Advanced Analytics

Anforderungen

  • Aufbau, Betrieb und die Weiterentwicklung einer Advanced Analytics Plattform inklusive Dateninfrastruktur
  • Konzeption, Design und Implementierung von ETL-Prozessen zur Datenbereitstellung
  • Bereitstellung von passgenauen Daten und Features zur Entwicklung von statistischen Modellen und Algorithmen
  • Gesamtverantwortung für die Definition, Implementierung und Weiterentwicklung von innovativen Schlüsseltechnologien, die für die Softwareentwicklung im Bereich Analytics notwendig sind
  • Software-Entwicklung von cloud-basierten Frontends und Backends für mobile Apps und Desktops im Bereich Advanced Analytics

Was ist Advanced Analytics?

Advanced Analytics bietet eine Vielzahl von Vorgehensweisen, die verwendet werden, um Veränderungen und Verbesserungen in den Geschäftspraktiken voranzutreiben.

Während die traditionellen Analysetools historische Daten untersuchen, konzentrieren sich die Tools auf erweiterte Analysen und die Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Dadurch können Unternehmen Was-wäre-wenn-Analysen durchführen, um die Auswirkungen potenzieller Änderungen der Geschäftsstrategien vorherzusagen.

Predictive Analytics, Data Mining, Big Data und maschinelles Lernen sind nur einige der analytischen Kategorien, die unter den Begriff Advanced Analytics fallen. Diese Technologien werden in vielen Branchen eingesetzt, darunter Marketing, Gesundheitswesen, Risikomanagement.

Wo wird Advanced Analytics verwendet

Erweiterte Datenanalyse wird branchenübergreifend eingesetzt, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Zum Beispiel: Marketing-Teams verwenden es, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass bestimmte Web-Benutzer auf einen Link klicken werden; Gesundheitsdienstleister verwenden es um Patienten zu identifizieren, die von einer bestimmten Behandlung profitieren könnten und Mobilfunk-Netzanbieter verwenden es für diagnostische Analysen. Das heißt um potenzielle Netzwerkausfälle vorherzusagen, so dass sie präventive Wartung durchführen können.

Fortschrittliche Analyseverfahren werden immer verbreiteter, da Unternehmen immer schneller neue Daten erstellen. Jetzt, da viele Unternehmen Zugriff auf große Datenbestände oder große Datenmengen haben, können sie prädiktive Analyseverfahren anwenden, um ihre Abläufe auf einer tieferen Ebene zu verstehen.

Fortschrittliche Analyseverfahren

Der fortgeschrittene Analyseprozess beinhaltet mathematische Ansätze zur Interpretation von Daten. Klassische statistische Methoden sowie neuere, maschinengetriebenere Techniken, wie z.B. Deep Learning, werden eingesetzt, um Muster, Korrelationen und Gruppierungen in Datensätzen zu identifizieren. Basierend auf diesen können Benutzer eine Vorhersage über das zukünftige Verhalten machen, unabhängig davon, welche Gruppe von Webnutzern am ehesten mit einer Online-Werbung oder einem Gewinnwachstum im nächsten Quartal zu tun hat.

In vielen Fällen erfordern diese komplexen prädiktiven und präskriptiven Analysen einen hochqualifizierten Datenwissenschaftler. Diese Fachleute verfügen über eine umfassende Ausbildung in Mathematik, Computerprogrammiersprachen wie Python und der R-Sprache und Erfahrung in einer bestimmten Branche.

Im Zeitalter großer Datenmengen hat sich die erweiterte Analytik immer mehr durchgesetzt. Modelle der prädiktiven Analytik – und insbesondere Modelle des maschinellen Lernens – erfordern ein hohes Maß an Training, um Muster und Zusammenhänge zu identifizieren, bevor sie eine Vorhersage machen können. Die wachsende Datenmenge, die von Unternehmen heute verwaltet wird, öffnet die Tür zu diesen fortschrittlichen Analyseverfahren.

Erweiterte Analysetools

Es steht eine Vielzahl von fortschrittlichen Analysetools zur Auswahl, die je nach Anwendungsfall unterschiedliche Vorteile bieten. Sie gliedern sich im Allgemeinen in zwei Kategorien: Open Source und proprietär.

Open-Source-Tools sind für viele Datenwissenschaftler, die maschinelles Lernen und präskriptive Analytik betreiben, zu einer unverzichtbaren Option geworden. Dazu gehören Programmiersprachen sowie Computerumgebungen wie Hadoop und Spark. Benutzer sagen in der Regel, dass sie Open-Source-Advanced-Analytics-Tools mögen, weil sie im Allgemeinen kostengünstig in der Bedienung sind, starke Funktionalität bieten und von einer Benutzer-Community unterstützt werden, die die Tools ständig weiterentwickelt.

Auf der proprietären Seite bieten Anbieter wie Microsoft, IBM und das SAS Institute fortschrittliche Analysetools an. Die meisten erfordern einen tiefen technischen Hintergrund und ein Verständnis der mathematischen Techniken.

In den letzten Jahren hat sich jedoch eine Reihe von Self-Service-Analyse-Tools entwickelt, um die Funktionalität für Geschäftsanwender besser zugänglich zu machen. Vor allem das Tableau ist zu einem gängigen Werkzeug geworden. Obwohl seine Funktionalität eingeschränkter ist als tiefere technische Werkzeuge, ermöglicht es den Benutzern dennoch die Durchführung von Clusteranalysen und anderen fortgeschrittenen Analysen.