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Advanced Analytics

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Erschließen Sie mit Computer Vision und Text Mining Erkenntnisse in unstrukturierten Daten. Erstellen Sie ML-Pipelines mit Assisted Modeling.

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Was ist Advanced Analytics?

Advanced Analytics setzt modernste Methoden wie multivariate Statistik, Data Mining, Machine Learning, Visualisierung, Simulation, Text Mining, Graphen-(Netzwerk-)Analyse, Prognosen, Optimierung und Simulation ein, um Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu identifizieren, Ergebnisse vorherzusagen und Empfehlungen zu generieren.

Warum ist Advanced Analytics wichtig?

Um Innovation zu beschleunigen und den Wettbewerb zu übertreffen, nutzen Unternehmen erweiterte Analysen, mit denen sie Vorhersagen generieren und fundierte Entscheidungen besser und schneller treffen können. Advanced Analytics wird zur Optimierung und Verbesserung von Geschäftsabläufen, zur Risikominderung und für die Personalisierung von Kundenerfahrungen eingesetzt.

Advanced Analytics kann Probleme lösen, für die BI Berichterstellung nicht ausreicht. Außerdem ist sie vielseitig einsetzbar für etwa die Überwachung und Bewertung von Social Media, Vorhersagen von Maschinenausfällen, die Prognose von Angebot und Nachfrage, dynamische Preisanpassung, Betrugserkennung, Kundenabwanderung und vieles mehr.

Advanced Analytics-Methoden

Methoden, die bei Advanced Analytics zum Einsatz kommen, gehen tiefer als BI oder Descriptive Analytics. Während sich BI auf historische, strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen konzentriert, verarbeitet Advanced Analytics sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus verteilten Quellen. BI liefert in der Regel eine Zusammenfassung bisheriger Leistung. Advanced Analytics hingegen kann in die Zukunft blicken und hilft so dabei, Optimierung und Innovation für die Gegenwart zu schaffen. Dazu werden bei Advanced Analytics, wie der Name ausdrückt, erweiterte Methoden eingesetzt, wie zum Beispiel:


Clustering: Gruppiert Dinge, um auf einfache Weise Ähnlichkeiten und Unterschiede in einem Dataset zu erkennen, was einen Vergleich erleichtert
Clustering


Kohorten- Analyse: Betrachtet das Verhalten einer Gruppe von Menschen, um umfassende Einblicke zu gewinnen
Kohortenanalyse


Komplexe Ereignis- Analyse: Bietet Echtzeiteinblicke durch Analyse von Ereignisdaten aus verschiedenen Quellen und weist auf Ursache-Wirkung-Verhältnisse hin. Dies wird auch als Complex Event Processing (CEP) bezeichnet.
Komplexe Ereignisanalyse


Data Mining: Identifiziert Sequenzen, Beziehungen und Ausreißer über große Datasets hinweg, die zur Bewertung von Chancen und Risiken verwendet werden können.
Data Mining


Machine Learning: Findet komplexe Muster und erstellt genaue Prognosen, die für Personalisierung, Betrugserkennung und Mikrosegmentierung verwendet werden können.
Machine Learning


Predictive Analytics: Vorhersagen zu Geschäftsergebnissen basierend auf historischen Daten, statistischer Modellierung und Machine Learning
Predictive Analytics


Retention- bzw. Kundenbindungs- Analyse: Wird eingesetzt, um Benutzer-/Kundenkohorten zu verstehen, die zur Bestimmung von Bindungsfaktoren und Wachstumsstrategien beitragen
Predictive Analytics

So funktioniert Advanced Analytics

Advanced Analytics ist auf jede Branche anwendbar und kann in jeder Geschäftsfunktion innerhalb eines Unternehmens eingesetzt werden. Beispiele sind in der nachfolgenden Grafik dargestellt.

Advanced Analytics bringt Vorteile für jeden Geschäftszweig

Geschäftsbetrieb

In einer schnelllebigen Welt müssen Unternehmen schnell reagieren können. Mit Advanced Analytics können Unternehmen Entscheidungen auf Grundlage präziser Prognosen treffen und so ihre Leistung und Produktivität verbessern und den Umsatz steigern.

Personalwesen

Advanced Analytics kann Personaldaten positiv, indem es dazu beiträgt, die Kosten für die Rekrutierung und Einstellung von Beschäftigten zu senken, die Fluktuation zu verringern und  die allgemeine Mitarbeiterzufriedenheit aufrechtzuerhalten/zu erhöhen.

Fertigung und Bestand

Nachfrage, Präferenzen und Kosten ändern sich ständig. Das wirkt sich darauf aus, welche Produkte hergestellt, verkauft und vertrieben werden – und wie. Advanced Analytics kann dazu beitragen, Maschinenausfälle zu verhindern, überflüssige Lagerbestände zu reduzieren, Bestellungen zu beschleunigen und Vertriebskosten zu senken.

Marketing

Kundinnen und Kunden zu verstehen, ist der Schlüssel zur Prognose, wie sie sich in Zukunft verhalten werden. Advanced Analytics kann Ihnen dabei helfen, personalisierte Marketingerlebnisse zu schaffen und Verkaufschancen zu erkennen.

Risikoanalyse

Das Verwalten großer Datasets in Echtzeit kann zur Erkennung von Betrug beitragen, den Ruf von Kunden erfassen und zukünftige Risiken reduzieren.


Erste Schritte mit Advanced Analytics

Die Alteryx Analytic Process Automation™ Plattform bietet eine leicht zugängliche Plattform mit No-Code/Low-Code-Bausteinen und einer einfach zu verstehenden visuellen Plattform. Die Analytic Process Automation-Plattform integriert Advanced Analytics in Datenvorbereitung, -zusammenführung, -analyse und -anreicherung mit:

  • A/B-Tests
  • Computer Vision
  • Clustering und Segmentierung
  • Entscheidungsbäumen und Forest-Zufallsfunktionen
  • Demografische Analyse und Verhaltensanalyse
  • Machine Learning; Multivariate Statistik
  • Optimierung und Simulation
  • Prognosen und Zeitreihen
  • Netzwerkanalyse
  • Neurale Netzwerke
  • Predictive und Prescriptive Analytics
  • Regression
  • Spatial Analytics bzw. Geodatenanalyse
  • Überwachte Prognosemodelle
  • Text Mining
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