Warum sind analytische Daten wichtig?
Ohne analytische Daten wäre die Entscheidungsfindung weniger sicher. Ohne Daten zur Untermauerung von Annahmen wären geschäftliche Veränderungen schwieriger zu rechtfertigen. Die Arbeitsplatzsicherheit könnte darunter leiden, da ein Unternehmen möglicherweise nicht mehrere Fehlentscheidungen derselben Person oder desselben Teams toleriert. Jedes Unternehmen braucht regelmäßige Kurskorrekturen, um sich an veränderte Märkte und Kundenpräferenzen anzupassen. Ohne überprüfbare Daten sind diese Änderungen eher unwirksam oder führen zu negativen Folgen. Die Effektivität Entscheidungsfindung wird anhand von Kennzahlen oder Key Performance Indicators (KPIs) gemessen. KPIs zeigen den Fortschritt bei der Erreichung von Unternehmenszielen wie der Steigerung von Umsatz und Rentabilität. Ein Unternehmen, das keine messbaren Verbesserungen erzielt, wird letztlich ein geringeres Wachstum und eine schlechtere Position auf dem Markt verzeichnen.
Quellen für analytische Daten
Data Warehouses, Data Marts und Modelle für Maschinelles Lernen (ML) benötigen große Datenmengen, um genaue Erkenntnisse und Vorhersagen zu liefern. Im Folgenden sind einige gängige Datenquellen aufgeführt:
- Transaktionssysteme wie z.B. ein POS-System ermöglichen Echtzeitanalysen über Kundenkäufe.
- Die Besucherprotokolle einer Website informieren Vertriebs- und Marketingsysteme über die Interessen potenzieller Kunden. In Echtzeit kann diese Form von Daten Empfehlungsmaschinen antreiben.
- Die Daten von Service-Desk-Tickets sind für ein gutes Account- und Problemmanagement unerlässlich, um wiederkehrende Probleme und deren Ursachen aufzudecken.
- Twitter-Feeds eignen sich hervorragend für die Durchführung von Gefühlsanalyse. Diese können mit Umfragedaten gekoppelt werden, um Net Promotor Scores (NPS) zur Messung der Kundenzufriedenheit zu berechnen.
- Geografische Datenströme von Mobiltelefonen können Beaconing und Geofencing auslösen. Diese Daten sind für die Durchführung standortbezogener Datenanalysen unerlässlich.
- Die Modelle des Maschinelles Lernen verwenden Daten aus Interaktionsprotokollen, um personalisierte Vorschläge für digitale Werbung zu erstellen.
Speicherung von Analysedaten
Bevor Data Warehousing aufkam, wurden Daten in Dateisystemen gespeichert und mit Statistikbibliotheken wie X11 und Box Jenkins analysiert. In den Anfängen des Data Warehousing wurden analytische Daten fast ausschließlich in relationalen Datenbanken gespeichert und mit SQL-Abfragen analysiert. Heute ist eine spaltenbasierte Datenbank mit vektorisierter Datenverarbeitung zum De-facto-Standard für die Beschleunigung von Analysen geworden.
Advanced analytics kann eine Gefühlsanalyse für unstrukturierte Daten durchführen, z. B. in transkribierten Video- und Audiodateien. Mit dieser Technik lassen sich Korrelationscluster aus den in einer Datenplattform gesammelten Rohdaten aufdecken. Bevor moderne Datenplattformen zur Verfügung standen, war es unwirtschaftlich, unstrukturierte Daten zu analysieren oder für Erkenntnisse zu nutzen.
Anwendungsfälle für analytische Daten nach Branche
Verschiedene Unternehmen nutzen Daten, um ihre branchenspezifischen Verbraucher und die Dynamik des Marktes zu verstehen. Im Folgenden finden Sie Beispiele für branchenspezifische Beispiele:
Gesundheitswesen
Die Patientenversorgung steht im Mittelpunkt des Gesundheitswesens. Diagnostische und klinische Studiendaten treiben die Forschung nach neuen Medikamenten, Impfstoffen und Heilmitteln voran. Bluttestdaten generieren Metriken, die mit historischen Daten verglichen werden, um das Wohlbefinden zu beurteilen.
Logistik
Das Internet der DingeIoT) hat die Logistikbranche revolutioniert. Sensoren werden eingesetzt, um die Frische von verderblichen Lebensmitteln vom Feld bis zum Supermarkt zu gewährleisten. Sensoren begleiten die Produkte während des Transports, um sicherzustellen, dass eine ausreichende Kühlung gewährleistet ist. Lastwagen sind mit digitalen Tankuhren ausgestattet, um den Kühlmittelfluss auf dem Weg zum Zielort aufrechtzuerhalten. Mit Data Analytics können Versender Gefahren für die Gesundheit der Verbraucher erkennen, bevor die Waren gekauft werden, um kostspielige Rückrufaktionen zu vermeiden.
Telco
Die Serviceverfügbarkeit ist eine der wichtigsten Kennzahlen für Telekommunikationsanbieter, denn Ausfälle führen zu Kundenabwanderung. Quality of Service (QoS)-Systeme, wie sie der Vector Analytics Database-Kunde Expandium anbietet, ermöglichen es Netzbetreibern, proaktiv auf Ausfälle zu reagieren, bevor zu viele Kunden davon betroffen sind. Täglich werden Milliarden von Anrufdatensätzen in diese spaltenförmige Datenbank eingespeist.
Einzelhandel
Kiabi, ein Kunde von Actian, analysiert Kaufdaten von POS-Systemen in Echtzeit, um die sich schnell ändernden regionalen Vorlieben der französischen Modekäufer zu verfolgen und so den Warennachschub in den Filialen zu optimieren.
Der US-amerikanische Convenience-Store-Betreiber Sheetz analysiert die Einkäufe in seinen Filialen, um dank Warenkorbanalyse-Daten produktübergreifende Werbeaktionen zu optimieren.
Zusammenfassung
Analytische Daten spielen auf wettbewerbsorientierten Märkten eine noch größere Rolle. Ohne sie laufen Unternehmen Gefahr, ins Hintertreffen zu geraten, weil sie Veränderungen bei Markttrends, Verbraucherverhalten oder betrieblichen Ineffizienzen nicht erkennen. Dank der riesigen Menge an Daten, die heute zur Verfügung stehen, können Unternehmen aufkommende Muster erkennen und ihre Strategien proaktiv anpassen. Die Fähigkeit, Daten zu analysieren, ermöglicht es Unternehmen, ihren Konkurrenten einen Schritt voraus zu sein, neue Chancen zu nutzen und potenzielle Risiken zu minimieren, die ihren Betrieb stören könnten.
Neben der Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit helfen analytische Daten auch bei der Schaffung personalisierter Kundenerfahrungen. Da Unternehmen Daten über verschiedene Berührungspunkte hinweg sammeln, z. B. Interaktionen auf der Website, Kaufhistorie und Verhalten social media , können sie ihre Produkte, Dienstleistungen und Marketingmaßnahmen auf die spezifischen Kundenbedürfnisse zuschneiden kennenlernen . Dieser data driven Ansatz verbessert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern stärkt auch die Markentreue, was in einer Welt, in der Verbraucher mehr Möglichkeiten haben als je zuvor, von entscheidender Bedeutung ist.
Die Bedeutung von Analysedaten zeigt sich auch bei der betrieblichen Effizienz. Durch die kontinuierliche Überwachung zentrale Kennzahlen können Unternehmen Ineffizienzen in ihren Prozessen erkennen, sei es in der Produktion, im supply chain oder im Kundendienst. Die Daten können Engpässe, Verzögerungen oder Bereiche aufdecken, in denen Ressourcen nicht ausreichend genutzt werden, so dass Unternehmen informierte Entscheidungen darüber treffen können, wo Ressourcen zugewiesen oder Verbesserungen vorgenommen werden sollen. Diese Anpassungen können zu erheblichen Kosteneinsparungen und Produktivitätssteigerungen führen, die sich direkt auf das Endergebnis des Unternehmens auswirken.
Auf dem Gebiet der Innovation ist die Datenanalyse ein Katalysator für Kreativität und Verbesserung. Durch die Beobachtung der Leistung von Produkten oder Dienstleistungen auf dem Markt können Unternehmen Lücken oder unerfüllte Bedürfnisse erkennen. Analytische Daten bieten eine solide Grundlage für die Produktentwicklung, egal ob es um die Verbesserung eines bestehenden Angebots oder die Schaffung eines völlig neuen Produkts geht. Außerdem können Unternehmen durch das Testen neuer Ideen und die Überwachung ihrer Leistung mithilfe von Analysen Hypothesen validieren, bevor sie umfangreiche Investitionen tätigen, und so das Risiko eines Fehlschlags verringern.
Da sich Unternehmen zunehmend auf Daten verlassen, um ihre Entscheidungsfindung voranzutreiben, wird deutlich, dass analytische Daten nicht nur ein Nice-to-have-Tool sind, sondern eine Notwendigkeit für nachhaltiges Wachstum und langfristigen Erfolg. Die Fähigkeit, Daten zu sammeln, zu analysieren und darauf zu reagieren, unterscheidet leistungsstarke Unternehmen von ihren Konkurrenten. Mit den richtigen Daten können Unternehmen ihre Strategien optimieren, Risiken reduzieren und Chancen nutzen, um in einem sich ständig verändernden Markt nicht nur zu überleben, sondern zu wachsen.
Die Actian Datenplattform
Actian begann als Anbieter von Transaktionsdatenbanken und erweiterte sein Produktportfolio um die spaltenbasierte Datenbanktechnologie für eine schnelle und verwaltungsarme analytische Datenverarbeitung. Heute bietet die Actian Data Platform eine Cloud Lösung, die analytische, transaktionale und Edge-Datenbanken mit leistungsstarker Datenintegrationstechnologie umfasst. Diese portable Datenmanagement ermöglicht es Unternehmen, analytische Datenverarbeitung überall dort durchzuführen, wo sich ihre Daten befinden.
