Datenanalyse
Alles rund um die Definition, Methoden und Anwendungsgebiete von Big Data und Datenanalyse.
Definition: Was ist eine Datenanalyse und wie hilft sie Unternehmen?
In der heutigen datengetriebenen Welt spielen Informationen eine entscheidende Rolle. Unternehmen, Organisationen und Wissenschaftler sammeln ständig riesige Mengen an Daten – doch ohne effektive Analysemethoden bleiben diese Datenberge wertlos. Hier kommt die Datenanalyse ins Spiel, die mithilfe von Data Science, Machine Learning und Business Intelligence wertvolle Erkenntnisse aus Big Data gewinnt.
Die Datenanalyse (oder auch: Datenauswertung) nutzt statistische Methoden, um aus Rohdaten nützliche Informationen abzuleiten. In diesem Kontext kann Datenanalyse einfach erklärt werden als ein mehrstufiger Prozess, der statistische Methoden, Data Mining und moderne Technologien miteinander kombiniert. Daten werden systematisch untersucht, um Muster, Trends und Korrelationen zu erkennen. 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 durch Automatisierung zu optimieren.
Zu den gängigen Datenanalyse-Methoden gehören neben klassischen statistischen Verfahren auch moderne Ansätze wie Predictive Analytics, bei der mithilfe historischer Daten zukünftige Trends prognostiziert werden. Dieser fortschrittliche Ansatz wird zunehmend auch durch automatisierte Prozesse und den Einsatz von KI in der Datenanalyse ergänzt, wodurch sowohl die Effizienz als auch die Fähigkeit zur Mustererkennung erheblich gesteigert wird.
Das Potenzial unstrukturierter 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 durch Cloud Computing und das Internet der Dinge 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 – 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:
- Sie sind textbasiert: Die Mehrzahl der unstrukturierten Daten besteht aus Textinformationen wie Nachrichtenartikeln, Unternehmenskommunikation, juristischer Kommunikation usw.
- Sie sind unhandlich: Bei unstrukturierten Daten handelt es sich im Wesentlichen um große Datenmengen, die ohne erkennbare Formatierung oder Ordnung gesammelt oder in ein System eingespeist wurden, weshalb Analysten nur schwer einen Nutzen daraus ziehen können.
- Sie sind qualitativer Natur: Im Gegensatz zu eindeutigen Zahlen und Finanzinformationen, mit denen Analysten üblicherweise arbeiten, handelt es sich bei diesen Informationen um qualitative Daten. Deshalb kann eine Interpretation Schwierigkeiten bereiten, bietet aber auch wertvolle Möglichkeiten, neue Arten von Analysen durchzuführen.
- Sie sind kontextbezogen: Unstrukturierte Daten, wie Nachrichten und biografische Informationen, sind äußerst hilfreich, da sie Analysten den Kontext zu elementaren Fakten und Zahlen liefern. So können sie verstehen, warum etwas Bestimmtes passiert.
In ihrer Rohform sind unstrukturierte Daten für Unternehmen nicht sonderlich nützlich. Sie können jedoch im Prozess der Datenauswertung und in der Datenstrategie eines Unternehmens eine wichtige Rolle spielen. Dazu müssen die Daten zunächst kuratiert, mit Kontextinformationen angereichert und anschließend analysiert werden, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Datenspeicherung, Datenverarbeitung & Datensicherheit: Das gilt es zu beachten
Welchen Nutzen bringt Data Mining für Unternehmen?
Data Mining bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile, indem es ihnen ermöglicht, aus ihren Daten einen Mehrwert zu schöpfen. Durch die Analyse großer Datenmengen können relevante Muster, Trends und Zusammenhänge identifiziert werden, die als Grundlage für datengestützte Entscheidungen und strategische Planungen dienen.
Unternehmen profitieren durch Data Mining unter anderen, indem sie
- Wettbewerbsvorteile erlangen, indem sie schneller auf Marktveränderungen reagieren und bessere Entscheidungen treffen.
- Kundenprofile und Kaufmuster analysieren, um Marketingaktivitäten besser auf die Kundenbedürfnisse auszurichten.
- Die Produktivität steigern, da Engpässe, Ineffizienzen und Optimierungspotenziale in Prozessen aufgedeckt werden.
- Risikofaktoren anhand historischer Daten offenlegen.
- Betrügerische Aktivitäten aufdecken, indem ungewöhnliche Muster in den Daten identifiziert werden.
Wie profitieren Unternehmen von prädiktiver Analytik?
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
- nützliche Prognosen treffen,
- Risiken identifizieren, bewerten und reduzieren,
- neue Chancen aufzeigen,
- Betriebsabläufe optimieren,
- Marketingkampagnen verbessern,
- Kunden gezielter ansprechen,
- den Umsatz steigern.
Letztendlich befähigt die prädiktive Analyse Organisationen vorausschauender und proaktiver zu denken.
Wie funktioniert der Prozess einer prädiktiven Analyse?
Wenn Sie mit Predictive Analytics arbeiten, müssen Sie zunächst ermitteln, welches Problem genau Sie lösen möchten. Stellen Sie sich die folgenden Fragen:
- Was sind Ihre Geschäftsziele?
- Nach welchen Erkenntnissen suchen Sie?
- Aus welchen Datensätzen werden Sie schöpfen?
- Was sind die Arbeitsergebnisse?
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.
Welche Einsatzmöglichkeiten bietet die prädiktive Analyse?
Betrugserkennung
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.
Operative Verbesserungen
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.
Optimierung von Social-Media- und Marketingkampagnen
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.
Risikominderung
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.
Was sind Algorithmen des maschinellen Lernens?
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.
Welche Kategorien von Algorithmen des maschinellen Lernens gibt es?
- Überwachtes Lernen (Supervised Machine Learning)
Überwachtes Lernen bedeutet, dass der Computer Muster und Zusammenhänge anhand eines Trainingsdatensatzes (Beispieldaten) lernt. Eine Person gibt dem Algorithmus diese Beispieldaten mit gewünschten Ein- und Ausgaben und der Algorithmus muss einen Weg finden, diese Zielvariablen zu realisieren. Er muss Muster in den Daten erkennen, aus Beobachtungen lernen und Vorhersagen machen, die von Menschen korrigiert werden. Dies wird so lange fortgesetzt, bis der Algorithmus ein bestimmtes Maß an Genauigkeit erreicht hat. - Unüberwachtes maschinelles Lernen (Unsupervised Machine Learning)
Im Fall von unüberwachtem Lernen bekommt der Algorithmus nur Daten, keine Trainingsdatensätze, aus denen er eigenständig interessante, versteckte Gruppen und Muster erkennen soll. Je mehr Daten der Algorithmus untersucht, desto besser wird dessen Entscheidungsfindung. - Teilüberwachtes Lernen (Semi-supervised Machine Learning)
Teilüberwachtes Lernen nutzt sowohl Beispieldaten mit konkreten Zielvariablen, als auch unbekannte Daten und ist somit eine Mischung aus überwachtem und unüberwachtem Lernen. - Verstärkendes oder bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)
Dies ist eine besondere Form des maschinellen Lernens, da vorab keine Beispieldaten benötigt werden und sie der Lernweise des Menschen sehr ähnelt. Dem Algorithmus wird nicht gezeigt, welche Aktion oder Handlung in welcher Situation die richtige ist. Stattdessen erhält er durch die Kostenfunktion eine positive oder negative Rückmeldung (Feedback). Anhand der Kostenfunktion wird dann eingeschätzt, welche Aktion zu welchem Zeitpunkt, die richtige ist, um die Belohnungsfunktion zu maximieren. Somit lernt das System „bestärkend“ durch Lob oder Bestrafung aus seinen eigenen Fehlern und entwickelt daraus eine eigene bestmögliche Lösung.
Im Wesentlichen zielt Data Science 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+ erhält Ihr Data Science Team die richtigen Daten, um:
- die Wettbewerbslandschaft zu bewerten und strategische Planung darauf zu basieren,
- PR- und Marketingkampagnen zu verbessern, um die Marke zu stärken und Einnahmen zu steigern,
- nationale und internationale Bewegungen zu identifizieren, um schnell und proaktiv auf Marktchancen und Störungen zu reagieren,
- Big Data in Prozesse maschinellen Lernens zu integrieren, um die Effizienz und Effektivität kritischer Geschäftsprozesse, wie des Risikomanagements, zu erhöhen.
Warum sollten Sie Sekundärdaten und Sekundärdatenanalysen nutzen?
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 Datenanalysetools sehr effizient und effektiv.
Eine solide Datenstrategie 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.
LexisNexis verfügt über mehr als 45 Jahre Erfahrung als Daten-Aggregator. Wir verfügen nicht nur über eines der größten Nachrichtenarchive der Welt, sondern auch über die Taxonomie und die Suchtechnologie, die es ermöglichen, diese Fülle an Informationen schnell und einfach abzurufen. Über unsere flexiblen APIs erhalten Ihre Datenanalysetools den nötigen Treibstoff – von maschinellem Lernen und Predictive Analytics bis hin zu historischen Trendanalysen und der Finanzmodellierung.
Nexis Data+ bietet Zugang zu einer Reihe von vertrauenswürdigen Quellen, darunter
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