Data Science und Analytics Beratung

Die digitale Revolution gewinnt in der Beratungsbranche immer mehr an Bedeutung. Daraus ergeben sich zahlreiche Möglichkeiten, das Kundenerlebnis zu verbessern. Trotzdem müssen Berater ihr Wissen stetig erweitern, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Weltweit ist ein deutlicher Anstieg der Ausgaben von Unternehmen für Analytics-Beratung zu verzeichnen. Die Investitionen bewegen sich zwischen der Beauftragung externer Berater und dem Aufbau eigener Kompetenzen.

Datenanalyse ist eine Methode, Daten zu extrahieren und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Diese Technologie gewinnt rasant an Bedeutung. Sie nutzt künstliche Intelligenz, Statistik und fundierte Marktkenntnisse. Anwender sammeln diese Daten, um wesentliche Muster in großen Datensätzen zu erkennen. Der Einsatz intelligenter Analysen liefert wertvolle Einblicke in die Leistungskennzahlen eines Unternehmens und zeigt die komplexen Veränderungen auf, die dort stattfinden.

Arten der Datenanalyse

Im Allgemeinen gibt es vier Arten der Datenanalyse. Diese sind:

1. Deskriptive Analytik

Deskriptive Analysen liefern erläuternde Informationen. Sie beantworten die grundlegenden Fragen nach dem Was, Wer, Wo, Wann und Wie vielen. Dashboards und Business-Intelligence-Tools sind ohne sie nicht möglich, da sie das Rückgrat des Reportings bilden. Deskriptive Analysen lassen sich in zwei Gruppen unterteilen: Standardberichte und Ad-hoc-Berichte. Standardberichte enthalten Informationen zu einem bestimmten Thema. Ein Beispiel hierfür ist ein monatlicher Bericht zur Anzeigenperformance. Ad-hoc-Berichte werden in der Regel nicht planmäßig erstellt. Sie sind wichtig, um detailliertere Informationen zu einem bestimmten Thema zu erhalten. Dies gelingt beispielsweise über soziale Medien, indem man die Interaktionen der Nutzer mit der eigenen Seite analysiert. So lassen sich auch weitere demografische Daten gewinnen. Ad-hoc-Berichte sind besonders sensitiv und liefern ein umfassenderes Bild der Zielgruppe.

2. Diagnostische Analytik

Diagnostische Analysen beantworten die Frage, warum etwas passiert ist. Sie vergleichen historische Daten mit anderen Datenarten. Eine diagnostische Analyse lässt Sie tiefer in die Materie einsteigen. Sie hilft Ihnen, Abhängigkeiten zu lokalisieren und Muster zu erkennen. Unternehmen nutzen diese Analyse, um tiefgreifende Erkenntnisse zu einem bestimmten Problem zu gewinnen. Organisationen müssen jederzeit über detaillierte Daten verfügen. Andernfalls kann es so aussehen, als ob die Datenerfassung für jede Herausforderung einzeln erfolgt und mehr Zeit in Anspruch nimmt. Diagnostische Analysen geben Ihnen Warnungen, bevor ein potenzielles Problem auftritt. Sie informieren Sie beispielsweise über Mitarbeiter, die weniger Arbeitsstunden leisten als sie sollten.

3. Prädiktive Analytik

Predictive Analytics liefert Ihnen Informationen darüber, was in Zukunft wahrscheinlich passieren wird. Dabei werden die Erkenntnisse sowohl der deskriptiven als auch der diagnostischen Analytik genutzt. Sie hilft Ihnen, Cluster, Tendenzen und Ausnahmen zu erkennen. Sie können dann Trends vorhersagen, die wahrscheinlich in der Zukunft eintreten werden. Predictive Analytics ist daher ein wichtiges Prognosetool. Trotz ihrer vielen Vorteile liefert die Prognose nur eine Schätzung. Ihre Genauigkeit hängt von der Qualität der Daten ab. Daher erfordert sie regelmäßige Optimierung und sorgfältige Behandlung.

4. Präskriptive Analytik

Diese Art der Analyse schreibt die zu ergreifenden Maßnahmen vor, um zukünftige Probleme zu vermeiden. Sie nutzt auch alle vielversprechenden Trends. Bei dieser Art der Analyse kommen Big Data und künstliche Intelligenz ins Spiel. Bei der statistischen Modellierung geht es darum, Situationen zu bewerten, um eine Hypothese zu beweisen oder zu widerlegen. Bei der KI geht es darum, potenzielle Ergebnisse auf der Grundlage vieler Variablen vorherzusagen.

Data-Science- und Analytics-Beratung sind für alle Unternehmen unerlässlich. Sie helfen bei der Entwicklung neuer Produkte, steigern die Effizienz und verbessern die Kundenzufriedenheit. Sie liefern Informationen für fundiertere Entscheidungen und decken Herausforderungen und Chancen auf. Prognosen reduzieren Arbeitsaufwand und Kosten und sparen Zeit.