Advanced Analytics vs. Business Intelligence

Was ist Analyse?

Komplexe Systeme müssen in kleinere Module zerlegt werden, um sie besser verstehen zu können. Die Analyse bestand darin, sich auf kleinere Module zu konzentrieren, um die Zusammenhänge zu verstehen.

Was ist Analytics?

Die Analyse von Datensätzen, Fakten und Zahlen, um daraus aussagekräftige Strukturen abzuleiten, die helfen können, bessere Vorhersagen und Modelle zu erstellen. Die Unternehmen nutzen die Analytik, um ihre Kapitalrendite durch Business Analytics und Prognosemodellierung zu steigern.

Was ist Advanced Analytics?

Dies ist eine Technik, um aus Daten Informationen zu extrahieren und nützliche Schlüsse zu ziehen. Der Grundgedanke dabei ist, Prognosen und Trends zu finden, die helfen, die Zukunft von Unternehmen fortschrittlicher zu gestalten. Mit Techniken wie Data Mining, maschinellem Lernen, Data Science, Image Processing, Pattern Recognition, Market Basket Analysis, Sentimental Analysis, Statistical Modeling und Computational Intelligence lassen sich fortschrittliche Analysen durchführen. Data Mining ist der Hauptzweig, der die Advanced Analytics unterstützt, weil er mit der Verarbeitung von Big Data arbeitet, die es später ermöglicht, prädiktive Analysen abzuleiten. Das wichtigste Produkt der fortgeschrittenen Analytik ist die Verbesserung der Geschäftseinblicke.

Heutzutage wird sie eingesetzt, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen, Strategien zu entwickeln und die Zukunft zu planen.

Was ist das traditionelle BI?

Advanced Analytics ist eine verbesserte Version der traditionellen Business Intelligence. Traditionelle Business Intelligence konzentriert sich ausschließlich auf Geschäfts- und Marketingtechniken, während Advanced Analytics Informatiktechniken einsetzt, um wertvolle Geschäftseinblicke zu gewinnen. Business Intelligence (BI) und Advanced Analytics unterscheiden sich durch ihr Ziel, ihren Ansatz, die verwendeten Daten und die Techniken.

Traditionelle BI vs. Advanced Analytics

Advanced Analytics kann im Vergleich zu herkömmlichen BI-Berichten(reporting) genauer und strategischer vorgehen und praktikable Erkenntnisse aus den Daten gewinnen.

Advanced Analytics Methoden & Techniken

Advanced bezieht sich auf mehrere quantitative Methoden von Operationen wie mathematische Modelle, Statistiken, Algorithmen und stochastische Operationen. Alle Techniken sind zukunftsorientiert und unterstützen datengesteuerte Modelle. Sie lassen sich in vier Hauptfunktionen unterteilen: deskriptive Analyse, Datenwissenschaft, prädiktive Analyse und Simulation/Optimierung.

• Descriptive Analysis: Beantwortet Abfragen zur Beschreibung des zugrunde liegenden Phänomens.
• Data Science: Findet nützliche Muster in den Daten.
• Predictive Analysis: Findet die zugrundeliegenden Beziehungen zwischen Elementen für bessere Vorhersagen.
• Simulation/Optimierung: Reproduziert die Umgebung und beobachtet die Übergänge.

Um zu verstehen, warum etwas so ist, wie es ist, und was passieren könnte, wenn sich dasselbe Muster immer wieder wiederholt, gibt es Advanced Analytics-Methoden.

• Data Mining: Identifiziert Sequenzen, Anomalien in den Rohdaten.
• Machine Learning: Findet Muster und erstellt statistische Modelle, um manuelle Arbeiten zu ersetzen.
• Cohort Analysis: Untersucht das Verhalten von Personen, z. B. Kunden, in festgelegten Zeiträumen.
• Cluster Analysis: Erkennt Ähnlichkeiten (oder Unterschiede) und bietet Visualisierungen.
• Retention Analysis: Erkennt, was Kunden dazu bringt, bei wechselnden Strategien zu bleiben (oder zu gehen).
• Event Analysis: Zeigt die Auswirkungen nach einer Änderung, z. B. einer Preisänderung.

Vorteile von Advanced Analytics

Unternehmen benötigen fortschrittliche Analysen zur Optimierung ihrer Geschäftsabläufe. Der datengesteuerte Ansatz ist der modernste Weg, die Prozesse zu verwalten und die Daten bestmöglich zu nutzen. Advanced Analytics und Business Analytics treiben die Entscheidungen auf das beste und höchste erwartete Potenzial. Mit detaillierten Analysen lassen sich meist personalisierte Strategien für Marketing, Expansion, Produktdifferenzierung oder jede andere Geschäftsstrategie entwickeln. Gute Strategien sorgen für eine höhere Kundenzufriedenheit und geringere Abwanderungsrate. Darüber hinaus können Zukunftsprognosen erstellt werden, um bessere Entscheidungen treffen zu können. Zum Beispiel kann ein Supermarkt herausfinden, wann der beste Zeitpunkt für einen Schlussverkauf ist. Ein weiterer Vorteil der detaillierten Analyse ist, dass ein höheres Maß an Vertrauen erreicht werden kann. Daten können optimal genutzt werden, was zu einem besseren ROI führt.

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Herausforderungen von Advance Analytics

Auch wenn Advanced Analytics eine fortgeschrittene Form der Business Intelligence ist, ist die Fehlerquote höher als bei BI. Traditionelle BI zeigt vielleicht einfachere Berichte und ist davon abhängig, dass die Daten strukturiert und korrekt sind. Dies bedeutet aber auch, dass fortgeschrittene Analytik mit zufälligen Daten arbeiten muss und letztendlich keine Erkenntnisse aus den rohen und unstrukturierten Daten gewinnen kann. Advanced Analytics ist außerdem noch relativ neu, so dass es viel Experimentierfreude und Expertenwissen erfordert. Im Gegensatz zu herkömmlichen BI-Experten kann nur eine hochqualifizierte Person fortgeschrittene Analysen durchführen. Um das Ergebnis einer Advanced Analysis zu verstehen, ist zudem Expertenwissen erforderlich. Kein Laie kann die Ergebnisse interpretieren und verstehen, warum ein bestimmter Algorithmus oder ein Modell am besten geeignet ist. Sie benötigen eine hohe Rechenleistung und die Ergebnisse können nicht mit kleinen Prozessoren erzeugt werden.

Best Practices der Advanced Analytics

Daten sind heutzutage der Dreh- und Angelpunkt von Unternehmen. Um eine gute, auf Analysen basierende Unternehmenskultur zu schaffen, sollten Sie die folgenden Punkte beachten.

• Engagieren Sie Analyseexperten und trainieren Sie sie.
• Entwickeln Sie POCs (Proof of Concept), bevor Sie mit der Entwicklung beginnen.
• Bereinigen Sie die Datensätze.
• Setzen Sie Automatisierungstools ein.

Zukunft der Advanced Analytics

Advanced Data Analytics wird in Zukunft immer mehr an Bedeutung gewinnen. In den kommenden Jahren wird sie zur bestbezahlten Qualifikation werden. Die Unternehmen werden das Potenzial aller Arten von Daten erkennen und es zu ihren Gunsten nutzen. In der Zukunft wird es eher eine Notwendigkeit als ein Bonus sein, denn die Unternehmensdaten werden in Zukunft viel komplexer werden. Multinationale Unternehmen beschäftigen bereits spezielle Teams für die Advanced Data Analysis, und diese Praxis wird in Kürze weiter an Dynamik gewinnen.

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