Data & Analytics

Während Data Analytics sich hauptsächlich auf die Interpretation bestehender Daten konzentriert, geht Data Science einen Schritt weiter, indem es Algorithmen entwickelt, um Muster in komplexen Daten zu erkennen. Data Science integriert oft maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um prädiktive Modelle zu erstellen. Einige der Hauptunterschiede sind:

Data Science:

• Interdisziplinär: Kombiniert Statistik, Informatik und Geschäftsanalyse.
• Prädiktiv und Preskriptiv: Fokussiert auf die Vorhersage zukünftiger Ereignisse und das Geben von Handlungsempfehlungen.
• Komplexe Daten: Arbeitet oft mit grossen, unstrukturierten Datensätzen («Big Data»).

Data Analytics:

• Fokussiert: Konzentriert sich auf die Auswertung bestehender Daten.
• Deskriptiv: Zielt darauf ab, Vergangenheit und Gegenwart zu erklären.
• Strukturierte Daten: Befasst sich meist mit gut organisierten, strukturierten Daten.

Data Science ist breiter und komplexer, während Data Analytics spezifischer und fokussierter ist. Beide Felder haben das Ziel, aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen, aber sie verwenden unterschiedliche Methoden und Technologien.

Die Datenstrategie ist ein umfassender Plan, der die Ziele, Vorgehensweisen und Ressourcen definiert, die ein Unternehmen benötigt, um den maximalen Wert aus seinen Daten zu ziehen. Diese Strategie dient als Leitfaden für die Sammlung, Verarbeitung, Analyse und Nutzung von Daten, um geschäftliche Entscheidungen zu unterstützen, Prozesse zu optimieren und neue Möglichkeiten zu erkennen.

Die Schlüsselkomponenten einer Datenstrategie sind:

• Ziele und Vision: Definiert die langfristigen und kurzfristigen Ziele, die durch die Nutzung von Daten erreicht werden sollen, wie zum Beispiel die Steigerung der Kundenzufriedenheit oder die Optimierung der Lieferkette.
• Datenquellen und -qualität: Identifiziert die relevanten Datenquellen und legt Standards für die Datenqualität fest, einschliesslich der Reinigung und Aufbereitung der Daten.
• Technologie und Tools: Wählt die geeigneten Technologien und Tools für die Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse aus, wie z.B. Datenbanken, Data-Warehousing-Lösungen und Analyse-Software.
• Governance und Compliance: Stellt Richtlinien und Verfahren für den sicheren und rechtskonformen Umgang mit Daten auf, einschliesslich Datenschutz und Datensicherheit.
• Analytische Modelle: Entwickelt und implementiert analytische Modelle und Algorithmen, die auf die spezifischen Geschäftsprobleme und -ziele zugeschnitten sind.
• Team und Kompetenzen: Definiert die Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb des Teams und stellt sicher, dass die notwendigen Kompetenzen für die Umsetzung der Datenstrategie vorhanden sind.
• Messung und Bewertung: Legt KPIs (Key Performance Indicators) und andere Metriken fest, um den Erfolg der Dateninitiativen zu messen und die Strategie bei Bedarf anzupassen.

Big Data und traditionelle Datenanalyse unterscheiden sich in mehreren Schlüsselaspekten:

Big Data:

• Volumen: Big Data bezieht sich auf extrem grosse Datenmengen, die oft in Petabytes oder Exabytes gemessen werden.
• Vielfalt: Big Data kann strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten umfassen, die aus verschiedenen Quellen stammen.
• Geschwindigkeit: Big Data erfordert oft die Verarbeitung von Daten in Echtzeit oder nahezu Echtzeit.
• Komplexität: Aufgrund seiner Grösse und Vielfalt erfordert Big Data spezialisierte Tools und Technologien für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse.

Traditionelle Datenanalyse:

• Skalierbarkeit: Traditionelle Datenanalyse ist in der Regel für kleinere, strukturierte Datenmengen ausgelegt.
• Einfachheit: Die Daten sind oft gut organisiert und erfordern weniger komplexe Tools für die Analyse.
• Zeitrahmen: Traditionelle Datenanalyse ist weniger auf Echtzeitverarbeitung ausgerichtet und kann sich auf historische Daten konzentrieren.
• Tools: Verwendet Standard-Datenbanken und Analyse-Software, die weniger auf die Verarbeitung grosser und komplexer Datensätze ausgerichtet sind.

Kurz gesagt, Big Data ist auf die Verarbeitung von grossen, vielfältigen und schnelllebigen Datenmengen ausgerichtet, während traditionelle Datenanalyse sich eher auf kleinere, strukturierte Daten konzentriert und weniger auf Echtzeitverarbeitung angewiesen ist.

Data Mining bezeichnet den Prozess der Entdeckung von Mustern, Zusammenhängen oder Anomalien in grossen Datenmengen durch den Einsatz von Algorithmen und statistischen Methoden. Ziel ist es, aus den vorhandenen Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen oder bestehende Datenstrukturen besser zu verstehen. Data Mining wird oft als ein Schritt im grösseren Prozess der Datenanalyse oder im Kontext von Data Science angesehen.

Einige Schlüsselaspekte von Data Mining sind:

• Mustererkennung: Data Mining hilft, wiederkehrende Muster oder Trends in Daten zu identifizieren.
• Klassifikation: Es kann verwendet werden, um Daten in verschiedene Kategorien oder Gruppen einzuteilen, basierend auf bestimmten Merkmalen.
• Assoziationsregeln: Data Mining kann Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten oder Variablen aufdecken.
• Anomalieerkennung: Es kann auch dazu verwendet werden, ungewöhnliche oder abweichende Muster zu identifizieren, die auf Fehler oder Betrug hinweisen könnten.
• Vorhersage: Einige Data-Mining-Methoden können dazu verwendet werden, zukünftige Ereignisse basierend auf historischen Daten vorherzusagen.

Data Mining findet Anwendung in einer Vielzahl von Bereichen, darunter Marketing, Gesundheitswesen, Finanzwesen und sogar in der Wissenschaft, um komplexe Datensätze zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.