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    Was ist Analytics?

    Analytics hilft Unternehmen dabei, Rohdaten in Erkenntnisse zu wandeln, die zu besseren Entscheidungen führen. Es geht nicht nur um Berichte, sondern auch darum, Muster zu erkennen, Ideen zu testen und Ergebnisse vorherzusagen.

    Richtig eingesetzt verkürzt Analytics Entscheidungszyklen, reduziert Risiken und schafft messbare Wettbewerbsvorteile.

    Erweiterte Definition

    Analytics wandelt Rohdaten in Storys um, die erklären, was passiert, warum es wichtig ist und was als Nächstes zu tun ist. Statt zu raten, verlassen sich Unternehmen auf Datenmuster, Modelle und Algorithmen, um Fakten aufzudecken und Ergebnisse vorherzusagen. Gartner beschreibt Analytics als das Erkennen, Interpretieren und Teilen aussagekräftiger Muster, um Entscheidungen und Leistung zu verbessern.

    Stellen Sie sich Analytics als ein Spektrum vor:

    Alteryx macht dies praktisch umsetzbar. Anstatt stundenlang Tabellenkalkulationen zu bereinigen oder auf IT-Abteilungen zu warten, können Teams Alteryx One oder Auto Insights verwenden, um Daten zu verknüpfen, Modelle zu erstellen und Ergebnisse zu teilen. Das bedeutet schnellere Antworten, sicherere Entscheidungen und eine Zusammenarbeit, die über technische Fachleute hinausgeht.

    Wie Analytics in Geschäft und Daten angewendet wird

    Unternehmen wenden Analytics an, um die Leistung zu messen, Prozesse zu optimieren und zukünftige Szenarien zu antizipieren. Zum Beispiel:

    • Marketingteams nutzen es, um Kampagnen zu verfeinern und die Kundensegmentierung zu verbessern.
    • Finanzteams wenden es für Risikomodellierung und -prognosen an.
    • Lieferkettenverantwortliche verlassen sich auf Analytics, um Abläufe zu optimieren und Kosten zu senken.

    Untersuchungen von McKinsey zeigen, dass Unternehmen, die Analytics in ihre Workflows integrieren, mit 23-mal höherer Wahrscheinlichkeit die Konkurrenz bei der Kundenakquise übertreffen.

    Alteryx macht dies durch die Integration mit AWS, Snowflake, Databricks und einer Vielzahl von Partnern möglich. Es verbindet Analytics mit alltäglichen Workflows, sodass Teams sofort auf Erkenntnisse reagieren können.

    So funktioniert Analytics

    Analytics folgt einem Zyklus:

    1. Datenvorbereitung – Sammeln, Bereinigen und Strukturieren von Daten aus mehreren Quellen
    2. Exploration und Modellierung – Anwendung von statistischen, ML- oder KI-Modellen zur Identifizierung von Trends und Beziehungen
    3. Visualisierung und Kommunikation – Präsentation der Ergebnisse in Dashboards oder narrativen Erkenntnissen für Entscheider:innen
    4. Operationalisierung – Einbettung von Erkenntnissen in Prozesse, Anwendungen oder automatisierte Workflows

    Dieser Zyklus funktioniert am besten, wenn Teams Routinearbeiten automatisieren, die manuelle Datenbearbeitung reduzieren und mehr Mitarbeiter:innen Zugang zu fortschrittlichen Methoden wie Predictive Modeling und Decision Intelligence ermöglichen. Dieser Ansatz führt zu schnelleren Erkenntnissen, weniger Fehlern und mehr Zeit für die Lösung wichtiger Probleme.

    Anwendungsfälle

    • Betrugserkennung im Finanzwesen – Analytics hilft Banken und Versicherern, ungewöhnliche Muster in Transaktionen zu erkennen, die auf Betrug hindeuten könnten, sodass sie schnell handeln und Verluste reduzieren können.
    • Prognose der Nachfrage in Einzelhandel und Fertigung – Durch die Analyse von Umsatzhistorie, Saisonalität und Marktfaktoren können Unternehmen die zukünftige Nachfrage vorhersagen und Überbestände oder Engpässe vermeiden.
    • Optimierung der Personalplanung im Personalwesen – Personalteams nutzen Analytics, um den Personalbestand an die Geschäftsanforderungen anzupassen und die Planung, Produktivität und Mitarbeiterzufriedenheit zu verbessern.
    • Verbesserung der Prüfgenauigkeit in den Bereichen Steuern und Compliance – Analytics prüft große Mengen an Finanzdaten auf Fehler oder Anomalien, um Auditoren bzw. Auditorinnen dabei zu helfen, Risiken schneller zu erkennen und die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen.

    Branchenbeispiele

    • Gesundheitswesen: Analytics verbessert die Patientenergebnisse durch Prognose von Wiedereinlieferungsrisiken.
    • Behörden: Kommunal- und Bundesbehörden nutzen Analytics zur Betrugserkennung in Sozial- und Förderprogrammen.
    • Energie- und Versorgungswirtschaft: Analytics hilft, den Energieverbrauch zu optimieren, die Netzzuverlässigkeit zu verbessern und den Bedarf zu prognostizieren, um Ausfälle zu vermeiden.

    Häufig gestellte Fragen

    Wie unterscheidet sich Analytics von Business Intelligence (BI)? BI konzentriert sich darauf, zu berichten, was passiert ist, während Analytics tiefer in die Frage eintaucht, warum es passiert ist und was als Nächstes passieren könnte.

    Sind Analysen nur etwas für Data Scientists? Nein. Während Data Scientists häufig fortgeschrittene Projekte leiten, nutzen viele Business Analysts, Manager und andere Fachleute Analysen, um alltägliche Fragen zu beantworten.

    Moderne Ansätze und Trainings machen Analytics für eine Vielzahl von Rollen zugänglich, nicht nur für technische Fachleute.

    Wie hängt Analytics mit KI und Machine Learning zusammen? Analytics umfasst statistische und KI-Methoden. Machine Learning erweitert Analytics, indem es Modelle ermöglicht, die sich an neue Daten anpassen.

    Weitere Ressourcen

    Quellen und Referenzen

    Synonyme

    • Datenanalyse
    • Business Analytics
    • Statistische Modellierung

    Dazugehörige Begriffe

    Zuletzt überprüft

    September 2025

     

    Alteryx Redaktionsstandards und Überprüfung

    Dieser Glossareintrag wurde vom Alteryx Content-Team erstellt und auf Klarheit, Genauigkeit und Übereinstimmung mit unserem Fachwissen in Data Analytics Automation überprüft.