Ad-hoc-Analysen
Schnell erkennen, worauf es ankommt
Im Rahmen der professionellen Datenanalyse stehen OLAP und Data Mining für systematische Erkenntnisgewinnung auf Basis von Daten zur Verfügung.
OLAP (Online Analytical Processing) konzentriert sich bei der Analyse hauptsächlich auf Online-Auswertungen, d. h. dass der Analyst zu Beginn oftmals nicht genau weiß, welche Daten er im Weiteren untersuchen wird.
Im Vordergrund steht bei OLAP die Durchführung komplexer Analysevorhaben, die ein sehr hohes Datenvolumen durchforsten. Auf Basis bestimmter Erkenntnisse, z. B. einer Plan-Ist-Abweichung, werden flexible, intuitive Auswertungen erstellt. Die Daten werden aus den Datenquellen in einem multidimensionalen Datenraum zusammengefasst und dann dem Analytiker zur Verfügung gestellt. Der Anwender kann die Kriterien, die für ihn interessant sind, selektieren und miteinander kombinieren.
OLAP-Analysen sind hypothesengetrieben, d. h. der Analyst bestimmt, welchen Analysepfad er einschlägt. Data-Mining ist nicht hypothesengetrieben, der Analyst muss also nicht von vornherein wissen, wonach er sucht. Vielmehr führen Data-Mining-Verfahren den Anwender von sich aus zu den vermeintlich interessanten Informationen. Data-Mining-Werkzeuge sind darauf spezialisiert, unbekannte Muster und Zusammenhänge in größeren Datensammlungen zu finden, hierbei setzen sie statistische Methoden ein. Im Marketing wird Data-Mining genutzt, um Absatzprognosen, Kundensegmentierungen, Warenkorbanalysen und Missbrauchserkennungen durchzuführen. Im Personalwesen können Personalauswahl und Mitarbeiterfehlleistungserkennung durch Data-Mining unterstützt werden.
avantum consult hilft Unternehmen bei der Identifikation und Klassifizierung der Analyseanforderungen, der darauffolgenden Konzeption der Datenräume und bei der Auswahl und Implementierung der geeigneten Werkzeuge für Ad-hoc-Analysen.
Ziel ist es, die Daten-„Nuggets“ im Unternehmen für goldrichtige Entscheidungen zu nutzen.
Hier können Sie einen Projektbericht zu diesem Thema einsehen.