Data Analytics, Big Data & Data Science
Datenanalyse & BI
Was ist Datenanalyse – Vorteile für Ihr Unternehmen im Überblick
Die Datenanalyse ist definiert als ein Prozess der Bereinigung, Umwandlung und Modellierung von Daten, um nützliche Informationen für die Entscheidungsfindung in Unternehmen zu entdecken. Der Zweck der Datenanalyse besteht darin, nützliche Informationen aus den Daten zu extrahieren und auf der Grundlage der Datenanalyse eine Entscheidung zu treffen.
- Kundenakquise und -bindung
- Personalisierung des Kundenerlebnisses
- Fokussierte und gezielte Kampagnen
- Identifizierung potenzieller Risiken
- Innovative Produkte
prelytics bietet Ihrem Unternehmen ein breites Leistungsangebot in dem Bereich der Datenanalyse, das es ermöglicht, historische und traditionelle Daten, Echtzeitdaten und Big Data in verständliche Erkenntnisse und visuelle Darstellungen zu verwandeln. Wir nutzen intelligente Machine-Learning-Algorithmen und modernste Technologien, um das meiste aus Ihren Daten zu holen und ihnen zu tiefen Einblicken in Daten zu verhelfen, durch welche Sie ihr Unternehmen besser verstehen.
- Kundenanalyse
- Finanzanalyse
- Marketinganalyse
- Verkaufsanalyse
- HR-Analyse
- Operative Analyse
Datenanalyse im Unternehmen
Prozess der Datenanalyse
Der Prozess der Datenanalyse besteht aus der Erfassung von Daten mit Hilfe einer geeigneten Anwendung oder eines Tools, das es Ihnen ermöglicht, die Daten zu analysieren und Muster zu erkennen. Auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse und Fakten können Sie Urteile fällen oder endgültige Schlussfolgerungen ziehen.
Die Datenanalyse besteht aus den folgenden Phasen:
1
Erfassen der Datenanforderungen
Überlegen Sie zuallererst, warum Sie diese Datenanalyse durchführen wollen. Jetzt müssen Sie nur noch herausfinden, was der Zweck oder das Ziel der Big Data ist. In dieser Phase müssen Sie festlegen, was Sie analysieren und wie Sie es auswerten wollen, warum Sie forschen und welche Methoden Sie für diese Analyse verwenden.
2
Datenerhebung
Nach der Erfassung der Anforderungen haben Sie eine bessere Vorstellung davon, was Sie messen müssen und wie Ihre Ergebnisse aussehen sollen. Jetzt ist es an der Zeit, mit der Sammlung von Daten zu beginnen, die den Kriterien entsprechen. Denken Sie daran, dass Sie Ihre Daten nach der Erfassung für die Analyse aufbereiten oder ordnen müssen. Wenn Sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, müssen Sie ein Protokoll mit dem Erhebungsdatum und der Datenquelle führen.
3
Datenbereinigung
Die Daten, die Sie gesammelt haben, sind möglicherweise nicht wertvoll oder nicht mit dem Ziel Ihrer Analyse verbunden und sollten daher bereinigt werden. Möglicherweise gibt es doppelte Datensätze, Leerstellen oder Ungenauigkeiten in den erhobenen Daten. Die Daten sollten fehlerfrei und aufgeräumt sein. Dieser Schritt muss vor der Analyse durchgeführt werden, da das Ergebnis der Analyse dem beabsichtigten Ergebnis näher kommt, wenn die Daten vorher bereinigt werden.
4
Datenanalyse
Die Daten sind bereit für die Analyse, sobald sie gesammelt, bereinigt und verarbeitet wurden. Bei der Bearbeitung der Daten stellen Sie möglicherweise fest, dass Sie bereits über alle erforderlichen Informationen verfügen, oder dass Sie noch weitere Informationen benötigen. In dieser Phase können Sie Datenanalysetools und -software einsetzen, die Ihnen helfen, die Anforderungen zu verstehen, zu analysieren und Schlussfolgerungen daraus zu ziehen.
5
Datenauswertung
Nachdem Sie Ihre Daten analysiert haben, ist es an der Zeit, Ihre Ergebnisse zu interpretieren. Sie können Ihre Datenanalyse auf verschiedene Weise beschreiben oder erklären, z. B. einfach in Worten, in einer Tabelle oder in einem Diagramm. Bestimmen Sie dann auf der Grundlage der Ergebnisse Ihrer Datenanalyse die beste Vorgehensweise.
6
Datenvisualisierung
Die Visualisierung von Daten ist im Alltag recht häufig anzutreffen und erfolgt meist in Form von Diagrammen und Tabellen. Anders ausgedrückt: Daten werden grafisch dargestellt, um sie für das menschliche Gehirn leichter verständlich und verdaulich zu machen. Unbekannte Fakten und Muster werden häufig durch Datenvisualisierung entdeckt. Durch die Beobachtung von Beziehungen und den Vergleich von Datensätzen können Sie nützliches Wissen entdecken.
Unser Angebot für Sie
- Datenvisualisierung – Wir entwickeln einfache, benutzerdefinierte GUIs und Dashboards, um ihre Daten und Unternehmenskennzahlen effizient zu überwachen, Fortschritte zu beobachten, Trends zu entdecken und verdächtige Verhaltensmuster zu erkennen.
- Data Warehouse Entwicklung – Wir beschäftigen uns mit der professionellen Planung und Entwicklung eines Data Warehouse für Ihr Unternehmen bzw. das Upgrade eines Existierenden. Diese DWs dienen zur Durchführung von Abfragen und Analysen und enthalten eine Vielzahl an Daten aus verschiedenen Quellen.
- Big Data Beratung – Die prelytics Experten unterstützen Sie als technologieunabhängige Berater bei der Evaluierung, Auswahl und Implementierung einer individuell auf Ihr Unternehmen angepassten Big-Data-Lösung. Wir helfen Ihnen, Struktur in Daten zu bringen und Ihr Unternehmen auf Basis dieser voranzutreiben.
- Datenmanagement – Wir entwickeln Regeln und Richtlinien, um Datenzugriff, Datenqualität, Datenintegration usw. in Ihrem Unternehmen effizient zu kontrollieren.
- Datenanalyse – Wir unterstützen Unternehmen, die sich für die Datenanalyse auf einen vertrauenswürdigen Outsourcing-Partner verlassen möchten. Prelytics verwendet fortschrittliche Technologien, um ihre Daten sicher zu handhaben und Informationen zu extrahieren.
- Advanced Data Analytics – Mittels Machine Learning und komplexen regelbasierten Algorithmen können wir fortschrittliche Analysetechniken anwenden, die über traditionelles Business Intelligence und Performance Management hinausgehen um Prognosen und Handlungsanweisungen für Ihr Unternehmen abzuleiten.
Haben Sie Fragen oder ein Projekt im Sinn?
Schreiben sie direkt unseren prelytics Experten, wir beraten Sie gerne!