Die Arten der Datenanalyse

So wandeln Sie Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse um

Was sind Datenanalysen?

Die Datenanalyse ist ein wichtiger Prozess, um aus Rohdaten wertvolle Einblicke und Erkenntnisse zu gewinnen. Sie ist der Prozess zur Untersuchung und Interpretation von Daten, um Einsichten sowie Entscheidungen abzuleiten. Die Datenanalyse ist also eine Methode der Datenverarbeitung, bei der Daten auf Muster, Trends oder Zusammenhänge untersucht werden, um Einblicke in Geschäftsprozesse und -leistung zu gewinnen. Die Analyse von Daten kann mithilfe von verschiedenen statistischen Methoden und Algorithmen erfolgen. Auf diese Weise können vergangene Ereignisse und Muster untersucht werden, Ursachen für Schwierigkeiten erkannt werden oder Vorhersagen und Empfehlungen für die Zukunft getroffen werden.

Deskriptive Analyse

Die deskriptive Analyse ist eine Art der Datenanalyse, die darauf abzielt, vergangene Ereignisse und Trends auf der Grundlage von historischen Daten zu beschreiben. Sie gibt einen Überblick über die wichtigsten Merkmale der Daten und identifiziert Muster, Trends sowie Zusammenhänge, um Einblicke in vergangene Ereignisse zu gewinnen.

Beispiel: Analyse von Verkaufs- oder Mitarbeiterdaten
Ein Unternehmen kann seine Verkaufsdaten aus den letzten 5 Jahren verwenden, um Trends und Muster zu identifizieren und herauszufinden, welche Produkte in bestimmten Monaten oder Jahreszeiten am besten verkauft wurden. Die Analyse kann helfen, saisonale Muster in den Verkaufsdaten zu erkennen und zu verstehen, welche Faktoren den Umsatz beeinflussen, wie z.B. Werbeaktionen, Preisschwankungen oder Kundenfeedback.

Ein weiteres Beispiel für die deskriptive Analyse in einem Unternehmen ist die Analyse von Mitarbeiterdaten. Ein Unternehmen kann die Personalabteilung nutzen, um die Personalfluktuation zu überwachen und die Gründe für das Ausscheiden von Mitarbeitenden zu identifizieren. Die Analyse kann zudem helfen, Muster und Trends in Bezug auf Mitarbeiterleistung, Arbeitszufriedenheit oder Arbeitsbelastung zu erkennen, um das Arbeitsumfeld und die Arbeitsbedingungen für die Mitarbeiter zu verbessern.

Diagnostische Analyse

Die diagnostische Analyse oder Kausalanalyse ist eine Art der Datenanalyse, die darauf abzielt, die Gründe für vergangene Ereignisse oder Probleme zu identifizieren. Sie nutzt Daten aus der Vergangenheit, um die Ursachen für bestimmte Ergebnisse zu verstehen und somit Lösungen für aktuelle oder zukünftige Probleme zu finden.
Die diagnostische Analyse kann auf verschiedene Arten durchgeführt werden. Eine Möglichkeit besteht darin, Datenanalyse-Tools wie Business-Intelligence-Software zu verwenden, um Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und zu analysieren. Eine andere Möglichkeit besteht darin, Experten und Fachleute aus verschiedenen Bereichen des Unternehmens zusammenzubringen, um die Daten gemeinsam zu interpretieren und zu diskutieren.

Beispiel: Analyse von Produktionsdaten oder Kundenfeedback
Ein Beispiel für die Anwendung der diagnostischen Analyse in einem Unternehmen ist die Analyse von Produktionsdaten. So kann beispielsweise festgestellt werden, warum es zu Produktionsausfällen oder Qualitätsproblemen gekommen ist. Indem die Daten untersucht werden, kann das Unternehmen mögliche Ursachen für die Probleme identifizieren, wie z.B. Maschinenausfälle, Mängel im Produktionsprozess oder Fehler bei der Qualitätskontrolle. Basierend auf diesen Erkenntnissen kann das Unternehmen dann gezielte Massnahmen ergreifen, um die Ursachen der Probleme zu beseitigen. Gleichzeitig kann das Unternehmen durch die gewonnenen Erkenntnisse schneller reagieren, wenn ähnliche Probleme erneut auftreten sollten.

Ein weiteres Beispiel für die diagnostische Analyse in einem Unternehmen ist die Analyse von Kundenfeedback. Durch die Analyse von Kundenfeedback kann ein Unternehmen feststellen, welche Probleme Kunden mit Produkten oder Dienstleistungen haben und welche Aspekte sie besonders schätzen. Basierend auf diesen Erkenntnissen können dann Massnahmen ergriffen werden, um die Probleme zu beheben und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

Prädiktive Analyse

Die prädiktive Analyse ist eine Art der Datenanalyse, die darauf abzielt, Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen und Entscheidungen auf der Grundlage dieser Vorhersagen zu treffen. Sie nutzt historische Daten und statistische Modelle, um Wahrscheinlichkeiten zu berechnen und Trends zu identifizieren, die auf zukünftige Ereignisse hinweisen können.
Die prädiktive Analyse umfasst verschiedene Methoden und Techniken wie statistische Modellierung, maschinelles Lernen und Data Mining. Sie erfordert jedoch auch sorgfältige Datenbereinigung, Datenanalyse und Modellvalidierung, um genaue Vorhersagen treffen zu können.

Beispiel: Analyse von Verkaufszahlen oder Verhaltensweisen
Ein Unternehmen, das seine Produkte online verkauft, kann historische Daten zu den Verkaufszahlen und den Produkten, die am häufigsten gekauft wurden, analysieren, um Vorhersagen darüber zu treffen, welche Produkte in Zukunft besonders gefragt sein werden. Basierend auf diesen Vorhersagen kann das Unternehmen seine Lagerbestände anpassen und seine Marketingstrategien entsprechend ausrichten, um die Wahrscheinlichkeit von Verkaufserfolgen zu erhöhen.

Die prädiktive Analyse kann auch bei der Vorhersage von zukünftigen Trends und Verhaltensweisen von Kunden oder Märkten helfen. Sie kann beispielsweise bei der Vorhersage von Risiken und Chancen bei Investitionsentscheidungen oder bei der Identifizierung von Möglichkeiten zur Verbesserung von Geschäftsprozessen eingesetzt werden.

Präskriptive Analyse

Die präskriptive Analyse zielt darauf ab, Handlungsempfehlungen auf der Grundlage von Vorhersagen und Analysen zu erstellen. Sie nutzt historische Daten, statistische Modelle und Algorithmen, um Entscheidungen zu treffen, die zu einem bestimmten Ziel oder Ergebnis führen sollen. So kann die präskriptive Datenanalyse dazu beitragen, die Effizienz und Rentabilität zu verbessern sowie langfristig Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Im Gegensatz zur prädiktiven Analyse, die lediglich Vorhersagen über zukünftige Ereignisse trifft, geht die präskriptive Analyse also einen Schritt weiter und gibt Empfehlungen für die optimale Handlungsweise, um ein gewünschtes Ergebnis zu erreichen.
Hierfür nutzt die präskriptive Analyse verschiedene Techniken und Methoden, einschliesslich Algorithmen, maschinellem Lernen und Optimierungsmodellen, um Handlungsempfehlungen zu generieren. Um genaue Empfehlungen aussprechen zu können, ist eine sorgfältige Analyse der Daten, sowie eine genaue Modellierung und Validierung der Daten notwendig.

Beispiel: Verbesserung von Marketingkampagnen oder Supply-Chain-Management
Möchte ein Unternehmen beispielsweise seine Marketingkampagnen verbessern, kann die präskriptive Analyse eingesetzt werden. Durch die Analyse von historischen Daten und der Vorhersage zukünftiger Ereignisse kann das Unternehmen ableiten, welche Kampagne in Zukunft den grössten Erfolg verspricht. Die präskriptive Analyse kann dann eine Handlungsempfehlung geben, wie diese Kampagne am besten umgesetzt werden sollte, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

Auch bei der Optimierung von Supply-Chain-Management-Prozessen kann die Analyse historischer Daten eingesetzt werden, um abzuleiten, welche Aktionen am besten geeignet sind, um den Lieferprozess zu optimieren sowie das Risiko von Lieferverzögerungen zu minimieren. Die präskriptive Analyse kann dann eine Handlungsempfehlung geben, wie diese Aktionen am besten umgesetzt werden sollten, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

Inferentielle Analyse

Die inferentielle Analyse wird verwendet, um Schlussfolgerungen und Vorhersagen über eine grössere Menge von Variablen auf der Grundlage von Stichproben zu ziehen. Es handelt sich daher um einen statistischen Ansatz, der auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen basiert. Die inferentielle Analyse kann dazu beitragen, signifikante Unterschiede oder Beziehungen zwischen Variablen zu identifizieren, indem sie Hypothesenbildung, Tests und Schätzungen durchführt.

Beispiel: Kundenumfragen oder Kreditanträge
Ein Beispiel für den Einsatz der inferentiellen Analyse in einem Unternehmen ist die Verwendung von Kundenumfragen. Möchte ein Unternehmen die Zufriedenheit seiner Kunden mit einem bestimmten Produkt oder einer bestimmten Dienstleistung messen, kann aber nicht alle Kunden befragen, kann es eine zufällige Stichprobe von Kunden auswählen und ihnen eine Umfrage senden. Basierend auf den Antworten der Stichprobe kann das Unternehmen dann eine inferentielle Analyse durchführen, um Vorhersagen über die Zufriedenheit der gesamten Kundendatenbank zu treffen.

Ein weiteres Beispiel ist die Überprüfung von Kreditanträgen durch eine Bank. Um die Kreditwürdigkeit der Kunden zu überprüfen könnte eine Bank eine Stichprobe von Kreditanträgen auswählen und auf der Grundlage der Ergebnisse eine inferentielle Analyse durchführen. So können Vorhersagen über die Kreditwürdigkeit der gesamten Kunden getroffen werden.

Mechanistische Analyse

Die mechanistische Datenanalyse ist eine Methode, die in der Natur- und Ingenieurwissenschaft angewendet wird, um komplexe Systeme zu untersuchen sowie ein tiefes Verständnis für die zugrunde liegenden physikalischen, biologischen oder chemischen Mechanismen zu gewinnen, die die beobachteten Daten erklären können. Die Hauptziele der mechanistischen Datenanalyse sind daher die genaue Kontrolle der Daten und eine präzise Messung von Variablen, um exakte Vorhersagen über das Verhalten von Systemen zu treffen.
Eine wichtige Voraussetzung für die Anwendung der mechanistischen Datenanalyse ist ein fundiertes Verständnis des zugrunde liegenden Mechanismus, der die Daten erklären soll. Daher ist die mechanistische Datenanalyse eine anspruchsvolle Methode, die spezielle Kenntnisse und Erfahrungen erfordert.

Beispiel: Reaktionen chemischer Prozesse oder Entwicklung neuer Materialien
Ein Beispiel für die Anwendung der mechanistischen Datenanalyse ist die Untersuchung von Reaktionen in chemischen Prozessen. Hier können Daten wie die Konzentrationen von verschiedenen Substanzen zu verschiedenen Zeitpunkten gesammelt werden. Durch die Anwendung der mechanistischen Datenanalyse kann man die zugrunde liegenden chemischen Reaktionsmechanismen identifizieren und beschreiben.
Ein Beispiel für die Anwendung der mechanistischen Datenanalyse in der Industrie ist die Entwicklung von neuen Materialien. Wenn ein Unternehmen beispielsweise ein neues Material für den Einsatz in der Automobilindustrie entwickeln möchte, könnte es eine mechanistische Analyse durchführen, um das Verhalten des Materials unter verschiedenen Belastungen und Bedingungen zu verstehen. Das Unternehmen würde also zunächst einen physikalischen Mechanismus identifizieren, der das Verhalten des Materials erklären kann, beispielsweise die Reaktion des Materials auf Spannung oder Temperatur. Dann würde es gezielte Experimente durchführen, um Daten über das Materialverhalten in verschiedenen Situationen zu sammeln. Durch die Anwendung der mechanistischen Datenanalyse könnte das Unternehmen die genauen Schwankungen der Daten verstehen, und erkennen, wie diese Schwankungen andere Daten beeinflussen. Auf dieser Grundlage könnte es das Material weiter optimieren, um seine Leistung und Haltbarkeit zu verbessern sowie sicherzustellen, dass es den Anforderungen der Automobilindustrie entspricht.

Fazit

Datenanalysen spielen eine wichtige Rolle in der heutigen Geschäftswelt. Dabei gibt es verschiedene Arten der Datenanalyse, die Unternehmen die Möglichkeit bieten, ihre Daten auf unterschiedliche Weise zu nutzen. So können Einblicke in vergangene Ereignisse zu gewonnen, Probleme gelöst, Vorhersagen getroffen oder Handlungsempfehlungen abgeleitet werden.
Die Verwendung von Business Intelligence Tools wie myPARM BI^act ermöglicht es Unternehmen, diese Analysen auf einfache und verständliche Weise durchzuführen, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Die Ergebnisse der Analysen werden dabei auf unterschiedliche Arten visuell dargestellt, um sie schnell und einfach zu verstehen. Dies hilft Unternehmen, ihre Daten optimal zu nutzen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Durch die integrierte Steuerung können Erkenntnisse und Entscheidungen sofort in Massnahmen umgesetzt werden. So können Unternehmen in Echtzeit auf Schwankungen in den Daten reagieren, um ihren Erfolg zu steigern.

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