Was sind Analysen?

Analysen definiert

Eine Analyse ist der Prozess des Entdeckens, Interpretierens und Kommunizierens signifikanter Muster in Daten. Mit Analysen können wir ganz einfach Einblicke und aussagekräftige Daten erhalten, die wir sonst möglicherweise nicht erkennen würden. Geschäftsanalysen konzentrieren sich auf die Nutzung von Erkenntnissen aus Daten, um fundiertere Entscheidungen zu treffen, die es dem Unternehmen ermöglichen, den Umsatz zu steigern, Kosten zu senken und andere geschäftliche Verbesserungen vorzunehmen.

Geschäftsanalysen

Geschäftsanalysen werden heutzutage überall eingesetzt, da jedes Unternehmen eine bessere Leistung anstrebt und Daten analysiert, um die Entscheidungsfindung zu optimieren. Unternehmen wollen Analysen besser ausschöpfen und mehr Daten auswerten, um in kürzerer Zeit aussagekräftigere Daten für mehr Menschen zu gewinnen – und das zu geringeren Kosten. Um diese Ziele zu erreichen, benötigen Sie eine robuste Plattform für die Cloud-Analyse (PDF), die den gesamten Analyseprozess mit der Sicherheit, Flexibilität und Zuverlässigkeit unterstützt, die Sie erwarten. Die Plattform muss außerdem Ihren Benutzern Self-Service-Analysen ermöglichen, ohne dass die Governance beeinträchtigt wird. Und sie muss einfach zu verwalten sein.

Aber wie können Sie sich die Vorteile eines Systems der Unternehmensklasse sichern, ohne die Kosten und die Infrastruktur der Unternehmensklasse zu haben?

Durch die Nutzung von Personalisierung, Machine Learning und umfassendem Fachwissen können Unternehmen mit Geschäftsanalysen relevante, umsetzbare Erkenntnisse aus Daten von Anwendungen, Data Warehouses und Data Lakes gewinnen. Die Geschäftsanalyse sollte ein vollständiger Prozess sein, der eine Aktion erfordert. Sobald Erkenntnisse gewonnen wurden, kann ein Unternehmen seine Verfahren neu bewerten, erneut ausführen und neu konfigurieren. Es geht darum, die Maßnahme zu ergreifen.

Grundlagen der Analyse

Daten sind an und für sich bedeutungslos. Wir können jeden einzelnen Stein umdrehen und jede mögliche Lektion lernen – aber wenn wir nicht handeln, wenn wir nicht reagieren und wenn wir uns nicht anpassen, war all die Mühe umsonst. Wenn wir die verfügbare Technologie nicht nutzen, machen sich unsere Investitionen nicht ausreichend bezahlt. Heute sind wir in der Lage, unsere Daten effektiv zu nutzen. Daten können uns Antworten auf unsere Fragen geben, Ergebnisse prognostizieren und neue Muster lernen. Das ist das Potenzial Ihrer Daten.

Der geschäftliche Nutzen von Analysen

• Eine neue Arbeitsweise

  Die Geschäftswelt verändert sich, und mit ihr die Art und Weise, wie man wettbewerbsfähig bleibt. Um mit den Anforderungen der modernen, technisch versierten Mitarbeiter Schritt halten zu können, benötigen Unternehmen eine Methode, mit der sie Wert schaffen und Arbeitsabläufe beschleunigen können. Bieten Sie Ihren Benutzern Geschwindigkeit und Einfachheit und bewahren Sie gleichzeitig das höchste Niveau an Datenqualität und Sicherheit. Eine zentralisierte Analyseplattform, bei der die IT eine entscheidende Rolle spielt, sollte ein grundlegender Teil Ihrer Strategie für Geschäftsanalysen sein. Die Kombination aus unternehmensgesteuerten und IT-gesteuerten Initiativen ebnet den Weg für Innovation.

• Entdecken Sie neue Möglichkeiten

  Durch die Weiterentwicklung von Analysetechnologien entstehen für Sie neue Möglichkeiten zur Kapitalisierung Ihrer Daten. Moderne, anpassungsfähige Analyselösungen verfügen über Prognose- und Selbstlernfunktionen, mit denen Sie verborgende Datenmuster erkennen können. Ihre Bedienung ist intuitiv und mithilfe der großartigen integrierten Visualisierungen können Sie Millionen von Zeilen und Spalten an Daten in Sekundenschnelle nachvollziehbar darstellen. Moderne Geschäftsanalysen sind mobil und benutzerfreundlich. Außerdem ermöglichen Sie Ihnen den Zugriff auf die richtigen Daten zum richtigen Zeitpunkt, wobei nur eine kurze oder gar keine Schulung erforderlich ist.

• Visualisieren Sie Ihre Daten

  Sie wollen Datenauswertungen vor Ihrer Konkurrenz erhalten. Analysen bieten Ihnen die Möglichkeit, ein hochauflösendes Bild Ihres Geschäftsumfelds zu generieren. Indem Sie persönliche Daten, Unternehmensdaten und Big Data kombinieren, können Sie im Handumdrehen den Wert der Daten erkennen und die Geschichte Ihrer Daten mit Kollegen teilen – alles innerhalb weniger Minuten.

Analyse-Trends

Im sich ständig weiterentwickelnden Analysemarkt ist es mittlerweile üblich, dass Initiativen im Bereich Geschäftsanalysen nicht nur von der IT-Abteilung, sondern auch von der Unternehmensführung verantwortet werden. Zweifellos sind Analysen für die meisten Unternehmen heute von strategischer Bedeutung und haben neben neuen Verbrauchern auch neue Erwartungen mit sich gebracht.

Was sich geändert hat, ist die Art und Weise, wie Entscheidungen in Echtzeit getroffen und mit einem großen Publikum geteilt werden müssen. Die Belegschaft verändert sich, und diese Veränderung führt zu einer neuen Arbeitsweise. Schulungshandbücher in Büros gehören der Vergangenheit an. Heute erwarten Mitarbeiter intuitive Benutzeroberflächen, die sich ohne aufwendige Einarbeitung sofort nutzen lassen. Aber das ist noch nicht alles. Geschwindigkeit und Einfachheit sind von enormer Wichtigkeit. Gleichzeitig stellen Führungskräfte immer noch hohe Erwartungen an die Qualität und die Sicherheit von Daten. Eine zentralisierte Analyseplattform, bei der die IT eine entscheidende Rolle spielt, ist nach wie vor ein grundlegender Teil jeder Analysestrategie. Die Kombination aus unternehmensgesteuerten und IT-gesteuerten Initiativen ebnet den Weg für Innovation.

Wir sind davon überzeugt, dass die Verlagerung von Analysen in die Cloud nicht nur eine Frage der Bereitstellung ist. Vielmehr überwindet sie die Grenzen zwischen Menschen, Orten, Daten und Systemen und revolutioniert so die Art und Weise, wie Menschen und Prozesse mit Informationen, Technologien und untereinander interagieren.

Vergangenheit: Geschichte der Analyse

Der Vergleich von Statistiken und das Analysieren von Daten sind älter als die geschriebene Geschichte. Es gibt jedoch einige wichtige Meilensteine, die Analysen zu dem Prozess gemacht haben, den wir heute kennen.

Im Jahr 1785 dachte sich William Playfair das Balkendiagramm aus, eines der grundlegenden (und verbreiteten) Elemente der Datenvisualisierung. Die Geschichte besagt, dass er Balkendiagramme erfunden hat, um einige Dutzend Datenpunkte darzustellen.

Im Jahr 1812 stellte der Bauingenieur Charles Joseph Minard die Verluste, die die Armee Napoleons bei ihrem Russlandfeldzug hinnehmen musste, grafisch dar. Beginnend an der Grenze zwischen Polen und Russland zeigt die Grafik mit dicken und dünnen Strichen, wie die Todesfälle mit dem bitterkalten Winter und dem Zeitraum zusammenhingen, den die Soldaten weitab der Versorgungslinien verbrachten.

Im Jahr 1890 erfand Herman Hollerith eine „Tabelliermaschine“, die Daten auf Lochkarten aufzeichnete. Dieses Verfahren ermöglichte eine schnellere Datenanalyse und verkürzte so den Zählprozess der US-Volkszählung von sieben Jahren auf 18 Monate. Auf diese Weise ergab sich eine geschäftliche Anforderung, die bis heute gilt, nämlich die kontinuierliche Verbesserung der Erfassung und Analyse von Daten.

Gegenwart: Analysen heute

In den 1970er und 1980er Jahren wurde Software für relationale Datenbanken (RDB) und die Programmiersprache SQL (Standard Query Language) entwickelt, die bei Bedarf Daten für die Analyse extrapoliert.

In den späten 1980er Jahren entwickelte William H. Inmon schlug das Konzept eines „Data Warehouse“ vor, mit dem der schnelle und wiederholte Zugriff auf Daten möglich ist. Außerdem prägte der Gartner-Analyst Howard Dresner den Begriff „Business Intelligence“ und sorgte damit für ein massives Vorantreiben der Datenanalyse für ein besseres Verständnis von Geschäftsprozessen.

In den 1990er Jahren ermöglichte das Konzept des Data Mining es Unternehmen, Muster in extrem großen Datensätzen zu erkennen und zu analysieren. Datenanalysten und Datenexperten nutzten Programmiersprachen wie R und Python, um Machine-Learning-Algorithmen zu entwickeln, größere Datensätze zu verarbeiten und komplexe Datenvisualisierungen zu erstellen.

In den 2000er Jahren ermöglichten Innovationen im Bereich der Online-Suche die Entwicklung von MapReduce, Apache Hadoop und Apache Cassandra, um Daten zu entdecken, vorzubereiten und zu präsentieren.

Zukunft: Analysen der nächsten Generation

Als es den Unternehmen nicht mehr nur um die Visibilität von Daten, sondern zunehmend auch um mehr Erkenntnisse ging, haben sich auch die entsprechenden Tools und deren Funktionen weiterentwickelt

Die ersten Analysetools basierten auf semantischen Modellen, die basierend auf Business Intelligence-Software entwickelt wurden. So konnten eine effektive Governance, leistungsstarke Analysen und die abteilungsübergreifende Abstimmung erreicht werden. Ein Nachteil bestand darin, dass die Berichte nicht immer zeitgerecht waren. Geschäftliche Entscheidungsträger konnten sich nicht darauf verlassen, dass die Ergebnisse mit der ursprünglichen Abfrage übereinstimmten. Aus technischer Sicht werden diese Modelle in erster Linie vor Ort eingesetzt, wodurch sie kostengünstig sind. Die Daten sind auch häufig in Silos isoliert.

Als Nächstes wurden Analysen durch die Entwicklung von Self-Service-Tools einem größerem Publikum zugänglich gemacht. Diese Tools beschleunigten die Nutzung von Analysen, da sie keine besonderen Fähigkeiten voraussetzten. Diese Desktop-Tools für Geschäftsanalysen haben in den letzten Jahren an Beliebtheit gewonnen, insbesondere in der Cloud. Geschäftsanwender freuen sich, eine Vielzahl unterschiedlicher Datenbestände analysieren zu können. Zwar ist die Benutzerfreundlichkeit überzeugend. Die Zusammenführung von Daten und die Erstellung einer „einzigen Version der Wahrheit“ werden dagegen immer komplexer. Desktopanalysen sind nicht immer für größere Gruppen skalierbar. Sie sind auch anfällig für inkonsistente Definitionen.

In jüngster Vergangenheit ermöglichen Analysetools durch Tools, die automatische Upgrades vornehmen und die Erkennung, Bereinigung und Veröffentlichung von Daten automatisieren, eine breitere Transformation von Geschäftsdaten. Geschäftsanwender können mit jedem Gerät kontextbezogen zusammenarbeiten, die Informationen in Echtzeit nutzen und Ergebnisse erzielen.

Heute wird der Großteil der Arbeit nach wie vor von Menschen erledigt. Die Automatisierung wird aber zunehmend unterstützt. Daten aus vorhandenen Quellen können einfach kombiniert werden. Der Verbraucher führt Abfragen aus, gewinnt dann dank visueller Darstellungen der Daten wertvolle Erkenntnisse und entwickelt Modelle, mit denen sich zukünftige Entwicklungen oder Ergebnisse prognostizieren lassen. Sie werden alle von Mitarbeitern äußerst präzise verwaltet und gesteuert. Das Einschließen von Datenerfassung, Datenerkennung und Machine Learning bietet Endbenutzern mehr Optionen in kürzerer Zeit als je zuvor.

Geschäftsanalysen nutzen

Analysen durchdringen jeden Aspekt unseres Lebens. Egal, welche Frage Sie stellen – ob es um Mitarbeiter oder Finanzen geht oder darum, was Kunden mögen und nicht mögen und wie sich dies auf ihr Verhalten auswirkt – durch Analysen erhalten Sie Antworten und können so fundierte Entscheidungen treffen.