Data Analytics FAQ

Data Analytics: Das kleine 1 x 1.

Das Schlagwort Data Analytics wird aktuell oft im Zusammenhang mit Digitalisierung und Big Data genannt. Aber was ist der Unterschied zwischen Business Analytics und Business Intelligence? Wir haben für Sie die wichtigsten Begriffe rund um Data Analytics zusammengefasst.

Analytics Reifegradmodell von Gartner.

Als Orientierungsmodell eignet sich das Analytics Reifegradmodell von Gartner, das vier wesentliche Stufen im Bereich Analytics unterscheidet:

Was ist Descriptive Analytics?

Bei der Descriptive Analytics werden Daten (meist manuell) extrahiert, um Antworten auf folgende Frage zu bekommen: „Was ist im Unternehmen passiert oder was passiert gerade?“ Dabei handelt es sich um den klassischen Ansatz von Business Intelligence (BI), der mittels Charts, Graphen, Tabellen oder anderen Diagrammen dargestellt wird.

Was ist Diagnostic Analytics?

Diagnostic Analytics geht einen Schritt weiter als Descriptive Analytics und zielt auf folgende Frage ab: „Warum sind bestimmte Dinge im Unternehmen passiert?“  Diagnostic Analytics gibt also Antworten auf die Fragen nach den Gründen, Auswirkungen, Wechselwirkungen oder Folgen von Ereignissen.

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics blickt im Gegensatz zu Descriptive und Diagnostic Analytics in die Zukunft. Ziel ist es aufgrund der Analyse von Daten zukünftige Ereignisse mittels Warscheinlichkeiten vorherzusagen und die Frage „Was wird warscheinlich passieren?“ zu beantworten.

Was ist Prescrptive Analytics?

Prescriptive Analytics ist die komplexeste Ausprägung im Gartner Modell. Ziel hierbei ist es, bestimmte Handlungsempfehlungen zu erhalten, um bestimmte Ereignisse eintreten bzw. nicht eintreten zu lassen – also die Frage: „Wie müssen wir handeln, damit ein zukünftiges Ereignis eintritt bzw. nicht eintritt?“ zu beantworten.

Weitere Begriffe rund um das Thema Analytics.

Behavioral Analytics nutzt Informationen über das menschliche Verhalten. Ziel ist es, Absichten zu verstehen und zukünftiges Verhalten vorhersehen zu können (Quelle: Computerwoche.de).

Data Aggregation beschreibt das Sammeln von Daten aus unterschiedlichen Quellen für die Erstellung eines Berichts oder für eine Analyse (Quelle: Computerwoche.de).

Data Architecture & Design legt fest, wie die Unternehmensdaten strukturiert sind: Dazu gehört die begriffliche Abbildung der Geschäftseinheiten, die logische Abbildung der Beziehungen innerhalb der Geschäftseinheit sowie die physikalische Konstruktion eines Systems, das die Tätigkeiten unterstützt (Quelle: Computerwoche.de)

Bei der Sentiment Analyse werden Einträge und Meinungstexte von Usern in sozialen Netzwerken über ein Produkt, eine Leistung, ein Erlebnis oder ein Unternehmen hinsichtlich positivem oder negativem Inhalt statistisch ausgewertet und klassifiziert (Quelle: Enzyklopädie der Wirtschaftsinformatik).

Recommendation Engines sind Softwaresysteme mit dem Zweck Vorhersagen über das Nutzerinteresse zu treffen. Per Algorithmus werden etwa Kundenbestellungen einer Website analysiert und passende Zusatzangebote vorgeschlagen (Quelle: ITWissen.info).
Data Virtualization beschreibt den Prozess der Abstraktion verschiedener Datenquellen durch eine einzige Zugriffsschicht auf die Daten (Quelle: Computerwoche.de).

Zukunftsperspektive Data Analytics: RRZ Partnerevent.

Ob Predictive Maintenance als zentraler Baustein der Industrie 4.0, Künstliche Intelligenz in Assistenzsystemen oder Business Intelligence im Online-Handel: In all diesen Bereichen steht die intelligente Auswertung und Nutzung von Daten im Mittelpunkt. Für unser Partnerevent am 24. September 2018 haben wir Unternehmen eingeladen, die es geschafft haben, sich mit Data Analytics einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Sie erzählen von ihren Erfahrungen, Vorhaben und Zukunftsvisionen im Bereich Data Analytics.

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Stefan Graschi Vertrieb RRZ

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