Advanced Analytics ist ein Sammelbegriff für eine Vielzahl von Analysetechniken und -werkzeugen, die meist prädiktiv zusammenarbeiten. Der Begriff umfasst in der Regel Data Mining, maschinelles Lernen, präskriptive Analytik, Big-Data-Analyse , prädiktive Analytik, Prognosen und die allgemeine Mustererkennung in Daten. Einige Experten fassen darunter auch fortgeschrittenere Techniken wie KI, neuronale Netze und verwandte Ansätze wie Datenvisualisierung.
Advanced Analytics, Data Science, Business Intelligence , Datenanalyse , Maschinelles Lernen, Data Mining, Predictive Analytics … all diese Begriffe werden im Bereich Big Data und Analytics oft synonym verwendet. Das ist verständlich. Diese Aktivitäten sind zwar miteinander verbunden, aber nicht identisch.
Wenn wir mit Unternehmen über den Aufbau von Teams und Kompetenzen im Bereich Advanced Analytics sprechen, stellen wir häufig fest, dass die Vorstellungen darüber, was Advanced Analytics genau beinhaltet, unterschiedlich sind. Einige Unternehmen erwägen die Automatisierung manueller Business-Analytics-Methoden, während andere Initiativen zum maschinellen Lernen implementieren.
Fortschrittliche Analysen ermöglichen tiefere und detailliertere Einblicke in verborgene Muster, Trends und Themen in den Daten. Dadurch können Unternehmen ihre Kunden besser verstehen, zukünftige Ergebnisse prognostizieren, Risiken minimieren und vieles mehr.
Der Begriff „Advanced Analytics“ umfasst allgemein alle Analyseverfahren, die über Business Intelligence hinausgehen und Prognose- und Vorhersagezwecken dienen. Einige gängige Advanced-Analytics-Verfahren werden im Folgenden erläutert. Diese Liste ist jedoch nicht vollständig.
7 Schritte zum Aufbau eines datengesteuerten Unternehmens
Verstehen Sie die Gründe und die Vorgehensweise beim Aufbau eines datengesteuerten Unternehmens mithilfe bewährter Methoden.
Erfahren Sie mehr über Advanced Analytics. Die bekannteste Form der fortgeschrittenen Datenanalyse ist zweifellos die prädiktive Datenanalyse. Wie der Name schon sagt, versucht diese Art der Datenanalyse die Frage zu beantworten: „Was wird in Zukunft wahrscheinlich passieren?“ Prädiktive Datenanalyse geht über die bloße Erklärung vergangener Ereignisse und deren Gründe hinaus, indem sie zukünftige Ereignisse anhand historischer Daten und Wahrscheinlichkeitsberechnungen vorhersagt.
Präskriptive Analytik vereint Elemente von Business Intelligence und prädiktiver Analytik. Basierend auf historischen Daten versucht diese Technik, die optimale Vorgehensweise für die Zukunft vorherzusagen. Unternehmen nutzen präskriptive Analytik, um die beste Lösung für eine bestimmte geschäftliche Herausforderung zu ermitteln.
Data-Mining ist der Prozess der Identifizierung von Korrelationen, Sequenzen und Anomalien in großen Rohdatensätzen mithilfe von Informatik und Statistik. Es umfasst auch Aspekte der Datenbank- und Datenverwaltung sowie der Datenvorverarbeitung. Das übergeordnete Ziel des Data-Minings ist die Extraktion von Informationen aus einer Datenquelle und deren Transformation in eine nutzbare Struktur.
Maschinelles Lernen nutzt computergestützte Verfahren, um Muster und Schlussfolgerungen in Daten zu erkennen und automatisch statistische Modelle zu generieren, um mit minimalem menschlichen Eingriff verlässliche Ergebnisse zu erzielen.
Maschinelles Lernen zeichnet sich durch die enorme Menge an Daten aus, die es verarbeitet. Dazu gehören Zahlen, Sätze, Fotos, Klicks und alles andere, was digital erfasst werden kann. Anwendungen künstlicher Intelligenz basieren im Allgemeinen auf Verfahren des maschinellen Lernens.
Data Science ist die Untersuchung verschiedenster Datentypen wie strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Daten in jeglicher Form und jedem Format, um daraus Informationen zu gewinnen. Wenn fortgeschrittene Analysemethoden komplexe Technologien wie Deep Learning, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz einsetzen, spricht man von „Data Science“. Data Science befasst sich mit der Analyse verschiedener vorhandener Daten, um nutzbare Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen.
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