Was ist deskriptive Analytik?

Deskriptive Analytik ist eine statistische Interpretation, die verwendet wird, um historische Daten zu analysieren sowie Muster und Zusammenhänge zu identifizieren. Deskriptive Analytik versucht, ein Ereignis, ein Phänomen oder ein Ergebnis zu beschreiben. Sie hilft dabei, zu verstehen, was in der Vergangenheit passiert ist, und liefert Unternehmen die perfekte Grundlage, um Trends zu verfolgen.

Bei deskriptiver Analytik geht es darum, den Sinn der Daten zu finden. Daten brauchen Kontext: Analysen geben Auskunft darüber, wo und wann Zahlen in messbare Muster umgewandelt werden.

Als Form der Datenanalyse ist deskriptive Analytik eine der vier wichtigsten Arten der Datenanalytik. Dazu kommen diagnostische Analyse, prädiktive Analyse und prädiktive Analytik.

Das Zusammenspiel der vier Analysetypen

Im Allgemeinen geht es bei Analysen darum, Muster in Daten zu erkennen und diese Trends an verschiedene Interessengruppen zu kommunizieren. Bei der Arbeit mit umfangreichen aufgezeichneten Daten verwenden Analysen Statistiken, Programmierung und Betriebsforschung zur Prüfung der Datenleistung. Es gibt vier grundlegende Arten von Analytik — deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analytik.

Unternehmen kombinieren häufig deskriptive Analysen und andere Formen, um sich ein umfassenderes Bild von der Leistung des Unternehmens zu machen. Die deskriptive Analytik fasst historische Daten zusammen und interpretiert sie, in anderen Analysen werden hingegen die Ursachen hinter Trends und zukünftigen Ergebnissen untersucht. Neben der von Menschen durchgeführten Analyse nutzt der Prozess wahrscheinlich maschinelles Lernen für die automatischen Erkennung von Mustern und Verbindungen in Daten.

Bei der diagnostischen Analyse wird untersucht, warum die Dinge so geschehen sind, wie sie geschehen sind, und ein Problem oder eine Ursache diagnostiziert. Sie versucht, Ursachen für Trends und Anomalien zu identifizieren, die deskriptive Analysen möglicherweise bereits entdeckt haben. Die diagnostische Analytik kann das unter anderem mit Data Mining und Korrelation bewerkstelligen.

Wie der Name schon sagt, verwendet prädiktive Analytik historische Daten, um Vorhersagen zu treffen. Sie liefert Prognosen über die Wahrscheinlichkeit und die möglichen Auswirkungen bestimmter zukünftiger Ergebnisse. Dies ermöglicht dem Management des Unternehmens, bei der Entscheidungsfindung mit einem proaktiven, datengestützten Ansatz zu arbeiten. Prädiktive Analytik kann zudem zum Verständnis der möglichen Auswirkungen von Problemen eingesetzt werden.

Und schließlich nutzt prädiktive Analytik Ergebnisse aus deskriptiven, diagnostischen und prädiktiven Analysen, um Vorschläge für Unternehmen zu entwickeln, um gute potenzielle Ergebnisse sicherzustellen.

Welche Informationen liefert deskriptive Analytik?

Deskriptive Analysen können auf eine Vielzahl alltäglicher betrieblicher Aktivitäten eines Unternehmens angewendet werden. Berichte über Inventar, verschiedene Workflows, Verkaufszahlen und Umsatzstatistiken basieren alle auf deskriptiver Analytik. Zusammen bieten diese Berichte einem Unternehmen einen historischen Überblick über seine Geschäftstätigkeit. Die Daten in solchen Aussagen können gesammelt werden, um als Grundlage für die Erstellung spezifischer Schnappschüsse verschiedener geschäftsbezogener Funktionen zu dienen.

Die Sozialanalyse ist ein Beispiel für eine deskriptive Analyse zur Erstellung solcher Momentaufnahmen. Für jeden Beitrag, der in den sozialen Medien veröffentlicht wird, können Analysen über die Follower der Seite, die Likes, die interaktiven Kommentare, die Anzahl der Seitenaufrufe und die verfügbare Reaktionszeit erstellt werden. Alle diese Faktoren geben Aufschluss über die Wirkung der Seite auf ihr Zielpublikum und weisen in ihrer Gesamtheit auf eventuelle Lücken oder Verbesserungsmöglichkeiten hin. Sie trägt zu einem besseren Verständnis der Einstellungen der Verbraucher bei.

Es muss jedoch verstanden werden, dass deskriptive Analytik nur Muster bestimmt und nicht über eine oberflächliche Datenanalyse hinausgeht. Sie zieht keine Schlüsse oder erstellt keine Vorhersagen. Der Jahresumsatzbericht kann zwar zeigen, dass ein Unternehmen in diesem Jahr profitabel war, aber das Management wird andere Methoden benötigen, um ihn mit den Konten der Vorjahre zu vergleichen und zu verstehen, ob der Gewinn höher oder niedriger war als in früheren Jahren. Aus diesen Vergleichen können Unternehmen Trends ableiten.

Wie funktioniert die deskriptive Analytik?

Damit die deskriptive Analytik funktioniert, muss das Unternehmen zunächst eine Reihe von Kennzahlen erstellen, mit denen die Geschäftsleistung im Vergleich zu den Geschäftszielen gemessen wird. Für ein Fertigungsunternehmen können zum Beispiel jährliche Rohstoffpreisänderungen oder monatliche Umsatzwachstumsmetriken interessant sein. Ein Technologieunternehmen kann untersuchen, wie viele Abonnenten es jeden Monat hinzugewonnen oder wie viele Upgrades es für seine Technologie entwickelt hat. Wenn die erforderlichen Kennzahlen vorliegen, müssen relevante Daten gesammelt werden. Die Daten müssen dann verwaltet, bereinigt und für den nächsten Schritt, die Datenanalytik, vorbereitet werden.

Die historische Datenerhebung für deskriptive Analysen erfolgt mit zwei Haupttechniken — Datenaggregation und Data Mining. Ein Unternehmen sammelt und organisiert Daten in überschaubaren Datensätzen mit Datenaggregation. Die gesammelten Daten werden mit verschiedenen Tools und Methoden wie zusammenfassenden Statistiken oder Musterverfolgung analysiert. Analysten verwenden sie zur Untersuchung der Daten, um Muster und damit die Leistung zu bestimmen.

Beispiele für den Einsatz deskriptiver Analytik in Unternehmen:

• Zu den Ergebnissen deskriptiver Analytik gehört die Erstellung einer Vielzahl von Berichten zu Verkäufen, Einnahmen und Workflows, einschließlich Bestandsberichten
• Einblicke in die Nutzung sozialer Medien, das Engagement auf verschiedenen Plattformen und auf der Grundlage mehrerer Metriken
• Zusammenfassung der abgeschlossenen Ereignisse wie Marketingkampagnen, Betriebsdaten, verkaufsbezogene Messwerte
• Zusammenstellung der Umfrageergebnisse
• Reportage über allgemeine Trends
• Diese Form der Analyse ist wertvoll für die Bewertung der Daten von Lernenden, um bessere Ergebnisse von Schulungsprogrammen zu erzielen.

Wenn beispielsweise ein über mehrere Länder verteilter Vorstand digital zusammenkommt, kann deskriptive Analytik ermitteln, wie viele Mitglieder aktiv an der Diskussion teilgenommen haben, auf welcher Ebene sie interagiert haben und wie viele im Diskussionsforum gepostet wurden. Ein anderes Beispiel wäre die Berichterstattung über Finanzmetriken wie Preisänderungen gegenüber dem Vorjahr, Zahlen zum monatlichen Umsatzwachstum (oder -rückgang) und Umsatz von Abonnenten. Diese Daten beruhen auf den Ereignissen in einem bestimmten Zeitraum.

Anwendung von deskriptiver Analytik auf ein Unternehmen

Die Grundlagen der deskriptiven Analytik zu verstehen, erscheint einfach, aber ihre Anwendung im realen Leben kann zur Herausforderung werden. Es gibt mehrere Schritte, die ein Unternehmen bei der Anwendung von deskriptiver Analytik befolgen muss.

Relevante Metriken identifizieren

Zunächst muss das Unternehmen die zu erstellenden Metriken kennen. Diese Metriken sollten die wichtigsten Geschäftsziele für jeden Bereich des Unternehmens oder der Organisation abbilden. Das Management möchte das Wachstum vielleicht aus einer vierteljährlichen Perspektive betrachten oder muss möglicherweise ausstehende Zahlungen nachverfolgen, um Verzögerungen zu verstehen. Die Identifizierung verschiedener Datenmetriken ist der erste Schritt.

Wenn dieser Schritt nicht sorgfältig und überlegt durchgeführt wird, sind die Ergebnisse nicht zielführend. Ein Unternehmen muss verstehen, was messbar ist, wie man die entsprechenden Daten erhebt und ob sie anwendbar sind.

Ein Beispiel ist die Marketing- und Vertriebsabteilung. Vertriebsmitarbeiter verfolgen die Umsätze aus Verkäufen pro Monat. Ein Buchhalter wird Finanzkennzahlen wie die Bruttogewinnmarge untersuchen wollen.

Daten zur Unterstützung dieser Kennzahlen identifizieren

Der nächste Schritt besteht darin, die Daten zu finden, die zur Unterstützung der erforderlichen Metriken benötigt werden. Die Daten befinden sich bei einigen Unternehmen in mehreren Silos und Dateien. Die meisten der notwendigen Daten befinden sich möglicherweise bereits im Unternehmen, wenn es bereits mit Enterprise Resource Planning (ERP) arbeitet. Identifizieren Sie alle erforderlichen externen Quellen, insbesondere die für Branchen-Benchmarks, unternehmensfremde Datenbanken, E-Commerce-Websites und die vielen Social-Media-Seiten.

Datenextraktion und -vorbereitung

Wenn ein Unternehmen mit mehreren Datenquellen arbeitet, muss es Daten extrahieren, zusammenführen und für die Analyse vorbereiten, damit die Einheitlichkeit der Daten sichergestellt ist. Das ist ein langwieriger Prozess, aber er ist für die Genauigkeit entscheidend. Die Datenbereinigung ist ein Teil der Beseitigung von Redundanzen und Fehlern und der Erstellung von Daten in einem für die Analyse geeigneten Format.

Datenanalyse

Für die Bereitstellung deskriptiver Analysen stehen mehrere Tools zur Verfügung. Sie reichen von einfachen Tabellenkalkulationen bis hin zu einer Vielzahl komplexerer Business-Intelligence-Software (BI). Sie können Cloud-basiert oder lokal bereitgestellt werden. Diese Programme verwenden verschiedene Algorithmen, mit denen sie genaue Zusammenfassungen und Erkenntnisse aus den bereitgestellten Daten erstellen.

Datendarstellung

Der letzte Aspekt der deskriptiven Analytik ist die Darstellung der Daten. Das geschieht in der Regel mithilfe von Visualisierungstechniken, die die Daten mit überzeugenden und spannenden Darstellungsformen für den Nutzer verständlich machen. Optionen wie Balkendiagramme, Kreisdiagramme und Liniendiagramme bilden Informationen ab. Einige Abteilungen bevorzugen eventuell eine solche visuell ansprechende Präsentation, Finanzfachleute entscheiden sich hingegen eher für Daten in Tabellen und Zahlen. Der Endanwender sollte berücksichtigt werden.

Vorteile der deskriptiven Analytik

Deskriptive Analysen haben mehrere Vorteile.

Einfache Analyse

Die deskriptive Analytik erfordert kein tiefes Fachwissen oder Erfahrung mit statistischen Methoden oder Analysen.

Viele Tools verfügbar

Viele Apps machen diese Funktion zu einer Plug-and-Play-Form der Analyse.

Die häufigsten Fragen zur Geschäftsleistung werden beantwortet

Die meisten Stakeholder und Vertriebsmitarbeiter wollen einfache Antworten auf grundlegende Fragen wie: „Wie geht es uns?“ oder „Warum ist der Umsatz gesunken?“ Deskriptive Analytik liefern die Daten, mit denen diese Fragen effektiv und effizient beantwortet werden können.

Herausforderungen der deskriptiven Analytik

Wie jedes andere Tool ist auch die deskriptive Analytik nicht fehlerfrei. Es gibt drei große Herausforderungen für Unternehmen, die deskriptive Analytik einsetzen wollen.

Sie ist ein stumpfes Werkzeug ohne Erkenntnisse

Die deskriptive Analytik untersucht die Beziehung zwischen einer Handvoll Variablen. Das ist alles. Sie beschreibt einfach, was passiert. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Nutzer verstehen, was mit deskriptiver Analytik möglich ist.

Sie beschreibt Fakten, keine Ursachen

Die deskriptive Analytik berichtet über eingetretene Ereignisse, liefert aber keine Gründe für ihr Eintreten oder beschreibt, was als nächstes geschehen könnte. Das Unternehmen muss die gesamte Analytik-Suite ausführen, um eine Situation zu verstehen.

Kann das Falsche messen

Wenn die falschen Metriken verwendet werden, ist die Analyse nutzlos. Unternehmen müssen analysieren, was sie messen wollen und warum. Dieser Prozess muss durchdacht und mit den Ergebnissen, die die aktuellen Daten liefern können, abgeglichen werden.

Schlechte Datenqualität

Es können zwar riesige Datenmengen erhoben werden, aber sie werden keine genauen Ergebnisse liefern, wenn sie nicht zielführend oder fehlerbehaftet sind. Nachdem ein Unternehmen über die benötigten Kennzahlen entschieden hat, müssen die Daten überprüft werden, um sicherzustellen, dass sie diese Informationen liefern können. Wenn sichergestellt ist, dass sie relevante Informationen liefern, müssen die Daten gründlich bereinigt werden. Fehlerhafte Daten, Duplikate und fehlende Datenfelder müssen korrigiert werden.

Deskriptive Analytik in der zukünftigen Datenanalyse

Unternehmen werden immer datenbasierter und nutzen Ergebnisse aus deskriptiver Analytik für Optimierungen oder Geschäftspraktiken, von Vertrieb über Finanzen bis hin zur Verbesserung der Lieferketten. Für die Zukunft wird vorhergesagt, dass sich die Datenanalyse von der prädiktiven Analyse lösen und zur präskriptiven Analyse übergehen wird.

Der ideale Einsatz von Datenanalysen beschreibt, was passiert ist, und sagt präzise voraus, was zukünftig geschehen wird. Nehmen wir das Beispiel eines GPS-Navigationssystems. Die deskriptive Analytik bewertet frühere Lieferwege, die zurückgelegten Zeiten und den Treibstoffverbrauch. Sie liefert jedoch keine Vorhersagen über die zukünftig schnellste Route, Möglichkeiten, die Geschwindigkeit zu optimieren oder den Treibstoffverbrauch zu reduzieren.

Dafür müssen Unternehmen prädiktive Analytik verwenden. Sie geht noch einen Schritt weiter als die einfache deskriptive Analytik und kann Unternehmen optimale Lieferanweisungen bereitstellen. Mit prädiktiver Analytik können beispielsweise mehrere Fahrtrouten verglichen und die bestmögliche Route für den jeweiligen Fahrer, die Straße oder die Tageszeit vorgeschlagen werden.

Die deskriptive Analytik ist eine grundlegende Technik, mit der Unternehmen die Bedeutung der riesigen Mengen der von ihnen erfassten historischen Daten verstehen. Mit dieser Technik können Trends und Leistung überwacht und gleichzeitig wichtige Leistungs- und alle anderen festgelegten Kennzahlen verfolgt werden. Sie ist jedoch ein einfaches Tool und sollte als ein Schritt in diesem Prozess betrachtet werden, nicht als das ultimative Ziel. Die besten Ergebnisse lassen sich nur erzielen, wenn Unternehmen deskriptive Analytik zusammen mit prädiktiver, diagnostischer und prädiktiver Analytik einsetzen, um tiefgreifende Erkenntnisse und genauere Prognosen zu erhalten und zu erfahren, wie sie die Ergebnisse verbessern können.

Ähnliche Resourcen