Auf einen Blick: Datenanalyse ist eine umfassende Praxis zur Interpretation von Daten zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen, während sich die Datenanalyse auf die Untersuchung spezifischer Datensätze konzentriert. Wichtige Unterschiede zeigen, dass Analytik breiter und strategisch ist, während Analyse taktisch ist.
- Datenanalyse umfasst Datenerhebung, Visualisierung und Interpretation.
- Datenanalyse beinhaltet das Reinigen und Modellieren vorbereiteter Datensätze zur Erkenntnisse.
Datenanalyse, Datenanalyse. Zwei Begriffe für dasselbe Konzept? Oder unterschiedliche, aber verwandte Begriffe?
Es ist ein weit verbreitetes Missverständnis, dass Datenanalyse und Datenanalyse dasselbe sind. Die allgemein akzeptierte Unterscheidung lautet:
- Datenanalyse ist das breite Feld, das Daten und Werkzeuge zur Geschäftsentscheidung nutzt.
- Datenanalyse, ein Teilbereich der Datenanalyse, bezieht sich auf spezifische Aktionen.
Um diese Verwirrung zu erklären – und zu versuchen, sie aufzuklären – betrachten wir sowohl Begriffe, Beispiele als auch Werkzeuge.
Was ist Datenanalyse?
Datenanalyse ist ein weit gefasster Begriff, der das Konzept und die Praxis (oder vielleicht Wissenschaft und Kunst) aller Aktivitäten im Zusammenhang mit Daten definiert. Das Hauptziel ist es, dass Datenexperten, darunter Data Scientists, Ingenieure und Analysten, es dem Rest des Unternehmens erleichtern, auf diese Ergebnisse zuzugreifen und sie zu verstehen.
Daten, die unbearbeitet sind, wie sie sind, haben keinen Wert. Stattdessen ist es, was Sie mit diesen Daten tun, das einen Mehrwert schafft. Datenanalyse umfasst alle Schritte, die Sie unternehmen, sowohl menschlich als auch maschinell, um Muster in Ihren Daten zu entdecken, zu interpretieren, zu visualisieren und zu erzählen, um Geschäftsstrategie und Ergebnisse voranzutreiben.
Eine erfolgreiche Datenanalysepraxis kann – sollte – eine bessere Strategie bieten, wohin Ihr Unternehmen gehen kann. Wenn sie gut gemacht wird, kann Datenanalyse Ihnen helfen:
- Trends finden
- Entdecken Sie Chancen
- Vorhersagen von Aktionen, Auslösern oder Ereignissen
- Treffen Sie Entscheidungen
Wie jede echte Praxis ist Datenanalyse systematisch und besteht aus vielen rechnerischen und Managementschritten. Experten betonen das Wort "systematisch". Systematisch zu sein ist entscheidend, da Datenanalyse viele verschiedene Aktivitäten nutzt und auf alle Arten und Größen von Datenquellen zurückgreift.
Viele Fachgebiete umfassen Datenanalyse, darunter Data Science, maschinelles Lernen und angewandte Statistik. Ein greifbares Ergebnis einer Datenanalysepraxis sind wahrscheinlich gut geplante Berichte, die Datenvisualisierung nutzen, um die wichtigsten Punkte zu erzählen, damit der Rest des Unternehmens – die keine Datenexperten sind – seine Strategien verstehen, entwickeln und anpassen kann.
Denken Sie an die vielen Möglichkeiten, wie Datenanalyse Chancen für Ihr Unternehmen hervorheben kann:
- Mit Fakten und nicht mit Vermutungen zu verstehen, wie Ihre Kunden interagieren, könnten Sie Ihre Vertriebs- oder Marketingprozesse ändern. Eine Bäckerei könnte ihre Daten nutzen, um zu realisieren, dass die Nachfrage nach Brotschalen im Winter steigt – das heißt, Sie müssen die Preise nicht bei hoher Nachfrage absetzen.
- Ein Anstieg der Cyberangriffe könnte bedeuten, dass Sie proaktive Präventionsmaßnahmen ergreifen müssen.
- Daten von verschiedenen IoT-Geräten in einer bestimmten Umgebung, wie Ihrem Serverraum, einem Kraftwerk oder einem Lagerhaus, könnten anzeigen, ob Sie die Sicherheit und Zuverlässigkeit bieten, die Sie benötigen, und zwar zu den geringstmöglichen Kosten.
Prozesse in der Datenanalyse
Die Datenanalysepraxis umfasst viele separate Prozesse, die eine Datenpipeline bilden können:
- Datenerfassung und Erfassung der Daten
- Die Daten in strukturierte/unstrukturierte Formen zu kategorisieren, die auch die nächsten Aktionen definieren könnten
- Verwaltung der Daten, meist in Datenbanken, Data Lakes und/oder Data Warehouses
- Speicherung der Daten in warmen, warmen oder kalten Speicher
- Durchführung von ETL (Extract, Transform, Load)
- Analyse der Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu extrahieren.
- Die Daten werden an Geschäftskunden oder Verbraucher weitergegeben, oft in einem Dashboard oder über einen bestimmten Speicher
Was ist Datenanalyse?
Betrachte Datenanalyse als einen Teil des Datenanalyse-Kuchens. Datenanalyse besteht darin, Daten zu bereinigen, zu transformieren, zu modellieren und zu hinterfragen, um nützliche Informationen zu finden. (Allgemein ist man sich einig, dass andere Schnitte andere Aktivitäten sind, von der Sammlung über die Speicherung bis zur Visualisierung.)
Die Datenanalyse ist in der Regel auf einen einzigen, bereits vorbereiteten Datensatz beschränkt. Sie werden die Daten inspizieren, ordnen und hinterfragen. Heute, in den 2020er Jahren, führt eine Software oder "Maschine" meist eine erste Analyserunde durch, oft direkt in einer Ihrer Datenbanken oder Werkzeuge. Dies wird jedoch durch einen Menschen ergänzt, der die Daten mit mehr Kontext untersucht und hinterfragt.
Wenn Sie mit der Analyse eines Datensatzes fertig sind, wenden Sie sich anderen Datenanalyse-Aktivitäten zu, um:
- Geben Sie anderen Zugang zu den Daten
- Präsentieren Sie die Daten (idealerweise mit Datenvisualisierung oder Storytelling)
- Schlage Maßnahmen vor, die auf Basis der Daten ergreifen können
Ein wesentlicher Punkt der Datenanalyse ist, dass die Analyse bereits Daten erfasst, also Daten aus der Vergangenheit.
Art der Datenanalyse
Es gibt viele Arten von Datenanalysetechniken. Hier sind die bekanntesten:
- Textanalyse. Dies wird auch als Data Mining bezeichnet. Diese Methode entdeckt ein Muster in großen Datensätzen mithilfe von Datenbanken oder anderen Data-Mining-Werkzeugen.
- Statistische Analyse. Diese Analyse beantwortet "Was ist passiert?", indem sie vergangene Daten in Dashboard-Form verwendet. Statistische Analyse umfasst die Erhebung, Analyse, Interpretation, Präsentation und Modellierung von Daten.
- Diagnostische Analyse. Diese Analyse beantwortet "Warum ist es passiert?", indem sie die Ursache aus den während der statistischen Analyse gewonnenen Erkenntnissen sucht. Diese Art der Analyse ist vorteilhaft, um Verhaltensmuster von Daten zu erkennen.
- Prädiktive Analyse. Diese Analyse legt anhand früherer Daten nahe, was wahrscheinlich passieren wird. Die prädiktive Analyse macht auf Basis der Daten Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse.
- Präskriptive Analyse. Diese Art der Analyse kombiniert die Erkenntnisse aus Text-, statistischen, diagnostischen und prädiktiven Analysen, um die zu ergreifenden Maßnahmen zur Lösung eines aktuellen Problems oder zur Beeinflussung einer Entscheidung zu bestimmen.
Kombinieren Sie diese verschiedenen Methoden je nach Geschäftsbedarf und Entscheidungsprozess. Pieter Van Iperen, geschäftsführender Partner von PWV Consultants, verwendet das Beispiel des Webverkehrs, den Ihr Unternehmen sehr wahrscheinlich verfolgt. Sie verfügen über Werkzeuge, um individuelle Kennzahlen innerhalb des Webverkehrs automatisch zu erfassen und zu messen, wie zum Beispiel:
- Lage
- Aktivität pro Tageszeit
- Mobil vs. PC
- In Gebrauch verwendete Browser
Jeder dieser Datenpunkte ist ein kleiner Teil der Gesamtanalyse. Anschließend führen Menschen weitere Analysen durch, um Dinge wie die Optimierung Ihrer Website zu bestimmen, um:
- Verkaufsmöglichkeiten verbessern
- Verringerung der Verkaufslieferzeit
- Umsatzsteigerung
Wiederholbare Analysen können oft in eine neue Kennzahl innerhalb Ihrer Analyseplattform umgewandelt werden.
Was ist besser?
Brack Nelson, Marketing Manager bei Incrementors SEO Services, schlägt vor, dass das Ergebnis der Datenanalyse umfassender und vorteilhafter ist als das Ergebnis der Datenanalyse allein.
Betrachten Sie die Unterschiede zwischen:
- Ein Analyst, der einem Geschäftsnutzer eine Tabelle mit Zahlen schickt , anstatt ein Dashboard zu erstellen, mit dem der Nutzer mit deskriptiven Analysen interagieren kann.
- Ein Geschäftsnutzer, der einen Bericht mit dem Live-Wert einer Marketingkampagne erhält , im Gegensatz zur Erstellung einer Web-App, die sowohl die Prognose zeigt als auch den Nutzer mit prädiktiven Analysen interagieren lässt.
Der ultimative Schritt, sagt Brack, ist die Entwicklung eines Produkts, das eine datenbasierte Vorhersage erstellt und die API eines anderen Systems kontaktiert, um Maßnahmen zu erzeugen – also Datenanalyse in Aktion.
Werkzeuge für Datenanalyse
Analysesoftware sind Werkzeuge, die Menschen und Maschinen dabei helfen, die Analysen durchzuführen, die es uns ermöglichen, geschäftskritische Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Gängige Werkzeuge zur Datenanalyse und Gesamtanalyse sind:
- Microsoft Excel
- Microsoft Power BI
- Tableau
- R-Analysen
- Python
- Google Analytics
(Schauen Sie sich die BMC Guides für Tutorials zu vielen Big-Data- und Datenvisualisierungstools an.)
Warum die Verwirrung?
Interessanterweise werden die Begriffe manchmal von Data Scientists und Datenanalysten selbst verwechselt!
Die Befragung verschiedener Menschen in der weiten Datenwelt zeigte diese Kluft. Die meisten waren sich einig, dass Datenanalyse das breitere Feld ist, dessen Schlüsselfunktion Datenanalyse darstellt, aber andere hatten andere Ansichten. Diese Unklarheit unterstreicht, dass die Frage vielleicht nicht Datenanalyse versus Datenanalyse ist – sondern ob man beides so gut wie möglich macht.
Mehrere Leute sagten, sie seien nicht besorgt, wenn wir Nicht-Datenexperten die Begriffe austauschbar verwenden. Wenn Sie also Datenanalyse bei Ihrem nächsten Treffen mit Analyse verwechseln, werden die meisten Leute nichts davon merken.
Verwandte Literatur
Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.