Deskriptive Analytik

Was ist deskriptive Analyse?

Die deskriptive Analyse ist eine wichtige Komponente der 4 Arten der Datenanalyse, zu der auch die diagnostische Analyse, die präskriptive Analyse und die prädiktive Analyse gehören. Sie ist eine Form der Datenanalyse, die Daten statistisch auswertet, um zu erfahren, was in der Vergangenheit passiert ist. Sie hilft einem Unternehmen zu verstehen, wie es funktioniert, indem sie einen Kontext liefert, der den Beteiligten bei der Interpretation der Informationen hilft. Dieser Kontext wird in Form von Datenvisualisierungen wie Diagrammen, Tabellen, Berichten und Dashboards dargestellt.

Die deskriptive Analyse bildet den Eckpfeiler der Business Intelligence und liefert eine Momentaufnahme historischer Daten, um darzustellen, was in einem Unternehmen geschehen ist. Sie durchforstet riesige Datenmengen, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu finden, und legt damit den Grundstein für fortschrittlichere Formen der Analyse wie die prädiktive und präskriptive Analyse.

Verstehen der Grundlagen

• Definition: Dieser Analysetyp wandelt Rohdaten in ein interpretierbares und verständliches Format um und bietet eine rückblickende Sicht auf Geschäftsvorgänge und Leistungen.
• Zielsetzung: Das Hauptziel besteht darin, Entscheidungsträger mit dem Wissen über vergangene Trends und Ergebnisse auszustatten, um Stärken und Schwächen von Unternehmensstrategien zu ermitteln.

Schlüsselkomponenten der deskriptiven Analyse

Dieser Zweig der Analytik nutzt statistische Methoden und Visualisierungstools, um komplexe Datensätze zu verwertbaren Erkenntnissen zu verdichten und so die Kommunikation der Ergebnisse innerhalb eines Unternehmens zu erleichtern.

Gemeinsame Werkzeuge und Techniken

• Datenaggregation und -zusammenfassung: Diese Prozesse dienen der Zusammenstellung und Verfeinerung von Daten, die eine Bewertung der Gesamtleistung und der operativen Ergebnisse ermöglichen.
• Visualisierungstechniken: Durch den Einsatz von Diagrammen, Schaubildern und Dashboards werden komplexe Datensätze visuell ansprechend und verdaulich gestaltet, was die Interpretation und Entscheidungsfindung erleichtert.

Anwendungen der deskriptiven Analytik

Deskriptive Analysen sind für die betriebliche Effizienz und die strategische Planung von entscheidender Bedeutung und helfen Unternehmen in verschiedenen Sektoren, die Macht historischer Daten für bessere zukünftige Ergebnisse zu nutzen.

Beispiele aus der Praxis

• Verkaufsanalyse

  • Unternehmen können Verkaufstrends über einen längeren Zeitraum verfolgen und so Spitzenzeiten und Produkte, die gut laufen, identifizieren.

• Analyse des Kundenverhaltens

  • Das Verständnis von Kaufmustern und Kundenpräferenzen hilft bei der Anpassung von Marketingstrategien und der Verbesserung von Kundenerlebnissen.

• Gesundheitswesen

  • Nehmen wir an, in einem Krankenhaus wird in kurzer Zeit eine ungewöhnlich hohe Zahl von Patienten in die Notaufnahme eingeliefert. Die deskriptive Analyse zeigt Ihnen, dass dies der Fall ist, und liefert Echtzeitdaten mit allen entsprechenden Statistiken (Datum des Auftretens, Volumen, Patientendaten usw.).

Wie deskriptive Analysen die Entscheidungsfindung unterstützen

Mit einer soliden Grundlage in der Analyse historischer Daten können Unternehmen zukünftige Trends genauer vorhersagen und Entscheidungen treffen, die auf konkreten Daten und nicht auf Vermutungen beruhen.

Strategische Planung mit deskriptiven Analysen

• Benchmarking: Vergleich der aktuellen Leistung mit historischen Daten oder Industriestandards, um Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu ermitteln.
• Trendanalyse: Das Erkennen von Mustern im Zeitverlauf kann helfen, zukünftige Bedingungen vorherzusagen und die strategische Planung zu unterstützen.

Implementierung von deskriptiven Analysen in Ihrem Unternehmen

Eine erfolgreiche Umsetzung hängt von der Qualität der zugrundeliegenden Daten, den gewählten Analyseinstrumenten und dem Fachwissen der an der Analyse beteiligten Personen ab.

Bewährte Praktiken für eine wirksame Nutzung

• Sicherstellung der Datengenauigkeit: Saubere und genaue Daten sind entscheidend für eine zuverlässige Analyse und gültige Schlussfolgerungen.
• Auswahl der richtigen Analysetools: Wählen Sie Tools aus, die der Komplexität und den analytischen Anforderungen des Unternehmens entsprechen, und stellen Sie sicher, dass sie die Daten effektiv verarbeiten und visualisieren können.

Wenn Sie bei Ihrer Analyse noch einen Schritt weiter gehen wollen, können Sie die diagnostische Analyse nutzen, um die Frage zu beantworten: Warum ist das passiert?