Was ist eine Datenanalyse?

Eine Datenanalyse nutzt statistische Methoden, um aus erhobenen Daten nützliche Informationen abzuleiten, die bei der Entscheidungsfindung helfen. Es gibt eine Reihe von Techniken zur Durchführung einer Datenanalyse. Die Auswahl der Methode hängt von der Art und dem Bedarf Ihres Unternehmens ab. Wir stellen einige der wichtigsten Datenanalysemethoden vor:

Was ist Data Mining?

Data Mining ist der Prozess des Durchforstens und Analysierens großer Mengen von Rohdaten, um aussagekräftige Beziehungen, Muster, Unregelmäßigkeiten und Trends zu erkennen. Informationen werden extrahiert und in verständlicher und nützlicher Form strukturiert. Durch den Einsatz von Data-Mining-Methoden können Organisationen Erkenntnisse gewinnen und Ergebnisse prognostizieren. Dadurch können beispielsweise Profite gesteigert, bessere Kundenbeziehungen aufgebaut, effektivere Marketingstrategien entwickelt oder Risiken verringert werden. Letztendlich trägt Data Mining zu einer besseren Entscheidungsfindung in allen Bereichen bei.

Data Mining sollte über intern verfügbare Daten hinausgehen und zusätzliche Datensätze, wie gefilterte Nachrichten und Informationen über Unternehmen, Vorschriften und Gesetze, berücksichtigen.

Welchen Nutzen bringt Data Mining für Unternehmen?

Close up Hands working on LaptopDie Unternehmenslandschaft wird von Tag zu Tag datengetriebener und Big Data wächst in einem exponentiellen Tempo. Es ist für Unternehmen entscheidend all diese Daten zu sichten, um die relevantesten und nützlichsten Bausteine sowie die verborgenen Erkenntnisse zu sammeln. Denn so bleiben Sie erfolgreich und wettbewerbsfähig.

Data Mining kann zu einer unschätzbaren Ressource werden, die Unternehmen in vielen Branchen nutzen können. Unternehmen profitieren durch Data Mining unter anderen, indem sie

  • besser werden als die Konkurrenz,
  • eine kreative, innovative Organisationskultur entwickeln,
  • Informationen und Wissen im gesamten Unternehmen schneller verbreiten,
  • die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und Geschäftsbereichen verstärken,
  • das Engagement, die Zufriedenheit und die Bindung von Mitarbeitern fördern,
  • Entscheidungsfindung und Projektausführung beschleunigen,
  • Risiken kontrollieren.

Mit Data Mining können Sie beispielsweise eine beträchtliche Menge an angereicherten Geschäftsinformationen über Ihre Kunden sammeln. Sie können diese Informationen nutzen, um Ihre Interaktionen mit Ihren Kunden zu personalisieren und Ihr Engagement für Ihre Marke und Ihr Unternehmen zu stärken.

Nutzen Sie die Vorteile eines effektiveren Data Mining und einer effektiveren Datenanalyse, indem Sie Nexis® Data Integration in Ihrem Unternehmen implementieren.

Was ist prädiktive Analytik?

Die prädiktive Analytik ist eine fortgeschrittene Form der Analytik, die es Organisationen ermöglicht, aktuelle und historische Fakten und Zahlen zu betrachten, um Vorhersagen über unbekannte zukünftige Ereignisse zu treffen. Sie stützt sich auf viele Techniken aus den Bereichen Data Mining, Statistik, maschinelles Lernen, prädiktive Modellierung und künstliche Intelligenz. Zu den Zielen der prädiktiven Analytik gehören Vorhersagungen zu treffen, die Risiken zu identifizieren und zu bewerten, die Chancen zu erkennen und letztlich die Entscheidungsfindung zu steuern.

Wie profitieren Unternehmen von prädiktiver Analytik?

Obwohl die prädiktive Analytik die Zukunft natürlich nicht mit völliger Sicherheit vorhersagen kann, kann sie Organisationen bei der Planung von sehr wahrscheinlichen Verhaltensweisen und Ergebnissen unterstützen. So können Unternehmen

  • nützliche Prognosen treffen,
  • Risiken identifizieren, bewerten und reduzieren,
  • neue Chancen aufzeigen,
  • Betriebsabläufe optimieren,
  • Marketingkampagnen verbessern,
  • Kunden gezielter ansprechen,
  • den Umsatz steigern.

Letztendlich befähigt die prädiktive Analyse Organisationen vorausschauender und proaktiver zu denken.

Wie funktioniert der Prozess einer prädiktiven Analyse?

Wenn Sie mit der prädiktiven Analyse arbeiten, müssen Sie zunächst ermitteln, welches Problem genau Sie lösen möchten. Stellen Sie sich die folgenden Fragen:

  • Was sind Ihre Geschäftsziele?
  • Nach welchen Erkenntnissen suchen Sie?
  • Aus welchen Datensätzen werden Sie schöpfen?
  • Was sind die Arbeitsergebnisse?

Zweitens: Sie müssen Ihre Daten sammeln. In diesem Fall arbeitet Data Mining Hand in Hand mit prädiktiver Analyse.

Als Nächstes verwenden Sie statistische Modelle, um Ihre Schlussfolgerungen zu unterstützen und zu testen. Dann kommen prädiktive Modelle ins Spiel, die in die Zukunft blicken. Sobald Sie die Prognosemodelle implementiert haben, können Sie die Ergebnisse nutzen, um fundiertere Entscheidungen in Ihrem Tagesgeschäft zu treffen.

Welche Einsatzmöglichkeiten bietet die prädiktive Analyse?

Die prädiktive Analyse wird immer wichtiger, da Unternehmen versuchen, erfolgreich für die Zukunft zu planen. Sie setzen diese Art der Analyse ein, um Daten in Chancen zu verwandeln und komplexe Probleme zu lösen. Zu den typischen Anwendungen der prädiktiven Analytik gehören:

Betrugserkennung

Cyber-Sicherheitsbedenken nehmen zu. Mit der Fähigkeit, Muster und Anomalien zu erkennen, kann die prädiktive Analyse Organisationen dabei helfen, mögliche betrügerische Aktivitäten zu erkennen, bevor sie geschehen.

Operative Verbesserungen

Mit prädiktiven Modellen können Unternehmen eine größere Transparenz ihrer Systeme, Prozesse und Geräte erreichen. Verbunden mit den dazugehörigen Analysen können Unternehmen ihren Bestand besser berechnen, Ressourcen verwalten, Kosten senken und letztendlich die betriebliche Effektivität und Effizienz steigern.

Optimierung von Social-Media- und Marketingkampagnen

Unternehmen können prädiktive Analysen einsetzen, um festzustellen, was ihre Kunden kaufen, und um den Einfluss der sozialen Medien auf ihre Marke, ihre Produkte und ihr Unternehmen zu messen. Mit prädiktiver Modellierung können Unternehmen ihre Marketingpläne und Social-Media-Plattformen nutzen, um ihren Kundenstamm auszubauen.

Risikominderung

Die prädiktive Analyse kann eine große Anzahl von Datensätzen scannen und vergangene Trends durchforsten, um organisatorische Schwachstellen jetzt und in der Zukunft aufzudecken. Mit diesen Informationen ausgestattet, können Unternehmen dann Vorsichtsmaßnahmen ergreifen, um Schäden zu verhindern.

Profitieren auch Sie von diesen Einsatzmöglichkeiten. Mit Nexis® Data Integration erhalten Organisationen über eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) Zugriff auf die LexisNexis-Datenbank. Sie erhalten so die von Ihnen benötigten Daten in einem für Sie geeigneten Format, damit sie in Ihre eigene Anwendung passen. Die API verwendet prädiktive Analysen, erstellt quantitative Modelle und steuert maschinelle Lernanwendungen. So können Sie Ihre Big-Data-Recherche auf ein neues Level heben oder spezialisierte Systeme mit dem richtigen Treibstoff versorgen.

Was ist maschinelles Lernen?

Im Grunde genommen ist maschinelles Lernen nicht mehr und nicht weniger als ein Computer, der lernt Probleme zu lösen, ohne explizit dazu programmiert worden zu sein. Beim maschinellen Lernen werden die Algorithmen und mathematischen Modelle untersucht, die Computersysteme verwenden. Damit wird sichergestellt, dass Computer bestimmte Aufgaben bei jedem Schritt immer besser ausführen. Diese Technologie basiert auf der Idee, dass Systeme aus Daten Muster lernen und dadurch selbstständig Entscheidungen treffen können.

Was sind Algorithmen des maschinellen Lernens?

Algorithmen des maschinellen Lernens sind die Prozesse und Regeln, denen ein Computer folgt, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Diese Algorithmen empfangen und analysieren Daten, um Ergebnisse mit einem akzeptablen Grad an Sicherheit vorherzusagen. Erhalten die Algorithmen mehr Daten, werden sie „intelligenter“ und passen ihre Prozesse an, um ihre Leistung zu optimieren.

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Welche Kategorien von Algorithmen des maschinellen Lernens gibt es?

  1. Überwachtes Lernen (englisch: Supervised Machine Learning)
    Überwachtes Lernen bedeutet, dass der Computer Muster und Zusammenhänge anhand eines Trainingsdatensatzes (Beispieldaten) lernt. Eine Person gibt dem Algorithmus diese Beispieldaten mit gewünschten Ein- und Ausgaben und der Algorithmus muss einen Weg finden, diese Zielvariablen zu realisieren. Er muss Muster in den Daten erkennen, aus Beobachtungen lernen und Vorhersagen machen, die von Menschen korrigiert werden. Dies wird so lange fortgesetzt, bis der Algorithmus ein bestimmtes Maß an Genauigkeit erreicht hat.
  2. Unüberwachtes maschinelles Lernen (englisch: Unsupervised Machine Learning)  
    Im Fall von unüberwachtem Lernen bekommt der Algorithmus nur Daten, keine Trainingsdatensätze, aus denen er eigenständig interessante, versteckte Gruppen und Muster erkennen soll. Je mehr Daten der Algorithmus untersucht, desto besser wird dessen Entscheidungsfindung.
  3. Teilüberwachtes Lernen (englisch: Semi-supervised Machine Learning)  
    Teilüberwachtes Lernen nutzt sowohl Beispieldaten mit konkreten Zielvariablen, als auch unbekannte Daten und ist somit eine Mischung aus überwachtem und unüberwachtem Lernen.
  4. Verstärkendes oder bestärkendes Lernen (englisch: Reinforcement Learning)
    Dies ist eine besondere Form des maschinellen Lernens, da vorab keine Beispieldaten benötigt werden und sie der Lernweise des Menschen sehr ähnelt. Dem Algorithmus wird nicht gezeigt, welche Aktion oder Handlung in welcher Situation die richtige ist. Stattdessen erhält er durch die Kostenfunktion eine positive oder negative Rückmeldung (Feedback). Anhand der Kostenfunktion wird dann eingeschätzt, welche Aktion zu welchem Zeitpunkt, die richtige ist, um die Belohnungsfunktion zu maximieren. Somit lernt das System „bestärkend“ durch Lob oder Bestrafung aus seinen eigenen Fehlern und entwickelt daraus eine eigene bestmögliche Lösung.

Nexis® Data Integration bietet Zugang zu hochrelevanten Inhalten, die sich für eine Vielzahl von Datenanalysemethoden und -anwendungen eignen. Über einfach zu integrierende APIs erhalten Ihre Datenanalysetools den nötigen Treibstoff - von maschinellem Lernen und Predictive Analytics bis hin zu historischen Trendanalysen und der Finanzmodellierung. Erfahren Sie mehr darüber, wie Nexis® Data Integration Sie dabei unterstützen kann, relevante und zuverlässige Geschäftseinblicke zu gewinnen.

Was ist Data Science?

Data Science ist die systematische Untersuchung von Daten und eine Erweiterung anderer Datenanalysemethoden, wie Data Mining, Statistik und prädiktive Analyse. Sie stützt close up collaboration work desksich auf eine Kombination von wissenschaftlichen Methoden, Prozessen, Algorithmen und Technologien, um sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu extrahieren, auszuwerten, zu visualisieren, zu verwalten und zu speichern. Ausgestattet mit Erkenntnissen, die sich aus diesen Daten ergeben, können Unternehmen geschäftskritische Fragen beantworten, Probleme lösen und gut informierte, datenbasierte Entscheidungen treffen.

Im Wesentlichen zielt sie darauf ab, Ordnung aus dem Big-Data-Chaos zu schaffen, indem sie die Daten in einer sinnvollen und nutzbaren Weise organisiert. Beispielsweise wendet Data Science maschinelle Lernalgorithmen auf Inhalte wie Text, Bild, Audio, Video oder Zahlen an, um Systeme der künstlichen Intelligenz herzustellen, die die Arbeit von Menschen effizienter erledigen.

Mit Nexis® Data Integration erhält Ihr Data Science Team die richtigen Daten, um:

  • die Wettbewerbslandschaft zu bewerten und strategische Planung darauf zu basieren,
  • PR- und Marketingkampagnen zu verbessern, um die Marke zu stärken und Einnahmen zu steigern,
  • nationale und internationale Bewegungen zu identifizieren, um schnell und proaktiv auf Marktchancen und Störungen zu reagieren,
  • Big Data in Prozesse maschinellen Lernens zu integrieren, um die Effizienz und Effektivität kritischer Geschäftsprozesse, wie des Risikomanagements, zu erhöhen.

Was ist Sekundäranalyse?

traffic lights on bridgeDies ist die nächste Stufe der Datenanalyse. Während die primäre Datenanalyse die Analyse der Originaldaten eines Forschungsprojektes darstellt, bedeutet die sekundäre Datenanalyse die Analyse von Daten, die jemand anderes zu einem anderen Zweck gesammelt hat.

Organisationen, Forschungseinrichtungen und Regierungsstellen tauschen häufig Daten mit der Öffentlichkeit oder anderen zugelassenen Nutzern und Organisationen aus, um den Nutzen der Daten zu maximieren. Sekundäre Daten können qualitativ, quantitativ oder beides sein. Zu den sekundären qualitativen Daten gehören in der Regel Artikel aus Zeitungen oder Blog-Beiträgen.

Warum sollten Sie Sekundärdaten und Sekundärdatenanalysen nutzen?

Es gibt eine Reihe von Vorteilen bei der Verwendung von Sekundärdaten und der Sekundärdatenanalyse.

Erstens können Sie mit Sekundärdaten Zeit, Ressourcen und Geld sparen, da Sie potenziell teure Forschungsarbeiten, die bereits durchgeführt wurden, nicht selbst durchführen müssen. Auch wenn Sie die Sekundärdaten kaufen müssen, ist das oft kostengünstiger, als Ihre eigene Forschung von Grund auf neu aufzubauen. Durch die Sekundärdatenanalyse können Sie Ihre Zeit und Mühe auf die Analyse der Daten konzentrieren, anstatt sie zu sammeln und für die Analyse vorzubereiten.

Zweitens können die Sekundärdaten Informationen von bemerkenswerter Breite und Tiefe über Personen und Organisationen liefern, vorausgesetzt, sie sind aktuell, unvoreingenommen und stammen aus einer vertrauenswürdigen Quelle, die sonst nur schwer zu beschaffen wären. Beispielsweise führen Regierungsstellen oft Forschung auf nationaler Ebene durch, zum Teil über mehrere Jahre hinweg. Der Zugang zu solchen Informationen ermöglicht es Ihnen, Veränderungen und Trends im Laufe der Zeit zu untersuchen.

Unternehmen müssen verwertbare Informationen aus großen Datenmengen ableiten. Aber die schiere Menge der verfügbaren Inhalte und Informationen kann entmutigend sein. Um erfolgreich zu sein, müssen Sie in der Lage sein, die relevanten Informationen, die Sie für Ihre Sekundärdatenanalyse benötigen, aus der Masse an Daten herausfiltern. Dabei ist die automatisierte Aggregation von Inhalten mit Hilfe von professionellen Tools sehr effizient und effektiv.

LexisNexis verfügt über mehr als 45 Jahre Erfahrung als Daten-Aggregator.  Über einfach zu integrierenden Schnittstellen (APIs) erhalten Sie zielgerichtete Medienbeobachtungsdaten, die Sie bei der qualitativen Datenanalyse unterstützen.

Was ist ein Daten-Aggregator?

Ein Daten-Aggregator führt aus einer Vielzahl an Online- und Offline-Quellen zusammen. Es gibt zwei Arten von Daten-Aggregatoren:

  1. Daten-Aggregatoren, die Nachrichten und andere Materialien aus verschiedenen Quellen zur Veröffentlichung auf ihren eigenen Websites sammeln.
  2. Daten-Aggregatoren, die Inhalte zusammenstellen und entsprechend der Kundenbedürfnisse strukturiert und aufbereiten.

Bei der Daten-Aggregation werden Informationen aus verschiedensten Quellen an einem Ort gesammelt und zur Verfügung gestellt, beispielsweise Daten aus:

  • Blogs
  • Newsletters
  • Zeitungs- und Zeitschriftenartikel
  • Social-Media-Beiträgen

Es ist zwar grundsätzlich möglich, Inhalte manuell zu aggregieren, aber in der heutigen datengesteuerten Welt ist die automatisierte Aggregation von Inhalten mit Hilfe von professionellen Tools deutlich effizienter und effektiver.

Wie kann ein Daten-Aggregator Unternehmen unterstützen?

Mit Hilfe von Daten-Aggregatoren können Sie

  • Ihre Content-Marketing-Aktivitäten verbessern,
  • Geschäftsanwendungen stärken,
  • Ihr Firmen-Intranet vorantreiben,
  • Kunden einen Mehrwert bieten,
  • über Brancheninformationen auf dem Laufenden bleiben.

LexisNexis sammelt seit mehr als vier Jahrzehnten Informationen. Wir verfügen nicht nur über eines der größten Nachrichtenarchive der Welt, sondern auch über die Taxonomie und die Suchtechnologie, die es ermöglichen, dieses Füllhorn an Informationen schnell und einfach abzurufen.

LexisNexis bietet Zugang zu einer Reihe von vertrauenswürdigen Quellen, darunter

  • mehr als 17.000 lizenzierte Nachrichten- und Geschäftsquellen,
  • Millionen von täglichen Nachrichtenartikeln und Social Media Feeds in 75 Sprachen und aus über 100 Ländern,
  • mehr als 1,9 Millionen Profile von Unternehmen und 3,1 Entscheidungsträgern,
  • Patentdaten von mehr als 100 Patentbehörden,
  • regulatorische und rechtliche Informationen aus 168 Millionen Gerichtsakten von US-Bundes- und Staatsgerichten und 7 Millionen Gerichtsdokumenten,
  • mehr als 600 Unternehmens- und Branchenquellen,
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