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Descriptive Analytics

Descriptive Analytics befasst sich mit der vergangenheitsbezogenen Auswertung von Daten. Die Verfahren stellen den klassischen Ansatz der Business Intelligence dar.

Sie werden zur Erstellung und Auswertung von Kennzahlen verwendet und in Form von Reporting aufbereitet. In der Analytics gibt es noch zwei weitere Verfahrensansätze zur Datenauswertung.

Diese sind die Predictive Analytics, zur Erstellung von Prognosen, und die Prescriptive Analytics, zur Ermittlung von Handlungsalternativen in einem Entscheidungsprozess. Die drei Verfahren sind unabhängig voneinander und stehen für die sukzessive Weiterentwicklung der klassischen Business Intelligence hin zur Business Analytics.

Das Ziel der Descriptive Analytics ist die Identifikation von Problemfeldern und Potenzialen im Unternehmen.

Descriptive Analytics – Ursprung  und angewandte Methoden

Für die Descriptive Analytics werden Daten in klassischen Data Warehouse Systemen gesammelt und aufbereitet. Verschiedene Abteilungen nutzen diese Daten indem sie Kennzahlen definieren, die über relationale oder dimensionale Datenmodelle im Data Warehouse ausgewertet werden können. Im Rahmen der Descriptive Analytics wird hinterfragt was passiert ist.

Eine Aufbereitung erfolgt über Dashboards und Reports, zur Überwachung von Entwicklung spielen auch Scorecards eine immer wichtigere Rolle. Diese können mithilfe von BI Werkzeugen erstellt werden. Die Auswertung der Daten kann Ad hoc oder in definierten Zeiträumen (z. B. täglich, monatlich) erfolgen.

Descriptive Analytics – Programme und Software

Business Intelligence hat sich in den letzten Jahren sehr weit verbreitet. Es kam zur Entwicklung vieler Produkte im Open Source und auch im kommerziellen Bereich. Viele moderne Anwendungen bringen eingebaute Reporting-Funktionen gleich mit. Verfolgt man den klassischen Ansatz des Reporting, mit einem Data Warehouse als Datenbasis, kommt eine eigenständige BI Software zum Einsatz.

Im Bereich der Open Source Software haben sich Talend und Pentaho etabliert und sind auch im Unternehmensumfeld weit verbreitet. Zu den bekanntesten kommerziellen Anbietern zählen Cognos BI von IBM, Oracle Business Analytics, SAS und seit ein paar Jahren auch Tableau.

Einsatzgebiete von Descriptive Analytics

Die Descriptive Analytics wird zur nachträglichen Betrachtung von Prozessen im Unternehmen eingesetzt. Anhand von Bewegungsdaten können Ausreißer und Abweichungen sichtbar gemacht werden.

In der Produktion kann so beispielsweise ausgewertet werden, welche Maschinen welche Chargen mit hohem Ausschuss produziert haben. Nach der Identifikation einer auffälligen Maschine werden die Daten hinterfragt. Betrachtet man den Ausschuss der Maschine im zeitlichen Verlauf, können Wiederholungen festgestellt werden.

Diese werden weiter analysiert wobei sich herausstellen kann, dass bei jeder Charge mit einem hohen Ausschuss ein bestimmter Mitarbeiter die Maschine bedient hat. Der Analyst kann anhand der Daten also sehen, welche Charge auf welcher Maschine wann produziert wurde und welcher Mitarbeiter zu diesem Zeitpunkt die Maschine bedient hat.

Mit diesen Informationen kann auf den Herstellungsleiter bzw. dem jeweiligen Mitarbeiter zugegangen werden, um die Ursache für die Ausschüsse zu ermitteln, die bspw. in einer fehlerhaften Bedienung begründet sind.

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Autor: Mandy
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