Datenanalyse Grundlagen

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Questions and Answers

Was ist der Hauptzweck der Datenanalyse?

Verminderung der Kosten für Datenverarbeitung

Verkauf von Rohdaten an Drittanbieter

Umwandlung von Rohdaten in nützliche Erkenntnisse (correct)

Erhöhung des Datenvolumens für Unternehmen

Wie haben sich die Methoden zur Analyse von Kundenverhalten im Vergleich zur Vergangenheit verändert?

Daten werden nicht mehr gesammelt

Unternehmen analysieren kontinuierlich Online-Interaktionen (correct)

Die Nutzung von Rohdaten ist verringert

Unternehmen verlassen sich auf Vermutungen und Intuition

Welche Rolle spielen Datenanalysten in der heutigen Geschäftswelt?

Sie verbessern Anwenderinteraktionen

Sie gewährleisten Netzwerk- und Systemstabilität

Sie übersetzen Rohdaten in praktische Empfehlungen (correct)

Sie schützen Unternehmensdaten vor Angriffen

Welches Ziel verfolgt Business Intelligence (BI) im Unternehmenskontext?

Datenbasiertes Entscheidungsmanagement zu fördern. Signup and view all the answers

Was ist eine entscheidende Voraussetzung für den Erfolg von Business Intelligence und Predictive Analytics?

Die Qualität der zugrunde liegenden Daten. Signup and view all the answers

Wie hat sich der Ansatz von Predictive Analytics im Vergleich zu traditionellen Methoden verändert?

Er nutzt Big Data und maschinelles Lernen für genauere Vorhersagen. Signup and view all the answers

Welche Funktion hat Predictive Analytics im Finanzsektor?

Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Zahlungsausfällen Signup and view all the answers

Welches Element ist zentral für die Funktionalität von Location Intelligence?

Standortdaten der Kunden Signup and view all the answers

In welcher Weise helfen Dashboards Führungskräften?

Sie liefern Echtzeiteinblicke in KPIs und Trends. Signup and view all the answers

Welche Aussage beschreibt am besten den Unterschied zwischen BI-Reports und statischen Berichten?

BI-Reports sind dynamisch und ermöglichen interaktive Analysen. Signup and view all the answers

Welche Rolle spielt die Echtzeit-Datenanalyse in einem Business Intelligence-System?

Sie ermöglicht die schnelle Reaktion auf Marktveränderungen. Signup and view all the answers

Was ist das Hauptziel der deskriptiven Analytik?

Vergangene Daten zusammenzufassen Signup and view all the answers

In welchem Szenario könnte die deskriptive Analyse nützlich sein?

Identifizierung von Umsatzrückgängen in der Vergangenheit Signup and view all the answers

Welche der folgenden Aussagen ist nicht wahr über die deskriptive Analytik?

Sie prognostiziert zukünftige Ereignisse. Signup and view all the answers

Was unterscheidet Prescriptive Analytics von Predictive Analytics?

Prescriptive Analytics bietet Empfehlungen basierend auf Vorhersagen. Signup and view all the answers

Welcher Aspekt wird hauptsächlich von Business Analytics abgedeckt?

Optimierung zukünftiger Entscheidungen durch Handlungsempfehlungen. Signup and view all the answers

Welche Frage wird in der Regel von Predictive Analytics beantwortet?

Was ist wahrscheinlich in der Zukunft zu erwarten? Signup and view all the answers

Was ist im Kontext der Datenvisualisierung der Zweck der Datenumwandlung?

Daten in geeignete Darstellungsformen zu transformieren. Signup and view all the answers

Warum ist Datenvisualisierung im datengetriebenen Zeitalter wichtig?

Sie trägt zur Herausbildung von strategischen Entscheidungen bei. Signup and view all the answers

Was kann die Konsequenz von schlecht präsentierten Daten sein?

Es kann zu strategisch falschen Entscheidungen kommen. Signup and view all the answers

Welches Ziel verfolgt die Nutzung von Datenvisualisierung in Unternehmen?

Es zielt auf die Komplexitätsreduzierung von Daten. Signup and view all the answers

Study Notes

Datenanalyse

Datenanalyse wandelt Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse um.
Der Prozess umfasst das Bereinigen, Interpretieren und Finden von Mustern, Zusammenhängen und Lücken in verschiedenen Datensätzen.
Beispiele für Datensätze reichen von Online-Verhaltensweisen von Kunden bis hin zur Performance von Marketingkampagnen.
Früher basierten Unternehmensentscheidungen auf Vermutungen und Intuition; heute auf Daten.
Unternehmen sammeln Daten über Online-Interaktionen und Kundenerlebnisse, um ein umfassenderes Bild der Kundenbeziehung zu erhalten.
Datenanalysten – menschlich, KI-gesteuert oder eine Kombination aus beidem – spielen eine zentrale Rolle.
Daten werden in praktikable Empfehlungen übersetzt, die die Unternehmensstrategie beeinflussen.
Datenanalyse ermöglicht datengestützte Entscheidungsfindung, z.B. neue Produkte, verbesserte Angebote und aussagekräftige Visualisierungen.
Business Intelligence (BI) und Predictive Analytics (PA) sind Verfahren der Datenanalyse.
Qualitätsvolle Daten sind entscheidend für den Erfolg von BI und PA.
Data Warehouses fungieren als zentrale Drehscheibe in jedem BI-System.
Data Warehouses vereinigen historische und aktuelle Daten aus unterschiedlichen Quellen und schaffen so eine einheitliche Datenbasis, die Datensilos und Inkonsistenzen eliminiert.

Business Intelligence (BI)

BI beschreibt die Sammlung, Analyse und Aufbereitung großer Datenmengen aus unterschiedlichen Unternehmensquellen.
Ziel ist die Verbesserung der organisatorischen Performance durch datenbasierte Entscheidungen.
Früher wurden Daten manuell und in kleinen Mengen analysiert.
Durch Digitalisierung können heute enorme Datenmengen effizient verarbeitet werden.
Algorithmen, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz unterstützen die Identifizierung von Mustern und Trends in den Daten.
Anwendungsbereiche umfassen die Identifizierung von Marktlücken, die Analyse des Kundenverhaltens, die Verbesserung von Prozessen, die Risikomanagement und die Förderung von Produktinnovationen.
BI-Tools helfen, Informationen in riesigen Datenmengen zu finden und zu ordnen.
Zu den BI-Tools gehören die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, die Berechnung und automatisierte Analyse von Schlüsselkennzahlen, die Identifizierung von Trends und Mustern innerhalb eines Datenpools, Echtzeit-Datenanalyse, einfache Visualisierung, die Erstellung benutzerdefinierter Berichte, automatisierte Berichtserstellung sowie die Nutzung von Filtern und Pivot-Tabellen zur Datenuntersuchung.
Dashboards liefern Echtzeiteinblicke in einem visuellen Format, indem sie KPIs, Trends und Leistungsmetriken anzeigen.
BI-Tools können detaillierte Einblicke in Vergangenheit liefern, z.B. Umsatzrückgänge, durch Visualisierungen in Dashboards und Berichten.
BI konzentriert sich hauptsächlich auf Descriptive Analytics, um zu verstehen, was passiert ist.

Predictive Analytics (PA)

PA ist eine Unterkategorie der BI und zielt darauf ab, zukünftige Entwicklungen auf Basis historischer Daten vorherzusagen.
Ziel ist die präzise Berechnung der Eintrittswahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse.
Traditionelle Methoden stützten sich auf einfache historische Daten und Intuition.
Moderne PA nutzt Big Data, maschinelles Lernen und KI, um genauere und schnellere Vorhersagen zu liefern.
Anwendungsbereiche umfassen die Vorhersage von Markttrends, die Antizipation von Lieferengpässen, die Prognose von Personalfluktuation und die Entwicklung erfolgversprechender Strategien.
PA nutzt historische Daten und statistische Methoden um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.
Beispiele für PA-Anwendungen sind die Vorhersage des zukünftigen Absatzes im Einzelhandel, die Prognose von Zahlungsausfällen im Finanzsektor und die Vorhersage von Maschinenausfällen in der Fertigungsindustrie.
Predictive Analytics unterscheidet sich von Prescriptive Analytics, obwohl sie ähnlich klingen, da Prescriptive Analytics Handlungsempfehlungen für die Reaktion auf Vorhersagen gibt.

Weitere Komponenten von BI-Plattformen

Reporting: BI-Reports verwandeln Daten in klare, handlungsorientierte Zusammenfassungen und ermöglichen interaktive Analysen.
Advanced Analytics: Advanced Analytics geht über einfache statistische Analysen hinaus und nutzt Tools wie Regressionsanalyse und OLAP, um Muster und Verbindungen zwischen Variablen aufzudecken. Dadurch kann die Herkunft von Umsatztrends erkannt und Faktoren, die den Umsatz beeinflussen (z.B. saisonale Schwankungen, Marketingkampagnen, Käuferverhalten), identifiziert werden.
Datenvisualisierung: Datenvisualisierung ist ein unverzichtbares Werkzeug im datengetriebenen Zeitalter und ein zentraler Bestandteil moderner Entscheidungsprozesse. Gut geplante Visualisierungen ermöglichen klare, strategische Entscheidungen und Wettbewerbsvorteile. Die visuelle Darstellung von Daten beeinflusst, wie Informationen aufgenommen und genutzt werden; gut gestaltete Visualisierungen fördern strategische Entscheidungen, schlechte Präsentationen begünstigen Fehlentscheidungen. Mit zunehmenden Datenmengen wird die klare und effektive Visualisierung immer wichtiger, um zentrale Informationen schnell und präzise zu vermitteln. Die Datenvisualisierung umfasst: Ziele definieren, Zielgruppenanalyse, Datenauswahl und Qualitätssicherung, Auswahl der Visualisierungstechnologie und Darstellungsmethoden, Entwurf und Layout, Datenumwandlung, Einholen von Feedback und Anpassungen sowie die Integration in Medien.
Location Intelligence: Location Intelligence erweitert die BI um eine geografische Ebene durch Standortdaten. Diese Information hilft Unternehmen, Marketing und Betriebsabläufe anzupassen.
Descriptive Analytics: Diese Art der Analyse konzentriert sich darauf, vergangene Daten zusammenzufassen. Sie zeigt auf, was geschehen ist und erklärt den Kontext. BI-Tools können beispielsweise genau aufzeigen, wann und wo ein Umsatzrückgang im letzten Quartal stattgefunden hat.
Prescriptive Analytics: Prescriptive Analytics geht über Predictive Analytics hinaus und liefert Handlungsempfehlungen, wie man auf die Vorhersagen reagieren sollte. Dies ist ein wichtiges Werkzeug zur Optimierung zukünftiger Entscheidungen. Business Analytics konzentriert sich speziell auf Prescriptive Analytics.

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Description

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