Was sind erweiterte Analysen?

Diese Techniken gehen über die traditionelle Business Intelligence (BI) und deskriptive Statistik hinaus, indem sie Methoden wie vorausschauende Analyse, künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML), Data Mining und statistische Analysen einsetzen. Das Ziel von erweiterten Analysen ist es, Unternehmen in die Lage zu versetzen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, zukünftige Trends vorherzusagen und Geschäftsprozesse zu optimieren.

Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und Rechenleistung können erweiterte Analysen komplexe Datensätze verarbeiten und tiefere Erkenntnisse liefern, was letztlich zu mehr Leistung, Innovation und Wettbewerbsvorteilen führt.

Die Geschichte von erweiterten Analysen ist in der Entwicklung der Datenanalyse und der Computertechnologie verwurzelt, die über mehrere Jahrzehnte hinweg erhebliche Fortschritte gemacht hat.

Zu Beginn des 20. Jahrhunderts erfolgte die Datenanalyse hauptsächlich manuell und umfasste grundlegende statistische Methoden und einfache Berechnungen. Das Aufkommen von Computern in der Mitte des 20. Jahrhunderts revolutionierte die Datenverarbeitung und ermöglichte komplexere Analysen. In den 1960er und 1970er Jahren wurde mit der Entwicklung von Datenbanken und Datenverwaltungssystemen die Grundlage für das effiziente Speichern und Abrufen großer Datenmengen geschaffen.

In den 1980er und 1990er Jahren kamen BI-Tools auf, die es Unternehmen ermöglichten, Berichte zu erstellen und deskriptive Analysen durchzuführen. Diese Tools lieferten Erkenntnisse, die auf historischen Daten basierten, waren jedoch in ihren Vorhersagemöglichkeiten begrenzt. Gleichzeitig wurden Fortschritte bei statistischer Software und Methodik erzielt, die den Weg für ausgefeiltere Datenanalysetechniken ebneten.

Die späten 1990er und frühen 2000er Jahre markierten den Beginn des Big-Data-Zeitalters, angetrieben durch das exponentielle Wachstum von Daten aus dem Internet, sozialen Medien und Sensortechnologien. In diesem Zeitraum wurden fortschrittlichere Analysetools und -techniken wie Data Mining, ML sowie vorausschauende und präskriptive Analysen entwickelt. Das Aufkommen von Open-Source-Programmiersprachen wie R und Python demokratisierte den Zugang zu erweiterten Analysemethoden weiter.

In den letzten Jahren haben Fortschritte in KI und ML erweiterte Analysen auf ein neues Niveau gebracht. Cloud Computing hat es einfacher gemacht, gewaltige Mengen an Datenpunkten zu speichern und zu verarbeiten. Unterdessen können KI-Algorithmen Daten mit beispielloser Geschwindigkeit und Genauigkeit analysieren, und generative KI ist ein neues Tool in diesem Bereich.

Erweiterte Analysen und traditionelle Geschäftsanalysen unterscheiden sich in mehreren wichtigen Aspekten, vor allem in Bezug auf ihre Komplexität, Techniken und Ergebnisse.

Erweiterte Analysen umfassen verschiedene anspruchsvolle Techniken. Zu den wichtigsten Techniken gehören:

Vorausschauende Analyse: Diese Technik nutzt historische Daten, statistische Algorithmen und ML, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Sie hilft Unternehmen, Trends vorherzusagen, Risiken zu erkennen und Chancen zu nutzen.

Statistische Analyse: Bei dieser Technik werden statistische Methoden verwendet, um Daten zu sammeln, zu überprüfen und zu interpretieren. Sie umfasst Hypothesentests, Regressionsanalysen und Varianzanalysen, um Beziehungen und Trends in den Daten zu erkennen.

Textanalyse: Bei der Textanalyse oder dem Text-Mining werden nützliche Informationen aus unstrukturierten Textdaten durch NLP, Stimmungsanalyse und Textklassifizierung extrahiert.

Big Data Analytics: Bei dieser Technik werden große, vielfältige Datensätze (strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert) mithilfe von Technologien wie Hadoop, Spark und NoSQL-Datenbanken verarbeitet und analysiert.

Cluster-Analyse: Hierbei handelt es sich um eine Technik, bei der Cluster-Algorithmen in erweiterten Analysen und Data Mining verwendet werden, um eine Reihe von Objekten oder Datenpunkten in Cluster oder Gruppen einzuordnen.

Erweiterte Analysen stützen sich auf eine Reihe ausgeklügelter Technologien, um komplexe Datensätze zu verarbeiten und zu analysieren. Zu den wichtigsten Technologien, die zum Einsatz kommen, gehören:

KI-Technologien ermöglichen es Systemen, mit minimalem menschlichen Eingreifen aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Zu den Techniken gehören überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, verstärkendes Lernen und Deep Learning.

NLP-Technologien, wie die in der Google Cloud Natural Language API oder in IBM® Watson, ermöglichen die Analyse und das Verständnis menschlicher Sprache und ermöglichen Textanalysen, Stimmungsanalysen und Chatbot-Funktionen. Software wie SAS, RapidMiner und KNIME werden für die Erkundung großer Datensätze verwendet, um verborgene Muster, Korrelationen und Erkenntnisse durch Data-Mining-Techniken aufzudecken.

Technologien wie Apache Hadoop und Apache Spark erleichtern die Verarbeitung und Analyse riesiger Datensätze, indem sie verteilten Speicher und parallele Rechenfunktionen bieten. Moderne Data-Warehousing-Lösungen ermöglichen es Unternehmen, große Mengen strukturierter und halbstrukturierter Daten effizient zu speichern, zu verwalten und abzufragen.

Data Scientists verwenden moderne NoSQL-Datenbanken wie MongoDB, Cassandra und Elasticsearch, die für die Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt sind. Apache Kafka und Apache Flink ermöglichen die Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit, sodass Unternehmen im laufenden Betrieb Datenströme analysieren und Entscheidungen treffen können. R und Python mit ihren umfangreichen Bibliotheken für statistische Analysen und Data Science (wie Caret von R und Scikit-learn von Python) werden häufig für die Durchführung komplexer statistischer Analysen und die Erstellung von ML-Modellen verwendet.

Plattformen wie AWS, Microsoft Azure und IBM Cloud bieten skalierbare Infrastruktur und Services zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren großer Datensätze, wodurch erweiterte Analysen zugänglicher und kostengünstiger werden.

Analyseplattformen und Anwendungen wie IBM® Cognos® SAS Predictive Analytics und RapidMiner ermöglichen die Erstellung von Prognosemodellen, die zukünftige Trends und Verhaltensweisen auf Grundlage historischer Daten vorhersagen. Analysetools wandeln zudem auch komplexe Daten in interaktive und intuitive Datenvisualisierungen um, die Benutzern helfen, Trends, Muster und Erkenntnisse besser zu verstehen.

Erweiterte Analysen finden in diversen Branchen vielfältige Anwendung und tragen zu erheblichen Verbesserungen bei Effizienz, Entscheidungsfindung und Innovation bei.

Im Gesundheitswesen sind erweiterte Analysen von entscheidender Bedeutung, um Krankheitsausbrüche vorherzusagen, Behandlungspläne zu personalisieren und den Krankenhausbetrieb zu optimieren. Durch die Analyse von Patientendaten und Krankengeschichten können Gesundheitsdienstleister Muster erkennen, die auf potenzielle Gesundheitsprobleme hinweisen und so ein frühzeitiges Eingreifen und eine wirksamere Behandlung ermöglichen.

Erweiterte Analysefunktionen helfen auch bei der Verwaltung von Krankenhausressourcen, indem sie Patientenaufnahmen prognostizieren und die Personalbesetzung optimieren, wodurch die allgemeine Patientenversorgung und die betriebliche Effizienz verbessert werden.

In der Finanzbranche nutzen die Experten erweiterte Analysen zur Betrugserkennung, Risikomanagement und zur Kundensegmentierung. Finanzinstitute nutzen neuronale Netze, um ungewöhnliche Transaktionsmuster zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten, und so ihren Kunden ein höheres Maß an Sicherheit zu bieten.

Risikomanagement-Teams verwenden Vorhersagemodelle, um die potenziellen Auswirkungen verschiedener Wirtschaftsszenarien zu bewerten und den Banken beim Treffen fundierterer Anlageentscheidungen zu helfen. Darüber hinaus ermöglichen erweiterte Analysen eine präzisere Kundensegmentierung und damit maßgeschneiderte Finanzprodukte und -dienstleistungen, die Kundenzufriedenheit und -treue steigern.

Der Einzelhandel profitiert erheblich von erweiterten Analysen in Bereichen wie Bedarfsprognose, Preisoptimierung und Lieferkettenmanagement. Einzelhändler analysieren historische Verkaufsdaten und externe Faktoren wie Wetter und Konjunkturindikatoren, um die Nachfrage präzise vorherzusagen und sicherzustellen, dass die Lagerbestände den Kundenbedürfnissen entsprechen.

Erweiterte Analysen helfen auch bei dynamischen Preisstrategien und ermöglichen es Einzelhändlern, ihre Preise in Echtzeit auf Grundlage realer Markttrends und Konkurrenz anzupassen. Darüber hinaus können Einzelhändler durch die Optimierung der Lieferkettenabläufe Kosten senken und die Lieferzeiten verkürzen, was wiederum die Customer Experience insgesamt verbessert.

In der Fertigungsindustrie führen erweiterte Analysen zu Verbesserungen bei der vorausschauenden Wartung, Qualitätskontrolle und Produktionsoptimierung. Bei der vorausschauenden Wartung werden Sensordaten und ML-Modelle genutzt, um Geräteausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten, und so Ausfallzeiten zu reduzieren und die Lebensdauer von Maschinen zu verlängern.

Qualitätskontrollprozesse werden durch die Analyse der Produktionsdaten verbessert, um Defekte und deren Ursachen zu identifizieren. Dies gewährleistet eine höhere Produktqualität und reduziert Verschwendung. Darüber hinaus werden durch erweiterte Analysen Produktionspläne und -prozesse optimiert, was zu einer höheren Effizienz und niedrigeren Betriebskosten führt. Zusammen tragen diese Anwendungen zu zuverlässigeren und effizienteren Fertigungsabläufen bei.