Data Analysis Tools

Data Analyst Tools sind Programme zur Auswertung von Daten. Datenanalysten nutzen sie, um aus Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse sollen Unternehmen bei ihrer Entscheidungsfindung unterstützen, indem sie aussagekräftige Trends und Muster aufzeigen.

Ein Beispiel dafür sind Web Analyse Tools, die Website-Betreiber nutzen, um ihre Besucherinnen und Besuchern besser zu verstehen. Mit einem tieferen Verständnis lässt sich die Website optimal an die Erwartungen der Website-User anpassen.

Aufgrund der zunehmenden Bedeutung von Daten für die Digitalisierung und dem Druck auf Unternehmen, mehr in die Datenanalyse zu investieren, ist das Angebot an Data Analyst Software groß und kaum noch überschaubar. Generell unterteilen sich Data Analysis Tools entweder nach ihrer Funktion oder ihrem Einsatzgebiet.

Neugierig, was diese Data Tools in deinem Unternehmen alles bewirken können? Dann finde es heraus und lerne alles über moderne Datenanalyse im IHK Zertifikatslehrgang Data Analyst! Der Lehrgang eignet sich ebenfalls für alle, die auf der Suche nach einem Data Analyst Quereinstieg sind.

Unternehmen setzen Analytics Tools zu vielen Zwecken ein. Als Data Analyst solltest du deshalb die wichtigsten Funktionen der Data Analysis Tools kennen und wissen, wozu dein Unternehmen sie nutzen kann.

Die Grundlage jeder Datenanalyse ist die Arbeit mit Datenbanken. Schließlich müssen die Daten irgendwo gespeichert sein. Um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten, ist ein korrekter Datensatz von entscheidender Bedeutung. Das bedeutet, dass keine fehlerhaften, falsch abgespeicherten oder unvollständigen Daten vorliegen dürfen. Ein solcher Datensatz würde zu mangelhaften Ergebnissen führen, die deinem Unternehmen kaum weiterhelfen.

Tools zur Datenbereinigung überprüfen die Inhalte eines Datensatzes und passen sie gegebenenfalls an, erweitern sie oder löschen entsprechende Daten. Anschließend erfolgt die Datentransformation: Sie ist erforderlich, damit Data Analytics Tools einen Datensatz auswerten können. Dazu muss der Datensatz im richtigen Format gespeichert sein. Ein einfaches Beispiel für eine Datentransformation ist die Umwandlung einer Datenbank in das Format einer Tabellenkalkulation.

Im Mittelpunkt aller Data Analysten Aufgaben steht die Datenanalyse. Ihr Ziel ist es, Informationen aus Daten zu gewinnen. Mit statistischen Methoden und speziellen Data Analysis Tools werden Datensätze ausgewertet, um die gewünschten Informationen zu erhalten. Analytics Tools für die Datenanalyse beschreiben entweder die Rohdaten, werten sie aus oder vergleichen sie mit anderen Datensätzen.

Die Datenbeschreibung sucht nach Auffälligkeiten oder besonderen Merkmalen in den Rohdaten. Die Analyse schaut nach bestimmten Mustern oder wiederkehrendem Verhalten in den vorhandenen Daten, während der Vergleich nach Ähnlichkeiten oder Unterschieden zwischen verschiedenen Datensätzen sucht.

Selbst die wertvollsten Erkenntnisse aus einer Datenanalyse sind nutzlos, wenn sie nicht in verständlicher Form vorliegen. Deshalb bieten gute Datenanalyse Programme auch die Möglichkeit der Datenvisualisierung und der Berichterstellung (Reporting).

Die Datenvisualisierung dient der anschaulichen Aufbereitung der Daten in einer verständlichen Präsentation. Dadurch lassen sich Muster, Zusammenhänge und Trends leichter erkennen. Das Datenreporting fasst die Ergebnisse zusammen und hilft Entscheidungsträgern, die Ergebnisse und Informationen besser zu verstehen. Gerade bei großen Datenmengen ist es wichtig, ein sauberes Reporting zu verfassen. Aus diesem Grund ist die Reporting Funktion integraler Bestandteil von Big Data Analyse Tools.

Datenimport bzw. -export sind grundlegende Funktionen von Datenanalyse Tools. Datenimport beschreibt den Prozess der Übertragung von Daten aus einer Quelle in das Analytics Tool. Beim Datenimport muss sichergestellt sein, dass die Daten korrekt und vollständig in das Tool übertragen werden, da die Analyse sonst zu fehlerhaften Ergebnissen führen kann. Datenexport hingegen bedeutet die Übertragung der Daten aus dem Tool zurück in ein System oder in ein anderes Tool. Auch hier muss sichergestellt sein, dass die Übertragung korrekt und vollständig erfolgt, um Datenverluste zu vermeiden.

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, das darauf abzielt, dass eine KI aus Erfahrung lernen kann. In der Datenanalyse kommt maschinelles Lernen bei der Bearbeitung und Auswertung von komplexen Datenmengen zum Einsatz. Die KI ist in der Lage, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und aus ihnen zu lernen, um Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen.

Stammen Daten aus unterschiedlichen Quellen, erfolgt ihre Zuordnung oft anhand eines gemeinsamen Merkmals. Ein solches Merkmal wird als Datenfeld bezeichnet und enthält Daten mit einer bestimmten Eigenschaft, wie beispielsweise numerische Werte. Ein einfaches Beispiel für Datenfelder ist die Unterteilung von Kundendaten aus einem Onlineshop nach Namen, Adresse und letzter Bestellung. Daten Mapping Tools gewährleisten die korrekte Zuordnung von Daten zu passenden Datenfeldern und erleichtern den Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen.

BI-Tools sind Software-Anwendungen, die Unternehmen bei ihrer strategischen und operativen Planung unterstützen, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen zusammentragen, analysieren, visuell aufbereiten und als Bericht präsentieren. Sie geben Einblicke in Geschäftsprozesse, Kundenverhalten und helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Wenn keine geeignete Quelle für die Datenanalyse vorliegt, kann es sinnvoll sein, eine Datenquelle zu erstellen. Tools für die Datenintegration tragen Daten aus verschiedenen Quellen zusammen, bereinigen sie und fügen sie zu einem einheitlichen Datensatz zusammen, der als Grundlage für die Analyse dient. Damit dieser Datensatz auch für eine aussagekräftige Analyse brauchbar ist, verfügen die meisten Tools für die Datenintegration über eine Validierungsfunktion. Dadurch überprüfen die Tools beim Zusammenfügen der Daten, ob alle Daten vollständig und fehlerfrei sind.

Data Analysis Tools, die maschinelles Lernen einsetzen, werden auch als Predictive Analytics Tools bezeichnet. Solche Data Analysis Tools werten bestehende Datenquellen aus und suchen ebenfalls nach Mustern und Zusammenhängen. Ihr Schwerpunkt liegt jedoch auf der Vorhersage zukünftiger Ereignisse, zum Beispiel Measurement Tools im E-Commerce, die automatisch Vorhersagen für die optimale Befüllung der Versandlager treffen.

Wie ticken die Kunden, wie ist ihre Meinung? Wer das weiß, hat einen klaren Wettbewerbsvorteil. Unternehmen nutzen zur Datenanalyse nicht nur interne Quellen, wie Datensätze aus ihren Geschäfts- und Produktionsprozessen, auch externe Quellen geben Auskunft und helfen bei der Entscheidungsfindung.

Daten Tools zur Sentiment Analyse werten Texte aus, um darin Muster, Häufigkeiten und Stimmungen zu entdecken. Bevorzugt werden Texte, die Unternehmen mehr darüber verraten, was ihre Kundschaft denkt und von ihnen erwartet. Datenquellen hierfür sind beispielsweise Texte aus Bewertungen in Online Shops, Antworten unter Social Media Postings oder Kommentare auf Google Unternehmensprofilen.

Einen ähnlichen Ansatz verfolgen Tracking Tools, die Analytics Einsichten von bestimmten Quellen und Plattformen bereitstellen. Bekannte Vertreter sind Social Media Marketing Tools, mit denen Unternehmen mehr über den Erfolg ihrer Kampagnen auf Plattformen wie zum Beispiel Facebook oder YouTube erfahren.