Data Analytics

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. Da die Massen an Daten in Unternehmen aber oftmals so groß sind, gibt es verschiedene Methoden, die diese großen Mengen an Daten analysieren können.

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, während Tableau und Power BI für ihre Benutzerfreundlichkeit und einfache Bedienung bekannt sind. Trotzdem stehen Power BI und Tableau QlikView in den Punkten Datenanalyse und Datenvisualisierung in nichts nach, denn alle drei Tools bieten eine Vielzahl an Datenanalyse- und Datenvisualisierungsfunktionen.

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.

Die statische Analyse bezieht sich im Bereich der Data Analytics darauf, Muster und Trends in Datensätzen zu identifizieren, um auf diesen Erkenntnissen fundierte Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen. 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. Im Gegensatz zur deskriptiven Statistik beschäftigt sich die inferenzstatistische Analyse mit der Schätzung von Parametern, um Rückschlüsse auf die Gesamtheit zu ziehen. Hierzu werden Stichproben aus der Gesamtheit genommen. 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 können erste Analysen durchgeführt werden. Diese Analysen liefern oft schon fundamentale und nützliche Ergebnisse, aber in der Praxis ist mit noch ausgereifteren Methoden mehr möglich.

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, um nicht zurück zu fallen. Deshalb haben wir noch weitere Teilgebiete vorbereitet.

Eine weitere Data Analytics Technik, um Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen, ist das Data Mining. Data Mining beinhaltet die Anwendung von statistischen und mathematischen Techniken. Die Anwendung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning spielen dabei eine entscheidende Rolle. Mittlerweile wird Data Mining für diverse Geschäftsfelder angewandt, wie im Handel, im Marketing oder auch bei Banken und Versicherungen, um nur ein paar zu nennen. Der Prozess des Data Mining besteht aus folgenden Schritten:

I am text block. Click edit button to change this text. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.

Datenanalyse

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.

Jedes Neuron wendet beim Empfangen der Daten eine Aktivierungsfunktion an. Dadurch wird die Summe der gewichteten Eingabedaten des Neurons in einen Wert transformiert, der dann an die nächste Schicht weiter gegeben wird. 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.

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 und hilft besser zu verstehen, wo Kosten gespart und wo Gewinne gemacht werden können. 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 dem die Beziehung zwischen den Merkmalen und dem Ziel der Analyse beschrieben wird. 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 und mit welchen Aktionen er seine Aussagen optimieren kann.

Ein Beispiel für die Anwendung von einem Reinforcement Algorithmus könnte sein, dass ein Unternehmen den optimalen Preis für seine Produkte bestimmen möchte. Der RL-Agent würde in diesem Fall die Daten analysieren, um den Preis zu finden, der zu einer maximalen Belohnung (in diesem Fall zu einem höheren Umsatz) führt. Der RL-Agent würde dann seine Entscheidungen verbessern, indem er die Auswirkungen seiner Aktionen auf die Belohnung analysiert und darauf basierend bessere Entscheidungen trifft.

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.

Data Analytics ist schon seit langem ein wichtiger Bestandteil der Business Welt. Neue Technologien wie Power BI und gerade 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 ist es kaum noch vorstellbar, dass Unternehmen am Markt existieren können, wenn sie sich nicht mit Data Analytics auseinander setzen.

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. Wir helfen Ihnen zu verstehen wie Sie optimal von dieser Technologie profitieren können.