Glossar der Marketingbegriffe

Business-Analytik

Business Analytics ist ein multidisziplinäres Fachgebiet, das sich mit der Umwandlung von Daten in wertvolle Erkenntnisse zur Unterstützung besserer Geschäftsentscheidungen befasst. In der heutigen datengesteuerten Welt sammeln Unternehmen riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen, und Business Analytics ist der Schlüssel zur Erschließung des in diesen Daten verborgenen Potenzials.

Was ist Geschäftsanalytik?

Business Analytics ist der Prozess der Datenanalyse und der Anwendung statistischer, quantitativer und operativer Analysetechniken, um Daten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dazu gehört das Sammeln, Bereinigen, Organisieren und Analysieren von Daten aus verschiedenen Quellen, um aussagekräftige Informationen und Trends zu extrahieren, die Unternehmen helfen können, ihre Abläufe zu verbessern, Prozesse zu optimieren und ihre strategischen Ziele zu erreichen.

Zu den wichtigsten Aspekten der Unternehmensanalyse gehören:

Verwaltung der Daten
Analyse der Daten
Visualisierung von Daten
Prädiktive Modellierung
Berichterstattung
Unterstützung der Entscheidung

Datenverwaltung: Dazu gehört das Sammeln und Aufbereiten von Daten aus verschiedenen Quellen, das Sicherstellen ihrer Qualität und Integrität und das Organisieren der Daten in einer für die Analyse geeigneten Weise.
Datenanalyse: Business-Analytics-Experten verwenden statistische Methoden, mathematische Modelle und Data-Mining-Techniken, um Daten zu analysieren und Muster, Korrelationen und Erkenntnisse aufzudecken.
Datenvisualisierung: Um Daten verständlicher und umsetzbarer zu machen, werden im Rahmen von Business Analytics häufig Visualisierungen wie Diagramme, Grafiken und Dashboards erstellt.
Prädiktive Modellierung: Die prädiktive Analyse dient der Vorhersage künftiger Trends und Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten. Dies kann besonders nützlich für die Vorhersage von Verkäufen, Kundenverhalten oder Markttrends sein.
Berichterstattung: Business-Analytics-Fachleute erstellen Berichte, die die Ergebnisse ihrer Analysen an Stakeholder, einschließlich Unternehmensleiter, Führungskräfte und Entscheidungsträger, weitergeben.‍
Entscheidungshilfe: Das ultimative Ziel von Business Analytics ist es, Entscheidungsträgern die Informationen zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen, um fundierte und datengestützte Entscheidungen zu treffen, die zu besseren Geschäftsergebnissen führen können.

Verwandeln Sie Belohnungen in Wachstum Erleben Sie die nahtlose Bereitstellung von Belohnungen in über 100 Ländern mit dem größten globalen Katalog mit Xoxoday!

Was ist die Definition von Unternehmensanalyse?

Business Analytics bezieht sich auf die Fähigkeiten, Technologien, Praktiken, die kontinuierliche, iterative Erkundung und Untersuchung vergangener Unternehmensleistungen, um Erkenntnisse zu gewinnen und die Unternehmensplanung voranzutreiben.

Sie konzentriert sich auf die Verwendung von Daten und statistischen Methoden, um historische Daten zu analysieren, Trends zu erkennen, Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Das Ziel von Business Analytics ist es, Geschäftsprozesse zu verbessern, die Effizienz zu steigern und bessere Ergebnisse zu erzielen, indem datengestützte Erkenntnisse genutzt werden.

Dieser Bereich umfasst verschiedene Techniken und Tools, darunter Data Mining, statistische Analysen, prädiktive Modellierung, Datenvisualisierung und mehr, um Unternehmen dabei zu helfen, aus Daten verwertbare Informationen zu gewinnen und strategische Entscheidungen zu treffen.

Welche Arten von Geschäftsanalysen gibt es?

Zu den wichtigsten Arten der Unternehmensanalyse gehören:

Deskriptive Analytik
Diagnostische Analytik
Prädiktive Analytik
Prädiktive Analytik

Deskriptive Analytik: Bei der deskriptiven Analyse werden historische Daten untersucht, um vergangene Unternehmensleistungen und Ereignisse zu verstehen. Sie bietet Einblicke in vergangene Ereignisse, oft durch zusammenfassende Statistiken, Datenvisualisierung und Berichte. Deskriptive Analysen helfen Unternehmen dabei, ein grundlegendes Verständnis für ihre Abläufe zu erlangen.
Diagnostische Analytik: Die diagnostische Analyse geht einen Schritt weiter und untersucht, warum bestimmte Ereignisse oder Trends in der Vergangenheit aufgetreten sind. Sie beinhaltet eine Ursachenanalyse, um die Faktoren zu ermitteln, die zu bestimmten Ergebnissen oder Problemen beigetragen haben. Die diagnostische Analyse hilft Unternehmen, die Gründe für ihre Leistung und Anomalien zu verstehen.
Prädiktive Analytik: Die prädiktive Analyse nutzt historische Daten und statistische Modelle, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. Dabei werden Prognosemodelle erstellt, die auf der Grundlage vergangener Daten fundierte Vermutungen über mögliche Ereignisse anstellen können. Diese Art der Analyse ist wertvoll für die Vorhersage von Kundenverhalten, Nachfrageprognosen und Risikobewertung.
Prädiktive Analytik: Die präskriptive Analyse geht einen Schritt weiter als die prädiktive Analyse, indem sie spezifische Maßnahmen oder Strategien zur Optimierung der Ergebnisse empfiehlt. Sie sagt nicht nur zukünftige Szenarien voraus, sondern schlägt auch die beste Vorgehensweise vor, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Die präskriptive Analyse wird häufig zur Entscheidungsoptimierung, Ressourcenzuweisung und Prozessverbesserung eingesetzt.

Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence vs. Datenanalyse vs. Datenwissenschaft?

Der Unterschied zwischen Business Intelligence, Datenanalytik und Datenwissenschaft:

1. Primärer Schwerpunkt

Business Intelligence konzentriert sich in erster Linie auf die Erstellung von Berichten und die Visualisierung historischer Daten zur Unterstützung der unternehmerischen Entscheidungsfindung. Sie beantwortet Fragen wie "Was ist passiert?" und "Wie haben wir in der Vergangenheit abgeschnitten?".
Datenanalyse ist ein breiteres Feld, das verschiedene Techniken zur Untersuchung von Daten umfasst, um Erkenntnisse zu gewinnen, Trends zu erkennen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Sie beantwortet Fragen wie "Warum ist das passiert?" und "Was können wir dagegen tun?".
Data Science ist ein hochspezialisiertes Fachgebiet, das Fachwissen in den Bereichen Programmierung, Statistik und Fachwissen kombiniert, um Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagemodelle zu erstellen und datengesteuerte Lösungen zu entwickeln. Sie beantwortet Fragen wie "Was wird als Nächstes passieren?" und "Wie können wir das erreichen?".

2. Aufbau

Business Intelligence befasst sich mit strukturierten Daten aus Datenbanken, Data Warehouses und Tabellenkalkulationen. Unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten werden in der Regel nicht verarbeitet.

Die Datenanalytik kann strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten. Sie ist vielseitiger im Umgang mit verschiedenen Datentypen.
Die Datenwissenschaft befasst sich mit vielfältigen und oft unstrukturierten Datenquellen, einschließlich Big Data. Sie erfordert eine umfangreiche Datenvorverarbeitung und -bereinigung.

3. Werkzeuge

Business Intelligence-Tools sind für die Erstellung von Berichten, Dashboards und Scorecards konzipiert. Zu den gängigen BI-Tools gehören Tableau, Power BI und QlikView.

Zu den Datenanalysetools gehören Statistiksoftware, Programmiersprachen wie Python und R und Tools wie Excel. Es können auch einige BI-Tools für die Visualisierung verwendet werden.
In der Datenwissenschaft wird eine breite Palette von Tools eingesetzt, darunter Programmiersprachen wie Python und R, Bibliotheken für maschinelles Lernen und Big-Data-Technologien wie Hadoop und Spark.

Was sind die allgemeinen Herausforderungen der Unternehmensanalyse?

Die allgemeinen Herausforderungen der Unternehmensanalyse sind:

Qualität der Daten
Integration von Daten
Datensicherheit und Datenschutz
Skalierbarkeit
Qualifikationsdefizit
Kosten
Komplexität
Management von Veränderungen

Datenqualität: Schlechte Datenqualität kann zu ungenauen Analysen und fehlerhaften Erkenntnissen führen. Daten können Fehler, Inkonsistenzen oder fehlende Werte enthalten, was die Wirksamkeit von Analysen beeinträchtigen kann.
Datenintegration: Unternehmen haben oft Daten in verschiedenen Systemen und Formaten gespeichert. Die Integration dieser Daten für die Analyse kann komplex und zeitaufwändig sein und erfordert eine Datenbereinigung und -umwandlung.
Datensicherheit und Datenschutz: Der Umgang mit sensiblen Daten erfordert robuste Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz vor Verstößen. Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie GDPR oder HIPAA ist ein wichtiges Anliegen.
Skalierbarkeit: Wenn die Datenmengen wachsen, müssen die Infrastruktur und die für die Analyse verwendeten Tools entsprechend skaliert werden. Dies kann Herausforderungen in Bezug auf Hardware, Software und Verarbeitungsleistung mit sich bringen.
Qualifikationsdefizit: Qualifizierte Business-Analysten, Datenanalysten und Datenwissenschaftler zu finden und zu halten, kann eine Herausforderung sein. Die Nachfrage nach Analytikern übersteigt oft das Angebot.
Kosten: Die Implementierung und Wartung von Analysetools und Infrastrukturen kann kostspielig sein. Lizenzgebühren, Hardwarekosten und laufende Wartungskosten sind Faktoren, die zu berücksichtigen sind.
Komplexität: Analyseprojekte können komplex werden, vor allem, wenn sie mit fortgeschrittenen Techniken wie maschinellem Lernen arbeiten. Es kann eine Herausforderung sein, sicherzustellen, dass die Analysen verständlich und umsetzbar sind.
Veränderungsmanagement: Die Einführung datengestützter Entscheidungsfindung kann einen Kulturwandel innerhalb einer Organisation erfordern. Die Mitarbeiter müssen möglicherweise geschult und unterstützt werden, um sich an datengesteuerte Verfahren anzupassen.

Was sind Beispiele für Unternehmensanalysen?

Beispiele für die Unternehmensanalyse sind:

Kundensegmentierung: Unternehmen nutzen Analysen, um ihren Kundenstamm auf der Grundlage von demografischen Daten, Verhalten oder Kaufmustern in verschiedene Gruppen zu unterteilen. Dies hilft dabei, Marketingstrategien und Produktangebote auf bestimmte Kundensegmente zuzuschneiden, um eine bessere Bindung und höhere Konversionsraten zu erzielen.
Vorhersage der Abwanderung: Mit Hilfe von Analysen können Kunden identifiziert werden, bei denen die Gefahr besteht, dass sie ihr Abonnement kündigen oder ihre Dienste einstellen. Durch die Analyse historischer Daten und des Kundenverhaltens können Unternehmen proaktiv Maßnahmen ergreifen, um diese Kunden zu halten.
Absatzprognosen: Mit Hilfe der Geschäftsanalyse lassen sich künftige Absatztrends und die Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen prognostizieren. Diese Informationen sind für die Bestandsverwaltung, die Produktionsplanung und die Ressourcenzuweisung unerlässlich.
Warenkorb-Analyse: Einzelhändler nutzen Analysen, um das Kaufverhalten ihrer Kunden zu analysieren und Zusammenhänge zwischen Produkten zu erkennen. Dies hilft bei der Produktplatzierung, beim Cross-Selling und bei personalisierten Empfehlungen.
Optimierung der Lieferkette: Die Analytik spielt eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Lieferkette durch die Analyse von Daten zu Lagerbeständen, Transportkosten und Nachfrageschwankungen. Dies gewährleistet eine effiziente Logistik und Kosteneinsparungen.‍
Bewertung des Kreditrisikos: Finanzinstitute setzen Analysen ein, um die Kreditwürdigkeit von Kreditantragstellern zu bewerten. Prädiktive Modelle analysieren die Kredithistorie und andere Variablen, um die Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls zu ermitteln.

Welche Rollen und Verantwortlichkeiten gibt es in der Unternehmensanalyse?

Die Aufgaben in der Unternehmensanalyse sind:

Sammeln und Analysieren von Daten, um Geschäftsprozesse und Probleme zu verstehen.
Umsetzung von Geschäftsanforderungen in datengesteuerte Lösungen.
Erstellen und pflegen Sie Berichte, Dashboards und Visualisierungen.
Erkennen von Trends, Mustern und Erkenntnissen in Daten.
Zusammenarbeit mit den Beteiligten bei der Festlegung von Projektzielen und -ergebnissen.
Abgabe datengestützter Empfehlungen zur Verbesserung der Geschäftsabläufe.
Überwachung und Bewertung der Auswirkungen der umgesetzten Lösungen.

Wie funktioniert die Unternehmensanalyse?

Die Arbeitsschritte der Geschäftsanalytik sind:

Datenerhebung
Vorverarbeitung der Daten
Datenexploration (Deskriptive Analyse)
Datenanalyse (Diagnostische Analytik)
Prädiktive Modellierung (Prädiktive Analytik)
Vorhersagende Modellierung (Vorhersagende Analytik)
Visualisierung von Daten
Kommunikation und Berichterstattung

1. Datenerhebung

Der Prozess beginnt mit der Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Webanwendungen, Sensoren und mehr.
Daten können strukturiert (z. B. Datenbanktabellen) oder unstrukturiert (z. B. Textdokumente, Beiträge in sozialen Medien) sein.
Die Datenerfassung kann Datenextraktion, Datenintegration und Datenumwandlung umfassen, um die Qualität und Konsistenz der Daten zu gewährleisten.

2. Vorverarbeitung der Daten

Die Datenvorverarbeitung umfasst die Reinigung und Vorbereitung der Daten für die Analyse.
Dieser Schritt umfasst die Behandlung fehlender Werte, das Entfernen von Duplikaten, die Standardisierung von Datenformaten und die Behandlung von Datenausreißern.
Die Daten können auch transformiert werden, um sicherzustellen, dass sie mit den Analysezielen übereinstimmen (z. B. Umrechnung von Einheiten oder Skalierung von Merkmalen).

3. Datenexploration (Deskriptive Analyse)

Bei der deskriptiven Analyse werden die Daten untersucht und zusammengefasst, um ein erstes Verständnis zu gewinnen.
Analysten verwenden Techniken wie Datenvisualisierung, zusammenfassende Statistiken und Datenprofilierung, um Muster, Trends und Anomalien in den Daten zu erkennen.

4. Datenanalyse (Diagnostische Analytik)

Die diagnostische Analyse geht tiefer, um zu verstehen, warum bestimmte Ereignisse oder Muster in den Daten aufgetreten sind.
Analysten können Ursachenanalysen und Hypothesentests durchführen, um die Faktoren zu ermitteln, die zu bestimmten Ergebnissen beitragen.

5. Vorausschauende Modellierung (prädiktive Analytik)

Bei der prädiktiven Analytik werden mathematische Modelle und Algorithmen entwickelt, um zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen.
Techniken wie Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse und maschinelles Lernen werden zur Erstellung von Prognosen eingesetzt.

6. Präskriptive Modellierung (präskriptive Analytik)

Die prädiktive Analyse geht noch weiter, indem sie spezifische Maßnahmen oder Strategien zur Optimierung der Ergebnisse empfiehlt.
Sie hilft bei der Beantwortung von Fragen wie "Was sollten wir tun, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen?"

7. Datenvisualisierung

Datenvisualisierungstools und -techniken werden verwendet, um visuelle Darstellungen von Daten zu erstellen, z. B. Diagramme, Grafiken und Dashboards.
Visualisierungen erleichtern es den Beteiligten, komplexe Daten zu verstehen und zu interpretieren.

8. Kommunikation und Berichterstattung

Analysten und Datenexperten kommunizieren ihre Ergebnisse und Erkenntnisse in Berichten, Präsentationen und Data Storytelling an die Beteiligten.
Eine klare und prägnante Kommunikation ist unerlässlich, um den Entscheidungsträgern Orientierung zu geben.

Ressourcen und Blogs

Keine Artikel gefunden.

Schnelle Links

Belohnungslösungen

Geschenkkarten mit Markenzeichen

Geschenkkarten nach Anwendungsfall

Geschenkkarten nach Persona

Geschenkkarten nach Anlässen

Top 10 Geschenkkarten

Geschenkkarten von Weltmarken

Leitfäden

Glossare

njnjn

Top-Artikel

Taschenrechner