Was ist fortgeschrittene Analytik?
Die fortgeschrittene Analytik ist der Prozess, bei dem komplexe Techniken des Machine Learning (ML) und der Visualisierung eingesetzt werden, um Datenerkenntnisse zu gewinnen, die über traditionelle Business Intelligence hinausgehen. Moderne Unternehmen sammeln riesige Datenmengen und analysieren sie, um versteckte Muster und Trends zu entdecken. Sie nutzen die Informationen, um die Effizienz von Geschäftsprozessen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Mit der fortgeschrittenen Analytik können Sie noch einen Schritt weiter gehen und Daten für zukünftige Entscheidungsfindung in Echtzeit nutzen. Techniken der fortgeschrittenen Analytik gewinnen auch Bedeutung aus unstrukturierten Daten wie Kommentaren oder Images in sozialen Medien. Sie können Ihrem Unternehmen dabei helfen, komplexe Probleme effizienter zu lösen. Fortschritte in den Bereichen Cloud-Computing und Datenspeicher haben fortgeschrittene Analytik erschwinglicher und für alle Unternehmen zugänglich gemacht.
Was sind die Anwendungsfälle der fortgeschrittenen Analytik?
Ihr Unternehmen kann fortgeschrittene Analytik einsetzen, um komplexe Herausforderungen zu lösen, die über traditionelle Geschäftsanalysen und Berichte hinausgehen. Hier sind einige Beispiele aus verschiedenen Branchen.
Gesundheitswesen
Gesundheits- und Biowissenschaftsunternehmen analysieren klinische und operative Daten, um die Behandlungskosten zu senken und gleichzeitig die Diagnosegenauigkeit zu erhöhen. Beispielsweise unterstützt die erweiterte Analyse von medizinischen Images eine präzise Diagnose. Ebenso nutzen sie fortgeschrittene Analytik, um Patienten-, Genom-, Transkriptomdaten und andere Omics-Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Das beschleunigt klinische Studien, fördert Forschung und Innovation und vereinfacht die klinischen Multiomics.
Finanzen
Finanzdienstleistungen können betriebliche Prozesse und Innovationen verbessern, indem sie datengesteuerte Erkenntnisse aus transformativen Technologien nutzen. Beispielsweise können sie fortgeschrittene Analytik zu folgenden Zwecken verwenden:
- Kritische Bankgeschäfte optimieren
- Die Transformation vorantreiben und Geschäftsmodelle an den Kapitalmärkten neu gestalten
- Die Kernsysteme modernisieren und die Risikomodellierung im Versicherungswesen verbessern
Die Branche kann Data Mining durchführen, um die Erfahrungen von Stakeholdern, Mitarbeitern, Vermittlern und Kunden zu verändern. Fortgeschrittene Analytik hilft Unternehmen dabei, bessere Entscheidungen für Rentabilität und Kundenzufriedenheit zu treffen.
Herstellung
Die Fertigungsindustrie verwendet fortschrittliche Analytik, um die Gesamtanlageneffektivität (OEE) zu verbessern. Diagnostische und prädiktive Analytik verbessern die Wartung und Überwachung von Geräten. Zudem kann der Fertigungssektor Folgendes tun:
- Prozesse durch Ermittlung und Beseitigung von Engpässen verbessern
- Echtzeit-Anomalien in Geräten erkennen
- Inspektion, Verifizierung und andere zeitaufwändige Fertigungsprozesse automatisieren
Einzelhandel
Der Einzelhandel nutzt Technologien der fortgeschrittenen Analytik, um intelligente Geschäfte zu schaffen, den digitalen Handel zu optimieren und eine intelligente Lieferkette aufzubauen. Sie können Erkenntnisse aus Kundeninteraktionen und Kundenverhalten für viele Zwecke ableiten:
- Merchandising-Entscheidungen verbessern und effektive Merchandising-Strategien entwickeln
- Den Wert für Ihre Kunden während der gesamten Lebensdauer durch personalisierte Produktempfehlungen steigern
- Den internen Geschäftsbetrieb optimieren, um Kosten zu senken und die Margen zu verbessern
- Den Zugang zu Daten demokratisieren, um Innovationen zu entwickeln und positive Ergebnisse zu erzielen
Was sind die Arten der fortgeschrittenen Analytik?
Fortschritte in der Datenwissenschaft haben dazu beigetragen, mehrere unterschiedliche Schwerpunktbereiche im Bereich der Analytik zu entwickeln.
Cluster-Analytik
Die Cluster-Analyse organisiert Datenpunkte auf der Grundlage von Ähnlichkeiten in Gruppen. Es sind keine anfänglichen Annahmen über die Beziehung zwischen Datenpunkten erforderlich, sodass Sie neue Muster und Verbände in Ihren Daten finden können.
Sie können die Cluster-Analyse beispielsweise verwenden, um demografische oder psychografische Kategorien innerhalb von Kundengruppen zu erstellen. Anschließend können Sie die Beziehung zwischen einer Qualität und einer anderen grafisch darstellen. Sie könnten herausfinden, ob ein Zusammenhang zwischen bestimmten demografischen Merkmalen von Kunden und ihren Kaufgewohnheiten besteht.
Kohortenanalytik
Wie die Cluster-Analyse unterteilt die Kohortenanalyse große Datensätze in kleine Segmente. Sie verfolgt jedoch das Verhalten einer Gruppe im Laufe der Zeit. Andererseits konzentriert sich die Cluster-Analyse darauf, Ähnlichkeiten im Datensatz zu finden, ohne unbedingt den zeitlichen Aspekt zu berücksichtigen.
Kohortenanalyse wird häufig in Studien zum Nutzerverhalten und zur Nutzerbindung verwendet. Sie können damit verfolgen, wie jede Kohorte auf unterschiedliche Ereignisse reagiert. Diese fortschrittliche Analytikmethode verbessert die Kundenbindung, das Nutzerengagement, die Produktakzeptanz und die Interaktion.
Prädiktive Analytik
Herkömmliche deskriptive Analytik untersucht historische Daten, um Trends und Muster zu identifizieren. Prädiktives Modellieren verwendet Daten aus der Vergangenheit, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Sie verwenden prädiktive Analyse hauptsächlich in risikobezogenen Bereichen oder wenn Sie neue Möglichkeiten finden möchten. Wenn Sie potenzielle Zukunftsszenarien kennen, können Sie mit Zuversicht bessere Entscheidungen treffen. Das trägt zur Risikominderung bei und erhöht die betriebliche Effizienz.
Präskriptive Analyse
Präskriptive Analyse empfiehlt Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen. Präskriptive Analyse zeigt nicht nur zukünftige Trends auf, sondern schlägt auch verschiedene Vorgehensweisen vor, um das prognostizierte Zukunftsszenario bestmöglich zu nutzen. Stellen Sie sich beispielsweise ein Geschäftsszenario vor, in dem die prädiktive Analytik Ihnen mitteilt, welche Kunden im nächsten Quartal am wahrscheinlichsten abwandern werden. Präskriptive Analyse schlägt spezifische Kundenbindungsstrategien vor, die auf jedes gefährdete Kundensegment zugeschnitten sind, wie z. B. spezielle Rabattangebote, Treueprogramme oder personalisierte Kommunikationskampagnen.
Welche Technologien werden bei der fortgeschrittenen Analytik verwendet?
Lösungen für fortgeschrittene Analytik kombinieren mehrere Technologien.
Machine Learning
Machine-Learning-Modelle wie Zeitreihenanalyse, Entscheidungsbäume und Regression unterstützen die fortgeschrittene Analytik. Bei Techniken der prädiktiven und präskriptiven Analytik müssen Sie Daten verstehen und daraus extrapolieren, um Beobachtungen zu machen. ML-Techniken können bei prädiktiven Vorschlägen und bei der Überwachung helfen, indem sie Millionen von Datenpunkten schnell verarbeiten. Die fortgeschrittene Analytik nutzt Machine Learning für Zukunftsprognosen.
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Künstliche Intelligenz
Die fortgeschrittene Analytik verwendet künstliche Intelligenz (KI), um ein menschliches Intelligenzniveau zu simulieren. Mit KI können Sie mehr Daten verarbeiten, an komplexeren Modellierungen arbeiten und immer abstraktere Algorithmen integrieren.
KI-Tools umfassen eine Reihe von Technologien, die zusammenarbeiten, damit fortgeschrittene Analytik verschiedene Funktionen ausführen kann. Deep-Learning-Techniken nutzen neuronale Netzwerke mit vielen Schichten, um verschiedene Datenformen wie Images, Ton und Text zu analysieren. Zum Beispiel extrahiert natürliche Sprachverarbeitung (NLP) Informationen aus von Menschen generiertem Text, und Computer Vision interpretiert Images und Videos, um Aufgaben auszuführen.
Was sind die wichtigsten Infrastrukturtechnologien, die für fortgeschrittene Analytik erforderlich sind?
Die folgenden Elemente sind erforderlich, um ein erfolgreiches Programm für fortgeschrittene Analytik in Ihrem Unternehmen durchzuführen.
Internet der Dinge
Sie benötigen Geräte für das Internet der Dinge (IoT), um praxisbezogene Daten für eine erweiterte analytische Verarbeitung zu erfassen. Intelligente Sensoren bieten Echtzeit-Datenströme, mit denen Sie auf kontinuierliche Informationen zugreifen können. Ohne IoT-Geräte, die Ihre Analysesysteme versorgen, entgehen Ihnen möglicherweise wertvolle Erkenntnisse und nützliche Kontexte zur Entscheidungsfindung.
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Speicher
Die Software für fortgeschrittene Analytik benötigt Big Data, um präzise und nützliche Erkenntnisse zu liefern. Big Data erfordert Speichersysteme mit Kapazität, Fehlertoleranz, Verfügbarkeit und automatischen Backup-Funktionen. Sie müssen in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Quellen automatisch in Ihr Speichersystem zu integrieren. Big Data sollte auch integrierte Integrationen mit Machine Learning und anderer Datenanalyse-Software unterstützen.
Computing
Tools der fortgeschrittenen Analytik benötigen eine hohe Datenverarbeitungskapazität, um effektiv zu funktionieren. Sie sollten in der Lage sein, verteiltes Computing zu unterstützen, sodass mehrere Serverknoten die Daten gleichzeitig verarbeiten können. Sie benötigen auch Computing-Kapazitäten für Ihre prädiktiven Modelle sowie andere Tools für Machine Learning und künstliche Intelligenz.
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Visualisierung
Sie benötigen Tools zur Datenvisualisierung, um Berichte über die Erkenntnisse Ihrer fortgeschrittenen Analytik zu erstellen und zu präsentieren. Ohne klare Visualisierung ist es schwierig, auf die gewonnenen Erkenntnisse zu reagieren. Mit fortgeschrittener Analytik können Sie vielleicht tiefere Einblicke gewinnen, aber es kann schwierig sein, sie zu teilen. Mithilfe von Visualisierungstechnologie können Sie diese Erkenntnisse mit Ihren Geschäftsanwendern und nicht technischen Stakeholdern teilen.
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Sicherheit
Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und Schutz vor unbefugtem Zugriff sind während des gesamten Analytik-Prozesses von entscheidender Bedeutung. Datensicherheit ist unerlässlich, da sich die meiste Analytik mit vertraulichen Daten befasst, insbesondere in Bereichen wie Finanzen oder Gesundheitswesen. Ebenso müssen Sie möglicherweise Datenschutzvorschriften einhalten.
Wie kann AWS Ihnen bei Ihren Anforderungen an der fortgeschrittenen Analytik helfen?
Amazon Web Services (AWS) bietet die breiteste Auswahl an Analytik-Services. Wir helfen Unternehmen jeder Größe, ihr Geschäft mit datengestützter Entscheidungsfindung neu zu erfinden. Von der Datenübermittlung bis hin zum Streaming von Analytik bietet AWS speziell entwickelte Services, die das beste Preis-Leistungsverhältnis, Skalierbarkeit und die niedrigsten Kosten gewährleisten. Sie können unseren Leitfaden zur Auswahl von Analytik-Services verwenden, um die für Ihre Bedürfnisse am besten geeigneten auszuwählen.
AWS bietet außerdem Hunderte von vollständig verwalteten Services, die bei jedem Schritt des Prozesses der fortgeschrittenen Analytik helfen. Hier sind einige Beispiele:
- AWS-IoT-Services können sich mit Milliarden von IoT-Geräten verbinden und Daten von IoT-Sensoren für verschiedene Workloads sammeln, speichern und analysieren.
- Lösungen für Machine Learning in AWS tragen zur Innovation fortgeschrittener Analytik bei, indem sie umfassende KI- und ML-Services ermöglichen. Sie können tiefere Einblicke in Ihre Daten gewinnen, Kosten senken und auf eine branchenführende Dateninfrastruktur zugreifen.
Alternativ können Unternehmen auch auf dem AWS Marketplace nach vorgefertigten, gebrauchsfertigen Lösungen suchen.
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