Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Anmerkung der Redaktion:In der sich ständig wandelnden Geschäftswelt,Geführte Analysen erweist sich als Leuchtfeuer der Klarheit. Erleben Sie, wie dieser Ansatz die Datenanalyse revolutioniert und Nutzern eine Schritt-für-Schritt-Anleitung bietet, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Verstehen Sie die wichtigsten Unterschiede zwischenGeführte Analysen und SelbstbedienungBusiness Intelligence nutzen und untersuchen, wie Unternehmen diese einsetzen können, um datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Mitten im Nebel der Geschäftswelt boten geführte Analysen in den dunkelsten Tagen Orientierung und halfen Unternehmen, sich in diesem windigen Labyrinth zurechtzufinden.
Geführte Analysen sind ein Datenanalyseansatz, der Nutzern Schritt für Schritt durch komplexe Datenanalyseaufgaben führt. Dabei werden ihnen vordefinierte Schritte oder Workflows präsentiert, die sie durch den Analyseprozess leiten und es ihnen erleichtern, Trends, Muster und Anomalien in den Daten zu erkennen. Dieser Ansatz ist besonders nützlich für Organisationen, die Daten für alle zugänglich machen und auch technisch nicht versierte Nutzer zu datengestützten Entscheidungen befähigen möchten. Ziel ist es, Nutzern die Durchführung anspruchsvoller Analysen zu ermöglichen, ohne dass dafür spezielle technische Kenntnisse erforderlich sind.
Nachdem wir uns nun mit geführter Analytik beschäftigt haben, stellt sich vor allem die Frage, was eine Gruppe von Data Scientists benötigt, um ihr Wissen zu bündeln und eine kollaborative, interaktive und vielleicht sogar adaptive Anwendung zu entwickeln. Anwendungen, die Geschäftsanwendern genau das richtige Maß an Anleitung und Interaktivität bieten?
Im Allgemeinen benötigt eine solche Technologie ein sehr ausgewogenes und strukturiertes Umfeld. Ein strukturiertes Umfeld erfordert einige Eigenschaften; beginnen wir also mit einem Umfeld für geführte Analysen.
„Die Schaffung einer Umgebung für geführte Analysen erfordert sorgfältige Planung und die Berücksichtigung der verschiedenen erforderlichen Komponenten. Durch die Fokussierung auf die folgenden Schlüsselkomponenten können Unternehmen eine leistungsstarke Analyseumgebung schaffen, die es Benutzern ermöglicht, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.“
Kommunikation und Zusammenarbeit:Die aus dem geführten Analyseprozess gewonnenen Erkenntnisse müssen den Stakeholdern effektiv vermittelt werden. Dazu ist es erforderlich, die Erkenntnisse mithilfe von Datenvisualisierungstools klar und visuell ansprechend darzustellen.
Leistungsüberwachung:Um sicherzustellen, dass die Analyseumgebung optimal funktioniert, ist es wichtig, wichtige Leistungskennzahlen wie die Antwortzeit von Abfragen, die Ressourcennutzung und die Systemverfügbarkeit zu überwachen.
Datenqualitätsmanagement:Um sicherzustellen, dass die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse präzise und verlässlich sind, ist ein Datenqualitätsmanagementprozess unerlässlich. Dieser kann Datenvalidierung, Datenprofilierung und Datenbereinigung umfassen. Insgesamt ist das Umfeld der geführten Datenanalyse dynamisch und komplex und erfordert vielfältige Kompetenzen und Fachkenntnisse, um aus den Daten effektiv Erkenntnisse zu gewinnen.
Datenquellen:Die Qualität und Zuverlässigkeit der verwendeten Datenquellen sind entscheidend für die Genauigkeit und Effektivität des Prozesses. Zu den Datenquellen gehören Data Warehouses, Data Lakes und externe Datenquellen wie Social-Media-Feeds, Drittanbieter und öffentliche Datenquellen.
Skalierbarkeit:Mit zunehmender Datenmenge ist es wichtig sicherzustellen, dass die Analyseumgebung skalierbar ist, um dem wachsenden Bedarf gerecht zu werden. Hardware-Upgrades, Speichererweiterungen oder Cloud-Lösungen sind hierfür die Schlüsselelemente.
Die Entwicklung einer Umgebung für geführte Analysen ist das eine, der Verbleib in dieser Umgebung jedoch eine ganz andere Aufgabe. Im Folgenden finden Sie einige Implementierungsprinzipien, die Unternehmen dabei helfen können, in dieser Umgebung zu bleiben. Diese Prinzipien unterstützen sie außerdem dabei, datengestützte Entscheidungen zu treffen und die betriebliche Effizienz zu steigern.
Flexibilität:Es sollte Flexibilität im Analyseprozess ermöglichen. Nutzer sollten die Analyse an ihre spezifischen Bedürfnisse und Ziele anpassen können.
Transparenz:Der Analyseprozess sollte transparent sein und klare Erläuterungen der verwendeten Methoden und Annahmen enthalten.
Interaktivität:Es sollte interaktiv sein und den Nutzern ermöglichen, die Daten zu erkunden und in Echtzeit zu analysieren.
Automatisierung:Der Analyseprozess sollte so weit wie möglich automatisiert werden, um den Bedarf an manuellen Eingriffen zu reduzieren und das Fehlerpotenzial zu minimieren.
Skalierbarkeit:Es sollte skalierbar sein, um große und komplexe Datensätze zu verarbeiten und gleichzeitig eine schnelle und reaktionsschnelle Analyse zu ermöglichen.
Bevor wir uns mit der Implementierung von Guided Analytics befassen, betrachten wir einige ihrer Vor- und Nachteile. Guided Analytics verbessert die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Erkenntnissen, indem es Anwendern ermöglicht, mit hochwertigen Daten und Analysemodellen zu arbeiten. Es bietet mehrere Vorteile, die es zu einem attraktiven Ansatz für die Datenanalyse machen; einige davon sind:
Reduziert die Komplexität:Durch eine einheitliche Schnittstelle, die sich nahtlos in andere Geschäftsanwendungen und -prozesse integriert, optimiert Guided Analytics Arbeitsabläufe und macht den Wechsel zwischen verschiedenen Tools und Systemen überflüssig. Zudem trägt es zur Komplexitätsreduzierung bei, indem es die Datenanalyse vereinfacht, Arbeitsabläufe optimiert, die Datenaufbereitung automatisiert, personalisierte Benutzererlebnisse bietet und die Entscheidungsfindung verbessert.
Steigert die Produktivität:Vorteile wie vereinfachter Datenzugriff und schnellere Entscheidungsfindung durch die Automatisierung zeitaufwändiger Aufgaben steigern die Produktivität. Nutzer können sich dank einer benutzerfreundlichen Oberfläche, individueller Anpassungsmöglichkeiten und der Förderung einer Kultur der Zusammenarbeit und Innovation verstärkt auf strategische Aufgaben konzentrieren, beispielsweise auf die Interpretation und Kommunikation von Erkenntnissen.
Unterstützt die Daten-Governance:Einer der Hauptvorteile ist die Standardisierung von Daten. Dadurch wird die Datenkonsistenz im gesamten Unternehmen sichergestellt und eine zentrale Datenquelle geschaffen, was Fehler und Inkonsistenzen reduziert. Die Gewährleistung der Datensicherheit, die Automatisierung der Datenvalidierung sowie die Ermöglichung von Audits und Compliance-Maßnahmen tragen zur Datensicherheit bei und verbessern die Gesamtqualität der Daten.
Reduziert Kosten:Durch den Einsatz von geführten Analysen sinkt der Bedarf an spezialisiertem Fachwissen, da repetitive und zeitaufwändige Aufgaben der Datenanalyse automatisiert werden können. Dies wiederum reduziert den Bedarf an dedizierten Datenanalysten oder IT-Ressourcen. Unternehmen können zudem Kosten sparen, indem sie schnellere Analysen und Entscheidungen ermöglichen, die Kostenkontrolle verbessern, Ressourcen effizienter einsetzen und kostspielige Fehler vermeiden.
Ermöglicht prädiktive Analysen:Automatisierte Datenaufbereitung, interaktive Visualisierung und prädiktive Modelle reduzieren Zeitaufwand und Arbeitsaufwand und verkürzen die Einarbeitungszeit für Anwender, die neu im Bereich Predictive Analytics sind. Die Tools ermöglichen den Zugriff auf Algorithmen für maschinelles Lernen, mit denen prädiktive Modelle erstellt und in Produktionsumgebungen implementiert werden können. Dies beschleunigt die Wertschöpfung von Predictive-Analytics-Projekten.
Ist Qlik Sense für unser Unternehmen sinnvoll?
Mit Komponenten wie Active Intelligence, Datenquellen, eingebetteter Analytik und Qdi, unterstützt durch eine assoziative Engine, können Benutzer ihre Daten nahtlos und in Echtzeit in Erkenntnisse umwandeln.
Geführte Analysen bieten zwar zahlreiche Vorteile, aber es gibt auch zwei Seiten der Medaille. Es gibt auch einige potenzielle Nachteile zu berücksichtigen:
Voreingenommenheit und Vorurteile:Die Tools nutzen Daten, um Erkenntnisse und Empfehlungen zu liefern. Sind die Daten jedoch verzerrt oder spiegeln sie vorgefasste Meinungen oder Stereotypen wider, können auch die generierten Erkenntnisse und Empfehlungen verzerrt oder voreingenommen sein. Dies kann zu falschen oder irreführenden Erkenntnissen und Empfehlungen führen, die sich negativ auf Entscheidungsprozesse und Unternehmensergebnisse auswirken können.
Mangelnde Fachkenntnisse:Dies erzeugt bei Nutzern ohne Fachkenntnisse in der Datenanalyse ein trügerisches Sicherheitsgefühl, da sie sich möglicherweise zu stark auf die geführten Funktionen des Tools verlassen und die zugrunde liegenden Daten, Analysemethoden oder statistischen Verfahren nicht verstehen. Darüber hinaus erkennen diese Nutzer unter Umständen die Grenzen des Tools nicht vollständig und interpretieren die Ergebnisse falsch oder überschätzen deren Genauigkeit.
Integrationsschwierigkeiten:Die Integration von geführten Analysen in bestehende Datensysteme und Arbeitsabläufe kann schwierig sein. Viele Organisationen verfügen über komplexe Datenarchitekturen und -prozesse. Die Integration von Tools für geführte Analysen in diese Systeme kann daher ein anspruchsvoller und zeitaufwändiger Prozess sein, der zu Verzögerungen, höheren Kosten und Frustration bei den Nutzern führen kann, da diese möglicherweise nicht auf die benötigten Daten zugreifen können, wenn sie diese benötigen.
Begrenzter Umfang:Während geführte Analysetools bei der Analyse strukturierter Daten und der Bereitstellung von Erkenntnissen auf Basis vordefinierter Analysemethoden effektiv sein können, haben sie möglicherweise Schwierigkeiten bei der Verarbeitung komplexerer und unstrukturierter Daten oder bei der Beantwortung neuartiger Analysefragen, die fortgeschrittenere Analysetechniken erfordern.
Einschränkungen der Anpassungsmöglichkeiten:Die Tools sind möglicherweise nicht in der Lage, alle individuellen Bedürfnisse und Anforderungen einzelner Benutzer oder Abteilungen innerhalb einer Organisation zu erfüllen, was ihre Nützlichkeit in bestimmten Kontexten einschränken kann. Dies kann insbesondere für Organisationen problematisch sein, die sich stark auf Daten stützen, um ihre Entscheidungsfindung zu unterstützen, da es zu verpassten Gelegenheiten oder falschen Schlussfolgerungen führen kann.
Probleme mit der Datenqualität:Probleme mit der Datenqualität, wie unvollständige oder fehlerhafte Daten, können die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Erkenntnisse aus geführten Analysen beeinträchtigen und zu falschen oder irreführenden Schlussfolgerungen führen. Die Tools sind möglicherweise nicht immer in der Lage, solche Probleme zu erkennen oder zu beheben, was das Problem weiter verschärfen und zu Fehlentscheidungen oder verpassten Chancen führen kann.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass geführte Analysen zwar viele Vorteile bieten, wie z. B. eine geringere Komplexität und die Unterstützung der Daten-Governance, Organisationen sich aber auch der potenziellen Nachteile bewusst sein sollten, darunter begrenzte Flexibilität, Voreingenommenheit und Vorurteile, übermäßige Abhängigkeit von Tools und Schwierigkeiten bei der Integration usw.
Doch wie können wir diese Nachteile bei der Arbeit damit abmildern? Gibt es einen Ansatz, der diese Nachteile reduziert und dennoch die gleichen Ergebnisse liefert?
Ja, das gibt es. Self-Service-BIDieEs handelt sich um eine Methode, mit der Geschäftsanwender, die keine Experten in Data Science oder IT sind, Datenanalysen und Erkenntnisse erhalten. Sie ermöglicht es ihnen, Berichte und Dashboards zu erstellen sowie individuelle Lösungen zu entwickeln. Self-Service-BI-Tools verfügen oft über benutzerfreundliche Oberflächen und Drag-and-Drop-Funktionen, sodass auch technisch weniger versierte Anwender aussagekräftige und interaktive Berichte erstellen können. Dieser Ansatz spart dem Unternehmen Zeit und Geld, erhöht die Nutzerbindung und fördert datenbasierte Entscheidungen im gesamten Unternehmen. Betrachten wir nun die Unterschiede zwischen Self-Service- und geführten Analysen anhand von Qlik Sense und Qlik View.
Geführte und Self-Service-BI sind zwei Ansätze der Business Intelligence, die sich in der Interaktion der Nutzer mit Daten und Analysetools unterscheiden. Geführte Analysen bieten einen strukturierteren Ansatz zur Datenanalyse, bei dem den Nutzern vordefinierte Visualisierungen, Berichte und Dashboards zur Verfügung gestellt werden. Self-Service-BI hingegen ist flexibler und ermöglicht es Nutzern, Daten selbstständig zu erkunden und zu analysieren, ohne auf vordefinierte Strukturen oder geführte Workflows angewiesen zu sein.
Werfen wir einen Blick auf einige wesentliche Unterschiede zwischen Guided Analytics (QlikView) und (Qlik Sense):
Benutzeroberfläche: QlikView verfügt über eine eher traditionelle Benutzeroberfläche mit festem Layout und vordefinierten Objekten wie Diagrammen und Tabellen. Qlik Sense hingegen bietet eine modernere und flexiblere Benutzeroberfläche, die es Benutzern ermöglicht, eigene Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Datenmodellierung:QlikView verfügt über einen komplexeren Datenmodellierungsprozess, der die Definition von Datenbeziehungen im Voraus erfordert. Qlik Sense hingegen nutzt einen flexibleren Ansatz zur Datenzuordnung in Echtzeit, der es Benutzern ermöglicht, Datenquellen spontan zu verbinden.
Visualisierung:Qlik Sense bietet eine modernere und intuitivere Benutzeroberfläche mit Drag-and-Drop-Funktion und einem ansprechenderen Design. QlikView hingegen verfügt über eine traditionellere Benutzeroberfläche, deren Bedienung unter Umständen mehr technisches Wissen erfordert.
Zusammenarbeit:Qlik Sense ermöglicht eine bessere Zusammenarbeit im Team durch Funktionen wie gemeinsame Lesezeichen, Kommentare und die gemeinsame Bearbeitung in Echtzeit. QlikView hingegen bietet nur eingeschränkte Kollaborationsfunktionen, was die Zusammenarbeit von Teams an Projekten erschweren kann.
Geführte Analytik ist ein Prozess, der verschiedene Probleme auf einzigartige Weise untersucht, um mithilfe festgelegter Schritte zur Lösung zu gelangen. Diese Schritte umfassen:
Das Problem identifizieren und den Umfang definieren:Der erste Schritt zur Lösung jedes Problems ist die Identifizierung der Kernprobleme, das Verständnis der Analyseziele und der zu beantwortenden Schlüsselfragen. Dies beinhaltet die Erfassung der Anforderungen von Stakeholdern, die Durchführung von Recherchen und die Identifizierung von Einschränkungen oder Begrenzungen. Der Umfang kann die Identifizierung relevanter Datenquellen wie Datenbanken, APIs oder Tabellenkalkulationen sowie das Verständnis der Datenstruktur und des Datenformats umfassen.
Festlegung von Erfolgskriterien:Die Festlegung von Erfolgskriterien umfasst die Definition der Kennzahlen, anhand derer die Effektivität der Analyse gemessen wird. Zu den relevanten Parametern gehören Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität und Relevanz. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Erfolgskriterien mit den Zielen der Analyse übereinstimmen und messbar sind. Wenn das Ziel beispielsweise die Verbesserung der Genauigkeit von Absatzprognosen ist, könnten Erfolgskriterien die Messung des mittleren absoluten prozentualen Fehlers (MAPE) oder des mittleren quadratischen Fehlers (RMSE) der Prognosen umfassen.
Visualisierung und Kontextualisierung Ihrer Analyse:Visualisierungen sind ein leistungsstarkes Werkzeug zur Datenanalyse und -interpretation. Sie helfen dabei, Muster zu erkennen und die Bedeutung der Ergebnisse zu verdeutlichen, die in Tabellen oder Tabellenkalkulationen oft schwer erkennbar sind. Ein Beispiel für ein Visualisierungswerkzeug sind Analytics-Dashboards, die häufig in der geführten Datenanalyse eingesetzt werden. Sie bieten Nutzern einen Echtzeit-Überblick über ihre Daten und ermöglichen es ihnen, Trends, Muster und Anomalien zu erkennen, die sonst unbemerkt blieben. Das Dashboard visualisiert Daten mithilfe verschiedener Diagramme, Grafiken und Tabellen und erleichtert so die schnelle Interpretation der Daten und die Identifizierung von Verbesserungspotenzialen.
Anwendung iterativer Analysen und Zusammenarbeit mit anderen:Datenanalyse ist selten ein einmaliger Prozess, sondern erfordert die ständige Zusammenarbeit mit anderen. Dies kann helfen, neue Erkenntnisse und Ansätze zu gewinnen, die man allein vielleicht nicht in Betracht gezogen hätte. Häufig sind Datenqualitätsprüfungen, die Festlegung von Datenverantwortung und -verwaltung sowie die Durchsetzung von Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien notwendig, um die Genauigkeit und Verlässlichkeit der Analysen zu gewährleisten.
Bieten Sie angemessene Schulungen und leicht zugängliche Unterstützung an:Werkzeuge und Ressourcen sind nur dann nützlich, wenn Anwender sie effektiv einsetzen können. Um die volle Produktivität zu gewährleisten, ist es wichtig, angemessene Schulungs- und Supportressourcen bereitzustellen. Online-Tutorials, Benutzerhandbücher, Schulungen und Helpdesk-Support helfen Anwendern, den effektiven Umgang mit den Werkzeugen und Ressourcen zu erlernen und deren Nutzen optimal auszuschöpfen. Dies trägt dazu bei, die Nutzerbindung und -zufriedenheit mit den Werkzeugen und Ressourcen aufrechtzuerhalten.
Geführte Analytik wird in verschiedenen Branchen häufig eingesetzt.Entscheidungsfindung verbessernSie gewinnen dadurch Einblicke und optimieren Geschäftsprozesse. Hier sind einige detaillierte Beispiele für die Anwendung in verschiedenen Branchen:
Gesundheitspflege
- Klinische Studien:Wird verwendet, um sicherzustellen, dass die Versuche effizient und effektiv durchgeführt werden und um Anleitungen zu erhalten, wie der Versuch gestaltet werden soll, welche Variablen gemessen werden sollen und wie die Ergebnisse analysiert werden sollen.
- Patientenüberwachung:Mithilfe von geführten Analysen können der Gesundheitszustand und die Fortschritte der Patienten während der Behandlung überwacht werden, und es wird angezeigt, wann Maßnahmen ergriffen werden müssen.
- Lieferkettenmanagement:Sie steuert die Lieferkette für pharmazeutische Produkte, stellt sicher, dass die richtigen Produkte zur richtigen Zeit und in der richtigen Menge verfügbar sind und minimiert Risiken.
Herstellung
- Qualitätskontrolle:Fertigungsunternehmen können mithilfe von Guided Analytics Fehler nach Produkt, Zeitraum oder Standort verfolgen und so Muster erkennen, die auf Probleme mit Produktionsprozessen oder Materialien hinweisen könnten.
- Lieferkettenmanagement:Es kann zur Optimierung der Lieferkette beitragen, indem es Echtzeitdaten zu Lagerbeständen, Lieferzeiten und Lieferantenleistung bereitstellt, was die Effizienz steigert und die Kosten senkt.
- Energiemanagement: Durch die Überwachung des Energieverbrauchs und die Identifizierung von Optimierungsmöglichkeiten können Hersteller mithilfe von Guided Analytics den Energieverbrauch pro Produktion verfolgen.
Einzelhandel
- Bestandsverwaltung:Zur datengestützten Entscheidungsfindung darüber, welche Produkte in welcher Menge und wo gelagert werden sollen.
- Personalisierte Produktempfehlungen:Es bietet personalisierte Produktempfehlungen auf Basis der Kaufhistorie und des Surfverhaltens, was die Kundenzufriedenheit steigern und den Umsatz ankurbeln kann.
- Optimierung des Ladenlayouts:Um Einzelhändlern dabei zu helfen, ihre Ladengestaltung zu optimieren, um einen besseren Kundenfluss und höhere Umsätze zu erzielen.
Die Zukunft der geführten Analytik ist wie der Sternenhimmel – unendlich! Da Datenmengen und -komplexitäten stetig zunehmen und Unternehmen sich zunehmend auf Daten stützen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, wird sie voraussichtlich noch wichtiger werden.
Geführte AnalysetoolsEs ist wahrscheinlich, dass Prozesse zunehmend automatisiert werden, wobei maschinelle Lernalgorithmen und künstliche Intelligenz vermehrt zur Datenanalyse und zur Generierung von Erkenntnissen eingesetzt werden, was es auch technisch nicht versierten Nutzern erleichtern wird, auf Daten zuzugreifen und diese zu analysieren, und zu genaueren und zeitnahen Erkenntnissen führen könnte.
Es ist wahrscheinlich, dass sich der Bereich weiter entwickeln und wachsen wird, und das gilt auch für Self-Service-BI, das dank technologischer Fortschritte und sich ändernder Nutzerbedürfnisse voraussichtlich ausgefeilter, benutzerfreundlicher und zugänglicher werden wird. Angesichts der zunehmenden Datenverfügbarkeit und des wachsenden Bedarfs an datengetriebenen Unternehmen werden Self-Service-BI-Tools in den kommenden Jahren mit einer stetig wachsenden Nutzerbasis immer häufiger eingesetzt.