Die Datenanalyse ist das Instrument für Unternehmen, Entwicklungen beobachten zu können, Prozesse zu steuern und Entscheidungen zu treffen. Daten im Handel geben Auskunft über das Verhalten von Kunden und zeigen Markentrends an. Die Marktforschung basiert auf den gesammelten Daten des Handels und zeigt die Ist-Situation des Marktes, lässt Hochrechnung und Prognose zu und hilft Unternehmen dabei bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Bestimmte Risiken können durch eine tiefe Datenanalyse gemindert werden, gleichzeitig lassen sich Probleme in einem frühen Stadium erfassen und entsprechend begegnen.
Rolle der Zentralisierung von Daten
Der Aspekt, wo und wie Daten gespeichert werden, wirkt sich auf die Datenanalyse aus. Lassen sich Daten zentral speichern, erleichtert sich der Zugriff auf die Daten und die Analyse der Daten. Außerdem gehen zentral gespeicherte Daten mit einer höheren Qualität und Sicherheit einher. Im Vergleich zu dezentralen Daten können zentral gespeicherte beispielsweise besser für maschinelles Lernen oder die KI genutzt werden. Moderne Datenanalysen sind damit möglich.
Was sind relationale Daten?
Daten werden in Datenbanken gespeichert. Dabei gibt es nicht nur die eine Form von Datenbank. Eine beliebte Variante ist die relationale Datenbank. Die Daten in einer relationalen Datenbank werden in Tabellen gespeichert, die in Beziehung zueinanderstehen. Verknüpfte Tabellen lassen komplexe Abfragen zu, was für die Datenanalyse ein Vorteil bedeutet. So können mehrere Tabellen im sogenannten Joinen bei Abfragen miteinander verbunden bzw. zusammenhängende Daten extrahiert werden. Die Datenanalyse kann in einer tiefen Ebene stattfinden, deren Ergebnisse wichtige Erkenntnisse bedeuten.
Herausforderungen bei der Analyse von relationalen Daten
Relationale Datenbanken können enorme Größen von Daten speichern. Die Abfragen gestalten sich komplex. Dieser Zustand birgt die Gefahr, die Leistungsfähigkeit der Datenbank einzuschränken und die Datenintegrität zu verlieren. Bei unterschiedlichen Datenquellen kann die Problematik darin bestehen, verschiedene Formate einander anzugleichen.
Herausforderungen bei der Analyse von Echtzeitdaten aus verschiedenen Systemen
Schnellere Rechner und leistungsfähige Netzwerke ermöglichen die Auswertung und Darstellung von Echtzeitdaten. Die Herausforderung besteht darin, die Datenströme zu managen und die Qualität der Daten aufrechtzuerhalten. Die Nutzung von Echtzeitdaten ermöglicht eine sofortige Verarbeitung und Analyse von Daten, was in vielen Branchen enorm nützlich ist, um schnelle und fundierte Entscheidungen zu treffen. Logistik und Produktion, E-Commerce und Finanzwesen sowie die Telekommunikation und das Gesundheitswesen profitieren von Echtzeitdaten.
Visualisierung von Daten
Rohdaten sind nicht immer auf Anhieb zu verstehen, geschweige denn zu interpretieren. Umfangreiches Datenmaterial kann aber durch die Visualisierung zugänglich und verständlich gemacht werden. Visualisierte Daten können Trends sichtbar machten und Muster hervorbringen, was bei Rohdaten zunächst verborgen bleibt. Die Visualisierung präsentiert und kommuniziert komplexes Datenmaterial. Jeder kennt eine Trendlinie oder Kuchendiagramm, um jeweils eine einfache Form der Datenvisualisierung zu nennen. Die Marktforschung präsentiert beispielsweise Unternehmen Verkaufsdaten über bestimmte Zeiträume und nutzt dabei Charts, die mit Säulen, gestapelten Säulen, 100%-Säulen, Kreisen, Linien, Pfeilen, Balken usw. gespickt sind, um Markterfolgsdaten ansprechend darzustellen. Das ermöglicht es den Marketingabteilungen Trends zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen.
Microsoft Fabric
Am Ende möchten Microsoft Fabric erwähnen – eine Plattform zur Analyse und Verwaltung von Daten. Verschiedene Dienste sind in Microsoft Fabric vereint, die von der Erfassung der Daten über das Datenmanagement bis hin zur Darstellung und Analyse unterstützen. Unternehmen profitieren von einer effektiven Datennutzung und einer besseren Entscheidungsfindung.
(Bildquelle: Pixabay.com – CC0 Public Domain)