Was sind Datenanalysen?
Einblicke in den Markt und Kunden sind für den Geschäftserfolg unerlässlich. Aber es gab immer Herausforderungen bei der Gewinnung dieser Erkenntnisse. Im heutigen digitalen Zeitalter benötigen Sie eine Datenanalyselösung, die die besten Analyse- und Datenmanagementfunktionen integriert, um schnell und einfach auf die Daten zuzugreifen und die benötigten Informationen zu analysieren - wann und wo Sie sie benötigen.
Wie können Datenanalysen Geschäftsentscheidungen verbessern?
Die Fähigkeit, bestimmte Metriken oder KPIs aus Daten abzuleiten, kann schwierig sein. Da Daten im gesamten Unternehmen verstreut sind, kann sich auch das rechtzeitige Abrufen integrierter Informationen als problematisch erweisen. Normalerweise dauert das Abrufen der gewünschten Informationen oder Einblicke, die Ihr Unternehmen benötigt, um wettbewerbsfähig zu bleiben, oft zu lange und erfordert zu viel Aufwand.
Dies liegt häufig an einem wahrscheinlichen Mangel an Analyse-Funktionen. Die Daten sind leicht verfügbar, aber es gibt kein verfügbares Tool, das schnellen Zugriff ermöglicht. In diesem Fall könnten Daten- oder Geschäftsanalysten eine schnelle Selfservice-Datenvisualisierung und -Analyse durchführen. Und auch hier sind die Daten oft verstreut, was bedeutet, dass die Mitarbeiter die Daten zunächst manuell erfassen müssen, bevor sie mit der Analyse beginnen können.
Beispielsweise haben Unternehmen aufgrund der Verwendung mehrerer Vertriebsanwendungen wahrscheinlich Zugriff auf verschiedene Datenquellen, einschließlich Marketing- oder Finanzdatenextrakten in einem CSV- oder Excel-Dateiformat. Sie können sogar zusätzliche Daten einbeziehen, die ad hoc von anderen stammen. Bevor Sie jedoch eine Analyse durchführen, müssen die Daten zusammengeführt werden. Dies ist wahrscheinlich der Fall, wenn Sie versuchen, eine Kalkulationstabelle wie eine Datenbank zu verwenden und dann Metriken oder Analysen daraus zu erstellen.
Dieser Datenerfassungsprozess ist viel schwieriger und zeitaufwändiger als die eigentliche Datenanalyse. Und da er auch sehr manuell ist, ist er nicht wiederholbar, also wenn drei Wochen später eine neue Analyse benötigt wird, muss dieser schwierige und zeitaufwendige Prozess erneut durchgeführt werden.
Mit diesem Ansatz wird auch ein Datenkonsistenzproblem geschaffen. Viel zu oft teilen Kollegen eine Tabelle, die im Laufe der Zeit aktualisiert wird. Daher ist die ursprüngliche Kalkulationstabelle nicht mehr synchron, da verschiedene Teams verschiedene Versionen verwendet haben, ohne auf eine gemeinsame und aktuelle Quelle zuzugreifen. Hinzu kommen Formelfehler zwischen den Versionen und fehlerhafte Verknüpfungen, die bei der gemeinsamen Nutzung von Tabellenkalkulationen auftreten. Hier treten alle typischen Probleme auf, die bei Tabellen auftreten, aber noch mehr, wenn Sie versuchen, eine Tabelle als provisorische Datenbank zu verwenden.
Es gibt auch Governance- und Sicherheitsbedenken. Für Teammitglieder, die für die Finanzplanung und -analyse verantwortlich sind, sind das Senden von grundlegenden Finanzinformationen über Tabellen oder das Teilen über SharePoint (oder ein anderes Tool für die Zusammenarbeit) riskante Sicherheitspraktiken, die Ihr Unternehmen Cyberkriminalität zugänglich machen könnten.
Was ist die Selfservice-Datenvorbereitung
Um mit der Verwendung von Datenanalysen für Ihr Unternehmen zu beginnen, wird empfohlen, dass Organisationen einige dieser Prozesse mit der Selfservice-Datenvorbereitung automatisieren. Dies ist eine integrierte Funktion von Analysetools, die den Prozess dokumentieren und automatisieren, sodass er wiederholt werden kann. So wird die Zeit bis zur Analyse und zu den Ergebnissen erheblich verkürzt.
Mit einer autonomen Lösung können datenbezogene Geschäftsanalysten innerhalb weniger Minuten in nur wenigen einfachen Schritten ein sicheres und gemeinsam nutzbares Daten-Repository einrichten. Unternehmen können dann mit der Selfservice-Datenvorbereitungsfunktion in der Analytics Cloud-Plattform nicht nur den Datenvorbereitungsprozess automatisieren, sondern auch automatisch ein sicheres und gemeinsam nutzbares Daten-Repository auffüllen. Wenn Daten aktualisiert werden, sehen alle diese Updates, sobald sie durchgeführt werden, und lösen das Datenkonsistenz- und Sicherheitsproblem.
Aus Governance-Perspektive kann ein zentralisiertes Daten- und Analyseteam erkennen, welche Daten, Transformationen, Metriken, Berichte und Analysen verwendet werden - was bedeutet, dass sie alle verfolgt werden können - einschließlich dieser Ad-hoc-Datasets - innerhalb und über Geschäftsfunktionen hinweg. Häufig verwendete Datasets und Daten können in ein abteilungs- oder unternehmensweites Data Warehouse und in Metriken sowie Standard-Dashboards und Berichte integriert werden. Isolierte Ad-hoc-Prozesse sind in Abteilungs- und Unternehmensprozesse integriert, sodass noch mehr Konsistenz, Zugriff und Effizienz gewährleistet sind.
Historie der Datenanalyse- und Technologie-Roadmap
Früher war das Vergleichen von Statistiken und das Analysieren von Daten für Geschäftseinblicke eine manuelle, oft zeitaufwendige Übung, bei der Tabellen das Go-to-Tool waren. Ab den 1970er Jahren begannen Unternehmen mit der Nutzung elektronischer Technologien, darunter relationale Datenbanken, Data Warehouses, Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), Web-Suchlösungen, Datenvisualisierung und andere Tools mit dem Potenzial, den Analyseprozess zu vereinfachen, zu beschleunigen und zu automatisieren.
Neben diesen technologischen Fortschritten und der steigenden Marktnachfrage haben sich jedoch neue Herausforderungen ergeben. Eine wachsende Anzahl von wettbewerbsfähigen, manchmal inkompatiblen Analyse- und Datenmanagementlösungen schuf letztlich technologische Silos, nicht nur innerhalb von Abteilungen und Organisationen, sondern auch mit externen Partnern und Anbietern. Im Übrigen sind einige dieser Lösungen so kompliziert, dass sie technisches Fachwissen über den durchschnittlichen Business-Anwender hinaus benötigen, was ihre Benutzerfreundlichkeit im Unternehmen einschränkt.
Moderne Datenquellen haben außerdem die Möglichkeit herkömmlicher relationaler Datenbanken und anderer Tools zur Eingabe, Suche und Bearbeitung großer Datenkategorien besteuert. Diese Tools wurden für strukturierte Informationen wie Namen, Datumsangaben und Adressen entwickelt. Unstrukturierte Daten, die von modernen Datenquellen erstellt werden - E-Mail, Text, Video, Audio, Textverarbeitung und Satellitenbilder -, können nicht mit herkömmlichen Tools verarbeitet und analysiert werden.
Es ist nicht einfach, auf eine wachsende Zahl von Datenquellen zuzugreifen und festzustellen, welche Daten wertvoll sind, zumal die meisten der heute produzierten Daten semistrukturiert oder unstrukturiert sind.
Was sind die besten Arten von Datenanalysen?
Der beste Datenanalysetyp für ein Unternehmen hängt von der Entwicklungsphase ab. Die meisten Unternehmen verwenden wahrscheinlich bereits irgendeine Art von Analytik, aber sie bietet in der Regel nur Einblicke, um reaktive, nicht proaktive Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Immer mehr Unternehmen setzen anspruchsvolle Datenanalyselösungen mit Funktionen für maschinelles Lernen ein, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und Markttrends und Chancen zu bestimmen. Unternehmen, die nicht damit beginnen, Datenanalysen mit proaktiven, zukunftsweisenden Funktionen zu nutzen, werden möglicherweise feststellen, dass die Unternehmensleistung unzureichend ist, weil sie nicht in der Lage sind, versteckte Muster aufzudecken und andere Erkenntnisse zu gewinnen.
Vier Haupttypen von Datenanalysen
1. Vorhersagedatenanalyse
Vorhersageanalysen können die am häufigsten verwendete Kategorie von Datenanalysen sein. Unternehmen verwenden Vorhersageanalysen, um Trends, Korrelationen und Ursachen zu identifizieren. Die Kategorie kann weiter in Vorhersagemodellierung und statistische Modellierung aufgeschlüsselt werden. Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass die beiden Hand in Hand gehen.
Beispiel: Eine Werbekampagne für T-Shirts auf Facebook könnte Vorhersageanalysen anwenden, um zu bestimmen, wie eng die Konvertierungsrate mit dem geografischen Bereich, der Einkommensgruppe und den Interessen einer Zielgruppe korreliert. Von dort aus könnte die Vorhersagemodellierung verwendet werden, um die Statistiken für zwei (oder mehr) Zielgruppen zu analysieren und mögliche Umsatzwerte für jede demografische Gruppe bereitzustellen.
2. Präskriptive Datenanalyse
Bei präskriptiven Analysen werden KI und Big Data kombiniert, um Ergebnisse vorherzusagen und zu identifizieren, welche Aktionen durchgeführt werden müssen. Diese Analysekategorie kann weiter in Optimierung und Zufallstests unterteilt werden. Mithilfe von Fortschritten im ML können präskriptive Analysen Fragen wie "Was wäre, wenn wir das ausprobieren?" und "Was ist die beste Aktion?" beantworten. Sie können die richtigen Variablen testen und sogar neue Variablen vorschlagen, die eine höhere Chance bieten, ein positives Ergebnis zu generieren.
3. Diagnosedatenanalyse
Das Analysieren von Daten aus der Vergangenheit kann zwar nicht so aufregend wie das Vorhersagen der Zukunft sein, aber ein wichtiger Zweck bei der Unternehmensführung sein. Bei der Analyse von Diagnosedaten werden Daten untersucht, um Ursache und Ereignis zu verstehen oder warum etwas passiert ist. Häufig werden Techniken wie Drilldown, Daten-Discovery, Data Mining und Korrelationen verwendet.
Diagnostische Datenanalysen helfen bei der Beantwortung der Frage, warum etwas passiert ist. Wie die anderen Kategorien werden auch diese in zwei spezifischere Kategorien unterteilt: Erkennen und Alerts sowie Abfragen und Drilldowns. Abfragen und Drilldowns werden verwendet, um weitere Details aus einem Bericht abzurufen. Beispiel: Ein Vertriebsmitarbeiter, der im Monat deutlich weniger Geschäfte geschlossen hat. Ein Drilldown könnte aufgrund eines zweiwöchigen Urlaubs weniger Arbeitstage anzeigen.
Discover und Alerts benachrichtigen ein potenzielles Problem, bevor es auftritt, z.B. eine Benachrichtigung über eine geringere Anzahl an Mitarbeiterstunden, die zu einer Verringerung der abgeschlossenen Geschäfte führen könnte. Sie können mithilfe von Diagnosedatenanalysen auch Informationen wie den am besten qualifizierten Kandidaten für eine neue Position in Ihrem Unternehmen "entdecken".
4. Deskriptive Datenanalyse
Deskriptive Analysen sind das Rückgrat des Reportings - es ist unmöglich, Business Intelligence-(BI-)Tools und Dashboards ohne diese zu verwenden. Es geht um grundlegende Fragen wie "wie viele, wann, wo und was".
Die beschreibenden Analysen können wiederum in zwei Kategorien unterteilt werden: Ad-hoc-Berichte und gescannte Berichte. Ein Canned Report ist ein Bericht, der zuvor erstellt wurde und Informationen zu einem bestimmten Thema enthält. Ein Beispiel hierfür ist ein monatlicher Bericht, der von Ihrer Werbeagentur oder Ihrem Werbe-Team versendet wird und die Performancekennzahlen zu Ihren neuesten Werbebemühungen detailliert auflistet.
Ad-hoc-Berichte hingegen sind von Ihnen entworfen und werden normalerweise nicht geplant. Sie werden generiert, wenn eine bestimmte Geschäftsfrage beantwortet werden muss. Diese Berichte sind nützlich, um ausführlichere Informationen zu einer bestimmten Abfrage zu erhalten. Ein Ad-hoc-Bericht könnte sich auf Ihr Social-Media-Profil Ihres Unternehmens konzentrieren und die Arten von Personen untersuchen, die Ihre Seite und andere Branchenseiten gefielen, sowie andere Engagement- und demografische Informationen. Ihre Hyperspezifität trägt dazu bei, ein vollständigeres Bild Ihrer Social-Media-Zielgruppe zu erhalten. Chancen sind, dass Sie diesen Berichtstyp nicht ein zweites Mal anzeigen müssen (es sei denn, Ihre Zielgruppe ändert sich erheblich).
Geschäftsorientierte Einblicke und Umgang mit einem schnellen Markt
In einer sich ständig ändernden Geschäftsumgebung kann es schwierig sein, Ihren nächsten Schritt vorherzusagen. Hier kommen Datenanalysen ins Spiel. Durch den schnellen Zugriff auf Daten über Teams und Unternehmen können Sie bessere Entscheidungen treffen, indem Sie tiefere Einblicke erhalten:
- Wer Ihre Kunden sind und wie Sie diese erreichen können
- Der Markt, einschließlich der Wettbewerber
- Was in der Vergangenheit passiert ist
- Was jetzt passiert
- Was die Zukunft für Ihr Unternehmen bringt
Nutzen Sie Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen
Hätten Sie es nur mit einem Kunden zu tun, der Ihnen gegenübersitzt, wäre es einfach, die notwendigen Informationen zu sammeln und danach zu handeln. Aber wie viele Unternehmen haben nur einen Kunden? Um den typischen Kundenpool zu erhalten, müssen Sie diesen einen Kunden mit Hunderten, Tausend oder vielen anderen Kunden multiplizieren. Fügen Sie Marketing- und Kundendaten hinzu, die auf unterschiedliche Weise und aus verschiedenen Quellen bereitgestellt werden, und Sie werden feststellen, dass es schwierig sein kann, die benötigten Informationen zu erhalten und zu wissen, wie Sie vorgehen sollen. Es ist eine Datenanalyselösung erforderlich, die der Aufgabe gewachsen ist.
Was Sie für Ihre Datenanalyselösung berücksichtigen sollten
Wenn Sie eine aufschlussreichere Organisation aufbauen möchten, gibt es heute zahlreiche Datenanalyseprodukte auf dem Markt. Letztendlich bietet die ideale Lösung moderne Analysetools, die prädiktiv, intuitiv, selbstlernen und adaptiv sind.
Um alle Arten der Datenverwendung in Ihrem Unternehmen zu unterstützen, müssen Sie Folgendes beachten:
- Sie benötigen eine zentrale Plattform, die Analyse- und Datenmanagementfunktionen integriert. Eine solche Lösung vermeidet Kompatibilitäts- und Zugriffsprobleme einer Legacy-Umgebung mit mehreren Lösungen für Reporting, Discovery, Analyse und Empfehlungen. Alle Funktionen sind integriert und enthalten. So können Sie einfacher bereitstellen und schneller einen geschäftlichen Mehrwert erzielen.
- Eine Plattform, die sich in der Cloud befindet, aber auf Daten in On-Premise- und/oder hybriden Umgebungen zugreifen kann, ist von entscheidender Bedeutung. Ein schneller, einfacher Zugriff auf die Daten sowie die Analysen ermöglichen es jedem Unternehmen, Einblicke zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Eine umfassende Analyselösung
Suchen Sie nach einer Lösung, die den gesamten Analyseprozess unterstützt, von der Datenerfassung bis hin zur Bereitstellung von Einblicken und präskriptiven Aktionen - mit Sicherheit, Flexibilität, Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit.
Nutzen Sie alle Daten
Wählen Sie eine Lösung, die auf verfügbare Daten jeder Größe und an jedem Standort zugreift und diese analysiert - von Anwendungen (einschließlich des Internet of Things), Abteilungen, Drittanbietern, strukturiert und unstrukturiert, vor Ort und in der Cloud. Mit einer solchen Lösung wird die Datenverarbeitung optimiert, um den wahren Wert Ihrer Daten zu erschließen und verborgene Muster und relevante Daten aufzudecken, damit Benutzer fundierte, datengesteuerte Entscheidungen treffen können.
Produktivität und Datenintegration verbessern
Die ideale Datenanalyselösung optimiert alle Schritte in Ihrem Datenworkflow. Dadurch werden Daten- und Analyseprozesse schneller. Bauen Sie Ihre Lösungen für das Personalwesen auf Oracle Analytics auf. Die Effizienz wird überall im Prozess verbessert, einschließlich der Datenerfassung, der Erkenntnisse und der Verbesserung der Entscheidungsfindung.
Profitieren Sie von einer einzigen Informationsquelle
Für vertrauenswürdige Analysen, Erkenntnisse und Ergebnisse sollten Daten in einer einzigen Quelle konsolidiert werden. Dies ermöglicht Konsistenz und Genauigkeit mit einer einheitlichen Ansicht von Daten, Metriken und Erkenntnissen.
Dateneinblicke beschleunigen
Suchen Sie nach einer Lösung mit erweiterten Analysen wie eingebetteter KI und maschinellem Lernen, um Aufgaben zu vereinfachen, zu beschleunigen und zu automatisieren. So können Sie tiefergehende und schnellere Einblicke in Ihren Markt erhalten. Es erfasst und konsolidiert automatisch Daten aus mehreren Quellen und empfiehlt neue Datensets für die Analyse.
Selfservicanalysen - ohne IT
Um sein Potenzial als Geschäftstool auszuschöpfen, müssen Analysen demokratisiert werden. Das bedeutet, eine Lösung zu haben, die keine IT-Unterstützung erfordert. Jeder Benutzer in Ihrem Unternehmen mit der entsprechenden Berechtigung sollte diese verwenden können. Die ideale Analyselösung ist für Selfservice konzipiert, mit Point-and-Click- oder Drag-and-Drop-Funktionalität und geführter Schritt-für-Schritt-Navigation. Ohne Unterstützung durch die IT sollten Benutzer problemlos Daten laden und importieren und aus jedem Blickwinkel analysieren können.
Best-Practice-Datenanalyselösungen bieten Benutzern die Selfservice-Funktion, mit der Datenassets im gesamten Unternehmen basierend auf Metadaten und Geschäftskontext gesucht, verstanden, verwaltet und verfolgt werden können. Dadurch wird die Amortisierungszeit verkürzt und die Suche nach geeigneten Daten erleichtert. Daten-Discovery, Zusammenarbeit und Governance können durch benutzerdefinierte Anmerkungen, Tags und Geschäftsglossarbegriffe verbessert werden.
Daten visualisieren
Analytics haben das Potenzial, Ihnen ein detailliertes Bild Ihrer Unternehmenslandschaft zu vermitteln. Um dieses Potenzial optimal nutzen zu können, benötigen Sie eine intelligente Lösung, mit der Daten automatisch in visuelle Präsentationen umgewandelt werden können. Auf diese Weise können Sie Muster, Beziehungen und Trends erkennen und verstehen, die mit einer Tabelle mit Rohzahlen verpasst werden können. Außerdem können Sie Daten-Mashups erstellen, um neue, einzigartige Einblicke zu erhalten. Dank intelligenter Technologie können Sie dies ohne spezielle Schulung tun.
Mobile-Analysen
Sie möchten eine Lösung, die Ihren Mitarbeitern Zugriff auf die Informationen gibt, die sie benötigen, wenn sie unterwegs sind. Aber nicht alle Lösungen für mobile Analysen sind gleich. Betrachten Sie eine mobile Analyselösung, die nicht nur sprachfähigen Zugriff und Echtzeit-Alerts bietet, sondern auch erweiterte Funktionen bereitstellt, mit denen Ihre Mitarbeiter noch produktiver arbeiten können.
Dazu gehört die Erstellung mobiler Analyseanwendungen mit interaktiven Grafiken auf einem Telefon oder Tablet, ohne dass Code geschrieben werden muss. Oder stellen Sie sich eine Lösung vor, die sich Ihren digitalen Fußabdruck ansieht, weiß, dass Sie demnächst an einem Meeting außerhalb der Stadt teilnehmen werden, und Erkenntnisse liefert, die zum Erfolg dieses Meetings beitragen.
Datenanalyse begrüßt Automatisierung und Autonomie
Millionen manuell vorbereiteter Tabellenkalkulationen werden für verschiedene Branchen eingesetzt, darunter Finanzen, Wissenschaft und Wirtschaft. Laut ZDNet haben 90 % aller Kalkulationstabellen jedoch Fehler, die sich auf ihre Ergebnisse auswirken. Probleme beim Ausschneiden und Einfügen, versteckte Zellen und andere Fehler haben Unternehmen Millionen von Dollar gekostet.
Herkömmliche Analyselösungen und -prozesse können auch zu Verzögerungen bei der Bereitstellung von Erkenntnissen führen, die für zeitnahe Entscheidungen erforderlich sind. Oft werden Daten aus mehreren Anwendungen und Plattformen gesammelt, so dass eine Unternehmensabteilung folgende Aufgaben übernehmen muss: Erstellen der Extraktions-, Transformations- und Ladevorgänge (ETL), der Verbindungen und der Schnittstellen, Übertragen von Daten von einer Datenbank in eine andere, Prüfen der Datenqualität und Eingeben der Daten in Tabellenkalkulationen. All diese Aufgaben können wertvolle Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen.
Darüber hinaus müssen Sie mit herkömmlichen Lösungen und Prozessen in der Regel ein Experte für IT oder Analysen sein, um die Analyse durchzuführen. Es ist keine Selfservice-Erfahrung für die vielbeschäftigte Führungskraft, die Monatsabschlussanalysen erfordert. Und das bedeutet, darauf zu warten, dass der IT- oder Analyseexperte das Notwendige bereitstellt.
Die Automatisierung von Analyseprozessen und die Verlagerung der Prozesse in die Cloud kann für Unternehmen jeder Größe und in allen Branchen neue Impulse setzen. Beispiel: Eine moderne Analyselösung mit eingebetteter KI und ML und einem integrierten autonomen Data Warehouse, das in einer selbstsichernden, selbstanpassenden und selbstoptimierenden autonomen Cloud ausgeführt wird.
Wenn Sie mit einer modernen Analyselösung arbeiten, können Sie alles automatisieren. Ermitteln Sie einige Parameter, die Sie prüfen möchten, welches Modell angewendet werden soll und welche Spalte Sie vorhersagen möchten. Anschließend übernimmt die Lösung. Daten können aus mehreren Anwendungen, Plattformen und Clouds aufgenommen werden. Sie können gesammelt, bereinigt, vorbereitet, transformiert und auf Vorhersagen analysiert werden - alles automatisch. Das beschleunigt die Verarbeitung und reduziert die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler.
Wählen Sie Oracle, und Sie erhalten eine einzige, integrierte Plattform, die Oracle Analytics und Oracle Autonomous Database kombiniert. Es handelt sich um eine einfache, wiederholbare Lösung mit den besten Elementen der Analytik und leistungsstarken autonomen Datendiensten. Das bedeutet, dass Hindernisse beseitigt werden, Daten zu einer Single Source of Truth zusammengeführt werden und hochgradig verwertbare Erkenntnisse schnell gewonnen werden, was sie zu einer idealen Datenanalyselösung macht, um strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen.