Analytics – Welche Methode passt zu Ihrem Unternehmen?

Analytics

Viele Unternehmen benutzen unterschiedliche Analytics, um Entscheidungen zu treffen. Anhand der gesammelten Erkenntnisse können Entscheidungen getroffen werden, die sonst nicht möglich gewesen wären. Doch was ist Analytics überhaupt und welche Methoden werden eingesetzt?

 

Autor: Thomas W. Frick, 29.01.2019, Thema: Analytics

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Analytics Definition

Analytics DefinitionAnalytics ist das Entdecken, Interpretieren und Kommunizieren von wichtigen Mustern bei Datenabläufen. Besonders sinnvoll ist dies bei bereits zusammengetragenen Informationen. Das Themenfeld hat sich aus dem Bereich Data Mining und Big Data entwickelt. Ziel ist es, Aussagen über Verhalten zu treffen. Dies kann im einfachsten Fall rückwirkend geschehen oder zukunftsgerichtet erfolgen. Hierbei spielen Systeme mit künstlicher Intelligenz eine Rolle. Analytics kommt in allen möglichen Branchen zum Einsatz.

 

Die 4 Formen der Analytics

Es gibt vier verschiedene Analysemethoden, die unterschiedliche Funktionen bieten und verschiedene Voraussetzungen erfordern. Ein Unternehmen muss selbst entscheiden, welche Methode zum Budget und zur Technologie des eigenen Unternehmens passt und welche die höchste Effizienz bietet. Die vier Analysemethoden sind: Deskriptive Analyse, Diagnostische Analyse, Prädiktive Analyse und Präskriptive Analyse.

Deskriptive Analyse (Descriptive Analytics )

Deskriptive Analyse (Descriptive Analytics )Die deskriptive Analyse ist die einfachste Methode. Sie untersucht die vergangenen oder derzeitigen Zustände anhand von Werten und Metriken. Dies geschieht beispielsweise in Form von Schlüsselkennzahlen (KPI). Die Analyse stellt den klassischen Ansatz der Business Intelligence dar. Ziel ist die Identifikation von Problemfeldern und Potenzialen. Anhand von Bewegungsdaten können Ausreißer und Abweichungen sichtbar gemacht werden. So kann in der Produktion beispielsweise ermittelt werden, welche Maschinen Chargen mit hohem Ausschuss produziert haben. Durch die Analyse kann die Ursache für die Ausschüsse ermittelt werden, die beispielsweise in einer fehlerhaften Bedienung begründet sind. Sie bezieht sich dabei auf die Vergangenheit und Gegenwart. Es werden keine Prognosen erstellt.

 

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Diagnostische Analyse (Diagnostic Analytics)

Bei der diagnostischen Analyse geht es darum, Ursachen, Auswirkungen und Wechselwirkungen von Zuständen zu klären. Die Analyse verschafft Einblicke, die durch Korrelationen und Interpretationen erlangt werden. Typisch bei der Diagnostic Analytics ist ein rückwärts gerichteter Blick. Ähnlich ist es bei der deskriptiven Analyse. Der Unterschied ist, dass versucht wird, Begründungen für Ereignisse und Entwicklungen zu finden. Dabei richtet sich der Blick eher in Richtung Zukunft statt auf die Gegenwart. So können beispielsweise bestimmte Verhaltensmuster von Kunden während des Kaufprozesses identifiziert werden. Die gewonnenen Erkenntnisse können anschließend genutzt werden, um Kunden zielgerichteter anzusprechen oder Gründe für eine Abwanderung von Kunden aufzuzeigen.

Prädiktive Analyse (Predictive Analytics)

Prädiktive Analyse (Predictive Analytics)Die prädiktive Analyse gewährt einen Blick in die Zukunft. Diese Analysemethode sagt Ergebnisse auf Basis von Statistiken, Daten oder Erfahrungen vorher. Genutzt werden Analysemodelle wie Zeitfolgen aus dem Data Mining, Entscheidungsbäume, Clusteranalyse, Präferenzanalysen oder Regressionsanalysen. Ziel ist, herauszufinden was passieren kann und warum. Diese Analysemethode wird meist in den Bereichen Marketing, Produktion (Maschinenverschleiß) und Betrugserkennung (Kreditkarten oder Versicherungsbetrug) verwendet. Aber auch im Bereich Personalmanagement bietet sich diese Analyse an. Beispielsweise kann so ermittelt werden, welche Qualifikationen und Ausbildungen die größte Erfolgswahrscheinlichkeit nach der Anstellung haben.

Präskriptive Analyse (Prescriptive Analytics)

Die letzte Analysemethode stellt die präskriptive Analyse dar. Was wird künftig nicht passieren und warum? Diese Art von Vorhersagen kann die Prescriptive Analytics liefern und beeinflussen. Ziel ist es, Handlungsalternativen oder umfangreiche Informationen bereitzustellen, um eine Entscheidung treffen zu können. Dabei werden Szenarien, Simulationen, neuronale Netze, Heuristik oder maschinelles Lernen zur Entscheidungsfindung genutzt. Diese Analysemethodik kommt im Zusammenhang mit dynamischer Preispolitik vor, wie beispielsweise bei der Bepreisung von Flügen einzelner Luftfahrtgesellschaften. Hierbei wird automatisch das Limit der Zahlungsbereitschaft der Kunden ermittelt. Auch im Bereich des Gesundheitswesens wird diese Methode genutzt. So können beispielsweise Informationen zur Saison, dem Wetter und zu Großereignissen in die Berechnung einfließen, um zu ermitteln, an welchem Tag wie viel Personal, welche Bettkapazität und welche medizinischen Produkte benötigt werden.

 

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