3 Möglichkeiten der Big Data-Analyse

Big Data ist in aller Munde, doch abgesehen von den immensen Datenbergen, die jeder vor sich sieht, sind es vor allem die Möglichkeiten der Datenanalyse, die unsere Augen größer werden lassen. Doch wie sehen diese Möglichkeiten eigentlich aus?

Descriptive – Was bisher geschah

Wissenschaftler Dr. Michael Wu erklärt gegenüber Information Week, dass diese Art der Datenanalyse die einfachste der drei Typen sei. So wird aus riesigen Bergen an Big Data herausgefiltert, wie etwas verlaufen ist. Wu schätzt, dass ca. 80% aller aktuellen Unternehmensanalysen aus derartigen Daten bestehen. Kein Wunder, so bietet beispielsweise Google Analytics genau solche Daten an. Wie viele Besucher auf einer Webseite waren und was sie dort gemacht haben – Google Analytics verrät es uns.

Was bringt es?

Unternehmen können mit Descriptive Analytics herausfinden, ob Kampagnen erfolgreich waren, ob Nutzerzahlen gestiegen sind, wie sich Nutzer verhalten, etc.

Predictive – Was geschehen könnte

Mit Predictive Analytics kann mit Eintritts-Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Szenarien ein Blick in die Zukunft gewagt werden. Dies ist vergleichbar mit einer Wetterprognose im Vergleich zu einem Wetterbericht, wobei letzteres dem klassischen Business Intelligence entspricht.

Allerdings sind nicht alle Szenarien aus dem Geschäftsalltag gleichermaßen für den Einsatz für Predictive Analytics Methoden geeignet. Erfolgsentscheidende Faktoren lassen sich über einen Blick auf die 4 Vs erschließen:

  • Volume – sind genügend Daten vorhanden?
  • Velocity – spielen sich Vorgänge häufig und schnell wiederholend ab?
  • Variety – gibt eine spürbare Fluktuation in der Ausprägung eines Vorgangs und gibt es ebenfalls Einflussfaktoren, die eine hohe Variabilität aufweisen?
  • Value – hat eine Verbesserung eines Vorgangs einen geschäftsrelevanten Einfluss?

Sind diese Faktoren gegeben so stehen die Chancen gut, dass sich hieraus ein gewinnbringender Predictive Analytics entwickeln lässt.

Was bringt es?

Unternehmen können mit Predictive Analytics wiederholend ablaufende Geschäftsprozesse optimieren. Sprich, unvorhergesehene Ereignisse kann Predictive Analytics nicht vorhersagen, aber Tendenzen von sich immer wiederholenden Dingen.

Prescriptive – Was man tun sollte

Prescriptive Analytics lässt sich nur dann gewinnbringend einsetzen, wenn Prognosen in Entscheidungen umgewandelt werden. Dabei werden verschiedene wahrscheinliche Szenarien verglichen, Konsequenzen ermittelt und entsprechend Empfehlungen gegeben, welches Szenario die bestmöglichen Ergebnisse (zum Beispiel der Kauf eines Produktes) hervorrufen könnte.

Was bringt es?

Unternehmen können mit Prescriptive Analytics auf kontinuierlicher Ebene verbesserte Entscheidungen treffen. Mit Prescriptive Methoden lassen sich also individuelle Entscheidungen fortlaufend optimieren. Dies führt in einer ganzheitlichen Betrachtung dann beispielsweise zu erhöhten Konversionsraten, einer erhöhten Kundenzufriedenheit, gesenkten Kosten oder gesteigerten Umsätzen.

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(Redaktion: Alexander Beck)

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