Was ist Data Analytics?

Data Analyst_Data Analytics

Definition

Data Analytics bezieht sich auf die Anwendung von Techniken und Tools, um Daten zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren, um Erkenntnisse und Einsichten zu gewinnen. Es umfasst die Anwendung von Methoden wie statistische Analyse, Data Mining und Machine Learning, um Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen.  

Ein Data Analyst ist eine Person, die sich auf die Anwendung von Data Analytics spezialisiert hat. Sie sammeln, bereinigen und analysieren große Datenmengen, um Unternehmen dabei zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen. Sie können auch Prognosen und Vorhersagen erstellen und Empfehlungen für die Optimierung von Geschäftsprozessen geben. Ein Data Analyst arbeiten oft in Bereichen wie Finanzen, Marketing, Produktion und E-Commerce.  

Wie können Unternehmen von Data Analytics profitieren?  

Unternehmen können von Data Analytics und Data Analysten auf verschiedene Weise profitieren, darunter:  

  • Entscheidungsunterstützung: Er ermöglicht Unternehmen, ihre Daten schneller und genauer zu analysieren, was zu besseren Entscheidungen führen kann.  
  • Vorhersagen und Prognosen: Prognosen und Vorhersagen für zukünftige Geschäftsentwicklungen und Trends können besser erstellt werden.  
  • Optimierung von Geschäftsprozessen: Es kann Unternehmen dabei helfen, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, indem es Daten schneller und einfacher zugänglich macht.  
  • Personalisierte Angebote: Es ermöglicht Unternehmen, personalisierte Angebote und Empfehlungen für Kunden zu erstellen, was die Kundenbindung und den Umsatz erhöhen kann.  
  • Automatisierung von Prozessen: Es ermöglicht Unternehmen, Personalkosten zu sparen durch das Automatisieren von Prozessen. 
  • Risikomanagement: Data Analytics kann Unternehmen dabei helfen, Risiken besser zu identifizieren, zu quantifizieren und zu minimieren  

Was muss ein Unternehmen beachten dabei?  

Ein Unternehmen sollte bei der Anwendung von Data Analytics und dem Einsatz von Data Analysten folgende Dinge beachten:  

  • Datenqualität: Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die Daten, die für die Analyse verwendet werden, von hoher Qualität sind. Außerdem sollten Prozesse und Regeln implementiert werden, um die Datenqualität aufrechtzuerhalten.  
  • Datensicherheit: Es ist wichtig, die Sicherheit der Daten zu gewährleisten, indem Zugriffsrechte und -kontrollen implementiert werden.  
  • Ethik: Es ist wichtig, ethische Aspekte bei der Anwendung von Data Analytics zu berücksichtigen. Insbesondere bei der Verarbeitung von personenbezogenen Daten ist dies ein relevanter Punkt.  
  • Kompetenzen: Es ist wichtig, dass das Unternehmen über die erforderlichen Kompetenzen verfügt, um Data Analytics erfolgreich anwenden zu können, insbesondere in Bezug auf Mathematik, Statistik und Informatik.  
  • Governance: Es ist wichtig, eine Governance-Strategie zu implementieren, um sicherzustellen, dass die Anwendung von Data Analytics sinnvoll verwaltet wird und die Nutzung der Daten kontrolliert wird.  
  • Integrität: Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die Integrität der Daten durch Prozesse und Regeln gewährleistet wird, um die Datenqualität und -zuverlässigkeit sicherzustellen.  
  • Kommunikation und Transparenz: Es ist wichtig, die Ergebnisse der Analysen und -Prognosen klar und verständlich zu kommunizieren.