Technologie

Daten schneller analysieren - so klappt's

  • 11. Oktober 2017
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©istock.com/adventtr

Wer in der Geschäftswelt seinen Platz behaupten möchte, der muss in der Lage sein, die für ihn relevanten Daten zu erfassen und diese in Analysen mit hoher Aussagekraft zu verwandeln.

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Nur so ist es möglich, die Position am Markt zu verbessern. Anhand von Echtzeitdaten sind Entscheider in der Lage, schnell und zielgerichtet zu handeln und unverzüglich auf Entwicklungen zu reagieren. Hierfür ist demnach eine umfassende Datenanalyse in einer kurzen Zeit unabdingbar. Allerdings sind die Datenmengen inzwischen so riesig, sodass entsprechende Tools erforderlich sind. Wir geben vier Tipps.


Tipp 1: Daten regelmäßig bereinigen


Oftmals müssen die Daten erst bereinigt werden, bevor eine entsprechende Analyse möglich ist. Dazu gehört es beispielsweise auch eine Formatierung und Korrekturen vorzunehmen oder aber Doppeleintragungen auf einen Eintrag zu reduzieren. Ohne entsprechende Vorbereitung, werden die Ergebnisse verfälscht. Daher ist eine Vorabaufbereitung zwingend erforderlich.


Tipp 2: schnelle Analyse durch die Verwendung einfacher und flexibler Tools


Nicht selten kommen vollkommen neue Analyseansätze auf, die dann bei der Auswertung der Daten berücksichtigt werden müssen. Daher darf die Analyse nicht kompliziert sein, sondern muss sich schnell und intuitiv anpassen lassen. Hierfür gibt es entsprechende Analysetools auf dem Markt, wie zum Beispiel die BI Tools: Business Intelligence, Microsoft Power BI oder SAP Lumira. Industry Press hat einen Ratgeber über BI Tools veröffentlicht, der hier nachzulesen ist.


Tipp 3: Kartenvisualisierung mit vielen Darstellungsoptionen

Daten über Standorte liefern dem Anwender viele Informationen, außerdem sind sie auch noch leicht verständlich und einfach darzustellen. Manche Analysetools liefern jedoch nur eine stark eingeschränkte Visualisierung der Karten. Damit jedoch ein Einblick in die gewünschten Erkenntnisse möglich ist, sind vielfältige Darstellungen erforderlich. Karten mit mehreren Ebenen sorgen für ein besseres Verständnis der Geodaten.


Tipp 4: nahtlose Integration in die Anwendungssoftware

R ist weltweit die beliebteste Programmiersprache, wenn es um statistisches Rechnen geht. Trotzdem bringt diese OpenSource Lösung oftmals Probleme bei der Integration in die Anwendungen des Unternehmens mit sich. Oft sind manuelle Konfigurationen erforderlich. Hinzu kommt, dass abhängig von der Datenmenge auch die Leistung schnell nachlässt, wodurch ein fehleranfälliges Umschreiben erforderlich wird. Daher muss eine nahtlose Integration in die Anwendungssoftware gegeben sein.

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