Was ist eine Analytik-Plattform?

Eine Analytik-Plattform ist eine umfassende und integrierte Suite von Softwaretools, Technologien und Prozessen zur Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten. Diese Plattformen dienen als Grundlage, auf der Unternehmen ihre datengestützte Strategien aufbauen.

In der sich schnell entwickelnden Landschaft der datengestützten Entscheidungsfindung erweisen sich Analytik-Plattformen als Schlüsselelemente für Business Intelligence. Sie helfen Unternehmen und Einzelpersonen — insbesondere Führungskräften — dabei, ein tieferes Verständnis der Daten zu entwickeln, die vor ihnen liegen. Mit Hilfe der Daten-Visualisierung erleichtern sie auch agile Entscheidungen.

Analytik-Plattformen verstehen

Analytik-Plattformen sind das Rückgrat moderner datengestützter Unternehmen und bieten die Infrastruktur und Tools, die erforderlich sind, um Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Im Grunde ist eine Analytik-Plattform ein integriertes, durchgängiges System, das die Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Berichterstattung von Daten erleichtert.

Es ist ein zusammenhängendes Ökosystem, das je nach Art der gewählten Plattform aus verschiedenen Softwarekomponenten besteht. Die Idee ist, den gesamten Datenlebenszyklus zu optimieren — von der Datenaufnahme über die Visualisierung bis hin zur Präsentation —, sodass Führungskräfte und Unternehmen insgesamt aussagekräftige Business Intelligence aus Datensätzen gewinnen können.

So funktionieren Analytik-Plattformen

Analytik-Plattformen nutzen eine Reihe miteinander verbundener Prozesse, von denen jeder eine entscheidende Rolle bei der Datenanalyse spielt. Zu diesen Schritten gehören:

Datenaufnahme

Der Prozess beginnt mit der Datenaufnahme, bei der Rohdaten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, APIs, IoT-Geräten und mehr gesammelt und in die Plattform importiert werden. Dieser Schritt beinhaltet oft die Bereinigung und Transformation von Daten, um die Konsistenz zu gewährleisten.

Datenspeicher

Die aufgenommenen Daten werden dann in einem zentralen Repository gespeichert. Das ist in der Regel ein Data Warehouse oder ein Data Lake. Mit diesen werden die Daten dann organisiert und indiziert, um sie besser verstehen und abrufen zu können. Falls erforderlich, werden die Daten auch kategorisiert, um bei Bedarf einen effizienteren Rückruf zu ermöglichen. Der Datensatz kann lokal oder in einer Cloud gespeichert werden, abhängig vom Daten-Visualisierungstool selbst.

Datenverarbeitung

Analytik-Plattformen verwenden verschiedene Verarbeitungsmaschinen, um Daten zu bereinigen, zu aggregieren und zu transformieren. Dieser Schritt verbessert die Data Quality und bereitet sie für die Analyse vor.

Datenanalyse

Nach der Verarbeitung werden die Daten einer Reihe von Analyseoperationen unterzogen. Dies kann deskriptive Analytik zum Verständnis historischer Datentrends, diagnostische Analysen zur Identifizierung von Problemen und deren Grundursachen, prädiktive Analytik zur Prognose zukünftiger Trends und prädiktive Analytik zum Vorschlagen von Maßnahmen zur Optimierung der Ergebnisse beinhalten.

Datenvisualisierung

Die aus der Datenanalyse gewonnenen Erkenntnisse werden dann in visuelle Formate wie Diagramme, Grafiken, Dashboards und Berichte übersetzt.Diese Visualisierungen machen komplexe Daten für Entscheidungsträger zugänglich und helfen bei datengestützten Entscheidungen.

Bereitstellung von Daten

Viele Analytik-Plattformen ermöglichen auch den Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen und prädiktiven Algorithmen, um Entscheidungsprozesse zu automatisieren und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Dieser sechsstufige Prozess ist sehr vielseitig und kann je nach Benutzerbedürfnissen geändert werden. Zum Beispiel kann die Bereitstellung oft den Export in verschiedene Daten-Visualisierungsformate beinhalten oder die Präsentation als Textblock beinhalten. Dies kann oft ebenfalls die Integration mit anderer Software erfordern.

Kernkomponenten und Funktionen von Analytik-Plattformen

Analytik-Plattformen umfassen eine Vielzahl von Komponenten und Funktionen, die es Unternehmen gemeinsam ermöglichen, das Potenzial ihrer Daten zu nutzen. Zu den wichtigsten Komponenten und ihren Funktionen gehören:

• Daten-Integration: Analytik-Plattformen verfügen über Daten-Integrationstools, die eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herstellen, Daten extrahieren und in ein konsistentes Analyseformat umwandeln.
• Data Warehousing: Sie bieten Speicherlösungen wie Data Warehouses oder Data Lakes, um riesige Datensätze sicher aufzubewahren.
• Analyse-Engines: Diese Plattformen beinhalten leistungsstarke Analyse-Engines und Frameworks, wie spezielle Tools für maschinelles Lernen und statistische Analysen.
• Abfrage- und Berichtstools: Sie bieten Abfrage- und Berichtsfunktionen, sodass Nutzer mit Daten interagieren und Ad-hoc-Berichte oder geplante Dashboards erstellen können.
• Visualisierungstools: Analytik-Plattformen enthalten oft Tools zur Daten-Visualisierung, mit denen Nutzer interaktive Diagramme, Graphen und Dashboards erstellen können, um Erkenntnisse effektiv zu vermitteln.
• Daten-Verwaltung: Funktionen der Daten-Verwaltung gewährleisten Data Quality, Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften. Sie verwalten den Datenzugriff, überwachen die Datennutzung und setzen Datenrichtlinien durch.
• Maschinelles Lernen und KI: Viele moderne Analytik-Plattformen integrieren Funktionen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, sodass Unternehmen prädiktive Modelle erstellen und einsetzen und Entscheidungsprozesse automatisieren können.
• Skalierbarkeit: Die skalierbare Infrastruktur stellt sicher, dass Analytik-Plattformen große Datenmengen verarbeiten und mit den Anforderungen eines Unternehmens mitwachsen können.
• Sicherheit: Robuste Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Authentifizierungsmechanismen, schützen sensible Daten und stellen die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen sicher.
• Nutzerzusammenarbeit: Funktionen für die Zusammenarbeit ermöglichen es Teams, gemeinsam an Datenanalyse-Projekten zu arbeiten, Erkenntnisse auszutauschen und kollektive Entscheidungen zu treffen.
• Datenkataloge: Diese Plattformen enthalten oft Datenkataloge, die eine umfassende Bestandsaufnahme der verfügbaren Datenbestände bieten, sodass Benutzer leichter relevante Datenquellen finden können.
• APIs und Integrationen: APIs und Integrationsfunktionen ermöglichen es Unternehmen, die Funktionalität von Analytik-Plattformen zu erweitern, indem sie sie mit externen Systemen und Services verbinden.

Das zeigt, dass Analytik-Plattformen als zentrales Nervensystem datengestützter Unternehmen dienen. Sie sind entscheidend für die Leitung von Datenoperationen, Analysen und Visualisierungen für fundierte Entscheidungen.

Arten der Daten-Analytik

Hier ist ein Überblick über die verschiedenen Analysetypen, die Analytik-Plattformen unterstützen können:

1. Deskriptive Analytik

Deskriptive Analytik fassen historische Daten zusammen, um Einblicke in das Geschehene zu geben.Sie beinhaltet die Analyse vergangener Leistungen und Trends, um den aktuellen Stand der Dinge zu verstehen.Analytik-Plattformen ermöglichen es Nutzern, deskriptive Analytik zu verwenden, um historische Daten anhand von Diagrammen, Graphen und Berichten zu visualisieren.

Sie bieten Tools für die Aggregation, Filterung und Sortierung von Daten, um aussagekräftige Zusammenfassungen zu extrahieren.

2. Diagnostische Analytik

Diagnostische Analytik befasst sich eingehender mit Daten, um die Frage zu beantworten, warum etwas passiert ist. Ziel der diagnostischen Analytik ist es, die Grundursachen vergangener Ereignisse oder Trends zu identifizieren.

Analytik-Plattformen ermöglichen die diagnostische Analytik, indem sie erweiterte Daten-Explorations- und Abfragefunktionen bieten. Nutzer können Daten detailliert untersuchen, um Zusammenhänge und Faktoren aufzudecken, die zu bestimmten Ergebnissen beitragen.

3. Prädiktive Analytik

Bei der prädiktiven Analytik geht es um die Prognose zukünftiger Trends und Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten und statistischer Algorithmen.Das hilft Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen über mögliche zukünftige Ereignisse zu treffen.

Mithilfe von Analytik-Plattformen können Führungskräfte und Unternehmen die notwendigen Tools für die Erstellung von prädiktiven Modellen erhalten. Darüber hinaus helfen sie auch dabei, Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) zu trainieren und die Modellgenauigkeit zu bewerten. Diese Plattformen verfügen oft über vorgefertigte Bibliotheken für maschinelles Lernen und Funktionen für automatisiertes maschinelles Lernen.

4. Prädiktive Analytik

Prädiktive Analytik geht noch einen Schritt weiter, indem sie Maßnahmen zur Optimierung zukünftiger Ergebnisse empfiehlt.Sie bietet Entscheidungsträgern umsetzbare Erkenntnisse darüber, was getan werden sollte, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Dadurch lassen sich Analytik-Plattformen, die prädiktive Daten-Analytik unterstützen, besser in Business Intelligence-Lösungen integrieren. Das hilft auch dabei, Algorithmen und Entscheidungsfindungsrahmen zu optimieren. Infolgedessen hilft die prädiktive Analytik den Nutzern dabei, verschiedene Szenarien zu simulieren und die Auswirkungen ihrer Entscheidungen besser einzuschätzen.

Das zeigt, dass Analytik-Plattformen als umfassende Lösungen für Unternehmen dienen, um verschiedene Arten von Analysen durchzuführen. Sie bieten eine einheitliche Umgebung, in der Daten aufbereitet, visualisiert, analysiert und modelliert werden können, was es Nutzern erleichtert, nahtlos von deskriptiven zu diagnostischen, prädiktiven und prädiktiven Analytik überzugehen.

Welche Art von Daten kann mithilfe von Analytik-Plattformen verarbeitet werden?

Es gibt ein breites Spektrum an Daten, die mit Hilfe von Analytik-Plattformen verarbeitet werden können. Zu den gängigsten Datensätzen, die die meisten Plattformen unterstützen, gehören:

1. Strukturierte Daten

Strukturierte Daten sind gut organisierte Daten, die sich problemlos in vordefinierte Kategorien einordnen lassen. Strukturierte Daten sind normalerweise in Datenbanken und Tabellen zu finden und werden als Tabellen mit Zeilen und Spalten dargestellt. Analytik-Plattformen können problemlos Aggregation, Filterung und statistische Analysen strukturierter Daten durchführen.

Sie eignen sich gut für Aufgaben wie das Berechnen von Durchschnittswerten, das Summieren von Werten und das Generieren von Berichten. Die Analyse von strukturierten Daten sind grundlegend für betriebliche Entscheidungen. Sie wird häufig verwendet für:

• Verfolgung wichtiger Leistungskennzahlen (KPIs)
• Inventar verwalten
• Optimierung der Lieferketten
• Überwachung der finanziellen Leistung

2. Unstrukturierte Daten

Unstrukturierten Daten fehlt eine vordefinierte Struktur und sie enthalten Text-, Bilder-, Audio- und Videoinhalte. Sie sind oft in E-Mails, Social-Media-Beiträgen, Dokumenten und Multimedia-Dateien zu finden. Analytik-Plattformen können die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Bildanalyse-Techniken einsetzen, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.

Dazu gehören:

• Sentimentanalyse
• Text-Kategorisierung
• Objekterkennung

Analysen von unstrukturierten Daten sind entscheidend, um die Kundenstimmung zu verstehen, wertvolle Informationen aus Dokumenten zu extrahieren und die Inhaltsmoderation zu automatisieren. Sie werden in Bereichen wie der Überwachung sozialer Medien, der Empfehlung von Inhalten und der Betrugserkennung eingesetzt.

3. Zeitreihendaten

Zeitreihendaten zeichnen Beobachtungen oder Messungen in bestimmten Zeitintervallen auf. Zeitreihendaten werden häufig verwendet, um Daten zu verfolgen, die sich im Laufe der Zeit ändern, wie Aktienkurse, Wetterdaten und IoT-Sensorwerte. Analytik-Plattformen zeichnen sich durch hervorragende Zeitreihenanalyse aus und helfen dabei, Trends, saisonale Muster und Anomalien zu erkennen.

Techniken wie gleitende Durchschnitte und exponentielle Glättung werden für Prognosen verwendet. Daher ist diese Art der Datenanalyse unverzichtbar, um zukünftige Trends vorherzusagen, die Ressourcenzuweisung zu optimieren und zeitnahe Entscheidungen zu treffen. Diese Art der Datenanalyse wird in Bereichen wie Finanzen für Börsenprognosen, in der Meteorologie für Wettervorhersagen und in der Fertigung zur Qualitätskontrolle eingesetzt.

4. Raumbezogene Daten

Raumbezogene Daten beinhalten Informationen über geografische Standorte. Sie können als Karten, GPS-Koordinaten oder raumbezogene Datenebenen dargestellt werden. Analyseplattformen können Geodaten verarbeiten, um raumbezogene Abfragen durchzuführen, Muster zu finden und Karten zu erstellen.

Geografische Informationssysteme (GIS) sind oft in diese Plattformen für spezialisierte Analysen von raumbezogenen Daten integriert. Die Analyse von raumbezogenen Daten ist für die Standortwahl, Routenoptimierung, Katastrophenmanagement und Stadtplanung unerlässlich.

Die Analyse wird in der Logistik zur Optimierung der Lieferwege, in der Landwirtschaft für Präzisionslandwirtschaft und im Gesundheitswesen zur Kartierung von Krankheiten eingesetzt. Nicht alle Analytik-Plattformen unterstützen Analysen von raumbezogenen Daten, daher ist es wichtig zu wissen, ob Sie eine benötigen oder nicht, bevor Sie sich für eine entscheiden.

5. Multidimensionale Daten:

Multidimensionale Daten beinhalten Daten mit mehreren Attributen oder Dimensionen. Beispiele hierfür sind Datenwürfel und Data Warehouses. Analytik-Plattformen ermöglichen multidimensionale Daten-Analysen für OLAP (Online Analytical Processing), Drill-Downs und Pivot-Operationen. Dies ermöglicht die Erkundung von Daten aus verschiedenen Blickwinkeln.

Multidimensionale Daten-Analytik-Plattformen werden häufig im Vertrieb zur Marktsegmentierung, im Gesundheitswesen für klinische Datenanalysen und im E-Commerce zur Analyse des Kundenverhaltens verwendet.

6. Maschinengenerierte Daten

Maschinengenerierte Daten werden von automatisierten Systemen erzeugt, wie z. B. Protokolle von Anwendungen, Server-Leistungskennzahlen und IoT-Sensordaten. Analytik-Plattformen können maschinengenerierte Daten verarbeiten, um den Systemzustand zu überwachen, Anomalien zu erkennen und die Leistung zu optimieren.

Modelle des maschinellen Lernens werden häufig für die prädiktive Wartung eingesetzt. Diese Art der Datenanalyse ist entscheidend für die Systemoptimierung, prädiktive Wartung und Fehlererkennung. Sie wird bei Folgendem angewendet:

• Im IT-Betrieb zur Systemüberwachung
• In der Fertigung für die Qualitätskontrolle
• In Versorgungsunternehmen für das Infrastrukturmanagement

Analytik-Plattformen dienen als vielseitige Tools für die Verarbeitung und Analyse dieser verschiedenen Datentypen, sodass Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen in verschiedenen Bereichen und Branchen treffen können.

Die wichtigsten Funktionen und Fähigkeiten

Hier ist ein Überblick über die wichtigsten Funktionen und Fähigkeiten, die eine effektive Analytik-Plattform bietet:

1. Daten-Integration

Analytik-Plattformen sind mit Datenintegrationsfunktionen ausgestattet, die es Nutzern ermöglichen, Daten aus verschiedenen Quellen zu verbinden und zusammenzuführen. Das ist für eine ganzheitliche Datenanalyse unerlässlich. Sie bieten oft Tools zur Datenvorbereitung an, um Daten vor der Analyse zu bereinigen, zu transformieren und anzureichern.

2. Daten-Visualisierung

Daten-Visualisierung ist ein Kernmerkmal von Analytik-Plattformen. Es ermöglicht Nutzern, interaktive Diagramme, Grafiken und Dashboards zu erstellen, um Daten visuell darzustellen. Fortgeschrittene Plattformen bieten eine Vielzahl von Visualisierungsoptionen, darunter Heatmaps, raumbezogene Daten und Netzwerkdiagramme. Sie ermöglichen auch Interaktivität und Drill-Down.

3. Prädiktive Analytik

Tools für prädiktive Analytik sind in viele Analytik-Plattformen integriert. Sie ermöglichen es Nutzern, prädiktive Modelle zu erstellen, um zukünftige Trends und Ergebnisse vorherzusagen. Sie bieten Bibliotheken für maschinelles Lernen und Funktionen für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) für die prädiktive Modellierung.

4. Daten-Exploration und -Entdeckung

Analytik-Plattformen ermöglichen es Nutzern, Daten durch Filtern, Sortieren und Gruppieren zu untersuchen. Sie bieten Datenerkennungsfunktionen, um Muster und Ausreißer zu identifizieren. Sie beinhalten oft Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für die Abfrage von Daten in einfacher Sprache.

5. Datensicherheit und Verwaltung

Datensicherheits- und Verwaltungsfunktionen sind entscheidend, um Datenschutz und Compliance zu gewährleisten. Analytik-Plattformen bieten Nutzerzugriffskontrollen, Verschlüsselung und Auditing. Mithilfe einer Analytik-Pattform können Nutzer die Herkunft und Änderungen von Daten verfolgen, rollenbasierte Zugriffskontrollen bereitstellen und Daten maskieren, um die Sicherheit zu erhöhen.

6. Echtzeit-Analytik

Einige Analytik-Plattformen unterstützen Echtzeit-Analztik, indem sie Streaming-Daten verarbeiten und sofortige Einblicke bieten. Das ist eine der attraktivsten Funktionen, die eine Analytik-Plattform bieten kann, da sie Funktionen der komplexen Ereignisverarbeitung (Complex Event Processing, CEP) zur Entscheidungsunterstützung in Echtzeit ermöglicht.

7. Cloud-Integration

Viele moderne Analytik-Plattformen bieten Cloud-Integration, sodass Nutzer cloudbasierte Speicher- und Rechenressourcen nutzen können. Dies ist eine optionale Funktion, die jedoch von modernen Nutzern sehr begrüßt wird. Sie ermöglicht bessere Speicheroptionen und somit eine verbesserte Datenverarbeitung.

Vorteile von Analytik-Plattformen

Analytik-Plattformen bieten viele Vorteile für Unternehmen:

• Informierte Entscheidungsfindung: Analytik-Plattformen ermöglichen datengestützte Entscheidungen, indem sie zeitnahe und relevante Erkenntnisse liefern. Das führt zu besseren Strategien, optimierten Abläufen und verbesserter Leistung.
• Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die Analytik-Plattformen nutzen, verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil. Sie können Markttrends, Kundenpräferenzen und sich abzeichnende Geschäftschancen schneller und genauer erkennen.
• Effizienz und Produktivität: Automatisierungs- und Datenverarbeitungsfunktionen innerhalb von Analytik-Plattformen erhöhen die Effizienz. Sich wiederholende Aufgaben werden automatisiert, wodurch Personal für wertvollere Aufgaben frei werden.
• Prädiktive Fähigkeiten: Prädiktive Analytik, die von diesen Plattformen unterstützt wird, kann zukünftige Trends und potenzielle Herausforderungen vorhersagen, sodass proaktive Maßnahmen ergriffen werden können.
• Verbessertes Kundenerlebnis: Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen Angebote personalisieren und den Kundenservice verbessern, was zu höherer Zufriedenheit und Loyalität führt.
• Kostensenkung: Analytik-Plattformen können Bereiche identifizieren, in denen Kosten reduziert werden können, wie etwa die Optimierung der Lieferkette oder die Ressourcenzuweisung.

Analytik-Plattformen, die zu datengestützten Kulturen beitragen

Analytik-Plattformen spielen eine zentrale Rolle bei der Förderung datengestützter Kulturen innerhalb von Unternehmen. Sie tun das, indem sie:

• Förderung der Datenzugänglichkeit: Diese Plattformen machen Daten einem breiteren Publikum innerhalb eines Unternehmens zugänglich, reduzieren Datensilos und fördern die Zusammenarbeit.
• Förderung der Datenkompetenz: Analysetools verfügen oft über benutzerfreundliche Oberflächen, die es auch nicht technischem Personal erleichtern, mit Daten zu arbeiten.
• Aktivierung von Selfservice-Analysen: Mitarbeiter können Daten untersuchen und Erkenntnisse unabhängig gewinnen, wodurch die Abhängigkeit von Datenspezialisten reduziert wird.

Herausforderungen und Strategien

Analytik-Plattformen bieten zwar erhebliche Vorteile, bringen aber auch Herausforderungen mit sich:

• Datenqualität: Ungenaue oder unvollständige Daten können zu fehlerhaften Erkenntnissen führen. Unternehmen müssen in Data Quality-Prozesse und Datenbereinigung investieren.
• Sicherheit: Der Schutz sensibler Daten ist von größter Bedeutung. Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen sind unerlässlich.
• Skalierbarkeit: Beim Wachstum der Datenmenge wird die Skalierbarkeit der Plattform kritisch. Unternehmen sollten eine skalierbare Infrastruktur und Architektur planen.
• Change Management: Der Übergang zu einer datengestützten Kultur kann auf Widerstand stoßen. Effektive Change-Management-Strategien sind erforderlich, um Zustimmung und Akzeptanz sicherzustellen.
• Qualifikationslücke: Ein Mangel an Daten-Analytik-Fähigkeiten kann den Fortschritt behindern. Schulungsprogramme und die Einstellung von Fachpersonal können diese Lücke schließen.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Unternehmen müssen die Datenschutzbestimmungen einhalten (z. B. GDPR, HIPAA). Analytik-Plattformen sollten die Compliance-Bemühungen unterstützen.

Schlussfolgerung

Die verschiedenen Aspekte von Analytik-Plattformen, die oben besprochen wurden, zeigen, dass sie für Unternehmen, die ihre Daten besser nutzen wollen, von unschätzbarem Wert sind. Sie haben ihre Herausforderungen, aber ihre Vorteile reichen viel weiter und können zu einer besseren betrieblichen Effizienz und einem Wettbewerbsvorteil führen.

Eine datengestützte Kultur kann, wenn sie einmal etabliert ist, eine transformative Kraft für Unternehmen in der heutigen datenreichen Welt sein. In der heutigen datengestützten Welt wirken Analytik-Plattformen als transformative Katalysatoren, die die Entscheidungs- und Betriebslandschaft für Unternehmen aus verschiedenen Branchen neu gestalten. Die Reise in eine datengestützten Zukunft beginnt mit der Einführung von Analytik-Plattformen.

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