Analytics

Analytics ist die systematische Analyse von Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen, die Geschäftsentscheidungen unterstützen. Analytics umfasst verschiedene Techniken von deskriptiver Analyse (was ist passiert?) über diagnostische Analyse (warum ist es passiert?) bis hin zu prädiktiver und präskriptiver Analyse (was wird passieren und was sollten wir tun?). Moderne Analytics kombiniert Statistik, Machine Learning und Datenvisualisierung.

Datengetriebene Unternehmen sind 23x wahrscheinlicher, neue Kunden zu gewinnen, 6x wahrscheinlicher, Kunden zu halten und 19x wahrscheinlicher, profitabel zu sein. Der Analytics-Markt wächst jährlich um über 25% und erreicht bis 2027 ein Volumen von 650 Milliarden Dollar.

Analytics-Reifegrade

• Descriptive Analytics: Historische Datenanalyse und Reporting
• Diagnostic Analytics: Ursachenanalyse und Root-Cause-Identifikation
• Predictive Analytics: Vorhersagen basierend auf statistischen Modellen
• Prescriptive Analytics: Handlungsempfehlungen und Optimierung
• Cognitive Analytics: KI-gestützte Analyse unstrukturierter Daten

Analytics-Technologien und Tools

Moderne Analytics-Stacks kombinieren verschiedene Technologien:

• Statistical Software: R, SAS, SPSS für statistische Analysen
• Python/Pandas: Open-Source Analytics mit umfangreichem Ökosystem
• Apache Spark: Large-scale Data Processing und ML
• Visualization Tools: Tableau, Power BI, D3.js für Datenvisualisierung
• AutoML Platforms: Automatisierte Machine Learning Pipelines

Industry-specific Analytics

Analytics-Anwendungen sind branchenspezifisch optimiert:

• Web Analytics: Google Analytics, Adobe Analytics für digitale Insights
• Marketing Analytics: Customer Journey, Attribution Modeling, ROI-Analyse
• Financial Analytics: Risk Management, Fraud Detection, Algorithmic Trading
• HR Analytics: People Analytics für Talent Management und Retention
• Supply Chain Analytics: Demand Forecasting und Inventory Optimization

Real-time und Streaming Analytics

Real-time Analytics ermöglicht sofortige Reaktionen auf Ereignisse. Edge Analytics verarbeitet Daten direkt an der Quelle für minimale Latenz bei IoT-Anwendungen.

Moderne Augmented Analytics nutzt KI, um Analysten bei der Datenaufbereitung, Mustererkennung und Insight-Generierung zu unterstützen.