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Was ist erweiterte Analytik?

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Übersicht

Fortgeschrittene Analysen beziehen sich auf den Einsatz hochentwickelter Techniken wie maschinelles Lernen, prädiktive Modellierung und Echtzeitanalysen, um Erkenntnisse aus komplexen Daten zu gewinnen. Im Gegensatz zur traditionellen Analyse, die sich auf das Geschehene konzentriert, hilft die fortschrittliche Analyse bei der Vorhersage dessen, was geschehen wird, und leitet die Entscheidungsträger zu optimalen Maßnahmen an. Sie ermöglicht es Teams, Trends zu erkennen, künftige Ergebnisse zu antizipieren und auf der Grundlage von Daten zuverlässig zu handeln.

Erweiterte Analytics

Was ist der Unterschied zwischen grundlegender und fortgeschrittener Analytik?

Bei der grundlegenden Analyse geht es darum, historische Daten zusammenzufassen, um die Frage zu beantworten, was passiert ist. Mit Hilfe von Berichten, Dashboards und einfachen Trendanalysen lässt sich die Leistung verfolgen.

Fortgeschrittene Analysen gehen noch weiter und wenden Techniken wie prädiktive Modellierung, maschinelles Lernen und statistische Analysen an, um zu erklären, warum etwas passiert ist, um vorherzusagen, was wahrscheinlich als Nächstes passieren wird, und um sogar Empfehlungen zu geben, wie man reagieren sollte. Dieser Ansatz deckt Muster und Möglichkeiten auf, die grundlegende Analysen nicht erkennen können, und ermöglicht eine schnellere und sicherere Entscheidungsfindung.

Ist fortgeschrittene Analytik dasselbe wie KI?

Obwohl sie eng miteinander verbunden sind, sind fortgeschrittene Analysen und KI nicht dasselbe. KI wird häufig in der fortgeschrittenen Analytik eingesetzt, insbesondere in Form von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung. Zu den fortgeschrittenen Analysen gehören jedoch auch statistische Modelle, Data Mining und Simulationstechniken, die nicht immer auf KI beruhen. Das Wissen um diesen Unterschied hilft Unternehmen bei der Auswahl der richtigen Tools für ihre Bedürfnisse.

Was sind die Anwendungsfälle für erweiterte Analysen?

Fortgeschrittene Analysen bieten einen Mehrwert für fast alle Unternehmensfunktionen. Die Fähigkeit zur Verarbeitung und Interpretation umfangreicher, vielfältiger Datensätze macht sie zu einem leistungsstarken Werkzeug, um Ereignisse vorauszusehen, Ineffizienzen zu erkennen und intelligentere Entscheidungen zu treffen. Hier sind einige der wichtigsten Anwendungsfälle:

Vorhersage des Kundenverhaltens: Einzelhändler und Dienstleister nutzen sie, um Kundenbedürfnisse zu antizipieren, Zielgruppen zu segmentieren und das Marketing zu personalisieren. Dies ermöglicht eine gezielte Ansprache, die die Akquise und Bindung verbessert.

Betrugserkennung und -prävention: Finanzinstitute verlassen sich auf die Mustererkennung in Echtzeit und die Erkennung von Anomalien, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen, bevor sie Schaden anrichten. Analysemodelle können ungewöhnliche Transaktionen erkennen und Risiken dynamisch bewerten.

Vorausschauende Wartung: Hersteller und Transportunternehmen nutzen Sensordaten, um vorherzusagen, wann Geräte wahrscheinlich ausfallen werden. Dadurch werden Ausfallzeiten minimiert und Wartungskosten gesenkt, indem reaktiver Service durch proaktive Planung ersetzt wird.

Optimierung der Lieferkette: Hochentwickelte Modelle prognostizieren die Nachfrage, simulieren Störungen und empfehlen Anpassungen der Beschaffungs-, Routing- und Bestandsstrategien. So wird sichergestellt, dass die Produkte dort verfügbar sind, wo und wann sie gebraucht werden, ohne dass es zu einer Überbevorratung kommt.

Vorhersage von Gesundheitsergebnissen: Leistungserbringer und Versicherer setzen Prognosemodelle ein, um Risikopatienten zu identifizieren, Behandlungen anzupassen und Ressourcen effizient zuzuweisen. Dies unterstützt frühzeitige Interventionen und verbessert die Qualität der Pflege insgesamt.

Planung des Personalbestands: Unternehmen nutzen Analysen, um den Einstellungsbedarf vorherzusagen, den Personalbestand zu optimieren und Mitarbeiter mit hohem Entwicklungspotenzial zu identifizieren. Dies ermöglicht flexiblere, datengesteuerte HR-Strategien.

Finanzmodellierung und -prognose: Finanzteams nutzen sie, um Marktszenarien zu simulieren, Cashflows vorherzusagen und Investitionsstrategien zu verfeinern. Diese Erkenntnisse ermöglichen eine schnellere und genauere Finanzplanung.

Diese Beispiele zeigen, wie fortschrittliche Analysen statische Daten in zukunftsweisende Erkenntnisse umwandeln und Unternehmen helfen, schneller zu reagieren, Risiken zu verringern und neue Chancen zu nutzen.

Welche Arten von fortgeschrittener Analytik gibt es?

Es gibt vier Haupttypen, die jeweils einem anderen Entscheidungszweck dienen:

  • Die prädiktive Analyse antizipiert zukünftige Ergebnisse anhand historischer Daten.
  • Die präskriptive Analytik empfiehlt Maßnahmen auf der Grundlage dieser Vorhersagen.
  • Die diagnostische Analyse erklärt, warum etwas passiert ist, indem sie die Grundursachen ermittelt.
  • Echtzeit-Analysen liefern Erkenntnisse sofort, wenn Daten generiert werden. Das Erkennen dieser Typen hilft Unternehmen, den richtigen Ansatz für jede geschäftliche Herausforderung zu wählen.

Welche Technologien werden eingesetzt?

Fortgeschrittene Analysen hängen von einem Technologiepaket ab, das auf Geschwindigkeit und Skalierbarkeit ausgelegt ist. Big-Data-Engines wie Spark und Hadoop verarbeiten riesige Datenmengen effizient. Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow und PyTorch unterstützen die Modellentwicklung. Cloud-Dienste wie AWS, Azure und GCP bieten eine flexible, skalierbare Infrastruktur. Zusammen bilden diese Technologien die Grundlage für die Intelligenz der heutigen Analysefunktionen.

Kernkomponenten der fortgeschrittenen Analytik

Ein robustes Datenanalysesystem umfasst miteinander verbundene Komponenten, die Daten von der Aufnahme bis zur Auswertung verarbeiten. Durch maschinelles Lernen werden Muster erkannt und Vorhersagen getroffen. Prognosemodelle sagen zukünftige Trends voraus. Echtzeit-Analysen liefern sofortige Erkenntnisse. Und die Verarbeitung natürlicher Sprache macht aus unstrukturierten Inhalten einen Sinn. Diese Komponenten, die durch eine rigorose Datenaufbereitung unterstützt werden, verwandeln Rohdaten in geschäftsrelevante Informationen.

Wie unterscheidet sich dies von herkömmlicher Business Intelligence?

Während sich herkömmliche Business Intelligence (BI) auf Dashboards und historische Berichte konzentriert, geht es bei Advanced Analytics um Prognosen, Empfehlungen und Reaktionen. Business Intelligence ist oft auf strukturierte Daten und bekannte Fragen beschränkt, während fortgeschrittene Analysen sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten und Muster aufdecken, von denen Sie nicht wussten, dass Sie danach suchen. Die Denkweise ändert sich von reaktiv zu proaktiv.

Welche geschäftlichen Vorteile bietet die erweiterte Analytik?

Sie hilft Unternehmen, ihre Abläufe zu verbessern, ihren Umsatz zu steigern und Risiken effektiver zu verwalten. Im operativen Bereich verringert die vorausschauende Wartung die Zahl der Geräteausfälle, und Lieferkettenmodelle verbessern die Planung und senken die Bestandskosten. Die Analyse des Personalbestands hilft dabei, den Personalbestand an den tatsächlichen Bedarf anzupassen. Auf der Umsatzseite nutzen Unternehmen fortschrittliche Analysen, um die Kundensegmentierung zu verfeinern, Kampagnen zu personalisieren, die Preisgestaltung dynamisch anzupassen und neue Cross-Selling-Möglichkeiten zu erkennen. Einzelhändler können zum Beispiel die Nachfrage genauer vorhersagen und maßgeschneiderte Produktempfehlungen abgeben. Im Risikomanagement ermöglicht sie eine frühere Erkennung von Betrug, Kreditrisiken oder Cyber-Bedrohungen - oft bevor sie Schaden anrichten. Prognosemodelle helfen Unternehmen, präventive Maßnahmen zu ergreifen, indem sie Trends und Anomalien in Echtzeit aufzeigen. Letztendlich liegt der Wert in einer schnelleren und zuverlässigeren Entscheidungsfindung auf der Grundlage eines tieferen Dateneinblicks.

Welche Branchen profitieren am meisten von fortgeschrittener Analytik?

Einige Branchen profitieren aufgrund des Umfangs, der Vielfalt und des Werts ihrer Daten stärker:

  • Finanzdienstleistungen: Banken und Versicherungen verwenden fortschrittliche Modelle für die Kreditwürdigkeitsprüfung, die Betrugserkennung und den algorithmischen Handel. Diese Tools tragen dazu bei, die Einhaltung von Vorschriften zu verbessern, Verluste zu verringern und Finanzprodukte zu personalisieren.
  • Gesundheitswesen: Krankenhäuser und Pharmaunternehmen setzen Analysen ein, um Patientenergebnisse zu prognostizieren, Risikopersonen zu identifizieren und die klinische Forschung zu optimieren. Vorhersagemodelle unterstützen die Präzisionsmedizin und optimieren Behandlungsprotokolle.
  • Fertigung: Hersteller verlassen sich auf Sensordaten und Echtzeitüberwachung, um Anlagenausfälle zu verhindern, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Produktionseffizienz zu verbessern. Vorausschauende Wartung und Qualitätsanalyse sind wichtige Anwendungsfälle.
  • Einzelhandel und E-Commerce: Unternehmen nutzen Analysen für Bestandsplanung, Preisoptimierung, Betrugserkennung und gezieltes Marketing. Dies ermöglicht eine schnellere Reaktion auf Marktveränderungen und eine bessere Kundenbindung.

Jeder dieser Sektoren nutzt Daten auf unterschiedliche Weise, aber die Ergebnisse sind ähnlich: bessere Entscheidungsfindung und höhere Leistung.

Welche Technologien ermöglichen erweiterte Analysen?

Eine skalierbare, flexible Infrastruktur ist der Schlüssel zum Erfolg von Advanced Analytics. Rahmenwerke für die verteilte Datenverarbeitung verarbeiten große Datenmengen. In-Memory-Datenbanken beschleunigen die Leistung durch Verringerung der Abfragelatenz. Cloud-Plattformen bieten Elastizität, um Analyseressourcen je nach Bedarf zu vergrößern oder zu verkleinern.

Datenintegrationstools verbinden und vereinheitlichen Daten aus internen und externen Quellen - strukturiert und unstrukturiert -, damit sie für die Analyse bereit sind. Diese Infrastruktur ermöglicht einen konsistenten, zuverlässigen Zugriff auf die Daten, die für die Entscheidungsfindung von Bedeutung sind.

Wie setzen Unternehmen fortgeschrittene Analysen erfolgreich um?

Erfolg erfordert einen klaren Plan, eine solide Datengrundlage und eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit.

Beginnen Sie mit definierten Geschäftszielen und messbaren Ergebnissen.

Richten Sie Analyseinitiativen auf diese Ziele aus, um unnötigen Aufwand zu vermeiden. Sorgen Sie von Anfang an für Datenqualität und Governance. Ungenaue oder unvollständige Daten beeinträchtigen die Zuverlässigkeit des Modells. Die Teams müssen Prozesse zur Bereinigung, Normalisierung und Sicherung von Daten einrichten.

Aufbau interner Kapazitäten mit einer Mischung aus Fachleuten, Datenwissenschaftlern und Ingenieuren. Upskill-Teams oder Zusammenarbeit mit externen Experten, wo nötig. Viele Unternehmen profitieren von der Einrichtung eines internen Kompetenzzentrums, um Analysen abteilungsübergreifend zu skalieren.

Schaffen Sie endlich Raum für Veränderungen. Die Reifung der Analytik braucht Zeit, und es bedarf eines kulturellen Wandels. Ermutigen Sie zum Experimentieren, unterstützen Sie neue Arbeitsabläufe und feiern Sie schnelle Erfolge, um eine langfristige Akzeptanz zu erreichen.

Wie OpenText™ Lösungen erweiterte Analysen ermöglichen

OpenText™ Analytics Database (Vertica) unterstützt eine Vielzahl von Anwendungsfällen - von der Betrugserkennung in Echtzeit bis zur vorausschauenden Wartung - und bietet gleichzeitig eine niedrige Latenzzeit bei großen Datensätzen.

Zu den wichtigsten Fähigkeiten gehören:

  • Eingebaute analytische Funktionen: Über 700 Funktionen für Zeitreihenanalysen, raumbezogene Einblicke und Anwendungen des maschinellen Lernens wie Klassifizierung, Clustering und Prognosen.
  • Sprachliche Flexibilität: Unterstützung von SQL, Python, R und Java, damit Datenwissenschaftler und -analysten mit vertrauten Tools arbeiten können.
  • Hybrider Einsatz: Stellen Sie die Lösung vor Ort, in der Cloud oder in hybriden Umgebungen bereit. Die Eon Mode-Architektur trennt Rechen- und Speicherfunktionen für eine elastische Skalierung und effiziente Ressourcenzuweisung.
  • Maximale Leistung: Verteiltes Rechnen und eine spaltenorientierte Speicherarchitektur optimieren die Abfrageleistung, selbst bei Daten im Petabyte-Bereich.
  • Sichere Analytik: Umfasst Verschlüsselung, fein abgestufte Zugriffskontrolle, Prüfprotokolle und Integration mit Authentifizierungssystemen (LDAP, Kerberos, SSL). Die formatbewahrende Verschlüsselung unterstützt Datenschutz- und Compliance-Anforderungen wie GDPR und CCPA.
  • Nahtlose Integration: Funktioniert mit gängigen BI- und ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden) wie Tableau, Power BI, Qlik, Informatica, Talend und Pentaho. Unterstützt mehrere Datenformate (Parquet, JSON, ORC, natives Vertica).
  • Anwendungsfälle in der Industrie: AdTech-Firmen nutzen die Plattform für die Kampagnenoptimierung, Hersteller verlassen sich auf sie für die vorausschauende Wartung, Finanzinstitute verwenden sie für die Risikomodellierung und Telekommunikationsunternehmen setzen sie für die Analyse von 5G-Netzwerken ein.

OpenText Analytics Database vereinheitlicht strukturierte und unstrukturierte Daten, ermöglicht die schnelle Bereitstellung von Erkenntnissen und passt sich an jede Umgebung an. So können Unternehmen schnell und sicher von Rohdaten zu fundierten Entscheidungen gelangen.

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