.
Ein Ziel der deskriptiven Analyse ist es, Geschaeftsdaten real zugaenglich zu machen. So werden Geschaeftsdaten durch beschreibende Analysen den Entscheidungsmitarbeitern, Investoren und Aktionaeren zugaenglich gemacht. Die Datenvisualisierung ist oft mit beschreibenden Analysen verbunden. Zu den Best Practices zur Datenvisualisierung gehoert die Verwendung von Daten zur Erstellung einer unglaublich zugaenglichen und ansprechenden visuellen Darstellung. Die umfassenden historischen Daten und die Echtzeit-Datenanalyse von descriptive Analytics sind eine grossartige Grundlage fuer weitere Analysen.
2. Diagnostische Analy
Nach erfolgreicher Durchfuehrung von deskriptiven Analysen fuehren viele Business-Analysten-Experten diagnostische Analysen durch. Die Verwendung von Daten aus der Vergangenheit und Echtzeit-Erkenntnissen, die von deskriptiven Analysen bereitgestellt werden, versucht, Einzelheiten zu verstehen. Mit anderen Worten, Diagnostic Analytics bietet Experten von Geschaeftsanalysten Einblicke in die Frage, warum bestimmte Probleme aufgetreten sind. Diagnostische Analysen erreichen dies durch die Bereitstellung von Wahrscheinlichkeiten und Wahrscheinlichkeiten. Die Aufdeckung von Mustern und Trends hilft Business-Analysten, Faktoren zu identifizieren, die sich auf die Geschaeftsentwicklung und die Rentabilitaet auswirken.
Mithilfe dieser Erkenntnisse koennen Business-Analysten eine bessere Strategie fuer die Zukunft entwickeln. Zu den Analysetools und -techniken, die haeufig in der Diagnoseanalyse verwendet werden, gehoeren Data Mining Algorithmen, die von Diagnostic Analytics produziert werden, verwenden auch Daten fuer die Klassifizierung und Regression. Die diagnostische Analyse geht noch weiter, indem sie vorhersagt, wie sich zukuenftige Trends auf die Geschaeftsbedingungen auswirken werden.
3. Predictive Analytics
Predictive Analytics ist der am haeufigsten verwendete Geschaeftsanalysetyp. Aufgrund der Komplexitaet der Predictive Analytics werden haeufig sowohl Data Science als auch Experten fuer maschinelles Lernen benoetigt. Ein wesentliches Ziel der Predictive Analytics besteht darin, zukuenftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten und anderer Quellen vorherzusagen. Predictive Analytics wird Daten aus deskriptiven Analysen verwenden, um Modelle zu erstellen, die die Wahrscheinlichkeit verschiedener zukuenftiger Ergebnisse vorhersagen. Predictive Analytics wird haeufig von Experten des Vertriebs- und Marketingteams verwendet. Zu den ueblichen Anwendungen fuer Marketing- und Vertriebsabteilungen gehoert die Auswertung des Kundenbeziehungsdatenmanagements und der Lead-Quellen.
Predictive Analytics ist bekannt dafuer, Statistiken fuer Prognosen zu verwenden. Zu den Analysetools, die in Predictive Analytics verwendet werden, gehoeren die Modellierung von maschinellem Lernen Die Predictive Analytics von Business Intelligence unterstuetzt nahezu in Echtzeit Vorteile, die durch Geschaeftsdaten gesteuerte Entscheidungsfindung unterstuetzt werden. Die detaillierten Berichte, die praediktive Analysen generieren, ermoeglichen es Unternehmen, komplexe Prognosen ueber die Geschaeftsentwicklung in der Zukunft zu treffen.
4. Praeskriptive Analytik
Prescriptive Analytics ist der endgueltige Typ fuer Geschaeftsanalysen und geht sogar noch weiter als Predictive Analytics. Die genauen Vorhersagen, dass Predictive Analytics liefert, muessen in der realen Welt angewendet werden. Ein wesentliches Ziel von Prescriptive Analytics ist die Faehigkeit fuer Geschaeftsanalysten, Aenderungen der Geschaeftsleistung in Echtzeit durchzufuehren. Praeskriptive Analysen erreichen dies durch die Bereitstellung spezifischer empfohlener Massnahmen, die von den gewuenschten Ergebnissen der Geschaeftsleistung abhaengen.
Analyseloesungen, die sich Prescriptive Analytics leisten, bieten Antworten auf komplexe Geschaeftsfragen. Praeskriptive Analysen produzieren am haeufigsten Empfehlungs-Engines. Empfehlungs-Engines sind Analysetools mit Echtzeitfunktionen, die auf Tondaten basieren. Die korrekte Verwendung von praeskriptiven Datenanalysen bietet massiven Nutzen fuer die Entscheidungsfindung von der Lieferkette bis hin zu Datenmanagementinitiativen.
Wichtige Erkenntnisse von Geschaeftsanalyse-Typen
- Der Analyseprozess foerdert datengesteuerte Geschaeftsentscheidungen und die Optimierung der Geschaeftsleistung.
- Die 4 Analytics-Prozesstypen sind beschreibende, praeskriptive, praediktive und diagnostische Analysen.
5 Klare Vorteile bei der Verwendung von Business Analytics-Software
Die Bedeutung von Business Analytics
Business Intelligence vs Business Analytics- Wie stapeln sie sich?
