Arten der Datenanalyse: Ein Vergleich zwischen deskriptiver, prädiktiver, präskriptiver und diagnostischer Analyse

Datenanalysen lassen sich in vier Haupttypen einteilen, die zusammen die Grundlage für moderne Entscheidungsprozesse bilden. Jeder Analysetyp baut auf dem vorherigen auf, wobei der Schwerpunkt zunächst auf dem Verständnis vergangener Ereignisse liegt und sich dann auf die Festlegung erforderlicher Maßnahmen verlagert. In Kombination bieten deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen Unternehmen einen umfassenden Überblick über ihre Leistung und helfen ihnen dabei, Rohdaten in messbare Ergebnisse umzuwandeln.

Welche vier Arten der Datenanalyse gibt es?

Heutzutage legen die meisten Unternehmen großen Wert auf Daten, um geschäftliche Entscheidungen zu treffen – und das zu Recht. Doch Daten allein sind nicht das Ziel. Fakten und Zahlen sind bedeutungslos, wenn man daraus keine wertvollen Erkenntnisse gewinnen kann, die zu fundierteren Maßnahmen führen.

Lösungen zur Datenanalyse bieten eine wertvollere Möglichkeit, Geschäftsdaten zu nutzen. Wir sind uns jedoch auch bewusst, dass die Vielzahl der auf dem Markt verfügbaren Lösungen überwältigend sein kann und viele davon scheinbar unterschiedliche Kategorien der Datenanalyse abdecken. Wie können Unternehmen sich in diesem Dschungel zurechtfinden? Beginnen wir damit, die verschiedenen Arten der Datenanalyse zu verstehen, darunter die deskriptive Analyse, die diagnostische Analyse, die prädiktive Analyse und die präskriptive Analyse.

Zusammenfassung der Arten der Datenanalyse

• Die deskriptive Analytik gibt Aufschluss darüber, was in der Vergangenheit geschehen ist.

• Diagnostische Analysen helfen Ihnen zu verstehen, warum etwas in der Vergangenheit geschehen ist.

• Predictive Analytics sagt voraus, was in Zukunft am wahrscheinlichsten eintreten wird.

• Die präskriptive Analytik empfiehlt Maßnahmen, mit denen Sie diese Ergebnisse beeinflussen können.

Was ist deskriptive Analytik?

Die deskriptive Analytik untersucht Daten statistisch, um Aufschluss darüber zu geben, was in der Vergangenheit geschehen ist, insbesondere durch die Ermittlung von Mustern oder Trends. Die deskriptive Analytik hilft einem Unternehmen dabei, seine Leistung zu verstehen, indem sie Kontext liefert, der den Beteiligten die Interpretation der Informationen erleichtert. Dies geschieht häufig in Form von Datenvisualisierungen wie Grafiken, Diagrammen, Berichten und Dashboards.

• Beispiel aus dem Gesundheitswesen: Wie kann deskriptive Analytik in der Praxis helfen? Nehmen wir an, im Gesundheitswesen werden innerhalb kurzer Zeit ungewöhnlich viele Menschen in die Notaufnahme eingeliefert. Die deskriptive Analytik macht Sie darauf aufmerksam und liefert Echtzeitdaten, einschließlich entsprechender Statistiken (Datum des Vorfalls, Anzahl der Fälle, Patientendaten usw.).

Da der Schwerpunkt der deskriptiven Analytik auf der Zusammenfassung von Datensätzen liegt, um die Frage „Was ist passiert?“ zu beantworten, ist sie das A und O der Datenanalyse. Sie hilft dabei, Ursachen und Wirkungen zu identifizieren, Zusammenhänge aufzudecken und die Gründe für vergangene Ergebnisse zu verstehen. Durch den Einsatz leistungsstarker Analysetools und Business Intelligence können Ihre Datenwissenschaftler mithilfe der deskriptiven Analyse die in Ihren Rohdaten verborgenen Muster erkennen.

Was ist diagnostische Analytik?

Die diagnostische Analyse geht über beschreibende Daten hinaus und liefert tiefgreifendere Analysen, um die Frage „Warum ist das passiert?“ zu beantworten. Die diagnostische Analyse wird oft als Ursachenanalyse bezeichnet und umfasst Verfahren wie Data Discovery, Data Mining sowie Drill-Down und Drill-Through.

• Beispiel aus dem Gesundheitswesen: Um bei unserem Beispiel aus der Notaufnahme zu bleiben: Mithilfe diagnostischer Analysen würden die Daten untersucht und Zusammenhänge zwischen einzelnen Informationen hergestellt. So könnte beispielsweise festgestellt werden, dass alle Symptome der Patienten (z. B. hohes Fieber, trockener Husten und Erschöpfung) auf denselben Erreger hindeuten. Damit hätten Sie nun eine Erklärung für den plötzlichen Anstieg der Patientenzahlen in der Notaufnahme.

Durch eine tiefergehende Untersuchung, die über das „Was“ hinausgeht, um das „Warum“ Ihrer Daten aufzudecken, hilft die diagnostische Analyse Ihren Datenwissenschaftlern nicht nur dabei, zu verstehen, was geschehen ist, sondern auch umsetzbare Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, die künftig eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen.

Was ist Predictive Analytics?

Prädiktive Analytik nutzt historische Daten und speist diese in Modelle des maschinellen Lernens oder andere KI-gesteuerte Modelle ein, die wichtige Trends und Muster berücksichtigen. Das Modell wird dann auf aktuelle Daten angewendet, um auf der Grundlage dieser Schlüsselfaktoren und Veränderungen vorherzusagen, was als Nächstes passieren wird.

• Beispiel aus dem Gesundheitswesen: In unserem Krankenhausbeispiel könnte die prädiktive Analytik einen Anstieg der Patientenzahlen in der Notaufnahme in den nächsten Wochen vorhersagen, da die Datenmuster darauf hindeuten, dass sich die Krankheit rasch ausbreitet.

Diese Art der Datenanalyse kann für Unternehmen einige der spannendsten Ergebnisse liefern, und ihre Beliebtheit nimmt in modernen Unternehmensumgebungen stetig zu. Durch den Einsatz statistischer Methoden wie KI und Regressionsanalyse für die prädiktive Modellierung können Datenanalysten mithilfe von Predictive Analytics zukünftige Ergebnisse mit größerer Genauigkeit als je zuvor prognostizieren, was Führungskräften ermöglicht, bessere Entscheidungen zu treffen.

Was ist präskriptive Analytik?

Die präskriptive Analytik hebt die prädiktive Datenanalyse auf die nächste Stufe. Nun, da Sie eine Vorstellung davon haben, was in Zukunft wahrscheinlich passieren wird, stellt sich die Frage: Was sollten Sie dagegen unternehmen? Diese Art der Analyse schlägt verschiedene Vorgehensweisen vor und skizziert die potenziellen Auswirkungen der einzelnen Optionen.

• Beispiel aus dem Gesundheitswesen: Im Beispiel der Notaufnahme könnte ein Tool für präskriptive Analytik – da wir nun wissen, dass sich die Krankheit ausbreitet – vorschlagen, die Anzahl der verfügbaren Mitarbeiter zu erhöhen, um den Zustrom an Patienten angemessen versorgen zu können.

Die präskriptive Analyse wird von vielen als der fortschrittlichste Datenanalyseprozess dieser vier angesehen und ist für Ihre Geschäftsstrategie von entscheidender Bedeutung. Mithilfe von Optimierungsalgorithmen und statistischen Modellen liefert sie Empfehlungen zu den besten Maßnahmen, die Sie ergreifen sollten, um Ihr gewünschtes Ergebnis zu erzielen – von Vertriebsstrategien und Produktpreisgestaltung bis hin zur Ressourcenzuweisung und Personalplanung. Präskriptive Analysen versetzen Sie in die Lage, wirklich datengestützte Entscheidungen zu treffen, die direkt zu Ihren Geschäftsergebnissen beitragen.

Wie die verschiedenen Arten der Datenanalyse zusammenwirken

Diese vier Arten der Datenanalyse ergänzen sich gegenseitig, wobei jede Analyse auf der vorherigen aufbaut, um tiefere Einblicke und umsetzbarere Informationen für die Entscheidungsfindung zu liefern. Sowohl die deskriptive als auch die diagnostische Analyse blicken in die Vergangenheit, um zu erklären, was passiert ist und warum es passiert ist. Prädiktive und präskriptive Analysen nutzen historische Daten, um vorherzusagen, was in der Zukunft passieren wird und welche Maßnahmen ergriffen werden können, um diese Ergebnisse zu beeinflussen. Zukunftsorientierte Organisationen setzen eine Vielzahl von Analysen gemeinsam ein, um kluge Entscheidungen zu treffen, die ihrem Unternehmen helfen (oder, im Fall unseres Krankenhausbeispiels, Leben retten).

Vergleichstabelle

Weitere Methoden der Datenanalyse

Neben den vier Hauptarten der Datenanalyse, die wir bereits behandelt haben, gibt es noch einige weitere Kategorien, die Ihnen im geschäftlichen Umfeld nützlich sein könnten.

Augmented Analytics

Augmented Analytics ist ein relativ neuer Ansatz zur Datenanalyse, der künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzt, um den Prozess der Datenerkundung und -analyse zu automatisieren und zu verbessern. Er kann insbesondere beim Umgang mit Big Data hilfreich sein, da er menschliche Datenanalysten durch intelligente Tools und KI-gestützte Unterstützung ergänzt. Durch die Vereinfachung der Datenerkundung und -analyse mit Funktionen wie Abfragen in natürlicher Sprache macht Augmented Analytics Datenerkenntnisse einem breiteren Nutzerkreis zugänglich, selbst solchen ohne umfassende Datenkenntnisse.

Wesentliche Merkmale der Augmented Analytics:

• Automatisiert sich wiederholende Aufgaben wie die Datenbereinigung und -aufbereitung.

• Empfiehlt relevante Datenvisualisierungen.

• Erkennt Muster, Trends und Anomalien in Daten und liefert mögliche Erklärungen.

Statistische Auswertung

Die statistische Analyse umfasst die Erhebung, Auswertung, Interpretation, Darstellung und Systematisierung von Daten unter Verwendung mathematischer Verfahren. Sie stützt sich auf die Anwendung statistischer Theorien und Formeln, um Daten zu quantifizieren und Schlussfolgerungen daraus zu ziehen.

Wesentliche Merkmale der statistischen Analyse:

• Bezieht sich auf numerische Daten und quantitative Methoden.

• Untersucht Zusammenhänge zwischen Variablen, um Wahrscheinlichkeiten zu ermitteln.

• Ermöglicht eine inferentielle Analyse, um auf der Grundlage einer Teilmenge Ihrer Daten Schlussfolgerungen zu ziehen.

Nicht-statistische Analyse

Die nicht-statistische Analyse umfasst qualitative Analysemethoden, die nicht auf statistischen Verfahren beruhen. Ihr Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis nuancierter Muster, Themen und Bedeutungen in Daten, die häufig nicht numerischer Natur sind.

Wesentliche Merkmale der statistischen Analyse:

• Bezieht sich auf nicht-numerische Daten wie Text, Bilder oder Beobachtungen.

• Oft subjektiver und stärker von der Interpretation des Analysten abhängig.

• Legt den Schwerpunkt auf das Verständnis des Kontexts, der Themen und der zugrunde liegenden Bedeutungen.

Wie können bessere Datenanalysen die unternehmerischen Entscheidungen verbessern?

Datenanalysen können geschäftliche Entscheidungen erheblich verbessern, indem sie Erkenntnisse liefern, die zu fundierteren, präziseren und zeitnahen Entscheidungen führen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die Unternehmen durch verbesserte Datenanalyse-Tools erzielen können:

• Datengestützte Entscheidungen: Intuition und Vermutungen werden durch nüchterne, harte Fakten ersetzt. Eine effektive Datenanalyse liefert ein klares Bild davon, was funktioniert und was nicht, und versetzt Unternehmen in die Lage, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit zum Erfolg führen.

• Besseres Kundenverständnis: Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen ein tieferes Verständnis für ihre Zielgruppe, deren Vorlieben und deren Kaufverhalten gewinnen. Dies ermöglicht eine bessere Produktentwicklung, gezielte Marketingkampagnen und einen verbesserten Kundenservice.

• Höhere Effizienz: Mithilfe von Datenanalysen lassen sich Ineffizienzen in den Bereichen Betriebsabläufe, Logistik und Lieferketten aufdecken. Durch die gezielte Ermittlung von Verbesserungsmöglichkeiten können Unternehmen Prozesse optimieren, Kosten senken und die Produktivität steigern.

• Risikomanagement: Mithilfe von Datenanalysen können Unternehmen potenzielle Risiken erkennen und mindern. So lassen sich beispielsweise die Bonität von Kreditantragstellern bewerten oder Betrugsfälle bei Finanztransaktionen vorhersagen.

• Innovation: Erkenntnisse aus Daten können neue Ideen und Chancen hervorbringen. Indem sie verborgene Muster und Trends in Daten aufdecken, können Unternehmen innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln, die den sich wandelnden Bedürfnissen ihrer Kunden gerecht werden.

• Wettbewerbsvorteil: In der heutigen datengesteuerten Welt verschaffen sich Unternehmen, die Datenanalysen effektiv nutzen, einen erheblichen Vorsprung gegenüber ihren Mitbewerbern. Indem sie ihre Strategien auf Daten stützen, können sie schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen und der Konkurrenz immer einen Schritt voraus sein.

Durch den Einsatz von Datenanalysen können Unternehmen in allen Bereichen ihres Betriebs fundiertere Entscheidungen treffen. Dies ist ein leistungsstarkes Instrument, um Kunden besser zu verstehen, Prozesse zu optimieren, Risiken zu steuern und Innovationen voranzutreiben. Lesen Sie unser Whitepaper darüber, wie Spreadsheet Server SaaS-Unternehmen dabei unterstützt, ihre NetSuite-Datenanalyse zu verbessern.

Was sind die größten Hindernisse für eine gute Datenanalyse?

Zwar kann die Datenanalyse geschäftliche Entscheidungen erheblich verbessern, indem sie Einblicke in KPIs und Kennzahlen liefert, doch die Integration von Daten aus verstreuten Quellen kann mühsam sein und erfordert eine zeitaufwändige manuelle Datenerfassung.

Unternehmen haben oft Zugriff auf mehrere Datenquellen, wie beispielsweise Marketing- oder Finanzdatenauszüge im CSV- oder Excel-Format, die vor der Analyse zusammengeführt werden müssen. Dieser manuelle Prozess ist zeitaufwendig und nicht reproduzierbar, was zu Problemen bei der Datenkonsistenz führt. Die gemeinsame Nutzung von Tabellenkalkulationen kann zudem zu Formelfehlern und defekten Verknüpfungen führen, was den Zugriff auf eine gemeinsame Datenquelle erschwert.

Auch manuelle Prozesse zur Datenerfassung und -aggregation können Bedenken hinsichtlich Governance und Sicherheit aufwerfen, da die Weitergabe wichtiger Finanzdaten über Tabellenkalkulationen oder SharePoint ein Unternehmen der Gefahr von Cyberkriminalität aussetzen kann. Hier kann ein Tool wie Simba nahtlose Datenkonnektivität von all Ihren Datenbanken zu einer einzigen, zentralisierten und sicheren Drehscheibe bieten, die als einheitliche „Source of Truth“ dient. Simba fungiert als Brücke, um Echtzeitdaten sicher und zuverlässig an Ihre Datenanalyseplattform weiterzuleiten und so noch bessere Analysen zu ermöglichen.

Wie eine Datenanalyselösung wie Logi Symphony helfen kann

Die meisten Teams streben nach präskriptiver Analytik, kommen dabei jedoch oft nicht weiter, da die Analysefunktionen in separaten Tools mit unterschiedlichen Anmeldungen für verschiedene Teams untergebracht sind. Um ein stärker auf Erkenntnisse ausgerichtetes Unternehmen aufzubauen, sollten Sie eine Datenanalyselösung in Betracht ziehen, die Analysefunktionen mit Datenmanagement-Fähigkeiten auf einer einheitlichen Plattform vereint und so Kompatibilitätsprobleme vermeidet. Eine cloudbasierte Plattform mit lokalem und hybridem Datenzugriff ist entscheidend für einen schnellen, einfachen Zugriff auf Erkenntnisse und eine fundierte Entscheidungsfindung. Eine End-to-End-Analyselösung wie Logi Symphony von insightsoftware, unterstützt den gesamten Analyseprozess – von der Datenerfassung bis hin zur Bereitstellung von Erkenntnissen und präskriptiven Maßnahmen – mit Sicherheit, Flexibilität, Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit.

Die richtige Lösung für die Datenanalyse bietet Ihrem Unternehmen folgende Vorteile:

• Nutzen Sie datengestützte Erkenntnisse und Analysen, um die Entscheidungsfindung und die Benutzererfahrung zu verbessern.

• Nutzen Sie integrierte Analysetools, um interaktive Dashboards und personalisierte Visualisierungen zu erstellen.

• Die Datenanalyse demokratisieren, indem Geschäftsanwendern Self-Service-Analysetools an die Hand gegeben werden.

• Nutzen Sie fortschrittliche Analysefunktionen, um sich im Wettbewerbsumfeld abzuheben und die Konkurrenz hinter sich zu lassen.

Wie Logi Symphony bei allen Arten der Datenanalyse hilft

Durch die Umwandlung Ihrer Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse ermöglicht Ihnen Datenanalyse-Software wie Logi Symphony, verborgene Muster und Trends aufzudecken, Ihre Prognosefähigkeiten zu verbessern und fundiertere, datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Vereinbaren Sie eine Demo, um mehr darüber zu erfahren, wie Insightsoftware Ihrem Unternehmen in der heutigen datengesteuerten Welt einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen kann.

Häufig gestellte Fragen zu Arten der Datenanalyse

Welche vier Arten der Datenanalyse (wichtigste Analysemodelle) gibt es?

Die vier Haupttypen analytischer Modelle dienen jeweils einem bestimmten Zweck beim Verständnis und bei der Verbesserung der Unternehmensleistung. Sie helfen Unternehmen dabei, den Schritt von der bloßen Beobachtung von Daten hin zu fundierten, strategischen Maßnahmen zu vollziehen.

• Deskriptive Analytik: Konzentriert sich darauf, durch die Zusammenfassung historischer Daten zu verstehen, was bereits geschehen ist.

• Diagnostische Analytik: Erklärt, warum etwas geschehen ist, indem Trends, Muster und Ursachen ermittelt werden.

• Prädiktive Analytik: Nutzt statistische Modelle und maschinelles Lernen, um zukünftige Ergebnisse oder Trends vorherzusagen.

• Prescriptive Analytics: Empfiehlt auf der Grundlage der verfügbaren Daten konkrete Maßnahmen oder Entscheidungen, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Inwiefern hängen die vier Arten der Analytik zusammen?

Jede Art der Analytik erfüllt eine bestimmte Funktion, doch zusammen bilden sie ein einheitliches Rahmenwerk für datengestützte Entscheidungsfindung. Die deskriptive Analytik untersucht, was geschehen ist, die diagnostische Analytik erklärt, warum es dazu gekommen ist, die prädiktive Analytik prognostiziert, was als Nächstes wahrscheinlich passieren wird, und die präskriptive Analytik empfiehlt auf der Grundlage dieser Erkenntnisse die beste Vorgehensweise. Im Zusammenspiel schaffen sie einen kontinuierlichen Verbesserungszyklus, der Unternehmen dabei hilft, Herausforderungen zu antizipieren, Strategien anzupassen und die Leistung zu optimieren.

Können Unternehmen mehr als ein Analysemodell gleichzeitig einsetzen?

Ja, Unternehmen kombinieren häufig mehrere Analysemodelle, um sich einen umfassenden Überblick über ihre Betriebsabläufe zu verschaffen. So könnte ein Hersteller beispielsweise deskriptive Analysen zur Auswertung vergangener Produktionsdaten, diagnostische Analysen zur Ermittlung der Ursachen von Ausfallzeiten, prädiktive Analysen zur Nachfrageprognose und präskriptive Analysen zur Ermittlung des effizientesten Produktionsplans einsetzen. Dieser integrierte Ansatz ermöglicht es Unternehmen, von einer reaktiven zu einer proaktiven Entscheidungsfindung überzugehen.

Wie schaffen Unternehmen den Übergang von der deskriptiven zur präskriptiven Analytik?

Der Übergang von der deskriptiven zur präskriptiven Analytik erfordert eine strukturierte Weiterentwicklung der Datenreife. Unternehmen beginnen in der Regel damit, die Datenerfassung und -visualisierung zu verbessern, und integrieren anschließend diagnostische Analysen, um Muster und Ursachen zu verstehen. Mit der Weiterentwicklung von Technologie und Fachwissen werden prädiktive Modelle eingeführt, um Trends zu antizipieren, gefolgt von präskriptiven Systemen, die KI oder maschinelles Lernen einsetzen, um optimale Maßnahmen vorzuschlagen. Dieser schrittweise Ansatz wandelt Rohdaten in eine automatisierte, auf Erkenntnissen basierende Entscheidungsfindung um.

Welche Herausforderungen ergeben sich bei der Kombination aller vier Analysearten?

Die Integration aller vier Arten von Analysen kann komplex sein. Zu den häufigsten Herausforderungen zählen uneinheitliche Datenqualität, fragmentierte Systeme und die Schwierigkeit, Erkenntnisse abteilungsübergreifend abzustimmen. Um diese Probleme zu bewältigen, sind eine einheitliche Dateninfrastruktur, klare Governance-Richtlinien und die Zusammenarbeit zwischen geschäftlichen und technischen Teams erforderlich. Bei erfolgreicher Umsetzung führt diese Integration zu einem leistungsstarken, durchgängigen Analyse-Framework, das sowohl die Effizienz als auch die strategischen Ergebnisse verbessert.