Data & Analytics

Mit dem Vordringen der Digitalisierung in immer mehr Lebensbereiche steigt die Menge an verwertbaren Informationen in einem rasanten Tempo. Gleichzeitig wächst damit die Herausforderung, unstrukturierte Daten in Wissen zu verwandeln und daraus sinnvolle Handlungsempfehlungen für das eigene Unternehmen abzuleiten. Data & Analytics als wissenschaftliches Vorgehen schafft hier Abhilfe und liefert aus den Daten wertvolle Erkenntnisse für deinen geschäftlichen Entscheidungsprozess. In unseren Blog Stories geben wir dir einen Überblick über aktuelle Entwicklungen sowie spannende Insights zum Thema „Data & Analytics“.

Was steckt hinter dem Begriff „Data & Analytics“?

Unter dem Begriff „Data & Analytics“ versteht man im Allgemeinen die Datenverarbeitung zu operativen Verwendungszwecken sowie die Datenanalyse

• für die Steuerung von Geschäftsprozessen
• zur Optimierung der Geschäftsergebnisse
• für die nachhaltige Verbesserung der Nutzererfahrung
• als Grundlage für eine effektive Entscheidungsfindung

Im Rahmen des anhaltenden Digitalisierungs-Prozesses haben sich zahlreiche weitere Begrifflichkeiten rund um das Thema „Data & Analytics“ etabliert, die häufig im Zusammenhang oder synonym verwendet werden, obwohl sie sich inhaltlich teilweise erheblich voneinander unterscheiden.

Data Management

Das Data Management umfasst alle Maßnahmen, Verfahren und Konzepte, mit denen Daten für eine optimale Unterstützung der verschiedenen Unternehmensprozesse aufbereitet und bereitgestellt werden. Beim Data Management handelt es sich insofern auch um eine Vorstufe der Datenanalyse. Für ein effizientes Datenmanagement spielen vor allem die Aspekte Datenqualität, Datensicherheit und Datenschutz, Data Governance sowie das Data Lifecycle Management (DLM) eine wichtige Rolle.

Data Analytics

Im Bereich Data Analytics kommen in der Regel multifunktionale Analysesysteme zum Einsatz, die eine konkrete Darstellung von Zusammenhängen und Abhängigkeiten ermöglichen. Die Ermittlung von Informationen aus den gewählten Datensätzen dient dabei der Überprüfung von Modellen und Hypothesen. Mithilfe der zweckgerichteten Analyse von Daten lassen sich aussagekräftige Statistiken und Visualisierungen erstellen, die zielsichere Interpretationen erlauben und eine valide Grundlage für Unternehmensentscheidungen schaffen. Sehr häufig werden Data Management und Data Analytics unter dem Begriff „Business Intelligence“ zusammengefasst.

Data Mining und Data Science

Im Unterschied zu Data Analytics beschreibt Data Mining einen Prozess, in dem große Datenmengen rechnergestützt auf bislang noch verborgene Muster, Zusammenhänge und Querverbindungen untersucht werden. Ziel des Data Minings ist es, die vorhandenen Daten aus verschiedenen Blickwinkeln zu analysieren und sie mittels Clustering- oder Klassifikationsverfahren zu nützlichen Informationen zusammenzufassen.

Auch der Bereich Data Science befasst sich intensiv mit der Klassifizierung und Mustererkennung. Im Gegensatz zum Data Mining liegt der Schwerpunkt hier allerdings auf statistischen und algorithmischen Methoden. Aus der statistischen Auswertung großer Datensätze, unter Nutzung von KI oder Machine Learning, versucht der Data Scientist detaillierte Aussagen zu Wahrscheinlichkeiten abzuleiten und belastbare Prognosen über zukünftige Ereignisse zu erstellen. In diesem Sinne schafft Data Science über fundierte und datengestützte Vorhersagen ein besseres Fundament für Handlungsempfehlungen und Geschäftsentscheidungen.

Data & Analytics für ein erfolgreiches Digital Marketing

Insbesondere im Digital Marketing ist der effiziente Einsatz von Data & Analytics ein wesentlicher Hebel, mit dem du dein Unternehmen deutlich besser am Markt positionieren und dir signifikante Wettbewerbsvorteile erarbeiten kannst. Ob zur Identifikation von Zielgruppen, im Bereich des Programmatic Advertisings oder für die Erstellung personalisierter Angebote: Data & Analytics eröffnet nahezu eine 360-Grad-Sicht auf Nutzer und Kunden und ermöglicht damit ein deutlich tieferes Verständnis ihres Verhaltens sowie ihrer Bedürfnisse. Im Rückgriff auf diese praktischen Informationen optimierst du nicht nur deinen Aufwand für Marketing-Kampagnen, sondern bist auch in der Lage, deine Marketingmaßnahmen persönlich auf die Wünsche deiner Kunden zuzuschneiden.

E-Commerce profitiert besonders stark von Data & Analytics

User Experience und Customer Journey spielen im E-Commerce eine besonders wichtige Rolle. Sehr oft geben hier bereits kleinste Details den Ausschlag, ob sich Kunden für deine Produkte oder die deiner Wettbewerber entscheiden. Dynamisches Pricing auf der Basis von Echtzeitanalysen bietet hier genauso einen lohnenswerten Ansatz wie die Optimierung der verschiedenen Touchpoints, etwa durch eine Untersuchung des Website Traffics oder der Navigationsmuster innerhalb der Customer Journey. Moderne Wettbewerbsanalyse-Tools liefern dir zudem dank Data & Analytics wertvolle Insights zu den Stärken und Schwächen deiner Konkurrenz und zeigen dir geeignete Marktchancen sowie mögliche Marktrisiken auf.