Advanced Analytics: Definition, Vorteile und Anwendungsfälle

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Advanced Analytics umfasst verschiedene Techniken der Datenanalyse, wie beispielsweise Machine Learning und prädiktive Datenmodellierung, die zur Verbesserung der Entscheidungsfindung eingesetzt werden. Unternehmen nutzen Advanced Analytics, das einige der fortschrittlichsten Techniken der Datenwissenschaft umfasst für verschiedene Zwecke – von der Erkennung betrügerischer Aktivitäten über die Entwicklung gezielter Marketingkampagnen bis hin zur Prognose der zukünftigen Geschäftsentwicklung (und vielem mehr).

Die datenbasierten Erkenntnisse, die durch Advanced-Analytics-Methoden gewonnen werden, sind für unzählige Unternehmen weltweit zunehmend unverzichtbar. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über Advanced Analytics, wie es sich von anderen ähnlichen Datenanalysemethoden unterscheidet, welche Techniken es ausmachen und welche Vorteile es in der Praxis bietet. Wenn Sie diese fortgeschrittenen Techniken anschließend selbst erlernen möchten, können Sie sich für das Google Advanced Data Analytics (berufsbezogenes Zertifikat) anmelden.

Was ist Advanced Analytics?

Advanced Analytics ist ein Oberbegriff für verschiedene Datenanalysetechniken, die vorwiegend für prädiktive Zwecke eingesetzt werden, wie etwa maschinelles Lernen, prädiktive Modellierung, neuronale Netzwerke und künstliche Intelligenz (KI). Unternehmen nutzen Advanced Analytics typischerweise, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und ihre Entscheidungsfindung zu steuern, nicht nur, um geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Unternehmen nutzen Advanced Analytics für eine Vielzahl von Zwecken, unter anderem um aufkommende Markttrends zu erkennen, Verzerrungen bei der Entscheidungsfindung zu reduzieren und komplexe Marktdynamiken vorherzusehen. 

Advanced Analytics vs. Business Intelligence 

Obwohl sie einige Gemeinsamkeiten aufweisen, gibt es zwischen Business Intelligence und Advanced Analytics wesentliche Unterschiede und Einsatzmöglichkeiten. 

Traditionelle Business Intelligence (BI) nutzt gängige Datenanalysetechniken wie Datenvisualisierung, Data Mining, statistische Analysen und Reporting, um auf Basis aktueller und historischer Daten umsetzbare Erkenntnisse für Unternehmen zu gewinnen. Daher wird BI für deskriptive Analysen eingesetzt, also die Analyse sowohl historischer als auch aktueller Daten, um die aktuelle Geschäftsentwicklung zu beschreiben. 

Beispielsweise könnte eine Streaming-Plattform mithilfe von BI-Methoden die Anzahl ihrer aktuellen Abonnenten und ihre beliebtesten Inhalte ermitteln. Mit diesem Wissen könnte das Unternehmen dann beginnen, seine beliebtesten Inhalte zu bewerben, um bestehende Abonnenten zu halten und neue zu gewinnen. 

Advanced Analytics hingegen nutzt komplexere Datenanalysetechniken wie Machine Laening, um Vorhersagen zu treffen und die Entscheidungsfindung von Unternehmen zu verbessern. Daher wird Advanced Analytics sowohl für prädiktive als auch für präskriptive Analysen eingesetzt, d. h., es dient dazu, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und Handlungsempfehlungen zu geben.

Dieselbe Streaming-Plattform könnte beispielsweise mithilfe fortschrittlicher Analyseverfahren sowohl vergangene saisonale Trends identifizieren als auch deren zukünftige Entwicklung prognostizieren. Diese Prognosen könnten wiederum langfristige Geschäftsentscheidungen beeinflussen, beispielsweise die Produktion neuer Inhalte, die besser auf diese Trends abgestimmt sind. 

Techniken für Advanced Analytics

Advanced Analytics umfassen eine Vielzahl wirkungsvoller Techniken, die Unternehmen dabei helfen können, strategische Entscheidungen zu treffen.

Im Kern handelt es sich bei Advanced Analytics eigentlich nur um eine Sammlung von Techniken und Methoden der Datenanalyse. Während einige dieser Techniken (wie Datenvisualisierung und Data Mining) auch von Datenanalysten auf Einstiegsniveau gut verstanden werden, werden andere (wie Deep Learning und prädiktive Modellierung) häufiger von Data Scientists, Data Engineers sowie Machine Learning Engineers verwendet. 

Hier sind einige der Techniken, die Sie voraussichtlich verwenden werden, wenn Sie sich eingehender mit Advanced Analytics befassen:

• Bei der prädiktiven Modellierung werden Machine Learning und Data Mining kombiniert, um anhand aktueller und historischer Daten potenzielle zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

• Data Mining ist der Prozess der Identifizierung von Trends, Mustern und Anomalien in Datensätzen. Um diese Aufgabe zu erfüllen, wird beim Data Mining häufig eine Kombination aus Statistik, maschinellem Lernen und KI eingesetzt.

• Die Sentimentanalyse analysiert Text und nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um zu ermitteln, ob die Daten negativ, positiv oder neutral sind. Diese Technik kann Unternehmen helfen, zu verstehen, wie ihre Marke von potenziellen Kunden wahrgenommen wird.

• Clusteranalyse ist der Prozess der Datenanalyse, um Cluster verwandter Datenpunkte zu identifizieren. Typischerweise wird sie zur Klassifizierung von Daten verwendet. Im Machine Learning ist sie ein Beispiel für einen unüberwachten Algorithmus. 

• Bei der Kohortenanalyse werden große Datenmengen in klassifizierbare, verwandte Gruppen oder „Kohorten“ unterteilt. Unternehmen nutzen die Kohortenanalyse häufig zur Kundensegmentierung, was bei gezielten Marketingmaßnahmen hilfreich ist.

• Datenvisualisierung ist die grafische oder bildliche Darstellung von Daten. Diese gängige Datenanalyse-Praxis zielt darauf ab, Ergebnisse durch leicht verständliche visuelle Darstellungen wie Diagramme, Balkendiagramme und Heatmaps zu vermitteln. 

• Complex Event Processing (CEP) ist eine Methode zur Echtzeitverfolgung und -analyse von Daten, um daraus handlungsrelevante Schlussfolgerungen abzuleiten. Sie verschafft Unternehmen tiefere Einblicke in das aktuelle Geschehen in ihrem Unternehmen und ihren Betriebsabläufen.

• Machine Learning (ML) ist eine Form der künstlichen Intelligenz (KI), die sich mit der Entwicklung analytischer Modelle befasst, die autonom lernen können. Zur Erstellung von Machine-Learning-Modellen werden Algorithmen anhand großer Datensätze trainiert, die den Algorithmus mit jeder Iteration schrittweise verändern. 

Erfahren Sie mehr über Machine Learning in der folgenden Vorlesung von Deeplearning.AI und Stanfords Machine Learning Specialization.

Vorteile von Advanced Analytics 

Advanced Analytics bietet Unternehmen ein Toolkit mit Techniken der Datenanalys, die bei der Bewältigung alltäglicher geschäftlicher Herausforderungen vielfältige Vorteile bieten. Von der Unterstützung besserer Geschäftsentscheidungen über die Vorhersage zukünftiger Trends bis hin zur Risikobewertung kann Advanced Analytics Unternehmen bei der Bewältigung sich verändernder Marktdynamiken unterstützen. 

Zu den Vorteilen, die Advanced Analytics für Unternehmen bieten können, gehören:  

• Verbesserte Prognosen: Einer der Hauptgründe für den Einsatz von Advanced Analytics ist die Möglichkeit, zukünftige Ergebnisse detaillierter vorherzusagen, als dies mit herkömmlichen Methoden möglich ist. Beispielsweise kann ein Unternehmen mithilfe von Advanced Analytics die Wahrscheinlichkeit ermitteln, mit der ein bestimmtes Kundensegment oder eine bestimmte Zielgruppe ein Produkt oder eine Dienstleistung kauft.

• Strategische Orientierung: Advanced Analytics können potenzielle Handlungsoptionen für Unternehmen mit unsicherer Zukunft aufzeigen. Durch prädiktive Modellierung und die Analyse komplexer Marktdynamiken können Unternehmen mithilfe von Advanced Analytics strategische Entscheidungen treffen.

• Reduzierung von Voreingenommenheit: Kognitive Verzerrungen sind ein bekanntes psychologisches Phänomen, das sich negativ auf die Entscheidungsfindung im Berufsleben und im Privatleben auswirken kann. Mithilfe fortschrittlicher Analysemethoden können Unternehmen die Auswirkungen solcher Verzerrungen reduzieren, indem sie KI und Machine Learning nutzen, um eine informationsbasierte und gerechte Perspektive zu schaffen.

• Risiken senken: Risiken sind ein fester Bestandteil jeder Unternehmensführung und jeder Neugründung, sei es bei der Einführung eines neuen Produkts oder der Erstellung einer Marketingkampagne. Advanced Analytics können Unternehmen dabei helfen, die damit verbundenen Risiken zu senken, indem sie den Beteiligten prädiktive Modelle und verbindliche Leitlinien bereitstellen. 

Generative KI und Datenanalyse

Generative KI- Tools wie ChatGPT, Google Gemini und Microsoft Copilot erweitern bereits die Arbeit von Datenexperten, einschließlich der Nutzung von Advanced Analytics. Datenexperten nutzen generative KI beispielsweise beim Schreiben von Code, der Automatisierung bestimmter Aufgaben und der schnellen Analyse großer Datenmengen auf Trends und Muster.

Anwendungsfälle für erweiterte Analysen 

Es gibt viele praktische Beispiele für die Anwendung von Advanced Analytics. Hier sind nur einige Beispiele dafür, wie Unternehmen sie für eine Vielzahl von Aufgaben nutzen:

1. Betrug erkennen 

Es überrascht nicht, dass Finanzinstitute einen erheblichen Teil ihrer Zeit darauf verwenden, betrügerische Transaktionen zu verhindern, bei denen eine Person oder ein Unternehmen Geld von einem fremden Konto abhebt. Obwohl dieses Problem so alt (wenn nicht sogar älter) ist wie die Banken selbst, nutzen viele Banken heute Advanced-Analytics-Techniken wie prädiktive Erkennung und robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA), um potenziell betrügerische Transaktionen zu erkennen. 

2. Marketingstrategie verbessern 

Bei der Konzeption einer neuen Kampagne achten Marketingfachleute genau darauf, wie viel ihre Bemühungen kosten und wie viel sie durch die Gewinnung neuer Kunden verdienen. Daher setzen einige Marketingfachleute heute eine Advanced-Analytics-Technik namens Marketing Mix Modelling (MMM) ein. Diese modelliert die Wechselwirkungen zwischen Marketinginvestitionen, Umsatztreibern und anderen externen Variablen wie der Saisonalität und unterstützt Marketingfachleute bei der Entwicklung kurz- und langfristiger Strategien. 

3. Wachstumschancen erkennen 

Erfolgreiche Unternehmen beschäftigen sich vor allem mit der Frage, wie sie wachsen und wo sie ihre Ressourcen investieren können. Um neue Wachstumschancen zu erkennen, kann Advanced Analytics mithilfe von Big Data Muster identifizieren. 

Advanced Analytics hilft Unternehmen der chemischen Industrie, ihre Preisstrategie gezielt und flexibel anzupassen. Durch die Analyse von Marktbedingungen, Kundensegmenten und Vertriebskanälen in Echtzeit konnten sie ihre Preisgestaltung optimieren – und so ihre Umsatzrentabilität um bis zu 3 Prozent steigern [1].

Advanced-Analytics-Tools

Es gibt unzählige Tools, die Sie für Advanced Analytics nutzen können. Zu den beliebtesten gehören Google Cloud, IBM Watson Studios, Matlab, Altair RapidMiner, Microsoft Azure Machine Learning und SAS Viya.

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Um Advanced-Analytics-Ansätze wie Machine Learning zu implementieren, benötigen Sie ein Verständnis für die Vielzahl der Tools und Techniken, die dies ermöglichen. Bauen Sie Ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und -analyse mit diesen Kursen auf Coursera auf:

Für grundlegende Datenkenntnisse bietet sich das Zertifikat für professionelle Datenanalyse von Google an. In diesem Einsteigerprogramm erlernen Sie wichtige analytische Fähigkeiten und Tools wie Datenbereinigung, SQL und R-Programmierung, die von Datenanalysten auf Einstiegsniveau täglich verwendet werden.

Um Ihre vorhandenen Analysefähigkeiten zu erweitern, melden Sie sich für das Google Advanced Data Analytics Professional Zertifikat an. In diesem fortgeschrittenen Lehrplan wenden Sie statistische Methoden zur Datenanalyse an, erstellen Regressions- und Machine-Learning-Modelle zur Datenanalyse und lernen, wie Sie wichtige Erkenntnisse an Stakeholder kommunizieren.

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