Data Analytics – Was ist Data Analytics?

Data Analytics ist ein wissenschaftliches Vorgehen, Daten aus verschiedenen Datenquellen zu extrahieren und zu untersuchen. Das Ziel ist es, Schlussfolgerungen aus den Daten zu ziehen, die in einem bestimmten Zusammenhang zueinander stehen. Im Vordergrund steht die Auswertung bekannter Daten.

Der Begriff Data Analytics wird häufig im Zusammenhang mit Data Mining genannt oder sogar Synonym verwandt. Der Anwendungsfall von Data Analytics unterscheidet sich zu dem von Data Mining. Durch Data Mining wird versucht, neue und noch unbekannte Zusammenhänge aus Daten zu erschließen.

Data Analytics – Aus der Forschung in die Unternehmen

In der Forschung wird die Data Analytics bereits seit vielen Jahren eingesetzt, um anhand von Daten Modelle und Hypothesen zu verifizieren oder aber zu falsifizieren. Mit dem Aufkommen von Datenanalyse-Software in wirtschaftlichen Unternehmen, hat sich der Begriff Analytics weit verbreitet. Es dient der Ermittlung von Informationen aus Daten, um Entscheidungen in einem Unternehmen (auf unterschiedlichen Ebenen) zu unterstützen.

Meist findet man den Begriff Data Analytics im Zusammenhang mit Business Intelligence (BI), analytischen CRM (aCRM) Systemen, Online Analytical Processing (OLAP) sowie in verschiedenen Unternehmensbereichen, die Datenanalyse verwenden.

Ganz allgemein kann man sagen, dass Data Analytics ein elementarer Bestandteil unternehmerischer Analyse-Methoden geworden ist. Multifunktionale Analyse-Systeme und Dashboards beinhalten die wesentlichen Verfahren der Datenanalyse und können bei Bedarf verwendet werden.

Einsatzbereiche von Data Analytics

Data Analytics bietet viele Anwendungsmöglichkeiten und ist ein fachlich getriebenes Thema. Die Unternehmens-IT ist hier mehr oder weniger für die Umsetzung der Anforderungen und die Wartung der Systeme und Daten verantwortlich.

Im Bereich Marketing und Vertrieb kann Data Analytics dazu verwendet werden, Zielgruppen zu identifizieren, die mit einer ermittelbaren Wahrscheinlichkeit ein bestimmtes Produkt oder einen Service in Anspruch nehmen werden. Dadurch kann der Aufwand für Marketing-Kampagnen und Vertriebsaktivitäten optimiert werden. Dies führt zu einem besseren Kosten-Nutzen-Verhältnis in diesen Bereichen, was einen großen Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten kann.

Im Bankenbereich kann mit Hilfe von Data Analytics eine Einstufung von Kunden und Verträgen durchgeführt werden, um Betrugsfällen vorzubeugen und Ausfallrisiken zu minimieren. Zudem können die Verfahren bei der Bekämpfung von Geldwäsche zum Einsatz kommen, um dies früher zu erkennen und schnellstmöglich reagieren zu können.

Weiterführende Artikel

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Autor: Mandy
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