Business Intelligence und Datenanalyse sind Tools, die Unternehmen dabei unterstützen können, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Dies sind zwei Bereiche, die häufig der Marketingabteilung überlassen werden, die aber von jedem verstanden werden sollten, der an der Geschäftstätigkeit eines Unternehmens beteiligt ist.
Erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen von Data Analytics und Business Intelligence profitieren kann.
Daten sind das Lebenselixier moderner Organisationen, und die Fähigkeit, sie effektiv zu analysieren, ist entscheidend, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Datenanalyse ist der Prozess der Automatisierung und Integration von Datenquellen, Techniken und Tools über mehrere Plattformen und Anwendungen hinweg, um Erkenntnisse zu gewinnen, die verwendet werden können, um Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu verbessern und/oder Maßnahmen zu informieren.
Um umsetzbare Einblicke in Ihre Daten zu erhalten, werden fortschrittliche mathematische Techniken wie Statistik, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz (KI) und prädiktive Modellierung eingesetzt.
Business Intelligence (BI) ist der Einsatz von Tools der Informationstechnologie (IT), um Einblicke in die Leistung einer Organisation zu erhalten, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Das Ziel von BI ist es, Ihnen zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem es ein umfassenderes Verständnis Ihrer Geschäftsumgebung vermittelt.
Nutzen Sie die Datenanalyse, um Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen.
Datenanalyse ist der Prozess des Extrahierens nützlicher Informationen aus Datensätzen. Es beinhaltet die Manipulation von Rohdaten, um aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu treffen. Die Datenanalyse kann in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden, darunter Business Intelligence und Marketing.
Business-Intelligence-Tools ermöglichen es Unternehmen, Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen, indem sie Daten analysieren. Sie können für interne Betriebsberichte, Wettbewerbsanalysen, Prognosen, Produktentwicklung, Risikomanagement und andere Funktionen verwendet werden.
Analysesoftware wird häufig in Verbindung mit anderen Business-Intelligence-Anwendungen wie BI-Software verwendet, um eine umfassende Lösung für Ihr Unternehmen bereitzustellen.
Verstehen Sie die drei Arten von Analysen.
Deskriptive Analytik: Deskriptive Analytik ist die Erhebung, Organisation und Verarbeitung von Daten zur Beantwortung von Fragen zur Vergangenheit. Es umfasst eine Vielzahl von Aktivitäten, wie z. B. die Verfolgung der Leistung wichtiger Finanzkennzahlen wie Gewinnmargen und Cashflows sowie die Analyse des Kundenverhaltens und der Verkaufstrends im Laufe der Zeit.
Prescriptive Analytics: Prescriptive Analytics ist die Verwendung von Daten zur Entwicklung von Empfehlungen zur Verbesserung des Geschäftsbetriebs. Diese Art der Analyse kann in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt werden, darunter Einzelhandel, Fertigung und Gesundheitswesen. Es beinhaltet häufig die Entwicklung mathematischer Modelle zur Vorhersage der Nachfrage oder Vorhersage zukünftiger Verkäufe auf der Grundlage historischer Daten oder aktueller Trends, um Unternehmen dabei zu unterstützen, fundierte Entscheidungen über Produktentwicklung, Preisstrategien, Lagerbestände, Personalbedarf und andere Faktoren zu treffen.
Predictive Analytics: Predictive Analytics verwendet statistische Techniken, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, indem Muster in verschiedenen Variablen identifiziert werden, die darauf hinweisen können, was als nächstes passieren wird, basierend auf vergangenen Ereignissen, wie z. B. Einkäufen bestimmter Kunden in bestimmten Geschäften oder Verkäufen bestimmter Abteilungen innerhalb eines Unternehmens im Laufe der Zeit.
Vergessen Sie alles, was Sie über Software as a Service (SaaS) zu wissen glaubten.
SaaS ist ein neues Geschäftsmodell. Es ist jetzt die einzige Möglichkeit, Geschäfte zu machen. Wenn Sie es nicht tun, fallen Sie hinter Ihre Kunden, Konkurrenten und den Markt zurück.
Das Problem ist, dass viele Menschen ein Missverständnis darüber haben, was SaaS ist. Sie glauben, dass es “Software as a Service” (was es tut) oder “Software as a Commodity” bedeutet, was ebenfalls falsch ist.
SaaS ist Software, die in der Cloud lebt und auf die jederzeit und überall zugegriffen werden kann. Der Zugriff auf diese Software kann über abonnementbasierte Dienste wie Office 365 oder andere Produkte wie Salesforce oder Google Apps for Business erworben werden.
Verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber Ihren Mitbewerbern.
Es gibt zahlreiche Methoden, um sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber Ihren Mitbewerbern zu verschaffen. Eine der effektivsten Methoden ist die Verwendung von Datenanalysen, um Einblicke in Ihr Unternehmen und Ihre Kunden zu gewinnen, die es Ihnen ermöglichen, bessere Entscheidungen zu treffen.
Datenanalysen können Ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie Einblicke in Ihr Unternehmen und Ihre Kunden liefern. Wenn Sie beispielsweise die Gesundheit Ihrer Mitarbeiter verbessern möchten, können Sie mithilfe von Data Analytics ermitteln, wie viel Zeit sie bei der Arbeit im Sitzen und wie viel Zeit im Stehen verbringen. Sie könnten dann ihre Schreibtische so einstellen, dass sie im Laufe des Tages häufiger aufstehen und sich bewegen können.
Datenanalysen können auch zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit eingesetzt werden. Einige Unternehmen wie Netflix nutzen diese Technik seit Jahren, um ihre Kundenbeziehungen zu verbessern. Netflix kann sehen, welche Filme die Leute am meisten interessiert sind, indem es das Kundenverhalten verfolgt (z. B. welche Filme sie sich ansehen), und empfiehlt sie dann basierend auf ihrem Geschmack.
Dies hilft Netflix zu verstehen, welche Arten von Filmen seine Kunden bevorzugen, und ermöglicht es ihm, seinen Nutzern noch personalisiertere Erlebnisse zu bieten.
Abschluss
Jetzt, da Sie wissen, wie man Datenanalyst wird, ist es an der Zeit, loszulegen. Es gab noch nie einen besseren Zeitpunkt, um mit der Datenanalyse zu beginnen.
Wenn Sie sich nicht sicher sind, wo Sie anfangen sollen, sollten Sie einen oder zwei Datenanalysekurse belegen. Es gibt viele Internetquellen, aus denen Sie auswählen können, und wenn Sie ein geringes Budget haben, können Sie immer kostenlose Materialien finden. Sobald Sie die Grundlagen beherrschen, suchen Sie nach Einstiegspositionen in diesem Bereich.
Sie sollten auch keine Angst haben, sich zu vernetzen. Die Verbindung mit anderen Datenanalyseexperten ist eine hervorragende Möglichkeit, mehr über das Thema zu erfahren und neue Möglichkeiten zu entdecken.