Was ist Data Analytics?

Data Analytics ist eine autonome oder halbautonome Inspektion von Daten oder Inhalten mit ausgefeilten Techniken und Tools, die über die der traditionellen Business Intelligence (BI) hinausgehen, um tiefere Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen oder Empfehlungen zu erstellen. Zu den Techniken gehören Daten- / Text-Mining, maschinelles Lernen, Mustervergleich, Prognose, Visualisierung, semantische Analyse, Stimmungsanalyse, Netzwerk- und Clusteranalyse, multivariate Statistik, Graphanalyse, Simulation, komplexe Ereignisverarbeitung, neuronale Netze.

Data Analytics ist eine autonome oder halbautonome Inspektion von Daten oder Inhalten mit ausgefeilten Techniken und Tools, die über die der traditionellen Business Intelligence (BI) hinausgehen, um tiefere Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen oder Empfehlungen zu erstellen. Zu den Techniken gehören Daten- / Text-Mining, maschinelles Lernen, Mustervergleich, Prognose, Visualisierung, semantische Analyse, Stimmungsanalyse, Netzwerk- und Clusteranalyse, multivariate Statistik, Graphanalyse, Simulation, komplexe Ereignisverarbeitung, neuronale Netze.

Vorteile von Data Analytics

Was ist der Unterschied zwischen Data Analysis, Data Analytics und Data Science?

Die drei sind verwandt, unterscheiden sich aber voneinander. Im Fokus der Data analysis stehen Prozesse und Funktionen. Data Analytics hingegen umfasst Informationen, Dashboards und Berichte. Und schließlich berührt Data Science die Data Analysis, umfasst aber auch die Datenbereinigung (oder Datenbereinigung) und -vorbereitung.

Warum ist Big Data Analytics wichtig?

Wenn ein Unternehmen Daten erfasst und analysiert, kann es neue Möglichkeiten identifizieren und im Gegenzug bessere Geschäftsentscheidungen treffen, effizienter arbeiten, höhere Gewinne erzielen und Kunden zufriedenstellen. Big-Data-Analysen helfen Unternehmen auf vielfältige Weise, darunter:

  • Zeit und Geld sparen: Data Analytics bringt erhebliche Kostenvorteile für die Speicherung großer Datenmengen und die Möglichkeit, effizientere Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren.
  • Schnellere und genauere Entscheidungen: Geschwindigkeit und In-Memory-Analysen in Kombination mit der Möglichkeit, neue Datenquellen zu analysieren, ermöglichen es Unternehmen, Informationen in Echtzeit zu analysieren und Entscheidungen auf der Grundlage des Gelernten zu treffen.
  • Verbesserung der Produkt- und Serviceentwicklung: Durch die Messung der Kundenbedürfnisse und -zufriedenheit mithilfe von Analysen haben Hersteller und Dienstleister die Möglichkeit, auf spezifische Kundenwünsche und -bedürfnisse einzugehen.

Arten der Data Analytics

  • Prescriptive Analytics: Art oder Erweiterung von Predictive Analytics, die verwendet wird, um bestimmte Maßnahmen zu empfehlen oder vorzuschreiben, wenn bestimmte Informationszustände erreicht sind oder Bedingungen erfüllt sind.

  • Predictive Analytics: Analyse von Big Data, um Vorhersagen zu treffen und die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse, Trends oder Ereignisse zu bestimmen.

  • Diagnostische Analytik: Blick in die Vergangenheit und Bestimmung, warum eine bestimmte Sache passiert ist; Beinhaltet in der Regel die Arbeit an einem Dashboard.

  • Descriptive Analytics: Beinhaltet die Aufteilung von Big Data in kleinere Teile verwertbarer Informationen, damit Unternehmen verstehen können, was mit einem bestimmten Vorgang, Prozess oder einer Reihe von Transaktionen passiert ist.

Anwendung von Data Analytics nach Branche

Krankenhäuser und Gesundheitsdienstleister stehen vor den konkurrierenden Herausforderungen, die Kosten einzudämmen und gleichzeitig die Patientenversorgung zu verbessern. Die Verwendung von Daten und Analysen kann verwendet werden, um den Patientenfluss, die Behandlung und die Nutzung von Krankenhausgeräten zu verfolgen und zu optimieren und letztendlich sowohl die Effizienz als auch die Kosten zu verbessern.

Data Analytics verbessert das Reisen sowohl für die Verbraucher als auch für die Unternehmen, die Reisedienstleistungen und Unterkünfte anbieten, indem das Kauferlebnis durch die Mobile- / Weblog- und Social-Media-Datenanalyse optimiert wird, und personalisierte Reiseempfehlungen werden jetzt durch Data Analytics auf der Grundlage von Social-Media-Daten geliefert.

Computerspielunternehmen verwenden Data Analytics, um zu verstehen, wie Benutzer Beziehungen aufbauen, interagieren und Funktionen in Spielen verwenden.

Energieversorger und Energieversorger wenden sich der Datenanalyse für Smart-Grid-Management, Energieoptimierung, Energieverteilung und Gebäudeautomation in Versorgungsunternehmen zu. Versorgungsunternehmen können Millionen von Datenpunkten in das Netzwerk integrieren und ermöglichen es den Ingenieuren, die Analysen für die Netzwerküberwachung zu verwenden.

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