I. Einleitung Daten sind alles. In unserer zunehmend digitalisierten Welt sind Daten die größte Währung. Es gab Gold, dann Öl, und jetzt haben wir Daten. Der Alltag erfordert die Entscheidungsfindung an verschiedenen Stellen, und um die besten Entscheidungen zu treffen, müssen wir Daten nutzen. Sie fragen sich vielleicht, wie wir diese Daten nutzen? Hier kommt die Datenanalyse ins Spiel. In den nächsten Absätzen werde ich diese Frage beantworten und Ihnen erklären, worum es bei der Datenanalyse geht. II. Was ist Datenanalyse? Etwas zu definieren ist schwierig. Bevor ich sage, was Data Analytics ist, möchte ich zunächst sagen, was es nicht ist: Data Science. Obwohl sie miteinander verbunden sind, handelt es sich um zwei verschiedene Prozesse. Dass ich beides miteinander verwechselt habe, ist der Grund dafür, dass ich so lange gebraucht habe, um in die Welt der Analytik einzutauchen. Data Science ist ein weites Feld, das verschiedene Aspekte der Datenanalyse umfasst, sich aber auch auf maschinelles Lernen und prädiktive Modellierung sowie den Einsatz statistischer Techniken erstreckt – was für einen gesunden Abstand gesorgt hat! Data Analytics hingegen konzentriert sich mehr auf die Untersuchung von Daten, um taktische Entscheidungen zu unterstützen und den täglichen Betrieb zu verbessern. Beide Bereiche sind für die Nutzung von Daten zur Förderung des Geschäftserfolgs von entscheidender Bedeutung, aber sie sind nicht dasselbe. Bei Analytics geht es darum, Daten zu untersuchen und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Diese Schlussfolgerungen konzentrieren sich in der Regel auf die Optimierung der Geschäftsleistung, Effizienz und des Gewinns. Immer wenn Sie Daten interpretieren, um strategisch orientierte Entscheidungen zu treffen, schlüpfen Sie in die Rolle eines Datenanalysten. Um ein einfaches Bild zum Verständnis zu zeichnen: Stellen Sie es sich als die Geheimformel vor, die Netflix verwendet, um uns davon abzuhalten, eine ganze Nacht durchzuschlafen. Es gibt verschiedene Ansätze für die Datenanalyse. Im Allgemeinen gibt es vier Arten von Datenanalysen, bei denen untersucht wird, was passiert ist (deskriptive Analyse), warum etwas passiert ist (diagnostische Analyse), was passieren wird (prädiktive Analyse) und was als nächstes getan werden sollte (Präskriptive Analytik). Darüber hinaus würden Sie als Datenanalyst verschiedene Analysemethoden und -techniken verwenden, um Daten zu verarbeiten und Informationen zu extrahieren. Eine beliebte Methode ist die Regressionsanalyse, bei der die Verbindung zwischen voneinander abhängigen Variablen untersucht wird, um festzustellen, wie sich eine Änderung in einer Variablen auf eine andere auswirken könnte. Bei all dem Gerede über Daten in der Technologie könnte man meinen, das sei alles neu, aber Data Analytics gibt es nicht erst seit gestern, auch wenn sich ein Großteil des Fachgebiets um moderne Entwicklungen dreht. Da ist der reiche historische Kontext, der mit der frühen statistischen Analyse bis ins 18. und 19. Jahrhundert zurückreicht. Betrachten wir die historische Entwicklung vom frühen Computerzeitalter Mitte des 20. Jahrhunderts über die Einführung von Tabellenkalkulationsprogrammen wie Microsoft Excel in den 1980er Jahren bis hin zum Urknall des Internets und Big Data um die Jahrtausendwende Vom heutigen Predictive Analytics durch die Gaben der Datenwissenschaft, des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI) sehen wir den Wandel, der durch den technologischen Fortschritt hervorgerufen wurde, und wie das Feld erheblich erweitert wurde. III. Die Grundlagen der Daten Daten sind eine Sammlung von Fakten. Die Datenqualität ist ein entscheidender Aspekt bei der Arbeit mit Daten und es kommt darauf an, wie genau, konsistent, vollständig, zuverlässig und relevant unsere Daten für die jeweilige Aufgabe sind. Stellen Sie sich Daten als Bausteine unseres Entscheidungsprozesses vor. Wenn unsere Daten von hoher Qualität sind – das heißt, sie sind fehlerfrei, bleiben über einen längeren Zeitraum konsistent, weisen keine Lücken auf und stammen aus vertrauenswürdigen Quellen – bilden sie eine solide Grundlage für fundierte Entscheidungen und effiziente Prozesse. Stellen Sie sich vor, Sie verfügen über ein zuverlässiges GPS für Ihre Geschäftsreise. Durch saubere Daten sparen Sie nicht nur Zeit und Mühe bei der Datenbereinigung, sondern schaffen auch Vertrauen bei Ihrem Team und Ihren Stakeholdern, sodass alle mehr Vertrauen in die Erkenntnisse und Entscheidungen haben, die Daten liefern können. Darüber hinaus ist es ein geldsparendes Tool, das kostspielige Fehler bei Investitionen, Marketing und Betrieb verhindert. Darüber hinaus sind saubere Daten so, als würden Sie Ihre Analysetools schärfen und sicherstellen, dass Ihre Modelle und Vorhersagen genau und zuverlässig sind. Darüber hinaus ist es in einigen Branchen ein Muss, Compliance-Anforderungen zu erfüllen und ethische Datenpraktiken einzuhalten. IV. Der Datenanalyseprozess Der Datenanalyse-Lebenszyklus stellt die Reihe von Phasen und Aktivitäten dar, die an einem typischen Datenanalyseprojekt beteiligt sind. Es beschreibt die Schritte von der Definition des Problems bis zur Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse. Der Datenanalysekurs von Google legt sechs Schritte fest: Fragen, Vorbereiten, Verarbeiten, Analysieren, Teilen und Handeln. V. Werkzeuge und Technologien Eine Möglichkeit, Felder zu unterscheiden, sind ihre Werkzeuge. Ärzte verfügen über Stethoskope, Skalpelle und Thermometer, während Analysten über Tabellenkalkulationen, SQL und Visualisierungstools verfügen. Dies sind einige gängige Datenanalysetools. Die Tabellenkalkulation ist eine Software zum Berechnen und Organisieren von Daten. Excel ist die am weitesten verbreitete Tabellenkalkulationsanwendung. Strukturierte Abfragesprache – SQL (ausgesprochen „sequel“) ist eine Programmiersprache, die für die Verwaltung von Datenbanken entwickelt wurde. R ist eine Programmiersprache für statistische Berechnungen, die auch über Datenvisualisierungsfunktionen verfügt. Python ist eine beliebte Alternative zu R, da es neben statistischen Berechnungen viele andere Einsatzmöglichkeiten bietet. Darüber hinaus gibt es Visualisierungstools, die das Verständnis komplexer Datensätze, die Erleichterung der Dateninteraktion und die Gewinnung von Erkenntnissen wesentlich komfortabler machen als in der Vergangenheit. Bei der Datenvisualisierung werden Rohdaten in visuelle Darstellungen umgewandelt. Daher sind spezielle Tools wie Tableau und Power BI unerlässlich. VI. Fallstudie Ich möchte die Bedeutung der Datenanalyse im Content-Markt mithilfe von Netflix hervorheben. Betrachten Sie diese Pseudo-Untersuchung: Wenn Sie „Game of Thrones“ in die Suchleiste von Netflix eingeben, werden die Wörter ausgefüllt, bevor Sie mit der Eingabe fertig sind, obwohl sie die Show nicht haben, aber Netflix gibt ihre Shows weiterhin zurück. Für mich ist das erste Ergebnis „The Witcher“. Warum denkst Du, das ist? Warum sollte man eine weitere Fantasy-Serie vorschlagen, die auf einer anderen fiktionalen Buchreihe basiert und in einer mittelalterlich inspirierten Welt aus Magie und Schwertern spielt? Warum schlagen Sie nicht vor: „Orange ist das neue Schwarz“? Das ist Datenanalyse im Spiel. Abgesehen von inhaltlichen Vorschlägen ist es eine sichere Annahme, dass die Produzenten und Führungskräfte von „Los Gatos“ mit einer Überschneidung zwischen den Zuschauern von „GOT“ und denen, die „The Witcher“ eine Münze werfen würden, gerechnet haben, bevor sie Millionen von Dollar für die Produktion des Netflix-Originals unterschrieben haben. Da lagen die Daten vor, sie wurden analysiert und auf dieser Grundlage wurde eine Entscheidung getroffen. VII. Datenschutz und Ethik Aufgrund meines juristischen Hintergrunds sind die Überlegungen zum ethischen Umgang und der Analyse von Daten für mich besonders interessant, aber ich versuche erst heute, die Datenanalyse einzuführen, und die Bedeutung des Datenschutzes muss an einem anderen Tag eingehend behandelt werden, zumal dies der Fall ist Sie können alles hören, was wir sagen! VIII. Erste Schritte mit Datenanalyse Für alle, die mehr über Data Analytics erfahren möchten oder gerade damit beginnen, können Sie sich diese coolen Ressourcen ansehen: : Dies ist ein großartiger Einsteigerkurs, um die Grundlage für das zu schaffen, was Sie auf Ihrer Reise zur Datenanalyse benötigen. Google Data Analytics Professional-Zertifikat : WiDA hilft Frauen beim Aufbau datengesteuerter Fähigkeiten für eine datengesteuerte Karriere. Women in Data Africa (WiDA) Community : Ein Investopedia-Artikel, der etwas mehr über die technischen Details der Datenanalyse spricht. Datenanalyse: Was es ist, wie es verwendet wird und 4 grundlegende Techniken IX. Abschluss Jedes Unternehmen hat seine Ziele, und der Weg zum Erreichen dieser Ziele liegt normalerweise in Daten; Deshalb sind unsere Daten heute so wichtig, denn durch gute Analysen können Sie Statistiken in Ergebnisse umwandeln. Ich bin Jason und ich bin fasziniert von der Welt der Daten. Ich hoffe, ich habe Ihnen dabei geholfen, ein Verständnis dafür zu entwickeln, worum es in diesem Bereich geht. Wenn Sie diesen Artikel faszinierend finden oder gerade erst anfangen, wünschen wir Ihnen viel Glück beim weiteren Erforschen und Üben Ihrer Fähigkeiten. Um mehr zu erfahren, können Sie Artikel lesen, die sich speziell mit den vier Arten von Datenanalysen befassen – ich bin ein kleiner Fan von Predictive Analytics! Vergessen Sie nicht, jedes Mal, wenn Sie eine Entscheidung treffen müssen, wie ein Datenanalyst zu denken. Ich wünsche Ihnen noch viele tolle Erkenntnisse!
