Data-Science: Advanced & Predictive Analytics

Verfasst am 17. April 2018 von .

man watching through his macbook becoming a machine

Quelle: fotolia

Für den schier unerschöpflichen Datenpool hat sich der Begriff Big-Data in der Digitalbranche etabliert. Unstrukturiert bleiben Daten jedoch wertlos. Erst durch potente Analysetools und das richtige Know-how im Personal werden große Datenmengen zu smarten Informationen.
 
Advanced und Predictive Analytics sind mehr als klassisches Reporting. Auf dem Gebiet der fortgeschrittenen Analysen werden bisher für sich stehende Erkenntnisse verknüpft. Hat man beispielsweise bisher nach den Umsatzzahlen pro Kanal differenziert, kann nun ermittelt werden, welchen Wert ein Kanal für einen anderen hat.

Zusammenhänge erkennen statt Kennlinien schönen

Konkret: Wo zunächst Filiale, Webshop und App getrennt betrachtet wurden, lässt sich nun ermitteln, wie groß das Service-Aufkommen in der Filiale durch Webshop-Kunden ist und welches Upselling- Potential besteht. Das letztgenannte Erkenntnisinteresse fällt schon ins Gebiet Predictive Analytics, der datengetriebenen Prognosen.

Voraussetzungen für diese Spielart der Business-Intelligence sind jedoch eine agile technische Infrastruktur, der Zugriff auf Datenquellen sowie eine exzellente Datenqualität. 35 bis 45 Prozent der Unternehmen scheitern hier noch, obwohl über 90 Prozent des Handels und knapp 70 Prozent des Dienstleistungssektors angeben, zukünftig von derartigen Analysen profitieren zu können.

Auf der Suche nach Datenbeschwörern, den sogenannten Data-Scientists, geraten Personaler schnell an ihre Grenzen. Einerseits benötigen die Number-Cruncher ein breites Skillset von der Fähigkeit der Datenaufbereitung über mathematisches Verständnis bis zum technischen Know-how. Andererseits bedarf es starker Kommunikationsfähigkeiten, um zwischen IT, Fachbereichen und Business-Entscheidern zu vermitteln.

Die Entwicklung des eigenen Geschäfts hin zum datengetriebenen Business braucht außerdem eine Unternehmenskultur, die mit schnellen Kurswechseln zurechtkommt. Die Nutzen, wie besseres Markt- und Wettbewerbsverständnis, Effizienzsteigerungen und die proaktive Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, liegen auf der Hand.

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