Was ist eine Datenanalyse?
Eine Datenanalyse nutzt statistische Methoden, um aus erhobenen Daten nützliche Informationen abzuleiten, die bei der Entscheidungsfindung helfen. Durch das Extrahieren, Transformieren und Zentralisieren von Einzeldaten lassen sich Korrelationen und Muster identifizieren, Trends erkennen und Hypothesen validieren. Die gewonnenen Informationen nutzen Unternehmen, um sich einen signifikanten Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und Strategien vorausschauend zu planen. Ziel der Datenanalyse ist es, aus allen verfügbaren Quellen das Maximum an Informationen zu erheben und Unternehmensprozesse zu optimieren.
Der richtige Umgang mit Daten
Datenanalysen werden meist mit strukturierten Daten durchgeführt, die nach konventionellen Datenmodellen organisiert sind und in einer herkömmlichen Datenbank gespeichert und verwaltet werden können. Die meisten der heute weltweit verfügbaren Daten sind jedoch unstrukturiert und die Menge dieser Daten nimmt stetig zu. Im Gegensatz zu strukturierten Daten sind unstrukturierte Daten solche, die in keinem organisierten Format vorliegen bzw. keinen vordefinierten Zweck haben. Sie können von Menschen erstellt – wie Textmitteilungen, E-Mails, Postings in sozialen Medien usw. – oder maschinell produziert worden sein – etwa Informationen aus IoT-Geräten.
Auch wenn sie in vielen verschiedenen Formen auftreten, gibt es vier wesentliche Merkmale, die die meisten unstrukturierten Daten aufweisen:
In ihrer Rohform sind unstrukturierte Daten für Unternehmen nicht sonderlich nützlich. Sie können jedoch im Prozess der Datenanalyse und in der diesbezüglichen Strategie eines Unternehmens eine wichtige Rolle spielen und bei fachkundiger Nutzung auch tatsächlich Wirkung zeigen.
Es gibt drei wesentliche Schritte, wenn man das Potenzial unstrukturierter Daten nutzen möchte:
Methoden der Datenanalyse
Es gibt eine Reihe von Techniken zur Durchführung einer Datenanalyse, welche auf die Art und den Bedarf eines jeden Unternehmens abgestimmt werden müssen. Wir stellen einige der wichtigsten Analysemethoden im Kontext von Big Data vor:
Mithilfe der richtigen Analysemethoden verschwenden Sie weniger Zeit mit Suchen und haben mehr Zeit, um wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen. Mit der intelligenten Datenanalyse von LexisNexis machen wir es Ihnen sogar noch einfacher: Erfahren Sie hier, wie wir all unsere Datensätze verfeinern und anreichern und so Big Data in Smart Data verwandeln.
Was ist Data Mining?
Data Mining ist der Prozess des Durchforstens und Analysierens großer Mengen von Rohdaten, um aussagekräftige Beziehungen, Muster, Unregelmäßigkeiten und Trends zu erkennen. Informationen werden extrahiert und in verständlicher und nützlicher Form strukturiert. Durch den Einsatz von Data-Mining-Methoden können Organisationen Erkenntnisse gewinnen und Ergebnisse prognostizieren. Dadurch können beispielsweise Profite gesteigert, bessere Kundenbeziehungen aufgebaut, effektivere Marketingstrategien entwickelt oder Risiken verringert werden. Letztendlich trägt Data Mining zu einer besseren Entscheidungsfindung in allen Bereichen bei, da komplexe Datensets analysiert und neue Einblicke gewonnen werden.
Data Mining sollte über intern verfügbare Daten hinausgehen und zusätzliche Datensätze, wie gefilterte Nachrichten und Informationen über Unternehmen, Vorschriften und Gesetze, berücksichtigen.
Die Unternehmenslandschaft wird von Tag zu Tag datengetriebener und Big Data wächst in einem exponentiellen Tempo. Es ist für Unternehmen entscheidend all diese Daten zu sichten, um die relevantesten und nützlichsten Bausteine sowie die verborgensten Erkenntnisse zu sammeln. Denn so bleiben Sie erfolgreich und wettbewerbsfähig.
Data Mining kann zu einer unschätzbaren Ressource werden, die Unternehmen in vielen Branchen nutzen können. Unternehmen profitieren durch Data Mining unter anderen, indem sie
Mit Data Mining können Sie zum Beispiel eine beträchtliche Menge an angereicherten Geschäftsinformationen über Ihre Kunden sammeln. Sie können diese Informationen nutzen, um Ihre Interaktionen mit Ihren Kunden zu personalisieren und Ihr Engagement für Ihre Marke und Ihr Unternehmen zu stärken.
Nutzen Sie die Vorteile eines effektiveren Data Mining und Analytics sowie einer effektiveren Datenanalyse, indem Sie Nexis® Data Integration in Ihrem Unternehmen implementieren.
Was ist prädiktive Analytik?
Grundsätzlich unterscheidet man vier Grundtypen der Datenanalyse: Die deskriptive Analytik, die diagnostische Analytik, die prädiktive Analytik und die präskriptive Analytik. Von steigender Bedeutung ist heute vor allem die prädiktive Analytik, welche es Organisationen ermöglicht, aktuelle und historische Fakten und Zahlen zu betrachten, um Vorhersagen über unbekannte zukünftige Ereignisse zu treffen. Sie stützt sich auf viele Techniken aus den Bereichen Data Mining, Statistik, maschinelles Lernen, prädiktive Modellierung und künstliche Intelligenz. Zu den Zielen der prädiktiven Analytik gehören Vorhersagungen zu treffen, die Risiken zu identifizieren und zu bewerten, die Chancen zu erkennen und letztlich die Entscheidungsfindung zu steuern.
Obwohl die prädiktive Analytik die Zukunft natürlich nicht mit völliger Sicherheit vorhersagen kann, kann sie Organisationen bei der Planung von sehr wahrscheinlichen Verhaltensweisen und Ergebnissen unterstützen. So können Unternehmen
Letztendlich befähigt die prädiktive Analyse Organisationen vorausschauender und proaktiver zu denken.
Wenn Sie mit der prädiktiven Analyse arbeiten, müssen Sie zunächst ermitteln, welches Problem genau Sie lösen möchten. Stellen Sie sich die folgenden Fragen:
Zweitens: Sie müssen Ihre Daten sammeln. In diesem Fall arbeitet Data Mining Hand in Hand mit prädiktiver Analyse.
Als Nächstes verwenden Sie statistische Modelle, um Ihre Schlussfolgerungen zu unterstützen und zu testen. Dann kommen prädiktive Modelle ins Spiel, die in die Zukunft blicken. Sobald Sie die Prognosemodelle implementiert haben, können Sie die Ergebnisse nutzen, um fundiertere Entscheidungen in Ihrem Tagesgeschäft zu treffen.
Die prädiktive Analyse wird immer wichtiger, da Unternehmen versuchen, erfolgreich für die Zukunft zu planen. Sie setzen diese Art der Analyse ein, um Daten in Chancen zu verwandeln und komplexe Probleme zu lösen. Beispiele für typische Anwendungsfelder der prädiktiven Analytik sind:
Cyber-Sicherheitsbedenken nehmen zu. Mit der Fähigkeit, Muster und Anomalien zu erkennen, kann die prädiktive Analyse Organisationen dabei helfen, mögliche betrügerische Aktivitäten zu erkennen, bevor sie geschehen.
Mit prädiktiven Modellen können Unternehmen eine größere Transparenz ihrer Systeme, Prozesse und Geräte erreichen. Verbunden mit den dazugehörigen Analysen können Unternehmen ihren Bestand besser berechnen, Ressourcen verwalten, Kosten senken und letztendlich die betriebliche Effektivität und Effizienz steigern.
Unternehmen können prädiktive Analysen einsetzen, um festzustellen, was ihre Kunden kaufen, und um den Einfluss der sozialen Medien auf ihre Marke, ihre Produkte und ihr Unternehmen zu messen. Mit prädiktiver Modellierung können Unternehmen ihre Marketingpläne und Social-Media-Plattformen nutzen, um ihren Kundenstamm auszubauen.
Die prädiktive Analyse kann eine große Anzahl von Datensätzen scannen und vergangene Trends durchforsten, um organisatorische Schwachstellen jetzt und in der Zukunft aufzudecken. Mit diesen Informationen ausgestattet, können Unternehmen dann Vorsichtsmaßnahmen ergreifen, um Schäden zu verhindern.
Profitieren auch Sie von diesen Einsatzmöglichkeiten. Mit Nexis® Data Integration erhalten Organisationen über eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) Zugriff auf die LexisNexis-Datenbank. Sie erhalten so die von Ihnen benötigten Daten in einem für Sie geeigneten Format, damit sie in Ihre eigene Anwendung passen. Die API verwendet prädiktive Analysen, erstellt quantitative Modelle und steuert maschinelle Lernanwendungen. So können Sie Ihre Big-Data-Recherche auf ein neues Level heben oder spezialisierte Systeme mit dem richtigen Treibstoff versorgen.
Was ist maschinelles Lernen?
Im Grunde genommen ist maschinelles Lernen nicht mehr und nicht weniger als ein Computer, der lernt Probleme zu lösen, ohne explizit dazu programmiert worden zu sein. Beim maschinellen Lernen werden die Algorithmen und mathematischen Modelle untersucht, die Computersysteme verwenden. Damit wird sichergestellt, dass Computer bestimmte Aufgaben bei jedem Schritt immer besser ausführen. Diese Technologie basiert auf der Idee, dass Systeme aus Daten Muster lernen und dadurch selbstständig Entscheidungen treffen können.
Algorithmen des maschinellen Lernens sind die Prozesse und Regeln, denen ein Computer folgt, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Diese Algorithmen empfangen und analysieren Daten, um Ergebnisse mit einem akzeptablen Grad an Sicherheit vorherzusagen. Erhalten die Algorithmen mehr Daten, werden sie „intelligenter“ und passen ihre Prozesse an, um ihre Leistung zu optimieren.
Nexis® Data Integration bietet Zugang zu hochrelevanten Inhalten, die sich für eine Vielzahl von Datenanalysemethoden und -anwendungen eignen. Über einfach zu integrierende APIs erhalten Ihre Datenanalysetools den nötigen Treibstoff - von maschinellem Lernen und Predictive Analytics bis hin zu historischen Trendanalysen und der Finanzmodellierung. Erfahren Sie mehr darüber, wie Nexis® Data Integration Sie dabei unterstützen kann, relevante und zuverlässige Geschäftseinblicke zu gewinnen.
Was ist Data Science?
Data Science ist die systematische Untersuchung von Daten und eine Erweiterung anderer Datenanalysemethoden, wie Data Mining, Statistik und prädiktive Analyse. Sie stützt sich auf eine Kombination von wissenschaftlichen Methoden, Prozessen, Algorithmen und Technologien, um sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu extrahieren, auszuwerten, zu visualisieren, zu verwalten und zu speichern. Ausgestattet mit Erkenntnissen, die sich aus diesen Daten ergeben, können Unternehmen geschäftskritische Fragen beantworten, Probleme lösen und gut informierte, datenbasierte Entscheidungen treffen.
Im Wesentlichen zielt sie darauf ab, Ordnung aus dem Big-Data-Chaos zu schaffen, indem sie die Daten in einer sinnvollen und nutzbaren Weise organisiert. Beispielsweise wendet Data Science maschinelle Lernalgorithmen auf Inhalte wie Text, Bild, Audio, Video oder Zahlen an, um Systeme der künstlichen Intelligenz herzustellen, die die Arbeit von Menschen effizienter erledigen.
Mit Nexis® Data Integration erhält Ihr Data Science Team die richtigen Daten, um:
Was ist eine Sekundäranalyse?
Dies ist die nächste Stufe der Datenanalyse. Während die primäre Datenanalyse die Analyse der Originaldaten eines Forschungsprojektes darstellt, bedeutet die sekundäre Datenanalyse die Analyse von Daten, die jemand anderes zu einem anderen Zweck gesammelt hat.
Organisationen, Forschungseinrichtungen und Regierungsstellen tauschen häufig Daten mit der Öffentlichkeit oder anderen zugelassenen Nutzern und Organisationen aus, um den Nutzen der Daten zu maximieren. Sekundäre Daten können qualitativ, quantitativ oder beides sein. Zu den sekundären qualitativen Daten gehören in der Regel Artikel aus Zeitungen oder Blog-Beiträgen.
Es gibt eine Reihe von Vorteilen bei der Verwendung von Sekundärdaten und der Sekundärdatenanalyse.
Erstens können Sie mit Sekundärdaten Zeit, Ressourcen und Geld sparen, da Sie potenziell teure Forschungsarbeiten, die bereits durchgeführt wurden, nicht selbst durchführen müssen. Auch wenn Sie die Sekundärdaten kaufen müssen, ist das oft kostengünstiger, als Ihre eigene Forschung von Grund auf neu aufzubauen. Durch die Sekundärdatenanalyse können Sie Ihre Zeit und Mühe auf die Analyse der Daten konzentrieren, anstatt sie zu sammeln und für die Analyse vorzubereiten.
Zweitens können die Sekundärdaten Informationen von bemerkenswerter Breite und Tiefe über Personen und Organisationen liefern, vorausgesetzt, sie sind aktuell, unvoreingenommen und stammen aus einer vertrauenswürdigen Quelle, die sonst nur schwer zu beschaffen wären. Beispielsweise führen Regierungsstellen oft Forschung auf nationaler Ebene durch, zum Teil über mehrere Jahre hinweg. Der Zugang zu solchen Informationen ermöglicht es Ihnen, Veränderungen und Trends im Laufe der Zeit zu untersuchen.
Unternehmen müssen verwertbare Informationen aus großen Datenmengen ableiten. Aber die schiere Menge der verfügbaren Inhalte und Informationen kann entmutigend sein. Um erfolgreich zu sein, müssen Sie in der Lage sein, die relevanten Informationen, die Sie für Ihre Sekundärdatenanalyse benötigen, aus der Masse an Daten herausfiltern. Dabei ist die automatisierte Aggregation von Inhalten mit Hilfe von professionellen Tools sehr effizient und effektiv.
LexisNexis verfügt über mehr als 45 Jahre Erfahrung als Daten-Aggregator. Über einfach zu integrierenden Schnittstellen (APIs) erhalten Sie zielgerichtete Medienbeobachtungsdaten, die Sie bei der qualitativen Datenanalyse unterstützen.
Datenanalyse für Ihr Unternehmen
Es ist zwar grundsätzlich möglich, Inhalte manuell zu aggregieren, aber in der heutigen datengesteuerten Welt ist die automatisierte Aggregation von Inhalten mit Hilfe von professionellen Tools deutlich effizienter und effektiver. Mit Hilfe von Daten-Aggregatoren können Sie
LexisNexis sammelt seit mehr als vier Jahrzehnten Informationen. Wir verfügen nicht nur über eines der größten Nachrichtenarchive der Welt, sondern auch über die Taxonomie und die Suchtechnologie, die es ermöglichen, dieses Füllhorn an Informationen schnell und einfach abzurufen. LexisNexis bietet Zugang zu einer Reihe von vertrauenswürdigen Quellen, darunter