Kernprinzipien der Data Analytics

• Datenaufbereitung

  Reinigung und Strukturierung von Rohdaten für die Analyse.

• Explorative Analyse

  Untersuchung von Daten, um unbekannte Muster zu entdecken.

• Deskriptive Analyse

  Darstellung und Zusammenfassung vergangener Ereignisse.

• Prädiktive Analyse

  Vorhersage zukünftiger Ereignisse basierend auf historischen Daten.

• Preskriptive Analyse

  Empfehlung von Maßnahmen zur Optimierung von Entscheidungen.

  
  

Warum ist Data Analytics wichtig?

• Fundierte Entscheidungen

  Verbesserung von Geschäftsprozessen und Strategien durch datenbasierte Erkenntnisse.

• Kundenerkenntnisse

  Besseres Verständnis von Kundenbedürfnissen und Verhalten.

• Effizienzsteigerung

  Identifikation von Optimierungspotenzialen in Abläufen und Ressourcen.

• Innovationsförderung

  Entwicklung neuer Produkte und Geschäftsmodelle.

• Wettbewerbsvorteil

  Nutzung von Daten als strategische Ressource.

  
  

Beispiele für Data Analytics-Techniken

Vorteile von Data Analytics

• Schnellere und bessere Entscheidungsfindung

• Höhere Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Prozessen

• Verbesserte Kundenzufriedenheit durch gezielte Maßnahmen

• Kostenreduktion und Ressourceneffizienz

• Förderung von Innovation und Wachstum

  
  

Fazit

Data Analytics ist eine Schlüsselkompetenz für moderne Unternehmen, um große Datenmengen sinnvoll zu nutzen. Durch gezielte Analyse lassen sich wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die zu besseren Entscheidungen und nachhaltigem Erfolg führen.

Weitere Begriffe im Glossar: Big Data | Business Intelligence | Data Mining | Künstliche Intelligenz

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