Data & Analytics

Während sich Data Analytics hauptsächlich auf die Interpretation vorhandener Daten konzentriert, geht Data Science einen Schritt weiter und entwickelt Algorithmen zur Erkennung von Mustern in komplexen Daten. Data Science integriert häufig maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Vorhersagemodelle zu erstellen. Einige der wichtigsten Unterschiede sind folgende.

Data Science:

• Interdisziplinär: Kombiniert Statistik, Informatik und Geschäftsanalyse.
• Prädiktiv und präskriptiv: Der Schwerpunkt liegt auf der Vorhersage zukünftiger Ereignisse und der Bereitstellung von Handlungsempfehlungen.
• Komplexe Daten: Arbeitet häufig mit großen, unstrukturierten Datensätzen («Big Data»).

Daten Analytics:

• Fokussiert: Konzentriert sich auf die Auswertung vorhandener Daten.
• Deskriptiv: Versucht, Vergangenes und Gegenwärtiges zu erklären.
• Strukturierte Daten: Beschäftigt sich in der Regel mit gut organisierten, strukturierten Daten.

Data Science ist breiter und komplexer, während Data Analytics spezifischer und fokussierter ist. Beide Bereiche zielen darauf ab, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, verwenden jedoch unterschiedliche Methoden und Technologien.

Die Datenstrategie ist ein umfassender Plan, der die Ziele, Verfahren und Ressourcen festlegt, die ein Unternehmen benötigt, um den grösstmöglichen Nutzen aus seinen Daten zu ziehen. Diese Strategie dient als Leitfaden für die Sammlung, Verarbeitung, Analyse und Nutzung von Daten, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen, Prozesse zu optimieren und neue Möglichkeiten zu erkennen.

Die wichtigsten Bestandteile einer Datenstrategie sind:

• Ziele und Vision: Definiert die lang- 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 Datenbereinigung und -aufbereitung.
• Technologie und Tools: Wählt die geeigneten Technologien und Werkzeuge für die Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse aus, wie z.B. Datenbanken, Data-Warehousing-Lösungen und Analysesoftware.
• Governance und Compliance: Definiert Richtlinien und Verfahren für den sicheren und gesetzeskonformen Umgang mit Daten, einschliesslich Datenschutz und Datensicherheit.
• Analytische Modelle: Entwickelt und implementiert analytische Modelle und Algorithmen, die auf spezifische Geschäftsprobleme und -ziele zugeschnitten sind.
• Team und Kompetenzen: Definiert die Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb des Teams und stellt sicher, dass die für die Umsetzung der Datenstrategie erforderlichen Kompetenzen vorhanden sind.
• Messung und Bewertung: Definiert KPIs (Key Performance Indicators) und andere Metriken, um den Erfolg der Dateninitiativen zu messen und die Strategie bei Bedarf anzupassen.

Big Data und traditionelle Datenanalyse unterscheiden sich in einigen wesentlichen Aspekten:

Big Data:

• Volumen: Big Data bezieht sich auf extrem grosse Datenmengen, die häufig in Petabytes oder Exabytes gemessen werden.
• Vielfalt: Big Data kann strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen umfassen.
• Geschwindigkeit: Big Data erfordert häufig die Verarbeitung von Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit.
• Komplexität: Aufgrund ihrer Grösse und Vielfalt erfordern 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 Analysewerkzeuge.
• Zeitrahmen: Traditionelle Datenanalyse ist weniger auf Echtzeitverarbeitung ausgerichtet und kann sich auf historische Daten konzentrieren.
• Tools: Verwendet Standarddatenbanken und Analysesoftware, die weniger auf die Verarbeitung grosser und komplexer Datensätze ausgerichtet sind.

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass Big Data auf die Verarbeitung grosser, vielfältiger und sich schnell ändernder Datenmengen ausgerichtet ist, während sich die traditionelle Datenanalyse 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 vorhandenen Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen oder bestehende Datenstrukturen besser zu verstehen. Data Mining wird oft als ein Schritt im umfassenderen Prozess der Datenanalyse oder im Kontext von Data Science gesehen.

Einige Schlüsselaspekte des Data Mining sind:

• Mustererkennung: Data Mining hilft, wiederkehrende Muster oder Trends in Daten zu erkennen.
• Klassifikation: Sie kann verwendet werden, um Daten auf der Grundlage bestimmter Merkmale in verschiedene Kategorien oder Gruppen einzuteilen.
• Assoziationsregeln: Data Mining kann Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten oder Variablen aufdecken.
• Anomalie-Erkennung: Es kann auch verwendet werden, um ungewöhnliche oder abweichende Muster zu identifizieren, die auf Fehler oder Betrug hinweisen könnten.
• Vorhersage: Einige Data-Mining-Methoden können verwendet werden, um zukünftige Ereignisse auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen.

Data Mining wird in vielen Bereichen wie Marketing, Gesundheitswesen, Finanzwesen und sogar in der Wissenschaft eingesetzt, um komplexe Datensätze zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.