Mehrwert aus den Daten Was ist Datenanalyse?

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Datenanalyse ist der Prozess der Auswertung von Daten, um daraus neue Erkenntnisse zu gewinnen. Diese lassen sich einsetzen, um beispielsweise Prozesse zu optimieren oder datengestützte Entscheidungen zu treffen. Für die Analysen können verschiedene statistische Methoden zum Einsatz kommen.

Unter Datenanalyse versteht man den Prozess der Auswertung und Informationsgewinnung aus bestehenden Daten. Es wird in den Daten nach Mustern, Trends, Verknüpfungen oder Anomalien gesucht, um daraus neue Informationen abzuleiten und tiefere Einblicke zu gewinnen.

Datenanalysen schaffen einen Mehrwert aus den vorhandenen Daten. Die Ergebnisse einer Datenanalyse lassen sich beispielsweise in Form von Zahlen und Metriken darstellen und visualisieren. Mithilfe der durch Datenanalysen gewonnenen Erkenntnisse können Prozesse optimiert, strategische Planungen aufgesetzt oder datengestützte Entscheidungen getroffen werden.

Datenanalysen folgen systematischen Ansätzen und verwenden verschiedene statistische Methoden. Als Werkzeuge zur Auswertung von Daten werden Tabellenkalkulationsprogramme, Datenbanksprachen, Programmiersprachen und andere Tools verwendet. Auch Verfahren der Künstlichen Intelligenz wie Maschinelles Lernen und Deep Learning sind für bestimmte Arten von Datenanalysen wie vorhersagende Analysen häufig im Einsatz.

Mittlerweile gibt es zahlreiche Berufsbilder, die sich intensiv mit Datenanalysen beschäftigen. Dazu zählen Datenwissenschaftler, Datenanalysten, Statistiker, Dateningenieure, Business-Analysten und andere.

Verschiedene Arten von Datenanalysen

Es gibt zahlreiche verschiedene Arten von Datenanalysen. Häufig werden diese vier grundsätzlichen Arten unterschieden:

• deskriptive Datenanalysen,

• diagnostische Datenanalysen,

• prädiktive Datenanalysen,

• präskriptive Datenanalysen.

Die deskriptive Datenanalyse beschäftigt sich mit der Beschreibung der Vergangenheit. Hierfür werden aus den vorhandenen Daten Kennzahlen wie Mittelwerte oder Standardabweichungen berechnet. Kausale Zusammenhänge beantwortet die deskriptive Analyse nicht. Die Auswertung erklärt zwar, was „passiert“ ist, aber nicht, warum.

Eine diagnostische Datenanalyse geht einen Schritt weiter. Sie versucht, Muster und Trends in den Daten zu erkennen, um daraus Rückschlüsse zu kausalen Zusammenhängen zu ziehen. Die Ereignisse aus der Vergangenheit werden quasi hinterfragt und Ursachen dafür gefunden.

Bei einer prädiktiven Datenanalyse werden aus den historischen Daten Vorhersagen für zukünftige Ereignisse abgeleitet. Die prädiktive Datenanalyse kann aus den aus der Vergangenheit abgeleiteten Erkenntnissen Schlussfolgerungen für die Zukunft ziehen.

Ziel der präskriptiven Datenanalyse ist es, auf Probleme vorzubereiten und sie zu lösen, bevor sie überhaupt auftreten. Es werden aus den vorhandenen historischen Daten Maßnahmen für zukünftige Problemstellungen abgeleitet und entwickelt.

Die verschiedenen Arten der Datenanalysen bauen aufeinander auf. So ist zum Beispiel die diagnostische Datenanalyse eine Vorstufe der prädiktiven Datenanalyse und die prädiktive Datenanalyse eine Vorstufe der präskriptiven Datenanalyse.

Die verschiedenen Schritte einer Datenanalyse

Datenanalysen erfolgen in der Regel in mehreren aufeinanderfolgenden Schritten. Ein typischer Ablauf einer Datenauswertung kann zum Beispiel diese Schritte umfassen:

• Daten sammeln, einlesen und in das richtige Format bringen,

• Daten für die Auswertung bereinigen, anpassen und vorbereiten,

• geeignete Verfahren und Modelle zur Datenanalyse auswählen und validieren,

• Ergebnisse generieren und auf Relevanz prüfen,

• Ergebnisse zusammenfassen und in einer für weitere Prozesse geeigneten Form darstellen oder visualisieren.

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