Datenanalyse
Was ist Datenanalyse?
Datenanalyse ist ein weites Feld, das die Verarbeitung von Rohdaten zu neuen und umsetzbaren Erkenntnissen beinhaltet, um die Transformation von Unternehmen, die Beschleunigung von Innovationen sowie die Vorhersage zukünftiger Ergebnisse zu ermöglichen.
Die Datenanalyse-Wissenschaft kann Unternehmen und Organisationen dabei helfen, ihre Vergangenheit zu verstehen und ihre Zukunft informationsbasiert zu gestalten. Mit anderen Worten, die richtigen Datenanalysen können den Unterschied zwischen Erfolg und verpassten Chancen ausmachen.
Was ist die Geschichte der Datenanalyse?
Während das grundlegende Konzept der Datenanalyse bereits in den 1940er Jahren entstand, haben die technologischen Fortschritte der letzten Jahrzehnte zu einer exponentiellen Zunahme der generierten Daten geführt, ob durch Internet-Pioniere wie YouTube oder Facebook oder die rasche Verbreitung der Smart-Technologie innerhalb und außerhalb des eigenen Zuhauses. All dies hinterlässt buchstäblich Berge von Daten, die nur darauf warten, genutzt zu werden.
Wie können wir diese enormen Datenmengen nutzen?
An dieser Stelle kommen die Data Scientists ins Spiel. Diese Experten interpretieren viele Arten von Daten mithilfe von Methoden wie Data Mining, Data Management und statistischen Analysen. Zu ihren Aufgaben gehören die intensive Extraktion und das Scrubbing strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Daten. Gewonnene Erkenntnisse teilen sie in Form von Datenvisualisierungen, sodass die Beteiligten neuen Informationen leicht nachvollziehen und verarbeiten können.
Jeder Schritt des Prozesses spielt eine wichtige Rolle bei der Entwicklung neuer Strategien und Innovationen in einer Vielzahl von Branchen.
Welche Arten der Datenanalyse gibt es?
Wenngleich sich das genaue Verfahren der Datenanalyse von Anwendung zu Anwendung unterscheidet, fallen diese jeweils in eine oder mehrere Kategorien: präskriptive, diagnostische, deskriptive, vorausschauende und Cyber-Analysen.
Präskriptive Analysen: Präskriptive Analysen helfen, die bestmöglichen Empfehlungen für ein Szenario in Echtzeit zu bestimmen, ähnlich einer kurzzeitigen Variante vorausschauender Analysen.
Diagnostische Analysen: In dieser Kategorie wird bestimmt, warum etwas geschehen ist. Hierbei werden Techniken wie Data Mining, Aufschlüsselungen und Korrelationen genutzt, um Trends zu bestimmen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Deskriptive Analysen: Ähnlich wie bei diagnostischen Analysen, werden bei dieser Methode historische Daten kombiniert, um eine neue Perspektive zu gewinnen. Statt jedoch die Frage zu beantworten, warum etwas geschehen ist, verdeutlichen deskriptive Analysen detaillierter was geschah. Hierzu werden Verfahren wie Statistik, Clustering und Segmentierungen angewendet.
Vorausschauende Analysen: Wie der Name vermuten lässt, liefert diese Technik Prognosen für zukünftige Ergebnisse basierend auf Statistiken, Modellierung, Data Mining, maschinellem Lernen und anderen Datenformen.
Cyber-Analysen: Als eine der neuesten Analyseformen kombiniert diese Methodik Aspekte der Cyber-Sicherheit und Data Science, um potenzielle Schwachstellen und bestehende Cyber-Bedrohungen zu erkennen.
Data Scientists nutzen die Methode, die sie bei ihrer jeweiligen Fragestellung bestmöglich unterstützt, und nutzen hierzu eine Reihe heute erhältlicher Analyse-Tools und Plattformen.
Wie werden Datenanalysen genutzt?
Mit modernen Datenanalysen kann Nutzen aus großen Datenmengen gezogen werden, indem ihr ungenutztes Potenzial in wichtige Erkenntnisse umgewandelt wird. Mit umfassenden Datenanalysen können Unternehmen die sie umgebende Welt besser verstehen, einschließlich ihrer eigenen internen Arbeitsumgebungen. Tatsächlich sind Daten einer der wichtigsten Gründe, warum Unternehmen sinnvolle und informationsbasierte Maßnahmen ergreifen und innovative Produkte auf den Markt bringen können – häufig mit höherer Geschwindigkeit. Heutzutage werden Datenanalysen in einer Vielzahl von Branchen kontinuierlich genutzt und durchforsten zu jedem Zeitpunkt menschliche und technologische Quellen.
Durch die Zuordnung von Verhaltensweisen über eine beliebige Anzahl von Quellen hinweg können Marketingspezialisten detailliertere Erkenntnisse über potenzielle und bestehende Kunden gewinnen, die zu personalisierteren digitalen sowie traditionellen Erlebnissen führen können. Hierbei kann es sich um zielgerichtete E-Mail- und Social Media-Kampagnen über sorgfältig gestaltete Displays und Beschilderungen im Ladengeschäft bis hin zu relevanteren Produktempfehlungen handeln. Die gewonnenen Erkenntnisse können sogar zu neuen Produkten und Services führen.
Die Analyse von Daten kann dabei helfen, Ineffizienzen zu bestimmen und technische Defekte zu erkennen. In einem Produktionsszenario kann die Leistung von Fertigungslinien und andere Maschinen in Echtzeit überwacht und mit historischen Daten verglichen werden. Wenn die Leistung unter ein optimales Niveau sinkt, kann das Personal vor Ort zeitnah benachrichtigt werden, um potenzielle Störungen zu verhindern. Die erkannten Ineffizienzen können zur Verbesserung von Workflows und Prozessen genutzt werden.
Über die reaktive Entscheidungsfindung hinaus werden im Finanzsektor häufig Datenanalysen eingesetzt, um die Marktleistung zu prognostizieren, Trends und Risiken zu bewerten sowie betrügerische Forderungen und Kreditanträge zu erkennen.
Es ist jedoch zu beachten, dass nicht alle Daten von Menschen stammen und diese praktisch an einer beliebigen Anzahl von Datenpunkten erfasst werden können. Das Internet der Dinge (IoT) und maschinelles Lernen ermöglichen die Erfassung von mehreren Petabyte an Rohdaten von Remote-Sensoren an jedem beliebigen Ort der Welt – vom Temperatursensor am Edge bis hin zum Smart Home-Thermostat.
HPE und Datenanalysen
HPE unterstützt Branchen jeder Art, vom Gesundheitswesen bis hin zu Sicherheit und Überwachung, dabei, mithilfe individueller Lösungen und Plattformen zur Datenanalyse Herausforderungen zu meistern, Geschäftsergebnisse zu fördern und den Wert ihrer Daten zu maximieren. Das aktuelle HPE Angebot beinhaltet ein solides Unternehmens-Portfolio, das Computing- und Datenspeicher-Technologien, Big Data-Lösungen für besonders große Datenmengen, Services für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sowie umfangreiche Plattformen wie Apache Hadoop, HPE Ezmeral und HPE GreenLake für ML Ops umfasst.
HPE GreenLake für ML Ops bietet ein skalierbares Modell mit nutzungsabhängiger Bezahlung für die Verwaltung einer ML-Infrastruktur, mit dem Unternehmen Erkenntnisse direkt an der Quelle gewinnen können, ohne Daten in die Cloud und aus der Cloud zu verschieben – bei geringerem Risiko mit größerem Nutzen. HPE Experten verwalten die Lösung innerhalb des gesamten Lebenszyklus von der Planung über die Bereitstellung bis hin zur Pflege. So können Data Scientists ihre Energie und Ressourcen für Data Science einsetzen, statt für komplexe und routinemäßige IT-Infrastrukturaufgaben.
In einfachen Worten: HPE erleichtert den Zugang zur datenorientierten Welt, vereinfacht den Umgang mit dieser, ermöglicht bessere Prognosen und eine bessere Geschäftsumgebung.