Welche Daten eignen sich für Data Analytics?

Geeignet sind strukturierte und teilweise auch unstrukturierte Daten, sofern Herkunft, Qualität und fachlicher Bezug für die Fragestellung nachvollziehbar sind.

Ist Datenanalyse dasselbe wie Reporting?

Nein. Reporting stellt Informationen bereit, Datenanalyse untersucht diese gezielt und leitet daraus Zusammenhänge oder Ursachen ab.

Braucht Datenanalyse immer grosse Datenmengen?

Nein. Auch kleinere, gut definierte Datensätze können aussagekräftige Analysen ermöglichen, wenn die Fragestellung klar ist.

Worin liegt der Unterschied zu Data Mining?

Data Mining sucht oft automatisiert nach Mustern in umfangreichen Datenbeständen. Datenanalyse folgt meist einer konkreten fachlichen Frage.

Datenanalyse | Data Analytics

Datenanalyse | Data Analytics wertet vorhandene Daten gezielt aus, um konkrete fachliche Fragen zu beantworten. Im Vordergrund stehen Muster, Zusammenhänge, Abweichungen und Kennzahlen, die aus Rohdaten nachvollziehbare Aussagen machen. Die Leistung umfasst typischerweise die Strukturierung der Fragestellung, die Auswahl geeigneter Methoden und die Interpretation der Ergebnisse im jeweiligen Anwendungskontext.

Was Datenanalyse fachlich umfasst

Data Analytics untersucht Datenbestände mit statistischen, analytischen und visuellen Verfahren. Ziel ist nicht nur die Berechnung einzelner Kennzahlen, sondern die belastbare Einordnung von Entwicklungen, Ausreissern und Beziehungen zwischen Variablen. Dazu gehören unter anderem die Aufbereitung analyserelevanter Daten, die Definition von Messgrössen, die Durchführung von Auswertungen sowie die verständliche Darstellung der Resultate für Fachbereiche, Management oder operative Teams.

Typische Anwendungsfelder in Unternehmen

Datenanalyse wird eingesetzt, wenn Entscheidungen auf nachvollziehbaren Datengrundlagen beruhen sollen. Typische Einsatzbereiche sind Absatz- und Umsatzanalysen, Kundenverhalten, Kampagnenauswertung, Prozessanalysen, Qualitätskennzahlen, Bestandsentwicklungen oder Nutzungsdaten digitaler Produkte. Auch Abweichungsanalysen, Ursachenanalysen und periodische Reportings gehören dazu, sofern nicht nur Zahlen gesammelt, sondern fachlich interpretiert werden.

Analyseformen und methodische Ausprägungen

Je nach Fragestellung kommen unterschiedliche Analyseformen zum Einsatz. Deskriptive Analysen zeigen, was geschehen ist; diagnostische Analysen untersuchen, warum Abweichungen oder Entwicklungen auftreten; explorative Analysen suchen nach bislang unbekannten Mustern in den Daten. In erweiterten Fällen kann Datenanalyse auch prognoseorientierte Verfahren einbeziehen, sofern Vorhersagen auf bestehenden Datenmodellen und klar definierten Annahmen beruhen.

Abgrenzung zu Data Science, Data Engineering und Data Mining

Innerhalb der übergeordneten Datenwissenschaften konzentriert sich Datenanalyse auf die fachliche Auswertung und Interpretation konkreter Datenbestände. Sie unterscheidet sich von Data Engineering, das Datenquellen, Datenflüsse und technische Datenplattformen aufbaut und betreibt. Von Data Mining grenzt sie sich dadurch ab, dass nicht primär automatisiert nach verborgenen Mustern in grossen Datenmengen gesucht wird, sondern eine klar formulierte Analysefrage im Zentrum steht. Datendienste | Data Services beziehen sich eher auf Bereitstellung, Verarbeitung oder Verwaltung von Daten als auf deren inhaltliche Auswertung.

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Die folgenden Unternehmen bieten Leistungen im Bereich Datenanalyse | Data Analytics an. Die Einträge unterscheiden sich nach fachlicher Ausrichtung, Methoden und technischer Umsetzung.

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Fragen & Antworten zu Datenanalyse | Data Analytics

Welche Daten eignen sich für Data Analytics?

Geeignet sind strukturierte und teilweise auch unstrukturierte Daten, sofern Herkunft, Qualität und fachlicher Bezug für die Fragestellung nachvollziehbar sind.
Ist Datenanalyse dasselbe wie Reporting?

Nein. Reporting stellt Informationen bereit, Datenanalyse untersucht diese gezielt und leitet daraus Zusammenhänge oder Ursachen ab.
Braucht Datenanalyse immer grosse Datenmengen?

Nein. Auch kleinere, gut definierte Datensätze können aussagekräftige Analysen ermöglichen, wenn die Fragestellung klar ist.
Worin liegt der Unterschied zu Data Mining?

Data Mining sucht oft automatisiert nach Mustern in umfangreichen Datenbeständen. Datenanalyse folgt meist einer konkreten fachlichen Frage.

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