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Was sind Datenanalysen?

Die Datenanalyse ist ein interdisziplinärer Bereich, der mit wissenschaftlichen Methoden, Verfahren, Algorithmen und Systemen Wert aus Daten gewinnt. Datenanalysten kombinieren unterschiedliche Kompetenzen, z. B. aus dem Bereich Statistik, Informatik oder Betriebswirtschaft, um Daten zu analysieren, die aus dem Internet, von Smartphones, Kunden, Sensoren und anderen Quellen stammen.

Datenanalysen zeigen Entwicklungen auf und erzeugen Daten, mit denen Unternehmen bessere Entscheidungen treffen und innovativere Produkte und Services anbieten können. Daten sind das Fundament der Innovation, aber ihr Wert ergibt sich aus den Informationen, die Analysten aus ihnen gewinnen und auf die sie reagieren können.

 

Tools für Datenanalysten

Datenanalysten verwenden die unterschiedlichsten Tools. Zu den häufigsten gehören Open-Source-Notebooks – Webanwendungen für das Schreiben und Ausführen von Code, das Visualisieren von Daten und Anzeigen der Ergebnisse in einer einzigen Umgebung. Zu den beliebtesten Notebooks gehören Jupyter, RStudio und Zepplin. Notebooks sind sehr nützlich, um Analysen durchzuführen. Sie stoßen allerdings an ihre Grenzen, wenn Datenanalysten im Team zusammenarbeiten müssen. Um dieses Problem zu beheben, wurden Datenanalyse-Plattformen entwickelt.

Datenanalysen und die Zunahme von Daten

Datenanalysen und die Zunahme von Daten

Da moderne Technologien die Erstellung und Speicherung von immer größeren Datenmengen ermöglichen, hat das Datenvolumen sprunghaft zugenommen. Schätzungsweise wurden 90 Prozent der Daten weltweit in den letzten zwei Jahren erstellt. Facebook-Benutzer laden beispielsweise jede Stunde 10 Millionen Fotos hoch. Für die Anzahl an vernetzten Geräten weltweit – das Internet of Things (IoT) – wird eine Zunahme um mehr als 75 Milliarden bis 2025 prognostiziert.

All die vielen Daten, die von diesen Technologien erfasst und gespeichert werden, können Unternehmen und Gesellschaften rund um den Globus transformative Vorteile einbringen – aber nur, wenn wir diese Daten auch interpretieren können. Hier kommen Datenanalysen ins Spiel.

In dieser Infografik finden Sie weitere Informationen zu Daten und Datenanalysen.

Das Aufkommen von Datenanalysten

Das Aufkommen von Datenanalysten

Die Datenanalyse ist ein ziemlich neues Fachgebiet. Es entwickelte sich aus den Bereichen der statistischen Analyse und des Data Mining. Das Data Science Journal erschien erstmals im Jahr 2002, veröffentlicht vom Committee on Data for Science and Technology des Internationalen Wissenschaftsrats. 2008 hatte sich der Titel Datenanalyst etabliert, das Fachgebiet entwickelte sich rasant weiter. Seitdem mangelt es an Datenanalysten, obwohl immer mehr Hochschulen und Universitäten entsprechende Studiengänge anbieten.

Die Aufgaben eines Datenanalysten umfassen z. B. die Entwicklung von Strategien für die Datenanalyse, die Vorbereitung von Daten für die Analyse, die Untersuchung, Analyse und visuelle Aufbereitung von Daten, der Aufbau von Modellen mit Daten unter Verwendung von Programmiersprachen wie Python und R oder die Implementierung von Modellen in Anwendungen.

Datenanalysten arbeiten nicht allein. Tatsächlich werden die Aufgaben von Datenanalysten am effektivsten in Teamarbeit erledigt. Dieses Team kann neben dem Datenanalysten beispielsweise folgende Rollen umfassen: einen Geschäftsanalysten, der das Problem definiert, einen Dateningenieur, der die Daten und den Zugriff auf sie vorbereitet, einen IT-Architekt, der für die zugrunde liegenden Prozesse und Infrastruktur verantwortlich ist, und einen Anwendungsentwickler, der die Modelle oder Ergebnisse der Analyse in Anwendungen und Produkte implementiert.

So verändern Datenanalysen das Geschäft

Unternehmen setzen Datenanalyseteams ein, um Produkte und Services zu optimieren und so Daten für Wettbewerbsvorteile zu nutzen. Beispielsweise analysieren Unternehmen Daten, die in Callcentern erfasst werden, um Kunden zu identifizieren, bei denen die Gefahr der Abwanderung besteht, damit die Marketingabteilung entsprechende Maßnahmen umsetzen kann, um diese Kunden zu halten. Logistikunternehmen analysieren Verkehrsmuster, Wetterbedingungen und andere Faktoren, um die Liefergeschwindigkeit zu verbessern und die Kosten zu senken. Unternehmen aus dem Gesundheitswesen analysieren Daten von medizinischen Untersuchungen und gemeldeten Symptomen, um Ärzten zu helfen, Krankheiten früher zu diagnostizieren und effektiver zu behandeln.

Die meisten Unternehmen haben Datenanalysen hohe Priorität eingeräumt und tätigen erhebliche Investitionen in diesen Bereich. In einer aktuellen Befragung von Gartner unter mehr als 3.000 CIOs wurden Analysen und Business Intelligence als die Technologien genannt, die die größten Wettbewerbsvorteile für ihre Unternehmen ermöglichen. Die befragten CIOs betrachten diese Technologien als die am strategisch wichtigsten für ihre Unternehmen. Dementsprechend erfolgen die meisten neuen Investitionen in diesem Bereich.

So werden Datenanalysen durchgeführt

So werden Datenanalysen durchgeführt

Das Verfahren, um Daten zu analysieren und auf die Ergebnisse zu reagieren, ist eher iterativ denn linear. Man kann dennoch einen typischen Arbeitsablauf für ein Datenmodellierungsprojekt aufzeigen:

  • Planen: Definieren Sie ein Projekt und die möglichen Ergebnisse.
  • Vorbereiten: Richten Sie die Arbeitsumgebung ein. Dabei muss sichergestellt werden, dass Datenanalysten Zugriff auf die benötigten Tools, die richtigen Daten und andere Ressourcen wie Rechenleistung haben.
  • Aufnehmen: Laden Sie die Daten in die Arbeitsumgebung.
  • Untersuchen: Analysieren, untersuchen und visualisieren Sie die Daten.
  • Modellieren: Erstellen, trainieren und validieren Sie Modelle, damit sie wie benötigt funktionieren
  • Bereitstellen: Stellen Sie Modelle in der Produktion bereit.

Wer überwacht den Datenanalyse-Prozess?

Wer überwacht den Datenanalyse-Prozess?

Der Datenanalyse-Prozess wird normalerweise von drei Arten von Führungskräften überwacht:

  • Business-Manager: Sie definieren zusammen mit dem Datenanalyseteam das Problem und entwickeln eine Strategie für die Analysen. Sie können Leiter eines Geschäftsbereichs wie Marketing, Finanzen oder Vertrieb sein und stehen einem Datenanalyseteam vor. Sie arbeiten eng mit dem Datenanalyse- und IT-Leiter zusammen, um sicherzustellen, dass Projekte wie geplant abgeschlossen werden.
  • IT-Leiter: IT-Leiter sind für die Planung der Infrastruktur und Architektur verantwortlich, die die Datenanalysen unterstützen. Sie überwachen kontinuierlich den Betrieb und die Ressourcennutzung, um sicherzustellen, dass die Datenanalyseteams effizient und sicher arbeiten. Sie können auch für das Erstellen und Aktualisieren von Umgebungen für Datenanalyseteams verantwortlich sein.
  • Datenanalyse-Leiter: Sie überwachen das Datenanalyseteam und seine tägliche Arbeit. Sie stimmen die Teamentwicklung mit der Projektplanung und -überwachung ab.

Herausforderungen bei der Implementierung von Datenanalysen

Trotz der Vorteile von Datenanalysen und umfangreicher Investitionen in Datenanalyseteams schöpfen viele Unternehmen nicht das volle Potenzial ihrer Daten aus. Bei ihren intensiven Bemühungen um qualifizierte Mitarbeiter und den Aufbau von Datenanalyseprogrammen haben einige Unternehmen ineffiziente Arbeitsabläufe bemerkt, bei denen verschiedene Teammitglieder unterschiedliche Tools und Verfahren verwendeten, die nicht gut zusammen funktionierten. Ohne eine disziplinierte, zentrale Verwaltung könnten Führungskräfte vielleicht nicht die bestmögliche Rendite erzielen. Diese chaotische Umgebung hält viele Herausforderungen bereit.

Datenanalysten können nicht effizient arbeiten. Da der Zugriff auf Daten von einem IT-Administrator gewährt werden muss, warten Datenwissenschaftler oft lange auf die Daten und die Ressourcen, die sie für ihre Analyse benötigen. Sobald sie Zugriff haben, kann das Datenanalyseteam die Daten mit verschiedenen und möglicherweise inkompatiblen Tools analysieren. Ein Wissenschaftler kann beispielsweise ein Modell mit der Programmiersprache R entwickeln, aber die Anwendung, in der das Modell verwendet werden soll, ist in einer anderen Sprache programmiert. Aus diesem Grund kann es Wochen oder sogar Monate dauern, bis die Modelle in sinnvolle Anwendungen implementiert werden.

Anwendungsentwickler fehlt der Zugang zu nutzbarem Machine Learning. Manchmal müssen die Machine-Learning-Modelle, die Entwickler erhalten, neu kodiert werden oder sind nicht für die Implementierung in Anwendungen bereit. Da Zugriffspunkte unflexibel sein können, lassen sich Modelle nicht in allen Szenarien bereitstellen, und die Skalierbarkeit bleibt dem Anwendungsentwickler überlassen.

IT-Administratoren verbringen zu viel Zeit mit Support. Aufgrund der zunehmenden Verbreitung von Open-Source-Tools muss die IT-Abteilung immer mehr Tools unterstützen. So verwendet möglicherweise ein Datenanalyst im Marketing andere Tools als ein Datenanalyst in der Finanzabteilung. Auch die Arbeitsabläufe der einzelnen Teams können sich unterscheiden. Die IT-Abteilung muss Umgebungen daher regelmäßig neu erstellen und aktualisieren.

Business-Manager bleiben bei der Datenanalyse oft außen vor. Die Arbeitsabläufe der Datenanalysen sind nicht immer in die Verfahren zur geschäftlichen Entscheidungsfindung integriert. Dann wird es für Business-Manager schwierig, kompetent mit Datenanalysten zusammenzuarbeiten. Ohne eine bessere Integration lässt sich für Business-Manager nicht leicht nachvollziehen, warum zwischen der Prototyperstellung und der Produktion so viel Zeit verstreicht – und sie sind weniger gewillt, in Projekte zu investieren, die sie als zu langsam erachten.

Die Datenanalyse-Plattform entsteht

Die Datenanalyse-Plattform entsteht

Die Unternehmen erkannten, dass Datenanalysen ohne eine integrierte Plattform ineffizient, unsicher und nur schwer skalierbar waren. Diese Erkenntnis führte zur Entstehung von Datenanalyse-Plattformen. Bei diesen Plattformen handelt es sich um Software-Hubs, die das Zentrum der Datenanalysen darstellen. Eine gute Plattform bewältigt viele der Herausforderungen bei der Implementierung von Datenanalysen und hilft Unternehmen dabei, schneller und effizienter Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.

Mit einer zentralen Plattform können Datenanalysten in einer auf die Zusammenarbeit ausgelegten Umgebung mit ihren bevorzugten Open-Source-Tools arbeiten. Ihre Arbeit wird dabei durch ein Versionskontrollsystem synchronisiert.

Nutzen Sie die Vorteile einer autarken Datenanalyse-Plattform.

Die Vorteile einer Datenanalyse-Plattform

Die Vorteile einer Datenanalyse-Plattform

Eine Datenanalyse-Plattform verringert die Redundanz und fördert die Innovation, da sie Teams in die Lage versetzt, Programmcode, Ergebnisse und Berichte gemeinsam zu nutzen. Engpässe im Arbeitsfluss werden durch die vereinfachte Verwaltung und die Verwendung von Open-Source-Tools, Frameworks und Infrastrukturen beseitigt.

Mit einer Datenanalyse-Plattform können Datenanalysten beispielsweise Modelle als APIs bereitstellen, was die Integration in verschiedene Anwendungen vereinfacht. Datenanalysten können unabhängig vom IT-Team auf Tools, Daten und die Infrastruktur zugreifen.

Die Nachfrage nach Datenanalyse-Plattformen auf dem Markt ist explodiert. Tatsächlich dürfte das Wachstum des Plattform-Marktes in den nächsten Jahren bei einer durchschnittlichen jährlichen Rate von mehr als 39 Prozent liegen. Bis 2025 soll Prognosen zufolge ein Wert von 385 Mrd. US-Dollar erreicht werden.

Wenn Sie bereit sind, die Funktionen von Datenanalyse-Plattform zu erkunden, berücksichtigen Sie die folgenden zentralen Funktionen:

  • Wählen Sie eine projektbasierte Benutzeroberfläche, die die Zusammenarbeit fördert. . Die Plattform sollte die Mitarbeiter in die Lage versetzen, zusammen an einem Modell zu arbeiten, von der Konzeption bis hin zur endgültigen Entwicklung. Jedes Teammitglied sollte Self-Service-Zugriff auf Daten und Ressourcen haben.
  • Priorisieren Sie Integration und Flexibilität. Stellen Sie sicher, dass die Plattform die aktuellen Open-Source-Tools, gängige Versionskontrollanbieter wie GitHub, GitLab und Bitbucket und eine enge Integration mit anderen Ressourcen unterstützt.
  • Fügen Sie Funktionen der Unternehmensklasse hinzu. Stellen Sie sicher, dass die Plattform zusammen mit Ihrem Unternehmen skaliert werden kann, wenn Ihr Team größer wird. Die Plattform sollte hochverfügbar sein, über robuste Zugriffskontrollen verfügen und eine große Anzahl gleichzeitiger Benutzer unterstützen.
  • Sorgen Sie für eine Self-Service-Datenanalyse. Entscheiden Sie sich für eine Plattform, die den Arbeitsaufwand von IT-Teams und Software-Ingenieuren verringert und es Datenanalysten ermöglicht, sofort Umgebungen einzurichten, ihre Arbeit nachzuverfolgen und Modelle leicht in die Produktion zu implementieren.

Unternehmen finden qualifizierte Datenanalysten nur schwer

Gut ausgebildete Datenexperten zu finden und einzustellen, das ist die größte Hürde, mit der Unternehmen konfrontiert werden, wenn sie mit Datenanalysen Wettbewerbsvorteile erzielen möchten. In einer kürzlich von McKinsey & Company durchgeführten Umfrage berichtete die Hälfte der Führungskräfte aus allen Regionen und Branchen, es sei schwieriger, talentierte Datenanalysten zu finden als Mitarbeiter aus anderen Fachbereichen. Außerdem sei die Mitarbeiterbindung ein Problem, gaben 40 Prozent der Befragten an.

Laut McKinsey mangelt es nicht nur an Datenanalysten, sondern auch an Fachkräften in anderen Teilbereichen der Analyse. Insbesondere fehlen ausgebildete Mitarbeiter, die die geeignete Anwendung von Datenanalysen für geschäftliche Probleme bestimmen können, und Mitarbeiter, die versiert in Datenvisualisierungen sind.

Auch Indeed.com, Glassdoor und Bloomberg belegen, dass es eine große Nachfrage nach Datenanalysten gibt:

  • Die Anzahl an Stellenangeboten für Datenanalysten auf Indeed.com nahm vom Januar 2015 bis zum Januar 2018 um 75 Prozent zu. Die Stellensuche für Datenanalyserollen stieg nach Bloomberg um 65 Prozent.
  • Schätzungen von Glassdoor zufolge übertraf die Nachfrage nach Datenanalysten im Jahr 2018 das Angebot um 50 Prozent.
  • Bei Glassdoor wurde der Datenanalyst das dritte Jahr in Folge als Top-Beruf in Amerika bewertet.

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