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Alles, was Sie über die 4 Arten der Datenanalyse wissen müssen

Alles, was Sie über die 4 Arten der Datenanalyse wissen müssen

Mit Business Intelligence Software kann man Daten auf unterschiedliche Arten analysieren. Dabei gibt es vier Grundlegende Arten der Datenanalyse: Deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen. Jede dieser Analysen hat einen bestimmten Zweck und kann mit den anderen Analysen kombiniert werden, um einen umfassenden Blick auf Ihre Daten zu erhalten. Wir erklären alles, was Sie über die verschiedenen Arten der Datenanalysen wissen müssen.

Die verschiedenen Arten der Datenanalyse

Datenanalysen werden genutzt, um mit Hilfe der Daten Fragen zu beantworten, Trends zu erkennen, oder Erkenntnisse für Entscheidungen zu gewinnen. Dabei gibt es 4 grundlegende Arten der Analyse:

  • Die deskriptive Analyse hilft zu beschreiben, was die aktuelle Situation ist, bzw. was in der Vergangenheit passiert ist.
  • Eine diagnostische Analyse liefert eine Erklärung dafür, warum etwas geschehen ist.
  • Mit einer prädiktiven Analyse kann erkannt werden, was in Zukunft passieren könnte.
  • Die präskriptive Analyse zeigt dagegen, welche Massnahmen als nächstes ergriffen werden sollten.

1. Die deskriptive Analyse – Was ist passiert?

Das Hauptziel der deskriptiven Analyse besteht darin, herauszufinden, wie die aktuelle Situation ist, und so zu erkennen, ob etwas in der Vergangenheit funktioniert hat, oder nicht. Sie ist die einfachste Form der Analyse und daher auch diejenige, die am häufigsten angewendet wird. Sie nutzt historische Daten, um ein allgemeines Verständnis der Geschehnisse zu erhalten. Dafür werden meist Dashboards oder Berichte verwendet, in denen die Daten visuell aufbereitet und leicht verständlich dargestellt werden. Das ermöglicht es, aus vergangenen Geschehnissen zu lernen und eine grobe Vorstellung zu bekommen, wie sie sich auf zukünftige Ereignisse auswirken können.

Beispiele:

  • Marketinganalysen: Mit deskriptiver Analyse kann beispielsweise die Anzahl der Besucher auf der Firmenwebsite, von welcher Quelle diese Besucher kamen oder auch das Engagement auf den sozialen Medien beschrieben werden. Das hierfür meistgenutzte Tool Google Analytics kann also als ein Werkzeug für deskriptive Analysen betrachtet werden.
  • Finanzberichte: Auch Finanzberichte beschreiben eine aktuelle Situation, indem sie sie in Kennzahlen, wie beispielsweise den Umsatz, anzeigen und im Vergleich zu vorherigen Perioden darstellen.
  • Produktion: Auch in der Produktion können deskriptive Analysen verwendet werden, da sie beispielsweise die Produktivität einzelner Bereiche abbilden können.

Deskriptive Analysen bilden meist die Grundlage für weiterführende Analysen, da mit ihnen die Vergangenheit einfach analysiert werden kann. So können Trends und Veränderungen, die im Laufe der Zeit aufgetreten sind, leicht erkannt werden und als Ansatzpunkt für weitere Analysen dienen. Ausserdem können deskriptive Analysen dabei helfen zu überprüfen, ob zum aktuellen Zeitpunkt alles nach Plan läuft, und falls dies nicht der Fall sein sollte, herauszufinden, in welchem Bereich es gerade Schwierigkeiten gibt.

2. Diagnostische Analyse – Warum ist es passiert?

Die diagnostische Analyse geht einen Schritt weiter und versucht, die Ursachen hinter bestimmten Ereignissen oder Trends zu identifizieren. Durch die Untersuchung von Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen kann man herausfinden, warum etwas passiert ist und welche Faktoren dazu beigetragen haben. Diese Art der Analyse ermöglicht es Unternehmen, die Ursachen für Probleme zu identifizieren und geeignete Lösungen zu finden.
Diagnostische Analysen umfassen verschiedene Techniken, wie z. B. Data Drilling, Data Mining und Korrelationsanalysen.

  • Data Drilling unterstützt Unternehmen bei der Erforschung von Daten, dadurch, dass es verschiedene Datenansichten bereitstellt. So wird es möglich, tief in die Daten einzutauchen und gleichzeitig grosse Mengen an Rohdaten in Berichten und Dashboards zur Untersuchung zusammenzufassen.
  • Das Data Mining hilft dabei, Anomalien, Muster oder Korrelationen in Datensätzen zu erkennen. Dafür werden Methoden wie maschinelles Lernen oder Statistik verwendet.
  • Eine Korrelationsanalyse untersucht, wie verschiedene Variablen miteinander verknüpft sind und kann somit zeigen, wie stark sich eine Variable aufgrund der Veränderung einer anderen Variable ändert. Eine hohe Korrelation weist auf eine starke Beziehung der Variablen hin, eine niedrige auf eine schwache Beziehung.

Auf diese Weise können diagnostische Analysen dabei helfen, unvorhergesehene Ereignisse zu erklären, Anomalien aufzudecken oder kausale Zusammenhänge zu erkennen.

Beispiele:

  • Unternehmenserfolg: Wird plötzlich ein Einbruch beim Umsatz verzeichnet, kann mit Hilfe einer diagnostischen Analyse herausgefunden werden, warum das der Fall ist und welche Variablen hierbei zusammengespielt haben.
  • Gesundheitswesen: In der Medizin werden diagnostische Analysen eingesetzt, um Krankheitsursachen zu identifizieren, das Auftreten von Symptomen zu verstehen und Behandlungsmöglichkeiten zu verbessern.
  • Qualitätskontrolle: In der Produktion werden diagnostische Analysen eingesetzt, um Qualitätsprobleme zu identifizieren und zu lösen. So können die Ursachen für Produktionsfehler erkannt werden.
  • Kundenbeziehungsmanagement: Diagnostische Analysen können auch genutzt werden, um die Gründe für Kundenbeschwerden oder Abwanderungen zu erkennen. Auf diese Weise können Produkte oder der Kundenservice verbessert werden.

3. Prädiktive Analyse – Was könnte in der Zukunft passieren?

Die prädiktive Analyse nutzt statistische Modelle und Algorithmen, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. Durch die Verwendung von historischen Daten und dem Identifizieren von Mustern können Vorhersagemodelle entwickelt werden, die dabei helfen, zukünftige Entwicklungen zu vorherzusagen. Auch hierbei werden Methoden auch der Statistik, maschinelles Lernen oder Data Mining auf aktuelle oder historische Daten angewendet, um daraus dann Aussagen über wahrscheinliches zukünftiges Verhalten zu treffen. Diese Art der Analyse ist besonders nützlich, um Chancen zu erkennen und Risiken zu minimieren.

Beispiele:

  • Verhinderung von Betrug: Mit der prädiktiven Analyse kann Kundenverhalten vorhergesagt werden. Daher wird sie häufig genutzt, um Muster in Kundenverhalten aufzudecken, die auf betrügerische Absichten hindeuten könnten, um so den Betrug zu verhindern.
  • Versicherungen: Auch bei Versicherungen findet die prädiktive Analyse Anwendung, da sie dabei helfen kann, vorherzusagen, welche Kunden mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Schadensfall melden werden. Dies kann genutzt werden, die Höhe der Versicherungsprämie festzulegen.
  • Einzelhandel: Ebenso kann die prädiktive Analyse aber auch Einzelhändlern helfen, die Nachfrage nach Produkten vorherzusagen, um den Bestand entsprechend zu planen.

4. Präskriptive Analyse – Was sollten wir als nächstes tun?

Die präskriptive Analyse geht über die Vorhersage hinaus und bietet Handlungsempfehlungen, um bestimmte Ziele zu erreichen. Durch die Analyse von verschiedenen Szenarien und das Testen von Lösungsansätzen können Unternehmen optimale Entscheidungen treffen. Die Grundlage hierfür bietet meist eine prädiktive Analyse. Zusammen zeigen diese beiden Analysen also nicht nur, was in Zukunft wahrscheinlich passiert, sondern geben auch eine klare Empfehlung, wie damit umgegangen werden soll, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen. Die Präskriptive Analyse ist daher besonders nützlich, um komplexe Probleme anzugehen und strategische Entscheidungen zu treffen.

Beispiele für die präskriptive Analyse erleben wir auch im Alltag:

  • Navigation: Viele Navigationssysteme empfehlen Fahrern aufgrund von Echtzeit-Verkehrsdaten, welche Route sie nehmen sollten, um beispielsweise schnellstmöglich am Ziel anzukommen.
  • Online-Shopping: Im Onlinehandel werden Kunden basierend auf ihren früheren Einkäufen und Interessen weitere Produkte empfohlen.

Die präskriptive Analyse kann aber auch eingesetzt werden, um Prozesse innerhalb von Unternehmen zu optimieren oder beispielsweise den Kundendienst zu verbessern.

Fazit

Die verschiedenen Arten der Datenanalyse bieten Unternehmen ganz unterschiedliche Einblicke in Ihre Daten und helfen Ihnen so dabei, verschiedene Fragestellungen zu beantworten und fundierte Entscheidungen zu treffen. Während deskriptive Analysen die aktuelle Situation beschreiben und diagnostische Analysen die Ursachen von vergangenen Ereignissen erklären, ermöglichen prädiktive Analysen einen Blick in die Zukunft, indem sie Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen machen. Präskriptive Analysen gehen noch einen Schritt weiter und bieten klare Handlungsempfehlungen, um bestimmte Ziele zu erreichen. Durch die Kombination dieser Analysen erhalten Unternehmen einen umfassenden Einblick in ihre Daten und können strategische Entscheidungen treffen, um ihre Geschäftsziele zu erreichen.

Mit Business Intelligence Software wie myPARM BIact können diese verschiedenen Arten der Datenanalyse effektiv genutzt werden. So bietet myPARM BIact Funktionen für die Datenvisualisierung und -analyse, beispielsweise mit Techniken wie Data Drilling oder Data Mining. Dadurch können Unternehmen ihre Daten effektiv nutzen und fundierte Entscheidungen treffen. 

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