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Analysen definiert

Analytics Cloud

Bei einer Geschäftsanalyse werden signifikante Muster in Daten erkannt, interpretiert und kommuniziert. Mithilfe von Tools können alle Unternehmensbereiche in jeder Umgebung und über jedes Gerät Daten analysieren. Die Geschäftsanalyse bietet noch mehr Möglichkeiten, um die gewünschten Ergebnisse wie Optimierung, Kosteneinsparungen und Kundenbindung zu erzielen. Wer Analysen erfolgreich nutzt, lässt sich nicht von seinem Gefühl leiten, sondern trifft Entscheidungen basierend auf Daten. In einem perfekten Szenario entwickeln Führungskräfte eine unvoreingenommene Methodik, sodass Erkenntnisse ohne Vorurteile und vorgefasste Meinungen gewonnen werden.

 

Heute möchte jedes Unternehmen Analysen besser ausschöpfen: mehr Daten auswerten, um in kürzerer Zeit aussagekräftigere Daten für mehr Mitarbeiter zu gewinnen – und das bei geringeren Kosten. Um diese Ziele zu erreichen, benötigen Sie eine robuste Plattform, die den gesamten Analyseprozess mit der Sicherheit, Flexibilität und Zuverlässigkeit unterstützt, die Sie erwarten. Die Plattform muss außerdem Ihren Benutzern Self-Service-Analysen ermöglichen, ohne dass die Governance beeinträchtigt wird. Und sie muss einfach zu verwalten sein. Aber wie können Sie sich die Vorteile eines Systems der Unternehmensklasse sichern, ohne die Kosten und die Infrastruktur der Unternehmensklasse zu haben? Geschäftsanalysen werden heutzutage überall eingesetzt, da jedes Unternehmen eine bessere Leistung anstrebt und Daten analysiert, um die Entscheidungsfindung zu optimieren.

Durch die Nutzung von Personalisierung, Machine Learning und umfassendem Fachwissen können Unternehmen mit Geschäftsanalysen relevante, umsetzbare Erkenntnisse aus Daten von Anwendungen, Data Warehouses und Data Lakes gewinnen. Die Geschäftsanalyse sollte ein vollständiger Prozess sein, der eine Aktion erfordert. Sobald Erkenntnisse gewonnen wurden, kann ein Unternehmen seine Verfahren neu bewerten, erneut ausführen und neu konfigurieren. Es geht darum, die Maßnahme zu ergreifen.

Grundlagen der Analyse

Daten sind an und für sich bedeutungslos. Wir können jeden einzelnen Stein umdrehen und jede mögliche Lektion lernen – aber wenn wir nicht handeln, wenn wir nicht reagieren, wenn wir uns nicht anpassen, war all die Mühe umsonst. Wenn wir die verfügbare Technologie nicht nutzen, machen sich unsere Investitionen nicht ausreichend bezahlt. Heute sind wir in der Lage, unsere Daten effektiv zu nutzen. Daten können uns Antworten auf unsere Fragen geben, Ergebnisse prognostizieren und neue Muster lernen. Das ist das Potenzial Ihrer Daten.

Der geschäftliche Nutzen von Analysen

  • Eine neue Arbeitsweise

    Die Geschäftswelt verändert sich, und mit ihr die Art und Weise, wie man wettbewerbsfähig bleibt. Um mit den Anforderungen der modernen, technisch versierten Mitarbeiter Schritt halten zu können, benötigen Unternehmen eine Methode, mit der sie Wert schaffen und Arbeitsabläufe beschleunigen können. Bieten Sie Ihren Benutzern Geschwindigkeit und Einfachheit und bewahren Sie gleichzeitig das höchste Niveau an Datenqualität und Sicherheit. Eine zentralisierte Analyseplattform, bei der die IT eine entscheidende Rolle spielt, sollte ein grundlegender Teil Ihrer Strategie für Geschäftsanalysen sein. Die Kombination aus unternehmensgesteuerten und IT-gesteuerten Initiativen ebnet den Weg für Innovation.

  • Neue Möglichkeiten entdecken

    Durch die Weiterentwicklung von Analysetechnologien entstehen für Sie neue Möglichkeiten zur Kapitalisierung Ihrer Daten. Moderne, anpassungsfähige Analyselösungen verfügen über Prognose- und Selbstlernfunktionen, mit denen Sie verborgende Datenmuster erkennen können. Ihre Bedienung ist intuitiv und mithilfe der großartigen integrierten Visualisierungen können Sie Millionen von Zeilen und Spalten an Daten in Sekundenschnelle nachvollziehbar darstellen. Moderne Geschäftsanalysen sind mobil und benutzerfreundlich. Außerdem ermöglichen Sie Ihnen den Zugriff auf die richtigen Daten zum richtigen Zeitpunkt, wobei nur eine kurze oder gar keine Schulung erforderlich ist.

  • Visualisieren Sie Ihre Daten

    Sie möchten Datenauswertungen vor Ihrer Konkurrenz erhalten. Analysen bieten Ihnen die Möglichkeit, ein hochauflösendes Bild Ihres Geschäftsumfelds zu generieren. Indem Sie persönliche Daten, Unternehmensdaten und Big Data kombinieren, können Sie im Handumdrehen den Wert der Daten erkennen und die Geschichte Ihrer Daten mit Kollegen teilen – alles innerhalb weniger Minuten.

Vergangenheit: Geschichte der Analytik

Der Vergleich von Statistiken und das Analysieren von Daten sind älter als die geschriebene Geschichte. Es gibt jedoch einige wichtige Meilensteine, die Analysen zu dem Prozess gemacht haben, den wir heute kennen.

Im Jahr 1785 dachte sich William Playfair das Balkendiagramm aus, eines der grundlegenden (und verbreiteten) Elemente der Datenvisualisierung. Die Geschichte besagt, dass er Balkendiagramme erfunden hat, um einige Dutzend Datenpunkte darzustellen.

Im Jahr 1812 stellte der Bauingenieur Charles Joseph Minard die Verluste, die die Armee Napoleons bei ihrem Russlandfeldzug hinnehmen musste, grafisch dar. Beginnend an der Grenze zwischen Polen und Russland zeigt die Grafik mit dicken und dünnen Strichen, wie die Todesfälle mit dem bitterkalten Winter und dem Zeitraum zusammenhingen, den die Soldaten weitab der Versorgungslinien verbrachten.

Im Jahr 1890 erfand Herman Hollerith eine „Tabelliermaschine“, die Daten auf Lochkarten aufzeichnete. Dieses Verfahren ermöglichte eine schnellere Datenanalyse und verkürzte so den Zählprozess der US-Volkszählung von sieben Jahren auf 18 Monate. Auf diese Weise ergab sich eine geschäftliche Anforderung, die bis heute gilt, nämlich die kontinuierliche Verbesserung der Erfassung und Analyse von Daten.

Gegenwart: Analytik heute

In den 1970er und 1980er Jahren wurde Software für relationale Datenbanken (RDB) und die Programmiersprache SQL (Standard Query Language) entwickelt, die jederzeit abrufbar Daten für die Analyse extrapoliert.

In den späten 1980er Jahren entwickelte William H. Inmon das Konzept eines „Data Warehouse“, das den schnellen und wiederholten Zugriff auf Daten ermöglicht. Außerdem prägte der Gartner-Analyst Howard Dresner den Begriff „Business Intelligence“ und sorgte damit für ein massives Vorantreiben der Datenanalyse für ein besseres Verständnis von Geschäftsprozessen.

In den 1990er Jahren ermöglichte das Konzept des Data Mining es Unternehmen, Muster in extrem großen Datensätzen zu erkennen und zu analysieren. Datenanalysten und Datenexperten nutzten Programmiersprachen wie R und Python, um Machine-Learning-Algorithmen zu entwickeln, größere Datensätze zu verarbeiten und komplexe Datenvisualisierungen zu erstellen.

In den 2000er Jahren ermöglichten Innovationen im Bereich der Online-Suche die Entwicklung von MapReduce, Apache Hadoop und Apache Cassandra, um Daten zu entdecken, vorzubereiten und zu präsentieren.

Zukunft: Analysen der nächsten Generation

Als es den Unternehmen nicht mehr nur um die Visibilität von Daten, sondern zunehmend auch um mehr Erkenntnisse ging, haben sich auch die entsprechenden Tools und deren Funktionen weiterentwickelt.

Die ersten Analysetools basierten auf semantischen Modellen, die basierend auf Business Intelligence-Software entwickelt wurden. So konnten eine effektive Governance, leistungsstarke Analysen und die abteilungsübergreifende Abstimmung erreicht werden. Ein Nachteil bestand darin, dass die Berichte nicht immer zeitgerecht waren. Geschäftliche Entscheidungsträger konnten sich nicht darauf verlassen, dass die Ergebnisse mit der ursprünglichen Abfrage übereinstimmten. Aus technischer Sicht werden diese Modelle in erster Linie vor Ort eingesetzt, wodurch sie kostengünstig sind. Die Daten sind auch häufig in Silos isoliert.

Als Nächstes wurden Analysen durch die Entwicklung von Self-Service-Tools einem größerem Publikum zugänglich gemacht. Diese Tools beschleunigten die Nutzung von Analysen, da sie keine besonderen Fähigkeiten voraussetzten. Diese Desktop-Tools für Geschäftsanalysen haben in den letzten Jahren an Beliebtheit gewonnen, insbesondere in der Cloud. Geschäftsanwender freuen sich, eine Vielzahl unterschiedlicher Datenbestände analysieren zu können. Zwar ist die Benutzerfreundlichkeit überzeugend. Die Zusammenführung von Daten und die Erstellung einer „einzigen Version der Wahrheit“ werden dagegen immer komplexer. Desktopanalysen sind nicht immer für größere Gruppen skalierbar. Sie sind auch anfällig für inkonsistente Definitionen.

In jüngster Vergangenheit ermöglichen Analysetools durch Tools, die automatische Upgrades vornehmen und die Erkennung, Bereinigung und Veröffentlichung von Daten automatisieren, eine breitere Transformation von Geschäftsdaten. Geschäftsanwender können über jedes Gerät mit Kontext zusammenarbeiten, Daten in Echtzeit nutzen und Ergebnisse vorantreiben.

Heute wird der Großteil der Arbeit nach wie vor von Menschen erledigt. Die Automatisierung wird aber zunehmend unterstützt. Daten aus vorhandenen Quellen können einfach kombiniert werden. Der Verbraucher führt Abfragen aus, gewinnt dann dank visueller Darstellungen der Daten wertvolle Erkenntnisse und entwickelt Modelle, mit denen sich zukünftige Entwicklungen oder Ergebnisse prognostizieren lassen. Sie werden alle von Mitarbeitern äußerst präzise verwaltet und gesteuert. Das Einschließen von Datenerfassung, Datenerkennung und Machine Learning bietet Endnutzern mehr Optionen in kürzerer Zeit als je zuvor.

Geschäftsanalysen nutzen

Analysen durchdringen jeden Aspekt unseres Lebens. Egal, welche Frage Sie stellen – ob es um Mitarbeiter oder Finanzen geht oder darum, was Kunden mögen und nicht mögen und wie sich dies auf ihr Verhalten auswirkt – durch Analysen erhalten Sie Antworten und können so fundierte Entscheidungen treffen.