Data Analytics Consulting

Data Analytics ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdaten, um Schlussfolgerungen aus diesen Informationen zu ziehen. Viele der Techniken und Prozesse von Data Analytics sind zu Prozessen und Algorithmen automatisiert worden, die Rohdaten für den menschlichen Gebrauch verarbeiten. Zu den verschiedenen Ansätzen von Data Analytics gehört es, zu untersuchen, was passiert ist (deskriptive Data Analytics), warum etwas passiert ist (diagnostische Data Analytics), was passieren wird (prädiktive Data Analytics) oder was als nächstes getan werden sollte (präskriptive Data Analytics). Data Analytics stützt sich auf eine Vielzahl von Softwaretools, die von Tabellenkalkulationen, Datenvisualisierungs- und Berichtstools über Data-Mining-Programme bis hin zu Open-Source-Programmiersprachen bzw. Bibliotheken.

Data Analytics umfasst die folgenden vier Schritte:

1. Der erste Schritt besteht darin, die Datenanforderungen zu bestimmen oder festzulegen, wie die Daten gruppiert werden sollen. So können die Daten beispielsweise nach Alter, Demografie, Einkommen oder Geschlecht getrennt werden. Die Datenwerte können numerisch sein oder nach Kategorien unterteilt werden. Ohne ein angemessenes Verständnis der zugrundeliegenden Daten, die gesammelt werden sollen, werden die nachfolgenden Schritte unwirksam.
2. Der zweite Schritt in der Datenanalyse ist der Prozess der Datenerhebung. Dies kann durch eine Vielzahl von Quellen wie Computer, Online-Quellen, Kameras, Umweltquellen oder durch Personal geschehen.
3. Sobald die Daten gesammelt sind, müssen sie organisiert/strukturiert werden, damit sie analysiert werden können. Dies kann mit einer Tabellenkalkulation oder einer anderen Software geschehen, die statistische Daten erfassen kann.
4. Die Daten werden dann vor der Analyse bereinigt. Das bedeutet, dass sie gesäubert und überprüft werden, um sicherzustellen, dass es keine Duplikate oder Fehler gibt und dass sie nicht unvollständig sind. In diesem Schritt werden eventuelle Fehler korrigiert, bevor die Daten an einen Datenanalysten zur Analyse weitergeleitet werden.

In einer Welt, die zunehmend auf Informationen und Statistiken angewiesen ist, hilft Data Analytics Einzelpersonen und Organisationen, ihre Daten zu nutzen. Mithilfe einer Vielzahl von Tools und Techniken können Rohdaten in informative, lehrreiche Erkenntnisse umgewandelt werden, die die Entscheidungsfindung und ein durchdachtes Management fördern.
 
Data Analytics ist wichtig, weil sie Unternehmen hilft, ihre Leistungen zu optimieren. Wenn sie in das Geschäftsmodell integriert wird, können die Unternehmen durch die Ermittlung effizienterer Geschäftsabläufe Kosten senken.

Unternehmen können Data Analytics nutzen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und Kundentrends und -zufriedenheit zu analysieren, was zu neuen - und besseren - Produkten und Dienstleistungen führen kann. Wir zeigen Ihnen die Möglichkeiten auf, die Data Analytics bietet. Dabei arbeiten wir mit Ihnen zusammen, um Ihre Prozesse mit einem klaren Fokus auf Ihren Geschäftserfolg zu transformieren. Unsere Experten unterstützen Sie beim Aufbau eigener Analysekapazitäten und der notwendigen Datenstrukturen und Analyseplattformen. Darüber hinaus helfen wir Ihnen, innovative digitale und datengetriebene Geschäftsmodelle zu identifizieren.

Die SRC-Dienste in diesem Bereich umfassen die vier Arten von Data Analytics:

1. Deskriptive Data Analytics: Sie beschreibt, was in einem bestimmten Zeitraum geschehen ist. Beispiele könnten sein: Ist die Anzahl der Aufrufe gestiegen? Sind die Verkäufe in diesem Monat höher als im letzten Monat?
2. Diagnostische Data Analytics: Hier geht es mehr darum, warum etwas passiert ist. Dies beinhaltet verschiedene Daten-Inputs und eine Hypothesenbildung. Beispiele könnten sein: Hat das Wetter den Absatz beeinflusst? Hat sich die letzte Marketingkampagne auf den Absatz ausgewirkt?
3. Prädiktive Data Analytics: Hier geht es darum, was wahrscheinlich in naher Zukunft passieren wird. Beispiele hierfür könnten sein: Wie hat sich der letzte heiße Sommer auf den Absatz ausgewirkt? Wie viele Wettermodelle sagen für dieses Jahr einen heißen Sommer voraus?
4. Präskriptive Data Analytics: Hier wird eine bestimmte Vorgehensweise vorgeschlagen. Beispiele hierfür könnten sein: Wenn die Wahrscheinlichkeit eines heißen Sommers als Durchschnitt dieser fünf Wettermodelle über 58 % liegt, sollten wir eine Abendschicht einlegen und einen zusätzlichen Tank mieten, um den Output zu erhöhen.

SRC Consulting weiß, dass Data Analytics einen guten Einblick in die Compliance-Ereignisse und -Prozesse bieten kann. Eine stärker automatisierte Audit- und Compliance-Umgebung ermöglicht es Ihnen, die Daten systemübergreifend zu aggregieren und sie zur Verfeinerung und Anpassung im gesamten Unternehmen zu nutzen. Unser Team wandelt herkömmliche Prozesse um, um die Identifizierung, Überwachung und Repprting von Risiken zu unterstützen und Einblicke sowohl in Risiken als auch in die Wirksamkeit von Kontrollen zu ermöglichen. 

Wir können Ihnen nicht nur zeigen, wie Datenanalysen die Effizienz von Compliance- und Assurance-Aktivitäten verbessern können, sondern auch, wie man benutzerfreundliche Dashboards einrichtet, die Probleme aufzeigen, bevor sie sich zu schädlichen Problemen entwickeln. Unabhängig davon, ob Sie uns als vollwertigen Berater oder als Erweiterung Ihres Teams benötigen, kann SRC zusätzliche Effizienzsteigerungen und damit potenzielle Kosteneinsparungen für Sie erzielen.