Datenanalysetechnik
3 Wege für eine schnellere Datenanalyse
Das Team von Kosmos stellt Methoden zur Vereinfachung der Komplexität von Datenanalysetechniken vor.
In der heutigen datengetriebenen Welt steht Unternehmen die Herausforderung bevor, bedeutsame Erkenntnisse aus enormen Datenmengen zu gewinnen. Sie sind ständig unter Druck, rasch wertvolle Informationen zu generieren, doch komplexe Datenanalysetechniken erfordern oft einen beträchtlichen Zeitaufwand. Wie Vernon Southward, CEO von Kosmos, treffend bemerkt: „Die Fähigkeit, schnell und effizient Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, ist der wahre Wettbewerbsvorteil im heutigen Zeitalter der Information.“
Gemäß Springboard beginnt der Prozess der Datenanalyse üblicherweise mit der Identifizierung der geschäftlichen Fragestellung, die beantwortet werden muss. Anschließend werden die erforderlichen Rohdatensätze gesammelt, die aus internen Quellen wie der Kundenbeziehungsmanagement-Software (CRM) eines Unternehmens oder aus sekundären Quellen wie Regierungsinformationen oder Social-Media-APIs stammen können.
Sobald die Daten gesammelt wurden, ist eine Bereinigung erforderlich. Dies umfasst das Entfernen von doppelten und anomalen Daten, das Ausgleichen von Inkonsistenzen, die Standardisierung von Datenstruktur und -format sowie die Behebung von Syntaxfehlern. Nach der Bereinigung können die Daten mit verschiedenen Datenanalysetechniken und -tools analysiert werden, um Trends, Korrelationen, Ausreißer und Schwankungen zu identifizieren.
Arten der Datenanalyse
Es gibt vier wesentliche Arten der Datenanalyse: deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive. Die deskriptive Analyse zeigt, was passiert ist, die diagnostische Analyse erklärt, warum es passiert ist, die prädiktive Analyse versucht, das Ergebnis einer Handlung vorherzusagen und die präskriptive Analyse identifiziert Lösungen für ein bestimmtes Problem.
Beispielweise könnte eine Bank die deskriptive Analyse verwenden, um die Ausgabegewohnheiten ihrer Kunden zu verstehen, die diagnostische Analyse, um zu ermitteln, warum eine bestimmte Marketingkampagne fehlgeschlagen ist, die prädiktive Analyse, um zukünftiges Kundenverhalten vorherzusagen, und die präskriptive Analyse, um den besten Ansatz zur Steigerung der Kundenbindung zu ermitteln.