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Fünf der bestgehüteten Analytics-Geheimnisse

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Der Status quo ist erledigt. Seien Sie Trends voraus und werden Sie zum Analytics-Experten

Daten und Analytics liegen im Trend und sind ein stetig wachsender Bereich. (Sie haben sich für den richtigen Beruf entschieden! Gut gemacht.) Laut LinkedIn 2018 Emerging Jobs Report hat sich der Bedarf an „Data Scientist Specialists“ im Jahr 2017 verfünffacht. Menschen auf der gesamten Welt diskutieren über die Zukunft von Analytics, geben Ratschläge, verraten Tricks und reden über aufkommende Trends wie künstliche Intelligenz und Machine Learning. So interessant es auch sein kann, Vordenkern zuzuhören, ist es doch erstaunlich schwierig, wirklich wertvolle Informationen zu erhalten, die Ihnen dabei helfen, Ihre Karriere zu fördern (und Spaß an dem zu haben, was Sie tun).

Wie können Sie bei all dem Hype die Ratschläge erkennen, die wirklich hilfreich sind? Hier sind unsere fünf Geheimtipps für Analyse-Erfolg, die jeder kennen sollte:

1. Code-frei gibt es wirklich.

Ja, Data Science ist eine komplexe Mischung aus Mathematik, Informatik, kreativem Denken und einem Hauch von Kunst. Nicht jeder ist für diese Art von Arbeit geschaffen. Doch wissen Sie, was die größte Hürde für den Einstieg ist? Zu denken, dass Sie programmieren müssten. Das müssen Sie nämlich nicht. Programmierkenntnisse in R und Python sind zwar wertvolle Fähigkeiten, doch mit einer Analytic Process Automation-Plattform zur Datenanalyse sind sie keine Voraussetzung für den Erfolg. Denn Sie können Predictive und Prescriptive Analytics in einem Drag & Drop-Arbeitsbereich durchführen.

Ganz egal, was Ihr Hintergrund ist: Wenn Sie Spaß am Lernen haben und über eine Self-Service Plattform für Analytic Process Automation verfügen, steht Ihnen eine Vielfalt an Möglichkeiten zur Verfügung.

Sehen wir uns ein Beispiel an:

Im Jahr 2017 begann SCAN Health Plan Verdacht auf einen Lidocain-Betrug zu schöpfen, da Mitglieder immer wieder unangefordert Salben per Post erhielten. Mithilfe codefreier Netzwerkanalysen wurden Erstattungsdaten analysiert und Verbindungen zwischen Mitgliedern, Apotheken und unangeforderten Salben aufgedeckt. Das Ergebnis? SCAN Health Plan erzielte im ersten Jahr Einsparungen von 1,5 Millionen USD.


2. Kein Doktortitel erforderlich.

Okay, nun, da Sie sich mit dem Gedanken der Code-freien und Code-freundlichen Data Science vertraut gemacht haben, lassen Sie uns mit einem weiteren Irrglauben aufräumen: Sie brauchen nämlich keinen Doktortitel in Mathematik oder Statistik, um erweiterte Erkenntnisse aus Ihren Daten ziehen zu können. Auch hier gilt: Wenn Sie ein Mathe-Genie sind, großartig! Sie haben die Nase vorn. Doch wenn Sie seit dem Grundstudium keine Mathe-Kurse mehr belegt haben, ist das auch absolut in Ordnung. So lange Sie detailorientiert sind und über Kreativität, Neugier sowie logisches Denken verfügen, sollten Sie sich in der Welt der Self-Service Data Analytics hervorragend zurechtfinden können.

Fabio Italiano, VP Analytics and Information Management bei McGraw Hill Education, ist leidenschaftlicher Befürworter der Demokratisierung von Machine Learning. Er würde sich wünschen, dass alle Mitarbeitenden des Unternehmens erweiterte Analysen durchführen können, auch dann, wenn sie keine „technische“ Rolle innehaben. Mithilfe der Leistungsstärke von Analytic Process Automation konnte Fabio mit bereits vorhandenem Personal ein Team von „Business Data Scientists“ ausbilden und aufbauen. Die internen „Business Data Scientists“ können nun fortschrittliche R-Pakete nutzen und Predictive Analytics durchführen, ohne auch nur eine einzige Zeile an Code erstellen oder einen Abschluss in Statistik erlangen zu müssen.


3. Personalisierte Visualisierungen für jedermann.

Ein Bild sagt mehr als tausend Worte, daher kann die Erstellung eines Diagramms anderen Menschen ein weitaus besseres Verständnis Ihrer Analysen ermöglichen. Es gibt nur ein Problem: Das Erstellen von Diagrammen ist oft ein zeitaufwendiger und nervenaufreibender Prozess. Nachdem Sie Tage oder Wochen mit einer Analyse verbracht haben, exportieren Sie endlich die Ergebnisse Ihrer harten Arbeit in eine Visualisierungsplattform, … nur um feststellen zu müssen, dass Sie Fehler übersehen haben oder sich Ihre Daten nicht gut visualisieren lassen.

WAS NUN?

Mit Self-Service-Datenplattformen können Sie Ihre Arbeit ständig visuell überprüfen. Verbessern Sie hier etwas, passen Sie dort etwas an und sehen Sie dann, wie sich diese Änderungen auf die Visualisierung auswirken. Nicht schlecht, oder? Statt die Visualisierung erst ganz am Schluss zu sehen, integrieren Sie diese in den fortlaufenden Prozess, um Ihre Daten besser zu verstehen, bessere Analysen zu erstellen und bessere Ergebnisse zu erzielen.

Ein weiterer Aspekt von Diagrammen, der Analysten zu schaffen machen kann, ist die Kenntnis jeder Frage, die sie beantworten müssen. Dashboards, in denen Sie mehrere Diagramme zur Verfügung stellen, sind eine hervorragende Möglichkeit, den Beteiligten zu geben, was sie brauchen. Lassen Sie sie selbstständig mit Ihren Analysen interagieren und sich ihre spezifischen Fragen beantworten. Außerdem können Sie sicherstellen, dass diese Dashboards kontinuierlich mit den neuesten Informationen aus Ihrem wiederholbaren Workflow aktualisiert werden.

Sprechen wir nun noch über den Heiligen Gral der Diagramme: die Stapelverarbeitung. Ganz à la: „Sie bekommen ein Diagramm! Sie bekommen ein Diagramm! Und Sie bekommen ein Diagramm!“ Personalisierte Diagramme sind mit nur einem Klick verfügbar. Mithilfe von Self-Service Data Analytics konnte ein Senior Manager bei Coca-Cola mehr als 600 personalisierte Berichte zur Bestandsoptimierung an Franchisenehmer überall in den Vereinigten Staaten senden.

4. Automatisierung setzt Kreativität frei.

Nein, Automatisierung raubt Ihnen nicht Ihren Arbeitsplatz. Tatsächlich bietet sie Ihnen die Freiheit, mehr interessante Aufgaben zu bewältigen und weniger der … sagen wir „weniger interessanten Aufgaben“. Sie wissen schon, diese Monatsberichte, die Ihnen immer wieder aufs Neue die Zeit stehlen. Oder die manuellen Extraktions-, Transformations- und Ladevorgänge, die Sie ständig ausführen. Wenn Sie die langweiligen, zeitaufwendigen Tätigkeiten automatisieren, steht Ihnen mehr Zeit für das zur Verfügung, was Ihnen wirklich Spaß macht: die Arbeit an faszinierenden Problemen und das Erzielen eines größeren Nutzens für Ihr Unternehmen.

Jeder Job bringt auch lästige Aufgaben mit sich. Doch Analysten sind besonders durch sich wiederholende Aufgaben belastet: Bis zu 80 % ihrer Zeit verbringen sie damit, Daten aus unterschiedlichsten Quellen zu ziehen. Stellen Sie sich nur vor, Sie könnten einen Teil dieser zeitintensiven Arbeit automatisieren. Sehen wir uns doch mal einen Tag im Leben eines Analysten an, um dies zu verdeutlichen:

Infografik für einen Tag im Leben eines Datenanalysten

Was halten Sie nun von Automatisierung? Doch gar nicht so beängstigend, oder? Tatsächlich glauben wir, dass sie sich positiv und befreiend auswirkt.

5. Die IT-Abteilung sollte Ihr Freund sein.

Verdrehen Sie jetzt nicht die Augen. Ja, die IT-Abteilung sollte (und kann!) definitiv Ihr Freund sein. Die Art und Weise, wie viele Analysesysteme in Unternehmen gegenwärtig eingerichtet sind, führt zu Problemen zwischen der IT-Abteilung auf der einen und Analysten und Data Scientists auf der anderen Seite. Analysten fühlen sich durch die IT-Abteilung eingeschränkt, da diese den Zugriff auf Daten und Versionen kontrolliert. Die IT-Abteilung hingegen ist von den Ad-hoc-Anfragen genervt, die nichts mit ihren dringenden Prioritäten zu tun haben. Self-Service-Plattformen ermöglichen es der IT-Abteilung, Regeln und Berechtigungen zu schaffen, die Analysten und Data Scientists eine größere Unabhängigkeit ermöglichen. Eine Situation, in der alle Beteiligten nur gewinnen können.

Sie glauben uns nicht? Hören Sie, was Trevor Jones, Director of IT bei Vizio, dazu zu sagen hat.


In welchem Bereich Sie auch tätig sind: Wenn Sie mit Daten und Analysen arbeiten, ist es wichtig, die Zukunft im Auge zu behalten. Doch verlieren Sie sich nicht in bedeutungslosen Trends. Teilen Sie diese fünf Geheimtipps mit Ihren Freunden und Kollegen – das sind die Tricks, auf die es wirklich ankommt.


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