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Die Nützlichkeit eines Datentyps oder einer Datenquelle hängt von der Art der ausgeführten Analysen ab. Für einige Unternehmen fungiert die Datenanalyse als ein Instrument zur Echtzeit-Erfassung von Informationen und zur Leistungsmessung. Ein anderes Unternehmen könnte rein beschreibende Analysen verwenden, die sich auf Profilerstellung, Segmentierung und Verbraucheridentifizierung konzentrieren. Eine ehrgeizigere Version der Datenanalyse befasst sich mit der Umwandlung von Daten in Vorhersagen - wobei nicht nur gefragt wird, was ist, sondern was auch sein wird. Die am schnellsten wachsende Anwendung von Daten in der Geschäftsanalytik ist als Optimierung bekannt, bei der verschiedene Datentypen verglichen werden, um die Effizienz bei den angestrebten Ergebnissen zu maximieren.

Daten sind wichtig, wenn sie zu einem nützlichen Werkzeug weiterentwickelt wurden. Um dies in die richtige Perspektive zu rücken, denken Sie an unraffinierte Daten, als wäre es unraffiniertes Öl: Es ist möglich, riesige Datenmengen zu sammeln, aber es muss in ein nützliches Produkt umgewandelt werden, um im wirtschaftlichen Sinn wertvoll zu sein. Die Anwendung muss aus den Daten extrahiert werden. Die Rolle von Business Analytics besteht darin, die Daten zu verfeinern.

Betrachten Sie das folgende Beispiel: Die Firma ABC verkauft Spielzeugautos. Das Management entscheidet, dass es seinen potenziellen Markt verstehen möchte, kann jedoch nicht entscheiden, welche Art von Daten er sammeln soll. Sollte es sich um Kaufmuster in echten Autos handeln? Sollte es Umfragen über die Lieblingsspielfarben für Kinder geben? Soll es sich um ethnische Zugehörigkeit, Religion, Geschlecht oder Einkommen im Zielmarkt handeln?

Das Unternehmen ABC würde wahrscheinlich keine Daten über die Essgewohnheiten seiner Verbraucher sammeln. Es scheint keine große Korrelation zwischen Essens- und Spielzeugautokäufen zu geben. Selbst wenn ihre Mitarbeiter bemerkenswerte statistische Modellierungswerkzeuge hätten und komplexe ökonometrische Studien durchführen könnten, dürften diese Daten unwahrscheinlich sein.

Die wichtigsten Daten sind die Daten, die den größten Wettbewerbsvorteil bieten. Das Extrahieren und Verfeinern von Daten ist kein kostenloser Prozess. Unternehmen sollten nach Daten suchen, die die höchste Rendite für ihre Business-Analytics-Investitionen bieten.