Das sind die Grundaspekte und Trends im Data Analytics
In dieser nexpera Insights zeigen wir Ihnen die wichtigsten Aspekte des Data Analytics und gehen auf die aktuellen Trends dieser ein.
Die Ergebnisse als Infografik
Die Ergebnisse im Überblick
Wenn von Data Analytics die Rede ist, spricht man von der Erfassung von umfangreichen Datensätzen, um ein gewisses Muster zu ermitteln. Die Nutzung von Data Analytics wird zum größten Teil zur Ermittlung von Verhaltensweisen und Markttrends genutzt, um die Kauf- und Konsummotivation von Kunden zu verstehen. Dabei bilden die sogenannten „5 V’s“ die Grundmerkmale des Data Analytics. Doch was genau verbirgt sich hinter den „5 V’s“?
Der erste Aspekt des Data Analytics ist die Variety. Diese gibt an, dass das Data Analytics einen großen Datensatz umfasst. Dieser kann in verschiedenen Forme vorliegen und kann sich in Postadressen, Telefonnummer, Suchverläufen und vielem mehr äußern. Diese werden dann zur allgemeinen Analyse herangezogen, um nützliche Informationen zu ermitteln. So ist auch das Volume ein wichtiges Attribut, da diese die Verarbeitung der Datensätze beschreibt. Durch diese Technik können die umfassenden Datensätze gesammelt und verwendet werden. Ein weiters Merkmal der Data Analytics ist der Punkt der Validity. Dabei stehen die präzise Pflege und Richtigkeit der Daten im Fokus, da sie der entscheidende Faktor für geschäftliche Entscheidungen ist. Auch die Geschwindigkeit, also die Velocity, ist ein wichtiger Faktor im Bereich Data Analytics. Experten müssen nahezu in Echtzeit die Datensätze analysieren und aktualisieren. Dabei werden Algorithmen und Analyse Tools zu Hilfe herangezogen, um die Datensätze gründlicher untersuchen zu können. Der finale Grundsatz ist das Value in der Data Analytics. Dieser beschreibt die Wichtigkeit der Anwendung korrekter und nützlicher Datensätze. Der Fokus soll dabei auf einer verbesserten Dienstleistung für den Kunden liegen.
Schaut man sich die aktuellen Trends im Bereich des Data Analytics an, so kann man festhalten, dass die Einbindung von künstlichen Intelligenzen (KI) vermehrt an Popularität gewinnt. Durch die massiven Datensätze soll die Anwendung von KI die Handhabung dieser vereinfachen und die Herkunft der Datenstämme präziser gestalten. Auch das Data Mesh und Data Fabric gewinnen an Relevanz. Die Datenerhebung soll somit einfacher anwendbar sein. Im Umkehrschluss bedeutet dies, dass diese leichter sortiert werden können und ihre Produkte zur Analyse angewandt werden. Weiterhin soll auch eine vorausschauende Analyse die Entwicklung der Data Analytics fördern. Durch die Zunahme der Transparenz auf dem Markt können Kunden und Unternehmen viel mehr Informationen in ihre Entscheidungsprozesse einbinden. Somit sollen personalisierte Marketingstrategien den Vorgang einfacher gestalten. Auch soll die Einbindung von Technologien in den Haushalt die Data Analytics in ihrer Arbeit unterstützen. Durch die Anwendung von Smart Home Geräten soll Verbindung zu Dienstleistern vereinfacht werden. Diese stehen durch die Nutzung von Smart Home Geräten zum sofortigen Abruf. Ebenso steht die Demokratisierung der Daten im Vordergrund. Hier geht es explizit um die Sicherheit und Privatsphäre des Nutzers und dessen Optimierung. Die Verwendung von Schlüsselwörtern soll in diesem Fall für eine weitere Transparenz sorgen.
