Data analytics
Grundlage für datengetriebene Unternehmensentscheidungen
Data Analytics
Inhaltsverzeichnis
- Was ist Data Analytics? Eine Definition
- Warum Data Analytics?
- Fortgeschrittene Data-Analytics-Verfahren
- Methoden im Überblick
- Data Analytics Tools im Überblick
- Herausforderungen von Data Analytics
- Data Analytics mit SAP Analytics Cloud – Marktreife und Projekterfahrungen
- Data Analytics Beispiele & Einsatzmöglichkeiten
- Praxisbeispiel Data Analytics
- Warum Sie auf uns setzen sollten!
- Diese Beratungsleistungen bieten wir auch an
- Wertvolle Inhalte zum Thema Data Analytics
Was ist Data Analytics? Eine Definition
Data Analytics konzentriert sich auf die Analyse und Interpretation von aufbereiteten Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Ziel von Data Analytics ist es, datenbasiert Muster, Trends und Zusammenhänge zu identifizieren, die fundierte Entscheidungen ermöglichen.
Die Nutzung von Data Analytics ermöglicht in Unternehmen vielfältige Funktionen, die von der Untersuchung historischer Daten bis zur strategischen Planung reichen. Deskriptive Analysen helfen, vergangene Ereignisse zu verstehen und durch Berichte, Dashboards oder visuelle Darstellungen Ergebnisse verständlich zu kommunizieren. Diagnostische Analysen gehen einen Schritt weiter, indem sie die Ursachen bestimmter Muster oder Ereignisse ermitteln und Kausalzusammenhänge aufdecken. Auf Basis dieser Erkenntnisse wird in Prädiktiven Analysen versucht, die Ergebnisse für bestimmte Eingangsgrößen vorherzusagen. Wenn die Vorhersagen ausreichend sicher und die Wirkzusammenhänge verstanden sind wird in präskriptiven Analysen versucht zu bestimmen, was man tun muss, um ein bestimmtes Ergebnis zu erreichen. Ein zentraler bereichhäufiges Anwendungsfeld für diesen Stack von Analyseverfahren ist z.B. die Kundenzentrierung, bei der Kundendaten analysiert werden, um Verhaltensmuster und Präferenzen zu identifizieren und darauf aufbauend personalisierte Produkte, Dienstleistungen oder Marketingmaßnahmen zu entwickeln. Gleichzeitig unterstützt Data Analytics die strategische Planung durch datenbasierte Einblicke, die langfristige Strategien fördern und neue Marktchancen aufzeigen. Schließlich nicht zuletzt spielt Data Analytics eine Schlüsselrolle bei der Performance-Messung, indem es KPIs überwacht, die Unternehmensleistung bewertet und Verbesserungspotenziale sichtbar gemacht werden.
Das Ziel von Data Science ist es, Unternehmen fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Statt sich auf Intuition oder Annahmen zu verlassen, können Führungskräfte auf datengestützte Erkenntnisse zurückgreifen, um strategische Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren, innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren.
Ziele und Vorteile
Warum Data Analytics?
Das Ziel von Data Analytics in Unternehmen ist es, datenbasierte Einblicke zu liefern, um bessere Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und Kundenbedürfnisse besser zu erfüllen.
Vorteile im Überblick
Die Vorteile reichen von Kostenreduktion und Umsatzsteigerung bis hin zu Innovation und Risikominderung. In einer datengetriebenen Welt ist Data Analytics ein entscheidender Erfolgsfaktor für Unternehmen.
Verbesserte Entscheidungsfindung
Datenbasierte Entscheidungen sind präziser und reduzieren die Fehleranfälligkeit. Dies stärkt sowohl die strategische als auch die operative Ausrichtung von Unternehmen und fördert deren Erfolg.
Kostenreduktion
Die Optimierung von Prozessen und die effiziente Nutzung von Ressourcen senken Betriebskosten erheblich. Zudem lassen sich Ausfallzeiten und Engpässe gezielt vermeiden.
Umsatzsteigerung
Gezieltes Marketing und personalisierte Angebote erhöhen die Verkaufszahlen. Gleichzeitig können Unternehmen durch Data Analytics neue Marktsegmente und Geschäftsfelder erschließen.
Wettbewerbsvorteil
Unternehmen, die Trends frühzeitig erkennen und flexibel auf Marktveränderungen reagieren, sichern sich einen klaren Vorsprung gegenüber der Konkurrenz.
Verbessertes Kundenerlebnis
Die Analyse von Kundendaten ermöglicht es Unternehmen, individuellere und relevantere Erlebnisse zu schaffen. Dies steigert die Kundenzufriedenheit und fördert langfristige Loyalität.
Risikominderung
Data Analytics hilft, potenzielle Risiken wie Betrug oder Sicherheitslücken frühzeitig zu erkennen und rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen, um Schäden zu vermeiden.
Echtzeit-Einblicke
Dank aktueller Daten können Unternehmen schnell auf Veränderungen wie Nachfrageänderungen oder Lieferkettenprobleme reagieren, was die Agilität und Flexibilität stärkt.
Förderung von Innovation
Durch die Identifikation neuer Trends und Bedürfnisse eröffnen sich Chancen für innovative Lösungen und die Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen.
Langfristige Effizienzsteigerung
Die kontinuierliche Verbesserung von Prozessen, Strategien und Angeboten durch Data Analytics sorgt für nachhaltiges Wachstum und Stabilitä
Im Überblick
Fortgeschrittene Data-Analytics-Verfahren
Neben den klassisch vergangenheitsorientierten Data Analytics-Verfahren wie Reporting und Dashboarding gibt es verschiedene fortgeschrittene Methoden bzw. Analysetechniken (Advanced Analytics) für spezielle Daten und Anwendungsfälle mit einem fließenden Übergang zur Data Science. Die nachfolgende Tabelle gibt einen Überblick über einige spezielle Analysetechniken in der Datenanalyse sowie Beispiele und Anwendungsfelder.
| Methode | Zweck | Beispiele | Anwendung |
|---|---|---|---|
| Zeitreihenanalyse | Erkennung von Mustern in zeitlichen Abläufen und Messreihen | Logfiles, Maschinenprotokolle, Webtracking, Customer Journeys | Erkennung von Prozessproblemen, Ablaufmustern, Frühindikatoren für Problems |
| Geografische Analyse (Spatial Analysis) | Analyse von Geoinformationen | Kundenverteilungen, Tourendaten, Paketverfolgung | Standortoptimierung, Routenoptimierung, Kartendarstellung |
| Process Mining | Tracking der Prozesschritte in einem Geschäftsprozess | Automatisierte Erkennung von Standardprozessen und Prozessabweichungen | Prozessoptimierung, Prozessfehler-Erkennung, Parametrisierung von Prozessautomatisierung |
| Web Analytics / Log Analytics | Analyse von Website-Besuchen oder Logdateien | Pfadanalysen, Vektoranalysen, Fehlermustererkennung | Website-Steuerung, Analytisches CRM, Marketingoptimierung |
| Data Exploration | Beliebige Daten erstmalig sichten und auf Nutzbarkeit und erste Auffälligkeiten untersuchen | Clusteranalyse, Verteilungsermittlung, Ausreißer-Erkennung, Root-Cause-Analysis, Faktoranalyse | Investitionsentscheidung für Datenanbindung, Nutzenpotential bewerten |
Fortgeschrittene Data–Analytics-Verfahren im Überblick | ISR
Zeitreihenanalyse
Zweck: Erkennung von Mustern in zeitlichen Abläufen und Messreihen
Beispiele: Logfiles, Maschinenprotokolle, Webtracking, Customer Journeys
Anwendung: Erkennung von Prozessproblemen, Ablaufmustern, Frühindikatoren für Problems
Geografische Analyse (Spatial Analysis)
Zweck: Analyse von Geoinformationen
Beispiele: Kundenverteilungen, Tourendaten, Paketverfolgung
Anwendung: Standortoptimierung, Routenoptimierung, Kartendarstellung
Process Mining
Zweck: Tracking der Prozesschritte in einem Geschäftsprozess
Beispiele: Automatisierte Erkennung von Standardprozessen und Prozessabweichungen
Anwendung: Prozessoptimierung, Prozessfehler-Erkennung, Parametrisierung von Prozessautomatisierung
Web Analytics / Log Analytics
Zweck: Analyse von Website-Besuchen oder Logdateien
Beispiele: Pfadanalysen, Vektoranalysen, Fehlermustererkennung
Anwendung: Website-Steuerung, Analytisches CRM, Marketingoptimierung
Data Exploration
Zweck: Beliebige Daten erstmalig sichten und auf Nutzbarkeit und erste Auffälligkeiten untersuchen
Beispiele: Clusteranalyse, Verteilungsermittlung, Ausreißer–Erkennung, Root-Cause-Analysis, Faktoranalyse
Anwendung: Investitionsentscheidung für Datenanbindung, Nutzenpotential bewerten
Data Science & Data Analytics
Methoden im Überblick
Bei der Anwendung von Advanced Data Analytics und Data Science gibt es verschiedene Methoden bzw. Analysetechniken. Die nachfolgende Tabelle gibt einen Überblick.
| Methode | Zweck | Beispiele | Anwendung |
|---|---|---|---|
| Regressionsanalyse | Untersuchung von Beziehungen zwischen Variablen | Lineare Regression, Multiple Regression, Logistische Regression | Vorhersage von Umsätzen, Ermittlung des Einflusses von Preisänderungen auf die Nachfrage |
| Clusteranalyse | Gruppierung von Datenpunkten basierend auf Ähnlichkeiten | K-Means, Hierarchische Clusteranalyse, DBSCAN K-Means, Hierarchische Clusteranalyse, DBSCAN | Kundensegmentierung, Mustererkennung |
| Zeitreihenanalyse | Analyse von Daten über einen zeitlichen Verlauf | ARIMA, Exponentielle Glättung | Vorhersage von Aktienkursen, Energieverbrauch oder Wetter |
| Hypothesentests | Überprüfung von Hypothesen durch statistische Tests | t-Test, Chi-Quadrat-Test, ANOVA | Vergleich von zwei Produkten oder Gruppen |
| Textanalyse | Verarbeitung und Analyse von unstrukturierten Textdaten | Sentiment-Analyse, Word-Clouds, Named Entity Recognition | Analyse von Kundenfeedback oder sozialen Medien |
| Assoziationsanalyse | Finden von Zusammenhängen zwischen verschiedenen Variablen oder Ereignissen | Apriori-Algorithmus, FP-Growth | Warenkorbanalyse im Einzelhandel |
Data-Science-Methoden im Überblick | ISR
Regressionsanalyse
Zweck: Untersuchung von Beziehungen zwischen Variablen
Beispiele: Lineare Regression, Multiple Regression, Logistische Regression
Anwendung: Vorhersage von Umsätzen, Ermittlung des Einflusses von Preisänderungen auf die Nachfrage
Clusteranalyse
Zweck: Gruppierung von Datenpunkten basierend auf Ähnlichkeiten
Beispiele: K-Means, Hierarchische Clusteranalyse, DBSCAN
Anwendung:
Methode: Zeitreihenanalyse
Zweck: Analyse von Daten über einen zeitlichen Verlauf
Beispiele: ARIMA, Exponentielle Glättung
Anwendung: Kundensegmentierung, Mustererkennung
Hypothesentests
Zweck: Überprüfung von Hypothesen durch statistische Tests
Beispiele: t-Test, Chi-Quadrat-Test, ANOVA
Anwendung: Vergleich von zwei Produkten oder Gruppen
Textanalyse
Zweck: Verarbeitung und Analyse von unstrukturierten Textdaten
Beispiele: Sentiment-Analyse, Word-Clouds, Named Entity Recognition
Anwendung: Analyse von Kundenfeedback oder sozialen Medien
Assoziationsanalyse
Zweck: Finden von Zusammenhängen zwischen verschiedenen Variablen oder Ereignissen
Beispiele: Apriori-Algorithmus, FP-Growth
Anwendung: Warenkorbanalyse im Einzelhandel
Data Analytics Tools im Überblick
Im Bereich Data Analytics gibt es eine Vielzahl leistungsstarker Tools und Anbieter, die Unternehmen bei der Datenanalyse und Visualisierung unterstützen. Die verschiedenen Tools ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten effektiv zu analysieren, zu visualisieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Die Wahl des richtigen Tools hängt von den spezifischen Anforderungen, der vorhandenen IT-Infrastruktur und den Fähigkeiten der Benutzer ab
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI ist eine führende Business Intelligence-Plattform, die über 120 Datenquellen wie Excel und SharePoint unterstützt. Sie bietet interaktive Dashboards, KI-gestützte Erkenntnisse und beschleunigt die Datenanalyse laut Studien um bis zu 60 %. Die nahtlose Integration in Microsoft-Produkte und mobile Apps ermöglicht eine flexible und ortsunabhängige Nutzung.
IBM Cognos Analytics
IBM Cognos Analytics kombiniert Self-Service-Analysen mit KI-gestützter Datenverarbeitung durch IBM Watson. Die Plattform ermöglicht automatische Muster- und Anomalieerkennung, bietet hohe Sicherheit durch rollenbasierte Zugriffskontrollen und unterstützt On-Premises sowie Cloud-Implementierungen.
SAP Analytics Cloud (SAC)
Die SAP Analytics Cloud vereint Business Intelligence, Planung und Predictive Analytics in einer cloudbasierten Lösung. Echtzeit-Dashboards, KI-gestützte Funktionen und eine nahtlose Integration in SAP-Systeme machen sie zu einem vielseitigen Werkzeug für datenbasierte Entscheidungen.
Diese Auflistung stellt nur einen Auszug der gängigsten Tools im Bereich Data Analytics dar. Jedes Unternehmen hat individuelle Anforderungen und wir beraten Sie gerne dabei, den passenden Anbieter oder eine optimale Kombination verschiedener Tools für Ihre spezifischen Bedürfnisse zu finden.
Herausforderungen von Data Analytics
Die Umsetzung von Data Analytics ist eine komplexe Aufgabe, doch mit gezielten Maßnahmen und klaren Lösungsansätzen können diese Herausforderungen gemeistert werden. Hier sind die 10 häufigsten Herausforderungen sowie mögliche Lösungsansätze im Überblick:
- Datenqualität: Schlechte Datenqualität kann zu ungenauen Analysen und falschen Entscheidungen führen. Häufige Probleme sind unvollständige, ungenaue oder veraltete Daten. Diese Herausforderungen lassen sich durch ein Data Governance Framework, automatische Validierung und regelmäßige Datenbereinigung lösen.
- Datensilos: Über verschiedene Abteilungen verstreute Daten erschweren den Zugang und führen zu Inkonsistenzen. Eine zentrale Datenplattform wie ein Data Lake oder Data Warehouse sowie bereichsübergreifende Zusammenarbeit können diese Probleme effektiv beheben.
- Datensicherheit und Datenschutz: Die Verarbeitung sensibler Daten birgt Risiken wie Cyberangriffe und erfordert die Einhaltung von Datenschutzgesetzen. Lösungen umfassen Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, regelmäßige Audits und Mitarbeiterschulungen.
- Technologische Komplexität: Die Vielzahl an Technologien erschwert die Auswahl und Integration. Fehlende Interoperabilität und Überforderung der Mitarbeiter können durch skalierbare Technologien und gezielte Schulungen überwunden werden.
- Fachkräftemangel: Der Mangel an Experten wie Data Scientists oder IT-Spezialisten führt zu Projektverzögerungen. Interne Schulungsprogramme und Kooperationen mit Hochschulen helfen, die Lücke zu schließen.
- Hohe Kosten und ROI-Bewertung: Die Implementierung von Data Analytics ist oft kostspielig, und der Nutzen schwer zu messen. Projekte mit klarem Geschäftswert und Pilotprojekte können helfen, den ROI nachzuweisen.
- Veränderungsresistenz: Widerstand gegen datengetriebene Ansätze behindert Fortschritte. Eine klare Kommunikation der Vorteile, Change-Management und gezielte Schulungen fördern die Akzeptanz bei Mitarbeitern und Führungskräften.
- Echtzeit-Verarbeitung von Daten: Der Bedarf an Echtzeitanalysen stellt hohe Anforderungen an Systeme. Moderne Technologien wie Apache Kafka oder Cloud-basierte Infrastrukturen helfen, Latenz- und Skalierungsprobleme zu bewältigen.
- Komplexität der Datenanalyse: Fortgeschrittene Analysemethoden wie Machine Learning sind oft schwer umzusetzen. Erklärbare KI-Modelle und enge Zusammenarbeit zwischen Technik- und Business-Teams schaffen Transparenz und Verständnis.
- Skalierbarkeit und Flexibilität: Mit wachsenden Datenmengen steigen die Anforderungen an Systeme. Skalierbare Cloud-Infrastrukturen und modulare Systemarchitekturen ermöglichen eine flexible Anpassung an neue Anforderungen.
Data Analytics mit SAP Analytics Cloud – Marktreife und Projekterfahrungen
SAP bietet mit der SAP Analytics Cloud (SAC) eine Lösung für Planungsprozesse im Sinne der Cloud-Strategie. In diesem Whitepaper wollen wir Ihnen einen detaillierten Einblick in die Leistungsfähigkeit der SAC im Feld der integrierten Unternehmensplanung bieten und unsere Projekterfahrung mit Ihnen teilen.
Data Analytics Beispiele & Einsatzmöglichkeiten
Data Analytics wird in nahezu allen Branchen und Geschäftsbereichen eingesetzt, um datengestützte Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren.
Finanzwesen
Reduzierung finanzieller Verluste und Verbesserung der Budgetplanung durch Vorhersage von Einnahmen, Ausgaben und Investitionsergebnissen.
Produktion und Supply Chain Management
Kostensenkung durch effizientere Abläufe und Reduzierung von Stillstandzeiten durch Prognose von Produktionsmengen basierend auf historischen Daten.
Forschung und Entwicklung (R&D)
Schnellere Markteinführung von Produkten / Innovationsförderung durch Analyse von Markt- und Kundendaten zur Identifikation neuer Bedürfnisse.
Personalwesen (HR)
Effizientere Rekrutierung und höhere Mitarbeiterbindung durch Analyse von Feedback und Umfragedaten zur Verbesserung des Arbeitsklimas.
Kundenservice
Verbesserung der Kundenzufriedenheit und schnellere Problemlösung durch Bewertung von Kundenstimmungen in Echtzeit.
Marketing und Vertrieb
Erhöhung der Kundenbindung und Konversionsraten sowie Optimierung des Marketingbudgets durch Identifikation unterschiedlicher Kundengruppen basierend auf Verhalten, Präferenzen und Demografie.
Hands-on im Planungszenario
Praxisbeispiel Data Analytics
Ein namhafter Retailer mit mehreren tausend Filialen stand vor der Herausforderung, seine Planungsprozesse effizienter und datengetriebener zu gestalten. Der bisherige Ansatz basierte auf dezentralen Lösungen, die keine vollständige Integration zwischen verschiedenen Geschäftsbereichen – wie Personalkosten, Gemeinkosten, Umsatz und Wareneinsatz – ermöglichten. Ziel war es, diese isolierten Datenquellen und Teilpläne in ein ganzheitliches, datenbasiertes Planungsszenario zu integrieren.
Unser Vorgehen begann mit einer ausführlichen Analyse der bestehenden Datenlandschaft und der spezifischen Planungsanforderungen des Kunden. Dabei identifizierten wir Schlüsselbereiche, die von einer treiberbasierten Data-Analytics-Lösung profitieren könnten. Gemeinsam mit dem Kunden entwickelten wir ein Konzept, das Daten aus hunderten Kostenstellen, Onlineshops und Filialen konsolidiert und Prognosen auf Grundlage definierter Planungsparameter ermöglicht.
Ein zentraler Aspekt war die Implementierung einer datengetriebenen Treiber-Logik: Statt alle Filialen manuell zu planen, wurden flexible Parameter wie erwartete Umsätze, Energiekosten oder Personalkosten genutzt, um automatisch Szenarien zu generieren. Diese datengetriebenen Ansätze ermöglichten es, große Datenmengen – über 120 Millionen Datensätze aus einem 10-jährigen Planungszeitraum – effizient zu verarbeiten.
Das Ergebnis war eine vollständig integrierte Data-Analytics-Plattform, die nicht nur die Datenkonsistenz erhöhte, sondern auch die Planungsprozesse deutlich verschlankte. Fachbereiche profitieren nun von automatisierten „Was-wäre-wenn“-Analysen, die fundierte, datenbasierte Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen. Zusätzlich wurde die Lösung so konzipiert, dass sie über intuitive Dashboards und granulare Berechtigungskonzepte individuell auf die Anforderungen der Nutzer zugeschnitten ist.
Diese datengetriebene Lösung zeigt, wie Data Analytics in Kombination mit innovativen Ansätzen Unternehmen dabei unterstützt, komplexe Herausforderungen zu meistern und zukunftssicher aufzustellen.
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Wilhelm Hardering
Senior Executive Manager
