Data Science und Analytics Beratung

Die digitale Revolution wird in der Beratungsbranche immer beliebter. Das Ergebnis sind viele Möglichkeiten, die Kundenerfahrung zu verbessern. Trotzdem müssen sich Berater neues Wissen aneignen, um an der Spitze zu bleiben. Die Ausgaben der Unternehmen für Analytics-Beratung sind weltweit stark gestiegen. Die Investitionen liegen zwischen den Ausgaben für externe Berater und dem Aufbau interner Kapazitäten.

Datenanalyse ist eine Methode zum Extrahieren und Ziehen von Schlussfolgerungen aus Daten, um bessere Entscheidungen zu treffen. Diese Technologie ist auf dem Vormarsch. Sie nutzt künstliche Intelligenz, Statistiken und erweiterte Marktkenntnisse. Benutzer sammeln diese Daten, um wichtige Muster in großen Datensätzen zu erkennen. Der Einsatz intelligenter Analysen bietet hervorragende Einblicke in die Leistungskennzahlen eines Unternehmens. Sie zeigt auch die komplizierten Änderungen, die dort stattfinden.

Arten der Datenanalyse

Im Allgemeinen gibt es vier Arten der Datenanalyse. Diese sind:

1. Deskriptive Analytik

Deskriptive Analysen liefern erläuternde Informationen. Sie beantworten die grundlegenden Fragen nach dem Was, Wer, Wo, Wann und Wie viele. Dashboards und Business Intelligence-Tools sind ohne sie nicht möglich, da sie das Rückgrat des Reportings bilden. Wir können Deskriptive Analysen weiter in zwei Gruppen unterteilen: vorgefertigte Berichte und Ad-hoc-Reporting. Vorgefertigte Berichte enthalten Informationen zu einem bestimmten Thema. Ein Beispiel ist ein monatlicher Bericht, der Informationen zur Anzeigenleistung liefert. Ad-hoc-Reporting ist normalerweise nicht geplant. Es ist wichtig, um bessere Informationen zu einem bestimmten Thema zu erhalten. Sie können dies über soziale Medien tun, indem Sie sich die Personen ansehen, die mit Ihrer Seite interagiert haben. Es hilft Ihnen auch, andere demografische Daten zu erhalten. Ad-hoc-Reporting ist überempfindlich und bietet ein umfassenderes Bild Ihrer Zielgruppe.

2. Diagnostische Analytik

Diagnostische Analysen beantworten die Frage, warum etwas passiert ist. Sie vergleichen historische Daten mit anderen Datenarten. Eine diagnostische Analyse lässt Sie tiefer in die Materie einsteigen. Sie hilft Ihnen, Abhängigkeiten zu lokalisieren und Muster zu erkennen. Unternehmen nutzen diese Analyse, um tiefgreifende Erkenntnisse zu einem bestimmten Problem zu gewinnen. Organisationen müssen jederzeit über detaillierte Daten verfügen. Andernfalls kann es so aussehen, als ob die Datenerfassung für jede Herausforderung einzeln erfolgt und mehr Zeit in Anspruch nimmt. Diagnostische Analysen geben Ihnen Warnungen, bevor ein potenzielles Problem auftritt. Sie informieren Sie beispielsweise über Mitarbeiter, die weniger Arbeitsstunden leisten als sie sollten.

3. Prädiktive Analytik

Predictive Analytics liefert Ihnen Informationen darüber, was in Zukunft wahrscheinlich passieren wird. Dabei werden die Erkenntnisse sowohl der deskriptiven als auch der diagnostischen Analytik genutzt. Sie hilft Ihnen, Cluster, Tendenzen und Ausnahmen zu erkennen. Sie können dann Trends vorhersagen, die wahrscheinlich in der Zukunft eintreten werden. Predictive Analytics ist daher ein wichtiges Prognosetool. Trotz ihrer vielen Vorteile liefert die Prognose nur eine Schätzung. Ihre Genauigkeit hängt von der Qualität der Daten ab. Daher erfordert sie regelmäßige Optimierung und sorgfältige Behandlung.

4. Präskriptive Analytik

Diese Art der Analyse schreibt die zu ergreifenden Maßnahmen vor, um zukünftige Probleme zu vermeiden. Sie nutzt auch alle vielversprechenden Trends. Bei dieser Art der Analyse kommen Big Data und künstliche Intelligenz ins Spiel. Bei der statistischen Modellierung geht es darum, Situationen zu bewerten, um eine Hypothese zu beweisen oder zu widerlegen. Bei der KI geht es darum, potenzielle Ergebnisse auf der Grundlage vieler Variablen vorherzusagen.

Data Science und Analytics-Beratung sind für alle Unternehmen unverzichtbar. Sie können ihnen bei der Entwicklung neuer Produkte helfen. Sie machen sie auch effizienter, erzielen bessere Leistungen und verbessern das Kundenerlebnis. Sie liefern Informationen für bessere Entscheidungen und erkennen Herausforderungen und Chancen. Sie erstellen Prognosen, die Arbeitsaufwand und Kosten reduzieren und so Zeit sparen können.