Advanced Analytics & Predictive Analytics

Mit Advanced Analytics und Predictive Analytics zu mehr Erfolg

Unter Advanced Analytics versteht man eine wissenschaftliche Methode, Daten aus vielen verschiedenen Quellen zu extrahieren, um sie anschließend zu untersuchen. Das Ziel von Advanced Analytics ist es, Schlussfolgerungen, und somit einen Mehrwert für das Unternehmen, aus den Daten und Zahlen zu ziehen.

Die Daten-Analyse steht in direkter Verbindung zu Data Mining. Mithilfe von Data Mining wird versucht, aus den unbekannten, noch unstrukturierten Daten, Zusammenhänge aus den Datensätzen zu finden. Durch die neuen Informationen sollen bessere Unternehmens-Entscheidungen ermöglicht werden. Voraussetzung dafür: Big Data.

Richtig eingesetzt, bietet Data Analytics viele Anwendungsmöglichkeiten für Unternehmen. So kann man die Daten-Analyse z.B. im Bereich Marketing dazu verwenden, Zielgruppen genauer zu beschreiben, die mit einer hohen Wahrscheinlichkeit ein bestimmtes Produkt kaufen werden.

Ein Teilbereich der Daten-Analyse ist die Predictive Analytics. Während sich herkömmliche BI-Systeme vor allem mit dem Was und Warum beschäftigen, kann man mit Hilfe von Predictive Analytics Vorhersagen über mögliche Ereignisse in der Zukunft berechnen. Dadurch können Ausgaben und Ressourcen in Unternehmen besser geplant und optimiert werden.

Ihre Vorteile durch Predictive Analytics

Bessere Steuerung von operativen Prozessen
Mehr Qualität bei Produkten & Dienstleistungen
Verbesserte Kundenerfahrungen
Mehr Unterstützung bei strategischen Entscheidungen
Bessere Positionierung auf Märkten
Bessere Planbarkeit operativer Prozesse
Entwicklung neuer Geschäftsprozesse
Einfachere Steuerung von Prozessen
Mehr Umsatz erwirtschaften & Kosten senken

Big Data-Analytics: Schlüssel für mehr Daten-Input

Einer der wichtigsten Schlüssel für eine erfolgreiche digitale Transformation in einem Unternehmen ist Big Data. Damit meint man die Systeme zur Verarbeitung der riesigen Daten-Berge, die interne und externe Informationen beinhalten. Big Data Analytics stellt sich der Aufgabe, diese unstrukturierten Datenmengen für weitere Analysen aufzuarbeiten. Dabei kommen aufwendige Prozesse zur Extraktion, Erfassung und Transaktion der Informationen zum Einsatz. Anschließend werden die Daten durch eine spezielle Software, die ähnliche Methoden, wie Predictive Analytics, nutzt. Das Controlling kann anschließend die gesammelten Ergebnisse auswerten und visualisieren.

Ziel ist es, mit durch die neu gewonnen Erkenntnisse Abläufe und Prozesse im Unternehmen weiter zu optimieren und mehr Vorteile auf dem Markt zu sichern. Ähnlich von Business Intelligence, helfen die durch Big Data-Analytics gewonnen Analysen nicht nur dabei, interne Geschäftsprozesse zu verbessern, sondern helfen auch als Informations-Lieferant bei schwierigen Entscheidungen. Neben der BI hat die Big Data-Analytics viele weitere Anwendungsbereiche, zum Beispiel bei der Verarbeitung und Analyse von Bewegungsprofilen, Webstatistiken und Risikobewertungen.

 

  • Steigerung der Effizienz von Prozessen im Unternehmen 37% 37%
  • Erhöhung des Umsatzes 36% 36%
  • Verbesserte Qualität von Produkten & Dienstleistungen 29% 29%
  • Bessere Planbarkeit 48% 48%
  • Bessere Unterstützung bei strategischen Entscheidungen 36% 36%

* Quelle: Barc.de