M1.1 Datenanalyse: Ein Überblick

Einführung in Data Analytics

• Data Analytics ist entscheidend für moderne Entscheidungsprozesse und hilft, Muster in Daten zu erkennen.
• Es gestattet die Analyse der Vergangenheit, die Vorhersage zukünftiger Trends und gibt Handlungsempfehlungen.

Entstehung der Data Analytics

• Data Analytics hat historische Wurzeln, die bis ins alte Ägypten zurückreichen.
• Frühere „Data-Analysten“ wie Daniel Datep haben Daten zur Ressourcenplanung für Bauprojekte, wie Pyramiden, genutzt.

Digitale Transformation

• Heutige Herausforderungen umfassen „Big Data“ – massive Datenmengen, die gesammelt und analysiert werden.
• Techniken wie Cloud Computing ermöglichen breiten Zugang zu Analysewerkzeugen für alle Unternehmensgrößen.

Fähigkeiten eines Data-Analysten

• Ein erfolgreicher Data-Analyst benötigt technisches Wissen und ein tiefes Verständnis betriebswirtschaftlicher Prozesse.
• Die Kommunikation von Erkenntnissen ist essenziell; ein Analyst muss komplexe Zusammenhänge verständlich präsentieren.

Analysemethoden in Data Analytics

• Data Analytics basiert auf vier Hauptmethoden:
  • Deskriptive Analyse: Versteht vergangene Ereignisse.
  • Diagnostische Analyse: Identifiziert Fehler.
  • Prädiktive Analyse: Sagt zukünftige Trends voraus.
  • Präskriptive Analyse: Leitet Handlungsempfehlungen ab.

Bedeutung von Datenqualität

• Daten sind als Rohstoff entscheidend für wertvolle Informationen; Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten korrekt und zuverlässig sind.
• Schlechte Daten können zu kostenintensiven Fehlentscheidungen führen.

Prozess der Datenanalyse

• Datenanalyse besteht aus vier strukturierten Schritten:
  • Datenerfassung
  • Datenaufbereitung
  • Datenanalyse
  • Datenvisualisierung
• Jeder Schritt ist wichtig, um wertvolle Einsichten zu gewinnen.

Auswahl von Analyse-Tools

• Die Tool-Auswahl hängt von den zu lösenden Aufgaben, vorhandenen Fähigkeiten und verfügbaren Ressourcen ab.
• Visuelle Tools wie KNIME sind nutzerfreundlich ohne umfangreiche Programmierkenntnisse.

Nutzung visueller Anwendungen

• Visuelle Analyse-Tools ermöglichen die einfache Erstellung von Datenprozessen durch grafische Schnittstellen.
• Die Dokumentation und Nachvollziehbarkeit der Datenprozesse sind durch visuelle Elemente verbessert.

Arbeitsweise mit Operatoren in KNIME

• KNIME verwendet Operatoren, die als Bausteine mit bestimmten Funktionen fungieren, um Datenprozesse zu strukturieren.
• Durch Verknüpfung dieser Operatoren werden gesamte Workflows erstellt, die die Analyse effizient gestalten.

Unterstützung bei Fehlerbehebung

• Bei Fehlern im Workflow bieten die Tools umfangreiche Unterstützung durch Tutorials, Cheat Sheets und Online-Communities.
• Nutzer können Erfahrungen und Lösungen austauschen, was den Problemlösungsprozess erleichtert.

Fazit

• Die Wahl des richtigen Analyse-Tools hängt von Zielen, Wissen und Ressourcen ab.
• Visuelle Tools wie KNIME bieten eine benutzerfreundliche Möglichkeit, komplexe Daten zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Dieser Quiz behandelt die Grundlagen der Datenanalyse und ihre Bedeutung für moderne Entscheidungsprozesse. Erfahren Sie, wie Datenmuster identifiziert werden und welche Rolle sie in der Unternehmensstrategie spielen. Tauchen Sie ein in die Entwicklung und Anwendung dieser spannenden Disziplin.