Aus- und Weiterbildung für
Mit Power BI Datenschätze im Unternehmen heben?
Die fünf Analysemethoden und Datenrollen, die es möglich machen.
Folgende Themen werden in diesem Artikel behandelt
In der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt sind verschiedene Mitarbeiterrollen (auch: Datenrollen) und Datenverarbeitungsmethoden unerlässlich, um Firmendaten zu verwalten, zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen, die das Unternehmen voranbringen.
In diesem Artikel werden im ersten Teil die fünf Analysemethoden beschreiben:
- Descriptive Analytics
- Diagnostic Analytics
- Predictive Analytics
- Prescriptive Analytics
- Cognitive Analytics
Im zweiten Teil erklären wir die fünf Mitarbeiterrollen im Zusammenhang mit Power BI:
- Business Analysts
- Data Analysts
- Data Scientists
- Data Engineers und
- Database Administrators
Spitzhacke und Schaufel? Die fünf Analyse-Methoden zum Heben von Datenschätzen
(1) Descriptive Analytics: die beschreibende Auswertung von Daten
Die beschreibende Analyse dient dazu, empirische Daten übersichtlich darzustellen und zu ordnen. Diese Methode beschreibt Daten mithilfe von Statistiken und Visualisierungen. Sie hilft dabei, Muster zu erkennen, Zusammenhänge zu verstehen, Trends zu identifizieren und anhand von Verlaufsdaten schwierige Fragen zum Ablauf vergangener Ereignisse zu beantworten. Diese Methode ist besonders nützlich bei umfangreichem Datenmaterial, da es sonst schwer zu überblicken wäre.
Beispiele für die beschreibende Analyse wären zum Beispiel die ABC Analyse oder auch sensorische Analysen zur Qualitätskontrolle zum Beispiel in der Lebensmittelindustrie.
(2) Diagnostic Analytics: die Ursachen erforschende Auswertung von Daten
Die Diagnoseanalyse untersucht Ursachen und Effekte. Sie hilft, Probleme zu identifizieren und Lösungen zu finden. Beispielsweise kann sie bei der Fehlerbehebung in einer Anwendung oder bei der Identifizierung von Engpässen in einem Prozess helfen. Leistungsindikatoren werden untersucht, um herauszufinden, warum es zu Verbesserungen oder Verschlechterungen gekommen ist. Dieser Vorgang gliedert sich in drei Schritte:
- Identifizieren von Anomalien in den Daten, wie etwa unerwartete Veränderungen von Metriken oder in einem bestimmten Markt
- Erfassen von Daten, die mit diesen Daten in Zusammenhang stehen
- Verwenden von statistischen Methoden, um Beziehungen und Trends zu erkennen, die diese Anomalien erklären
Beispiele für die diagnostische Analyse wären die Fehleranalyse in einem Produktionsablauf oder eine Finanzanalyse bei Geschäftsverlusten.
(3) Predictive Analytics: die vorausschauende Auswertung von Daten
Diese Methode verwendet statistische Modelle, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Sie basiert auf historischen Daten und kann beispielsweise zur Umsatzprognose oder zur Kundenbindung eingesetzt werden. Mithilfe von Verlaufsdaten werden Trends identifiziert und deren Wahrscheinlichkeit bestimmt. Zu den Techniken zählen verschiedene statistische und Machine Learning-Methoden wie neuronale Netze, Entscheidungsstrukturen und Regressionen.
Beispiele für die vorausschauende Analyse wären Kundenbewegungen, also Zu- und Abwanderung, Absatzprognosen und ebenso der Wartungsbedarf von Maschinen.
(4) Prescriptive Analytics: die vorschreibende Auswertung von Daten
Die vorschreibende Analyse empfiehlt Handlungen auf der Grundlage von Daten. Es soll ermittelt werden, mit welchen Aktionen ein bestimmtes Ziel am besten erreicht werden kann. Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen aus der vorschreibenden Analyse können Unternehmen Entscheidungen datengesteuert treffen. Sie kann beispielsweise personalisierte Produktvorschläge oder Optimierungsempfehlungen für Geschäftsprozesse liefern. Mithilfe von Machine Learning-Strategien wird nach Mustern in großen semantischen Modellen gesucht. Durch die Analyse früherer Entscheidungen und Ereignisse wird die Wahrscheinlichkeit abgeschätzt, mit der unterschiedliche Ergebnisse eintreten.
Beispiele für die vorschreibende Analyse wären die Einstellung von Maschinen in einem Produktionsablauf, die Preisgestaltung in einem Unternehmen oder aber auch die Mitarbeiterplanung.
(5) Cognitive Analytics: die erkennende Auswertung von Daten
Mit der kognitiven Analyse wird versucht, aus bestehenden Daten und Mustern Rückschlüsse zu ziehen, Schlussfolgerungen auf Grundlage der aktuellen Wissensdatenbanken abzuleiten und die Ergebnisse für zukünftige Rückschlüsse wieder der Wissensdatenbank hinzuzufügen. Die kognitive Analyse nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um komplexe Muster zu erkennen. Sie kann unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder und Sprache analysieren und Erkenntnisse aus bisher ungenutzten Datenquellen wie Gesprächsprotokollen aus Callcentern und Produktbewertungen gewinnen.
Beispiele für die kognitive Analyse wären Kundenverhalten, Trenderkennung und Produktentwicklung und Kundenpräferenzen.
Die Schatzjäger/innen. Die fünf Datenrollen im Unternehmen, ohne die nichts geht
(1) Business Analysts
Business Analysts sind die Schnittstelle zwischen den technischen Datenexperten und den Geschäftsanwendern. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Geschäftsprozesse zu verstehen, Anforderungen zu sammeln und diese in technische Spezifikationen zu übersetzen. Sie analysieren Geschäftsdaten, identifizieren Trends und liefern Berichte, die das Management bei Entscheidungen unterstützen.
(2) Data Analysts
Data Analysts sind für die Datenbereinigung, -exploration und -visualisierung verantwortlich. Sie extrahieren Erkenntnisse aus vorhandenen Daten, erstellen Dashboards und Berichte, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Data Analysts verwenden statistische Methoden, um Muster zu erkennen und Trends vorherzusagen.
(3) Data Scientists
Data Scientists sind Experten für maschinelles Lernen und statistische Modelle. Sie entwickeln Algorithmen, um komplexe Probleme zu lösen, und verwenden Techniken wie künstliche Intelligenz, um Vorhersagen zu treffen. Data Scientists arbeiten eng mit Data Analysts zusammen, um Modelle zu trainieren und zu validieren.
(4) Data Engineer
Data Engineers sind für die Dateninfrastruktur verantwortlich. Sie entwerfen, entwickeln und warten Datenpipelines, um sicherzustellen, dass Daten effizient gespeichert, verarbeitet und abgerufen werden können. Data Engineers arbeiten mit Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark und NoSQL-Datenbanken.
(5) Database Administrator
Database Administrators verwalten Datenbanken. Sie sind für die Sicherheit, Integrität und Leistung von Datenbanken verantwortlich. DBAs erstellen Tabellen, Indizes, Sicherungskopien und optimieren Abfragen, um die Datenbankleistung zu verbessern.
Die Abgrenzung der Rollen zueinander:
Gerade bei kleineren und mittelgroßen Unternehmen finden sich diese Rollen als Teilaufgabe beziehungsweise in Kombination wieder.
- Die Rolle Business Analyst ist oftmals eine Teilaufgabe von Geschäftsführer/innen, Abteilungsleiter/innen oder Produktmanager/innen die ebenfalls für die Erstellung des Datenmodells verantwortlich sind (Data Analyst ) .
- Wenn ein Data Base Administrator geschickt im Umgang mit Zahlen ist, dann kommen beide Rollen, also die des Administrators und die des Data Analyst häufig in einer Arbeitsplatzbeschreibung vor.
- Genauso wird man beim Data Scientist häufig die Rolle des Data Analyst finden, da die Erforschung der Daten und die Erstellung des Datenmodells Hand in Hand geht.
Wie unterscheiden sich Data Analysts und Business Analysts voneinander?
Data Analysts und Business Analysts spielen beide eine wichtige Rolle bei datengesteuerten Entscheidungsprozessen in Unternehmen. Betrachten wir die Unterschiede zwischen diesen beiden Rollen genauer:
Business Analysts (BA):
Verantwortlichkeiten:
BAs konzentrieren sich darauf, Geschäftsprobleme zu identifizieren und zu lösen. Sie arbeiten eng mit Stakeholdern zusammen, um Geschäftsanforderungen zu verstehen und Lösungen zu empfehlen.
Fähigkeiten:
Starke Kommunikationsfähigkeiten sind für BAs unerlässlich, da sie als Vermittler zwischen Geschäftsanforderungen und technischen Lösungen agieren. Sie entwickeln Strategien und überbrücken Lücken, um sicherzustellen, dass Technologie und Geschäftsziele übereinstimmen.
Zusammenarbeit:
BAs arbeiten eng mit Geschäftsanwendern, Managern und IT-Teams zusammen.
Data Analysts (DA):
Verantwortlichkeiten:
DAs arbeiten direkt mit Daten und analysieren sie, um Erkenntnisse zu gewinnen. Sie durchforsten große Datensätze, um Trends und Muster zu erkennen. DAs erstellen Dashboards und Berichte, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
Fähigkeiten:
Technische Fähigkeiten sind für DAs wichtig, da sie Daten sammeln, verarbeiten und statistische Analysen durchführen. Sie verwenden Werkzeuge wie SQL, Python oder R, um Daten zu manipulieren und zu analysieren.
Zusammenarbeit:
DAs arbeiten oft mit anderen Teams wie Data Scientists, Data Engineers und IT-Experten zusammen.
Insgesamt sind sowohl Data Analysts als auch Business Analysts hochbegehrte Rollen, die in der Regel gut vergütet werden. Während DAs sich auf die Daten selbst konzentrieren, sind BAs stärker in der Erfüllung von Geschäftsanforderungen und der Empfehlung von Lösungen involviert.
Unsere Power BI-Kurse und das Microsoft PL-300 Zertifikat
Die 2 Datenrollen, an die sich unsere Power BI Kurse richten, sind hauptsächlich der Data Analyst und der Business Analyst , da sie in ihren Tätigkeiten die größte Überschneidung aufweisen.
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