Mit Data Analytics die richtigen Entscheidungen treffen!
In der heutigen Zeit fallen bei Unternehmen riesige Massen an Daten an. Data Analytics beschäftigt sich mit der Analyse dieser Daten, um den größten Nutzen aus ihnen zu ziehen. Die Massen an Daten in Unternehmen wird immer größer. Es gibt verschiedene Methoden, die diese großen Mengen an Daten analysieren können.
Um die Unternehmensdaten zu analysieren und so das meiste aus den Daten rauszuholen gibt es verschiedene Ansätze. Wir arbeiten z.B. an der Datenbereitstellung, der Datenvisualisierung, der statistische Analyse, dem maschinelle Lernen und dem Datamining. Mit der Datenvisualisierung können beispielsweise Daten in ansprechenden Formaten dargestellt werden, um Muster in Datensätzen zu veranschaulichen. Erst die Darstellung von Daten ermöglicht es neue Möglichkeiten zu sehen und weitere Analysen anzustoßen.
Datenvisualisierung
Durch Datenvisualisierung können komplexe Daten ansprechend und leicht verständlich präsentiert werden. Oftmals sind die Ergebnisse von Analysemethoden visualisiert. Dadurch können Benutzer Abhängigkeiten und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen, Abweichungen und Außreisern erkennen. Außerdem entstehen bessere Entscheidungen im Team, weil die Visualisierung der Daten die Kommunikation und Zusammenarbeit von Kollegen und Abteilungen verbessert. Für die Datenvisualisierung gibt es verschiedene Tools, wie zum Beispiel Tableau, Qlik View und Power BI .
Alle drei sind Tools um Daten zu visualisieren, dennoch haben alle Tools unterschiedliche Stärken und Schwächen. Qlik View ist aufgrund seiner Komplexität eher schwieriger zu erlernen. Tableau und Power BI hingegen sind für ihre Benutzerfreundlichkeit und einfache Bedienung bekannt. Trotzdem stehen Power BI und Tableau QlikView in den Punkten Datenanalyse und Datenvisualisierung in nichts nach. Alle drei Tools bieten eine Vielzahl an Datenanalyse- und Datenvisualisierungsfunktionen.
Datenvisualisierung mit Power BI
Mit modernen Tools wie Power BI lassen sich immer bessere Berichte erstellen. Natürlich können Farben und Highlights genutzt werden um den Leser sinnvoll durch die Berichte zu leiten. Zudem sind die interaktiven Möglichkeiten hilfreich, um ganz neue und tiefere Einblicke in die Daten zu gewinnen.
Statistische Analyse
Die statische Analyse bezieht sich im Bereich der Data Analytics darauf, Muster und Trends in Datensätzen zu identifizieren. Im nächsten Schritt trifft man auf diesen Erkenntnissen fundierte Entscheidungen und Vorhersagen. Zur statistischen Analyse von Daten gibt es mehrere Ansätze. Mit der deskriptiven Statistik werden die Daten durch statistische Maße wie Mittelwert, Varianzen und Standardabweichungen beschrieben und zusammengefasst.
Deskriptive Statistik
Sie beschäftigt sich mit der Schätzung von Parametern, um Rückschlüsse auf die Gesamtheit zu ziehen. Hierzu zieht man Stichproben aus der Gesamtheit. Ein Parameter ist eine charakteristische Eigenschaft der Gesamtheit, wie zum Beispiel der Mittelwert oder die Standardabweichung. Mit altbewehrten Mitteln wie dem Hypothesentest oder der Regressionsanalyse kann man erste Analysen durchführen. Diese Analysen liefern oft schon fundamentale und nützliche Ergebnisse, aber in der Praxis ist mit noch ausgereifteren Methoden mehr möglich.
Statistische Analyse in der Cloud
Die immer größere Rechenleistung und Verfügbarkeit von Daten ermöglicht es auch vollautomatisierte Auswertungen für Unternehmen zu designen. Mehr und mehr Unternehmen erkennen diesen Umstand und so wird es immer wichtiger fortgeschrittene Techniken anzuwenden. Somit ist man der Konkurrenz immer einen Schritt voraus. Deshalb haben wir noch weitere Teilgebiete vorbereitet.
Data Mining
Eine weitere Data Analytics Technik, um Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen, ist das Data Mining. Data Mining beinhaltet somit die Anwendung von statistischen und mathematischen Techniken. Die Anwendung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning spielen dabei eine entscheidende Rolle. Der Prozess des Data Mining besteht aus folgenden Schritten:
Datenauswahl
Der erste Schritt im Data Mining-Prozess besteht darin, die relevanten Daten aus einer großen Datenmenge auszuwählen. Dieser Schritt ist wichtig, da er sicherstellt, dass zur Analyse nur relevante und geeignete Daten bereitstehen, was Zeit und Ressourcen spart.
Datenvorbearbeitung
Die Datenvorbereitung ist ein wichtiger Schritt um die Rohdaten in eine geeignete Form zu bringen, damit sie für die Datenanalyse bereit sind.
Datenreinigung
Im nächsten Schritt werden die ausgewählten Daten auf Fehler und Inkonsistenzen überprüft. Infolgedessen behebt man diese. Die Datenreinigung kann manuell oder automatisch erfolgen.
Data Analytics
Die Datenanalyse ist der wichtigste Schritt im Data-Mining-Prozess, bei dem die vorverarbeiteten Daten untersucht werden, um Muster, Zusammenhänge und Erkenntnisse zu identifizieren. Es gibt verschiedene Ansätze bei der Datenanalyse. Zum Beispiel können wir, in der Praxis, die Daten mithilfe eines Künstlichen Neuronalen Netzes (KNN) analysieren. Ein KNN ist ein mathematisches Modell, das aus einer großen Anzahl von miteinander verbundenen Neuronen besteht, die in Schichten organisiert sind. Jedes Neuron nimmt Eingabedaten auf, verarbeitet sie und gibt sie an das nächste Neuron weiter. Das Netz benötigt zum trainieren eine große Menge an Trainingsdaten. Dann werden die echten Daten in die Eingabeschicht des KNN eingespeist und von dort durch die Verarbeitungsschichten geleitet.
Wie funktioniert das KNN eigentlich?
Jedes Neuron wendet beim Empfangen der Daten eine Aktivierungsfunktion an. Dadurch wird die Summe der gewichteten Eingabedaten des Neurons in einen Wert transformiert. Dieser Wert wird dann an die nächste Schicht weitergegeben. Während des Trainingsprozesses wird die Rückgabepropagation verwendet, um die Gewichte der Verbindung zwischen den Neuronen zu aktualisieren und dadurch die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Zum Schluss werden die Werte an die Ausgabeschicht gegeben, wo sie dem Nutzer in einer verständlichen Form präsentiert werden.
Machine Learning
Ein weiterer Data Analytics Ansatz ist Machine Learning. Im Wesentlichen geht es darum, einen Algorithmus so zu trainieren, dass es automatisch aus Vorhersagen und Entscheidungen treffen kann. Dieses Verfahren wird oft von Kunden nachgefragt. Es hilft um besser zu verstehen, man Kosten sparen und Gewinne machen kann.
Wie auch bei der Datenanalyse mit einem Künstlichen Neuronalen Netz ist auch hier der erste Schritt die Sammlung und Bereinigung von Rohdaten. Danach werden die wichtigsten Merkmale der Daten identifiziert und ein Modell erstellt. Mit diesem kann man die Beziehung zwischen den Merkmalen und dem Ziel der Analyse beschreiben.
Ein mögliches Modell ist zum Beispiel das Reinforcement Learning. Bei dieser Methode lernt der Algorithmus in einer bestimmten Umgebung Entscheidungen zu treffen, um einen Belohnungswert zu Maximieren. Auf diese Weise lernt der Algorithmus selber, welche Aktionen in einer bestimmten Situation am besten sind. Außerdem kann er abschätzen, mit welchen Aktionen er seine Aussagen optimieren kann.
Beispiel Reinforcement Learning
Kommen wir zu einem Beispiel für Reinforcement Learning. Ein Unternehmen möchte den optimalen Preis für seine Produkte bestimmen. Der RL-Agent würde in diesem Fall die Daten analysieren, um den Preis zu finden. Dieser führt dann zu einer maximalen Belohnung (in diesem Fall zu einem höheren Umsatz). Der RL-Agent würde dann seine Entscheidungen verbessern, indem er die Auswirkungen seiner Aktionen auf die Belohnung analysiert. Auf Basis dieser Analyse kann er dann bessere Entscheidungen treffen.
Eine benutzerfreundliche Möglichkeit diese Modelle zu erstellen ist z.B. das ML-Studio von Microsoft. Unser Data Engineer Emil Vincazovic hat auch dazu schon einen Blog-Beitrag verfasst.
Fazit
Data Analytics ist schon seit langem ein wichtiger Bestandteil der Business Welt. Neue Technologien wie Power BI und allem voran auch Machine Learning ermöglichen es immer bessere Ergebnisse zu erzielen. Mit dem richtigen Fachwissen oder der richtigen Hilfe an Ihrer Seite, können völlig neue Möglichkeiten entstehen. In der modernen Welt kriegen Unternehmen Probleme wenn sie sich nicht mit Data Analytics auseinander setzen.
Unsere Spezialisten
Wir, als arelium, haben über ein Jahrzehnt Erfahrung mit Data Analytics Lösungen wie z.B. mit Machine Learning. In vielen einzelnen Projekten haben wir die Möglichkeiten von Machine Learning nutzen können, um Kunden maßgeschneiderte Lösungen zu präsentieren. Wenn Sie neugierig geworden sind sprechen Sie uns gerne an. Somit können wir Ihnen helfen zu verstehen wie Sie optimal von dieser Technologie profitieren können.
