Datenanalysemethoden, Typen und Best Practices

In den letzten Jahren haben digitale und technologische Fortschritte so viele Effizienz- und Produktivitaetstools fuer Unternehmen und Industrie zur Verfuegung gestellt, dass Fuehrungskraefte und Fuehrungskraefte manchmal schwer mithalten muessen. Datengesteuerte Unternehmen haben neue Datenanalyseparadigmen und Hardwareverbesserungen in der Technologie hervorgerufen, was zu dem Tsunami von Loesungen fuehrt, die jedes Jahr auf den Markt gebracht werden.


Unternehmen generieren taeglich schwindelerregende Datenmengen, wobei Unternehmen in einigen Branchen Zehntausende von Datenpunkten pro Sekunde streamen. Dies war einmal technisch nicht machbar, aber jetzt hat es Organisationen die Moeglichkeit gegeben, ihre Aktivitaeten drastisch zu verbessern.


Waehrend grosse Unternehmen wie Microsoft und Google Big Data in ihrer Entscheidungsfindung implementieren (und viele davon aufgrund ihrer Groesse), verwenden auch kleine Unternehmen, Einzelhaendler, medizinische Organisationen, Regierungsbehoerden und eine Vielzahl anderer Branchen Datenanalysen.



Wie der Prozess, eine datengetriebene Organisation zu werden, sind die Methodologien hinter der Datenanalyse schwierig anzupassen. Es geht einfach nur darum, sich mit den Schluesselprinzipien und Konzepten vertraut zu machen, gefolgt von einigen einfachen Ideen in die Praxis umzusetzen.

Datenanalyse- Eine Definition

Also, was genau ist Datenanalyse? Kurz gesagt, Datenanalyse ist ein Prozess der Auswertung von Daten mit einem oder mehreren analytischen Werkzeugen. Dabei kann die Relevanz der zur Verfuegung gestellten Daten fuer die Ziele und Ziele der Organisation bestimmt werden. Daten aus verschiedenen Quellen werden gesammelt, untersucht und schliesslich analysiert, um zu einer Schlussfolgerung oder Schlussfolgerungen zu gelangen.


Es gibt viele spezifische Datenanalysemethoden; einige davon umfassen Bereiche wie Data Mining, Textanalyse, Business Intelligence und Datenvisualisierungen.



Vor dem Eingehen in die Datenanalyse ist es jedoch wichtig, die beiden Arten von Daten und die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen.

Datentypen

Der erste Schritt zum Verstaendnis der Datenanalyse besteht darin, diese beiden Klassifizierungen zu erkennen. Qualitative Daten und quantitative Daten unterscheiden sich deutlich, umfassen jedoch alle Daten, die in einer Organisation analysiert werden.


Qualitative Daten bestehen aus nichtstatistischen Informationen und sind in der Tendenz locker strukturiert. Es wird basierend auf verschiedenen Bezeichnern kategorisiert, anstatt verwendet, um harte Zahlen fuer die Ausgabe zu generieren. Qualitative Daten beantworten in der Regel grundlegende Fragen und koennen spezifischere Fragen aufwerfen.


In der Erforschung werden qualitative Daten bei der Entwicklung von Theorien, Hypothesen und ersten Erkenntnissen verwendet.
Qualitative Daten werden in der Regel durch Dokumente, Bilder, Transkripte, Audio- und Videomedien, Beobachtungen, Notizen und Informationen aus Fokusgruppen aggregiert.


Quantitative Daten sind harte Daten. Strenger definiert, ist es statistisch und wird in der Regel mit Zahlen und anderen Werten dargestellt, was es zu einem besseren Kandidaten fuer die Datenanalyse macht.



Quantitative Daten koennen weiter in zwei Teilmengen unterteilt werden- Diskrete Daten und kontinuierliche Daten.

• Diskrete Daten sind unverwechselbare, einzigartige Informationen, die nicht in kleinere Teile aufgeschluesselt werden koennen. Beispiele fuer diskrete Daten sind die Menge an Geld in einem Trinkglas oder wie viele Smartphones in einem bestimmten Jahr verkauft wurden.
• Kontinuierliche Daten sind Daten, die in kleinere Teile aufgeschluesselt werden koennen, oder Daten, die sich kontinuierlich aendern. Beispiele fuer kontinuierliche Daten sind beispielsweise die Geschwindigkeit eines Flugzeugs im Verlauf eines Fluges oder die Zeit, die benoetigt wird, um eine sich wiederholende Aufgabe abzuschliessen.

Datenanalysemethoden

Nach der Ermittlung der Datenanalyse und der Datenklassen muessen die Methoden, mit denen Daten analysiert werden, identifiziert werden. Die Einarbeitung dieser Erkenntnisse wird entscheidend sein, um qualitative Erkenntnisse, die Richtung der quantitativen Forschung zu erhalten und eine klare Roadmap fuer die Datenanalyse der Organisation zu vermitteln.
Waehrend der Zeitpunkt der Implementierung auf der Grundlage der Beduerfnisse der Organisation selbststaendig werden wird, wird es hilfreich sein, zu bedenken, dass dies Methoden sind, um in Datenanalyseverfahren zu integrieren, anstatt Schritte, die in der genauen Reihenfolge getroffen werden sollten.


Bestimmen Sie Richtung
Dieser Prozess beinhaltet die Einbeziehung von Stakeholdern in die Organisation, die Festlegung strategischer Ziele und die Erlangung eines Verstaendnisses zwischen Stakeholdern und Entscheidungstraegern ueber die Art von Einblicken (abgeleitet von Daten), die dem Unternehmen am besten dienen.

Einrichten von Parametern
Einer der wichtigsten Teile des Prozesses, es ist dennoch ein unkomplizierter. Die
Festlegung von Parametern beinhaltet im Wesentlichen die Festlegung der Fragen, die beantwortet werden muessen, um die besten Erkenntnisse aus den Daten zu erhalten.


Es wurde gesagt, dass die Daten nur so gut sein werden wie die gestellten Fragen. Einige Experten schlagen vor, dass der beste Ansatz darin besteht, zuerst die Schmerzpunkte in einer Organisation zu identifizieren, da dies die Bereiche sind, in denen Erkenntnisse, die aus guten Daten gewonnen werden, der Organisation am besten helfen koennen. Diese Methode erzeugt nicht nur relevante Fragen, sondern erleichtert einen reibungslosen, klaren Prozess.


Daten aggregieren
Nachdem Sie Parameter und Fragen festgelegt haben, die Antworten benoetigen, ist es an der Zeit, mit der Datenerfassung zu beginnen. Hier bestimmen Entscheidungstraeger, welche Datenquellen dem Unternehmen die wertvollsten Erkenntnisse liefern.


Fortschritt verfolgen
Diese bewaehrte Methode zum Nachverfolgen des Fortschritts der Datenanalyse der Organisation ist keine neue. Hier ist die Festlegung von Key Performance Indicators (KPIs) sowohl fuer qualitative als auch fuer quantitative Daten in Ordnung. KPIs bewerten die Leistung von Geschaeftsaktivitaeten, messen den Erfolg eines Unternehmens bei der Erreichung seiner operativen und strategischen Ziele, wobei verschiedene Leistungsparameter betrachtet werden.



Ausschliessen irrelevanter Daten
Bei dieser Methode verwendet das Unternehmen die oben genannten KPIs, um Daten auszuschliessen, die als irrelevant oder fremd angesehen werden. Dies fuehrt zu einer schlanken Datenquelle, die das Potenzial hat, viel reicher an Einsichten als die Quelldaten zu sein. Darueber hinaus erleichtert sie eine bessere Fokussierung der analytischen Bemuehungen und fuehrt zu klareren Erkenntnissen.

Statistische Analyse ausfuehren
Einer der umfassendsten Aspekte der Datenanalyse, diese quantitative Methode ermoeglicht es dem Unternehmen, einen Drilldown zu den harten Fakten zu machen, die Einblicke liefern. Die statistische Analyse wird sich auf Dinge wie Cluster, Regression, Faktor, Kohorte, Datenmodellierung und praediktive Analysen zentrieren.

Employ Data Mining
Data Mining ist eine Methode der Datenanalyse, die Muster in grossen Datensaetzen anhand von Statistiken, kuenstlicher Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) aufzeigt. Im Data Mining koennen grosse Datenmengen verarbeitet werden, um Ausreisser zu identifizieren und diese aus dem Entscheidungsprozess auszuschliessen.

Etablieren von Datenverwaltungsmethoden
Diese Methode umfasst die Formulierung systematisierter Verfahren, mit denen Daten innerhalb der Organisation effizient verwaltet, gespeichert und genutzt werden koennen. Dies ist spezifisch fuer das Unternehmen, seine operativen Ziele und die verwendeten Datenquellen. Nach Abschluss sollten die Prozeduren skalierbar sein und dazu beitragen, dass die Gesamtanalysetechniken optimal funktionieren.

Engage Technology
Die Integration der richtigen Technologie fuer Kerndatenanalysen und statistische Methodendatenanalyse ist fuer den Datenanalyseprozess unerlaesslich. Es ist auch ein Aspekt, der wahrscheinlich ziemlich frueh im Prozess angesprochen werden wird, da in vielen Faellen bereits Datenquellen identifiziert wurden.
Waehrend einige Unternehmen Microsoft Excel oder aehnliche Tools verwenden koennen, benoetigen andere robuste Analyseplattformen oder Business Intelligence-Suites, die die Untersuchung kritischer Daten aus wertvollen Quellen erleichtern, waehrend sie mit dynamischen Eingaben wie KPIs arbeiten.


Die Visualisierung von
Daten ist aus zwei Gruenden leistungsstark- Zum einen handelt es sich um eine allumfassende Methode zur Analyse von Daten und zum anderen ermoeglicht es denjenigen, die visuell lernen, Erkenntnisse aus den Daten effektiver abzuleiten. Ein Beispiel fuer ein Datenvisualisierungstool waere ein Online-Dashboard, das verschiedene relevante Metriken analysiert und anzeigt.


Erstellen von Narrativen
Aehnlich wie bei der Datenvisualisierung ist das Erstellen von Erzaehlungen um das, was die Daten der Organisation erzaehlen, eine einfache und unkomplizierte Moeglichkeit, denjenigen, die die Analyse durchfuehren, eine Vision zu vermitteln.


Wieder einmal sind viele Menschen visuelle Lernende, und Storytelling (d. h. das Erstellen einer Erzaehlung) hat sich als aeusserst effizient erwiesen, um Informationen ueber Jahrtausende zu vermitteln. Dabei kann Analytik von weitgehend unverstaendlich bis leicht verdaulich gehen.


Mithilfe derDiagnoseanalyse Diagnostische Datenanalysen koennen Analysten und Entscheidungstraegern ein Verstaendnis dafuer gewinnen, warum Ereignisse wie im Laufe des Geschaeftsbetriebs stattfanden. Es gibt zwei HaupttypenPredictive Analytics, bei denen Daten basierend auf vorhandenen Trends und Performance der Vergangenheit verwendet werden, um wahrscheinliche Ergebnisse vorherzusagen, und Prescriptive Analytics, die darauf abzielen, reaktionsschnelle Strategien zu entwickeln, die auf einer Momentaufnahme des aktuellen Status einer Organisation oder Abteilung basieren.


Betrachten Sie Textanalyse
Business-Organisationen generieren taeglich Quintillionen von Bytes digitaler Daten. Ein Grossteil dieser Daten ist textbasiert, aber leider wuerde (und sollte) ein Grossteil davon auf den irrelevanten Datenstapel versteigt werden (siehe oben). Werkzeuge zur Textanalyse koennen dabei helfen, die Relevanz von Textdaten aus verschiedenen Quellen zu ermitteln und somit zur weiteren Analyse weiterzugeben.



Zu den zusaetzlichen Ressourcen, die bei der Datenanalyse helfen, gehoeren Kuenstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML). Diese autonomen Technologien befinden sich natuerlich in der Weiterentwicklung, und Experten prognostizieren, dass diese in den kommenden Jahren eine zunehmende Rolle in der Wirtschaft und der Entwicklung neuer Technologien spielen werden. Diese Ressourcen nutzen auch die Textanalyse stark.