Data Exploration

Schneller und besser entscheiden durch die richtigen Daten

Data Exploration mit ANIGMA

Bei der Datenanalyse stellt die Data Exploration den ersten wichtigen Schritt dar. Dabei werden zum Beispiel Datenvisualisierungs- und andere Techniken angewendet, um die Charakterisierungen, wie Größe, Menge, Relevanz, etc. der Daten zu beurteilen. Die Untersuchung der Datensätze kann dabei manuell oder auch mittels automatisierter Data Exploration Software erfolgen (Data Mining).

Data Exploration mit ANIGMA bietet Ihnen eine gründliche Untersuchung für alle Bestandteile Ihrer Business Intelligence und Big Data Umgebung. Zusammen mit unserem Knowhow auf dem Gebiet Information Excellence und unserem individuellen Service stehen wir Ihnen jederzeit bei Ihrem Weg zur perfekten Information zur Seite.

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Data Exploration und Datenvisualisierung

Warum ist die Datenexploration so wichtig? Grundsätzlich können Menschen visuelle Eindrücke – und damit auch visuelle Daten (Diagramme, Grafiken, Formen) einfacher verarbeiten, als zum Beispiel rein numerische Zahlenreihen. Durch diese visuelle Komponenten fällt es den Nutzern leichter, die richtigen und relevanten Daten aus den gegebenen Datensätzen zu identifizieren.

 

Die bei der Datenexploration eingesetzte Datenvisualisierung nutzt dabei bekannte visuelle Komponenten, wie z.B. Farben, Linien, Formen, Punkte, Dimensionen oder Winkel. Dadurch können Daten effektiv definiert und bereinigt werden. Durch die anschließende Datenexploration können Datenanalysten Abweichungen und Beziehungen besser verstehen und identifizieren.

Data Exploration und Data Mining

Data Analysten haben zwei Hauptmethoden um relevanten Daten aus großen Datenbergen herauszufiltern. Data Exploration (Datenexploration) und Data Mining. Während bei der Data Exploration wichtige Daten und Informationen manuell abgerufen werden, geschieht dies beim Data Mining automatisch mittels spezieller Algorithmen.

 

Ist der Zusammenhang zwischen den verschiedenen Daten, KPIs und Variablen durch das Data Mining gefunden, können daraus Daten-Modelle mit den neuen Erkenntnissen erstellt werden. Diese aufbereiteten Daten sind die Basis für ein effektives und effizientes Reporting und damit auch für einfachere, bessere und schnellere Entscheidungen.

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mehr Produktivität

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effizientere Datenlage

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Reduzierung der Fertigungskosten

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schnellere Entscheidungen