Wir begleiten Sie von der Aufbereitung und Zusammenführung Ihrer Daten über die Auswahl geeigneter Analysemethoden bis zur statistischen Auswertung und Interpretation. So entstehen aus komplexen Datensätzen belastbare Erkenntnisse und wertvolle Insights für fundierte Geschäftsentscheidungen.
Erfahrung, Fachkompetenz und Qualität
für Ihre Big Data Analyse.
Wollen Sie Big Data für sich nutzen, muss ein solches Projekt sorgfältig geplant und professionell durchgeführt werden. Die Unterstützung durch erfahrene Experten ist bei diesem komplexen Thema häufig sinnvoll. Denn die Zusammenführung grosser Datenmengen, die Aufbereitung unterschiedlicher Datenquellen, die Auswahl geeigneter Auswertungsmethoden und die anschliessende Datenanalyse sind deutlich anspruchsvoller als bei überschaubaren Datensätzen. Während sich kleinere Datenmengen teilweise noch manuell überprüfen lassen, ist dies bei Big Data Analytics aufgrund des Umfangs und der Komplexität kaum möglich. Fehler bei der Datenaufbereitung, unvollständige Analysen oder Fehlinterpretationen können deshalb erhebliche Auswirkungen auf die daraus abgeleiteten Entscheidungen haben.
Unsere erfahrenen Statistiker unterstützen Sie dabei, grosse und komplexe Datensätze strukturiert zu analysieren, relevante Zusammenhänge zu erkennen und daraus belastbare Erkenntnisse und Insights für Ihre Entscheidungsfindung abzuleiten.
Gerne beraten wir Sie individuell sowie unverbindlich – melden Sie sich einfach bei uns.
Big Data Analytics umfasst alle Verfahren zum Sammeln, Zusammenführen und Analysieren von grossen, vielfältigen Datenmengen. Dazu gehören Verfahren der Datenvisualisierung, Data Mining Methoden und Vorhersagemodelle. Somit ist es eigentlich Data Mining für Big Data, also für grosse Datenmengen schlechter Qualität.
Big Data Analytics besteht jedoch keineswegs nur darin, die üblichen Data Mining Methoden auf schnelleren Servern durchzuführen. Wegen der enormen Datenmengen wird eine Beschleunigung benötigt, die man nur durch neuartige Technologien und Machine Learning Algorithmen erreichen kann wie z.B. Parallelisierung, Cloud Computing, NoSQL-Datenbanken, Hadoop, MapReduce, Apache Spark, Pig oder Hive. Big Data Analytics muss sich also auch mit der Rechenperformanz beschäftigen und diese signifikant vervielfachen.
Last but not least ist auch der Datenschutz ein Thema speziell für Big Data Analytics. Daten, die für sich allein unkritisch sind, können durch das Zusammenführen datenschutzrechtlich relevant werden. Schlimmstenfalls wird eine Deanonymisierung möglich, d.h. anonyme Daten können auf eine bestimmte Person zurückgeführt werden. In diesem Falle ist es hilfreich sich an eine Data Mining Beratung wie Novustat oder sich durch einen Juristen unterstützen zu lassen, der sich auf Datenrecht spezialisiert hat. Wir unterstützen Sie auch bei der Sicherung Ihrer Daten, bspw. durch eine Diceware Passpharase.
Big Data Projekte bestehen aus mehreren aufeinander abgestimmten Schritten. Von der Definition der Fragestellung über die Zusammenführung und Bereinigung grosser Datenbestände bis zur Auswahl geeigneter Analyseverfahren müssen sowohl methodische als auch technische Entscheidungen getroffen werden.
NOVUSTAT unterstützt Sie dabei über den gesamten Projektverlauf oder übernimmt gezielt einzelne Aufgaben. Dazu gehören die Aufbereitung und Analyse Ihrer Daten, die Validierung und Interpretation der Ergebnisse sowie deren verständliche Darstellung. Auch bestehende Big Data Projekte können wir überprüfen und gemeinsam mit Ihnen weiter optimieren.
Am Anfang steht eine klar formulierte Frage. Falls diese noch nicht feststeht, untersuchen wir die vorhandenen Daten zunächst explorativ und konkretisieren darauf aufbauend das Analyseziel. Dabei unterstützen wir Sie auch mit unserer Data Mining Beratung.
Wir identifizieren relevante Datenquellen, unterstützen beim Export aus bestehenden IT-Systemen und führen die Daten in einer geeigneten Struktur zusammen. Dazu gehören auch technische Umformatierungen und inhaltliche Umcodierungen.
Unvollständige Datensätze, Dubletten, widersprüchliche Angaben und fehlerhafte Werte werden systematisch geprüft und behandelt. Wo sich klare Regeln definieren lassen, kann die Datenbereinigung teilweise automatisiert werden.
Wir wählen geeignete statistische Verfahren, Algorithmen und Werkzeuge passend zu Fragestellung, Datenmenge und Infrastruktur aus. Anschliessend führen wir die Analyse durch, dokumentieren die einzelnen Schritte und programmieren bei Bedarf individuelle Skripte.
Bei grossen Datenmengen spielen Rechenzeit und Hardware-Ressourcen eine zentrale Rolle. Insbesondere bei regelmässig wiederkehrenden Analysen optimieren wir Abläufe und Algorithmen, um die Auswertung effizienter zu gestalten.
Gefundene Zusammenhänge sollten an weiteren Daten überprüft werden. Dafür können grosse Datensätze beispielsweise in Analyse- und Validierungsdaten aufgeteilt werden, um zu prüfen, ob sich die Ergebnisse zuverlässig bestätigen lassen.
Wir prüfen die statistische Aussagekraft der Resultate und unterstützen bei ihrer fachlich korrekten Interpretation. Dabei werden nicht nur Kennzahlen betrachtet, sondern auch Schlussfolgerungen im jeweiligen Anwendungskontext eingeordnet.
Die Resultate werden zielgruppengerecht aufbereitet, etwa als Bericht, Präsentation oder kompakte Entscheidungsgrundlage. Auf Wunsch unterstützen wir sowohl bei der grafischen Darstellung als auch bei der verständlichen textlichen Zusammenfassung.
Werden personenbezogene Daten verarbeitet, berücksichtigen wir die notwendigen Datenschutzanforderungen im Projekt. Dazu zählen insbesondere geeignete Datenschutzkonzepte sowie Massnahmen zur Anonymisierung oder Pseudonymisierung.
Senior Statistikerin
Gerne unterstützen wir Sie bei der Analyse grosser und komplexer Datenmengen. Unsere erfahrenen Statistiker begleiten Sie von der Datenaufbereitung und Zusammenführung verschiedener Datenquellen über die Auswahl geeigneter Analysemethoden bis zur Auswertung und verständlichen Interpretation der Ergebnisse. So gewinnen Sie belastbare Erkenntnisse und Insights als Grundlage für fundierte Entscheidungen.
Big Data Analytics verbindet grosse und komplexe Datenmengen mit leistungsfähigen Methoden der Datenanalyse. Ziel ist es, Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen zusammenzuführen, Muster und Zusammenhänge zu erkennen und daraus belastbare Erkenntnisse für Unternehmen und Wissenschaft abzuleiten. Entscheidend sind dabei nicht nur die Menge der Daten, sondern auch deren Geschwindigkeit, Vielfalt und Komplexität.
Volume beschreibt den Umfang der verfügbaren Daten. Je nach Anwendung können Millionen von Datensätzen sowie Datenmengen im Terabyte- oder Petabyte-Bereich verarbeitet werden. Klassische Tabellenkalkulationen und herkömmliche Analyseprozesse stossen dabei schnell an ihre Grenzen.
Velocity bezeichnet die Geschwindigkeit, mit der Daten erzeugt, übertragen und analysiert werden. Bei kontinuierlichen Datenströmen aus Sensoren, Transaktionen oder digitalen Systemen können Analysen in kurzen Zeitintervallen oder mithilfe von Real Time Reporting nahezu in Echtzeit erforderlich sein.
Variety steht für die Vielfalt der Daten. Dazu gehören beispielsweise Messdaten von Sensoren, Transaktionsdaten, Kundeninformationen, Daten aus sozialen Netzwerken oder öffentlich zugängliche Datensätze. Auch unstrukturierte Daten können Bestandteil einer Big Data Analyse sein.
Daten aus verschiedenen Quellen müssen verknüpft, bereinigt und übertragen werden. Dabei spielen eine nachvollziehbare Datenaufbereitung, einheitliche Datenstrukturen und die Sicherstellung der Datenintegrität eine wichtige Rolle.
Big Data Analytics umfasst sowohl konkrete Auswertungen als auch explorative Analysen. So können Unternehmen beispielsweise Produktionsdaten untersuchen, Unregelmässigkeiten erkennen, Zusammenhänge zwischen Einflussfaktoren analysieren und aus umfangreichen Datasets neue Erkenntnisse und Insights gewinnen.
Die Ergebnisse von Big Data Analytics können unter anderem für Prognosen, Qualitätssicherung, Betrugserkennung, Kundensegmentierung und Decision Intelligence genutzt werden. Damit entstehen belastbare Grundlagen für die Entscheidungsfindung und datengesteuerte Geschäftsentscheidungen.
Big Data Analytics kommt überall dort zum Einsatz, wo sich grosse Datenmengen ansammeln und systematisch ausgewertet werden sollen. Typische Anwendungsbereiche sind Produktion, Marketing, Internet, Gesundheitswesen, Finanzwesen, Sicherheit, Energiewirtschaft, Verkehr und wissenschaftliche Forschung. In der Produktion können beispielsweise Daten aus Maschinen und Sensoren genutzt werden, um Qualitätsprobleme, Produktionsfehler oder Unregelmässigkeiten frühzeitig zu erkennen.
Auch für die Analyse von Kundenverhalten, Markttrends und Geschäftsprozessen bietet Big Data vielfältige Möglichkeiten. Unternehmen können grosse Datenmengen beispielsweise für Cross Selling, Prognosen, Qualitätssicherung, Betrugserkennung oder die Segmentierung von Kundengruppen einsetzen. Im Gesundheitswesen entstehen ebenfalls umfangreiche Datenbestände, die unter anderem für medizinische Forschung und Prognosen analysiert werden können.
Der entscheidende Nutzen entsteht jedoch nicht allein durch die Menge der verfügbaren Daten. Erst durch eine strukturierte Datenanalyse lassen sich aus komplexen Datensätzen relevante Zusammenhänge, Muster und verwertbare Erkenntnisse ableiten.
Die Herausforderung bei Big Data besteht nicht allein im Umfang der Daten. Grosse und komplexe Datensätze stellen deutlich höhere Anforderungen an die Datenanalyse, die eingesetzten Systeme sowie die verfügbare Rechenleistung als klassische statistische Auswertungen. Abhängig von Datenmenge und Fragestellung können leistungsfähige Algorithmen, parallele Verarbeitung und skalierbare technische Infrastrukturen erforderlich sein, damit Analysen innerhalb einer angemessenen Zeit durchgeführt werden können.
Eine weitere Herausforderung liegt in der Vielfalt und Qualität der Daten. Big Data stammt häufig aus unterschiedlichen Quellen und wurde ursprünglich nicht speziell für die jeweilige Analyse erhoben. Daten aus verschiedenen Datenbanken, Anwendungen oder technischen Systemen müssen deshalb zusammengeführt und in ein einheitliches Format überführt werden. Fehlende Werte, Dubletten, unterschiedliche Kodierungen und widersprüchliche Informationen können die Analyse zusätzlich erschweren. Eine sorgfältige Datenaufbereitung ist daher eine wesentliche Voraussetzung, um aus umfangreichen Datasets belastbare Erkenntnisse und Insights gewinnen zu können.
Hinzu kommt die Geschwindigkeit der Verarbeitung. Unternehmen benötigen Ergebnisse teilweise innerhalb kurzer Zeit, um beispielsweise Produktionsfehler, ungewöhnliche Entwicklungen, Risiken oder Betrugsfälle frühzeitig zu erkennen. Je nach Anwendungsfall müssen Daten kontinuierlich verarbeitet und analysiert werden. Big Data Analytics verbindet deshalb statistische Methoden mit leistungsfähigen Technologien und automatisierten Datenprozessen.
Besonders anspruchsvoll wird die Analyse, wenn aus historischen Daten zukünftige Entwicklungen oder Markttrends vorhergesagt werden sollen. Hier kommen Verfahren aus Predictive Analytics und Machine Learning zum Einsatz. Die Qualität solcher Prognosen hängt wesentlich von der Datenbasis, der Auswahl geeigneter Modelle und deren korrekter Validierung ab. Nur belastbare Ergebnisse können eine sinnvolle Grundlage für die Entscheidungsfindung und datengesteuerte Geschäftsentscheidungen bilden.
Werden personenbezogene oder personenbeziehbare Daten verarbeitet, müssen zusätzlich die geltenden Anforderungen des Datenschutzes berücksichtigt werden. Auch zunächst unkritische Daten können durch die Verknüpfung verschiedener Datenquellen Rückschlüsse auf einzelne Personen ermöglichen. Datenschutz und Datenintegrität sollten deshalb bereits bei der Planung eines Big Data Projekts berücksichtigt werden.
Damit aus grossen und komplexen Datenmengen belastbare Erkenntnisse und Insights entstehen, müssen verschiedene fachliche und technische Voraussetzungen zusammenspielen. Neben einer klaren Fragestellung und geeigneten Datenquellen sind eine sorgfältige Datenaufbereitung, passende Analysemethoden und leistungsfähige Systeme entscheidend. Ebenso wichtig sind die nachvollziehbare Interpretation der Ergebnisse sowie Datenschutz und Datenintegrität.
Kundenbewertungen und Referenzprojekte zeigen, wie NOVUSTAT Projekte begleitet. Seit mehr als zehn Jahren unterstützen wir unsere Kunden fachlich fundiert und in der Praxis bewährt.
Grosse Datenmengen entstehen heute in nahezu allen digitalisierten Bereichen von Unternehmen und Gesellschaft. Entscheidend ist jedoch nicht allein, wie viele Daten verfügbar sind, sondern wie diese zusammengeführt, analysiert und für konkrete Fragestellungen genutzt werden. Big Data Analytics schafft die Grundlage, um aus unterschiedlichen Datenquellen relevante Muster, Zusammenhänge und Insights für fundierte Entscheidungen abzuleiten.
Big Data entsteht heute überall dort, wo digitale Systeme kontinuierlich Informationen erzeugen, verarbeiten und speichern. In Unternehmen werden mittlerweile nahezu alle Geschäftsprozesse elektronisch unterstützt und dokumentiert. Dadurch entstehen unter anderem Produktions- und Maschinendaten, Transaktionsdaten, Bestellungen, Kundeninformationen sowie Daten aus internen Systemen und Anwendungen.
Besonders grosse Datenmengen können in automatisierten Produktionsprozessen entstehen. Wird beispielsweise jedes Werkstück über Sensoren oder RFID-Systeme während des gesamten Produktionsprozesses verfolgt, lässt sich später nachvollziehen, wann und wo einzelne Komponenten verarbeitet, verbaut, ausgeliefert oder ausgetauscht wurden. Hohe Anforderungen an Qualitätssicherung, Rückverfolgbarkeit und Dokumentation führen dadurch zu immer umfangreicheren Datensätzen.
Big Data entsteht jedoch längst nicht nur in der Industrie. Weitere grosse Datenmengen werden durch soziale Netzwerke, Mobilfunk, Finanzdienstleistungen, Energiewirtschaft, Verkehrssysteme und öffentliche Datenquellen erzeugt. Auch Big Data im Gesundheitswesen gewinnt durch medizinische Informationssysteme, Forschungsdaten und digitale Anwendungen zunehmend an Bedeutung.
Mit der wachsenden Verbreitung vernetzter Geräte nimmt das verfügbare Datenvolumen weiter zu. Smart-Metering-Systeme, Assistenzsysteme, Sensoren und andere intelligente Geräte erzeugen kontinuierlich neue Daten. Die Herausforderung besteht deshalb zunehmend darin, unterschiedliche Datenquellen, Formate und Systeme strukturiert miteinander zu verbinden und für die anschliessende Datenanalyse nutzbar zu machen.
Das Sammeln grosser Datenmengen schafft für ein Unternehmen zunächst noch keinen unmittelbaren Mehrwert. Entscheidend ist vielmehr, welche relevanten Informationen, Muster und Zusammenhänge aus den vorhandenen Daten gewonnen werden können. Genau an diesem Punkt setzt Big Data Analytics an.
Mithilfe statistischer Verfahren, Data Mining, Predictive Analytics und weiterer analytischer Methoden können umfangreiche Datasets systematisch untersucht werden. Dabei lassen sich beispielsweise Auffälligkeiten erkennen, Markttrends analysieren, Kundenverhalten untersuchen oder zukünftige Entwicklungen prognostizieren.
Für Unternehmen ergeben sich daraus vielfältige Anwendungsmöglichkeiten. Big Data Analytics kann dazu beitragen, Prozesse zu optimieren, Zeit einzusparen, Kosten zu reduzieren und Risiken frühzeitig zu erkennen. Auch Qualitätssicherung, Betrugserkennung, Kundenanalysen und Prognosen können auf umfangreichen Datenbeständen aufbauen.
Der entscheidende Nutzen entsteht jedoch erst, wenn die gewonnenen Erkenntnisse und Insights in betriebliche Prozesse und das Management einfliessen. Ergebnisse einer Big Data Analyse können damit eine objektive Grundlage für die Entscheidungsfindung schaffen und Unternehmen bei datengesteuerten Geschäftsentscheidungen unterstützen.
Für eine systematische Nutzung von Big Data müssen geeignete technische Systeme und ausreichende Speicherkapazitäten vorhanden sein. Je nach Anwendungsfall können Cloudlösungen, skalierbare Rechenleistung und automatisierte Datenprozesse erforderlich sein. Gleichzeitig müssen Datenqualität und Datenintegrität sichergestellt werden, damit die anschliessende Analyse belastbare Ergebnisse liefert.
Big Data Analytics ist deshalb eine interdisziplinäre Aufgabe. Informatiker und Datenmanager schaffen die technische Grundlage, während Datenanalysten und Statistiker geeignete Methoden auswählen, Modelle entwickeln und die Ergebnisse interpretieren. Datenschutzbeauftragte oder gegebenenfalls juristische Experten stellen zusätzlich sicher, dass gesetzliche und vertragliche Anforderungen berücksichtigt werden.
Unternehmen müssen nicht sofort riesige Datenbestände analysieren. Gerade zu Beginn ist es sinnvoll, konkrete und überschaubare Fragestellungen auszuwählen. Die Qualität und Relevanz der Daten sind für belastbare Erkenntnisse häufig wichtiger als der reine Umfang eines Datasets.
So kann beispielsweise zunächst untersucht werden, welche Produkte von bestimmten Kundengruppen betrachtet, aber nicht gekauft werden. Aus solchen Analysen lassen sich konkrete Insights und Massnahmen ableiten. Gleichzeitig kann das Unternehmen nachvollziehen, welchen tatsächlichen Mehrwert Big Data Analytics für die eigenen Prozesse bietet.
Nicht jede Big Data Anwendung benötigt eine Analyse in Echtzeit. Die kontinuierliche Erfassung, Verarbeitung und Auswertung grosser Datenmengen kann erhebliche technische Ressourcen und Kosten verursachen.
Je nach Fragestellung können tägliche, monatliche oder quartalsweise Analysen vollkommen ausreichend sein. Entscheidend ist, dass die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung zum jeweiligen Entscheidungsprozess passt. Echtzeitanalysen sind insbesondere dann relevant, wenn Unternehmen unmittelbar auf Produktionsfehler, Risiken, Marktveränderungen oder andere kritische Ereignisse reagieren müssen.
Der Nutzen von Big Data Analytics endet nicht mit der statistischen Auswertung. Die gewonnenen Erkenntnisse und Insights müssen in betriebliche Entscheidungsprozesse integriert werden, damit daraus ein tatsächlicher Mehrwert entsteht.
Das Management trägt deshalb die Verantwortung dafür, Ergebnisse angemessen zu bewerten und daraus konkrete Massnahmen abzuleiten. Big Data Analytics unterstützt die Entscheidungsfindung, ersetzt aber nicht die fachliche und unternehmerische Bewertung. Richtig eingesetzt schaffen die Analysen eine belastbare Grundlage für datengesteuerte Geschäftsentscheidungen und können langfristig Wettbewerbsvorteile ermöglichen.
NOVUSTAT unterstützt Unternehmen, Forschungseinrichtungen und wissenschaftliche Projekte bei der professionellen Analyse grosser und komplexer Datenmengen. Unsere Experten verbinden statistische Methoden, Data Science und Big Data Analytics, um aus unterschiedlichen Datenquellen belastbare Erkenntnisse und relevante Insights zu gewinnen.
Dabei unterstützen wir Sie von der Strukturierung und Aufbereitung Ihrer Daten über die Auswahl geeigneter Analysemethoden bis zur statistischen Auswertung und Interpretation der Ergebnisse. Der Umfang wird individuell auf Ihre Daten, Fragestellungen und Ziele abgestimmt. So entstehen nachvollziehbare Analysen, die als Grundlage für wissenschaftliche Untersuchungen oder datengesteuerte Geschäftsentscheidungen dienen können.
Big Data Predictive Analytics bedeutet, aus den Big Data von gestern und heute Vorhersagen für morgen und übermorgen zu treffen. Während es bereits schwierig ist, aus Big Data gültige Schlussfolgerungen zu ziehen, kommen bei der Vorhersage weitere Herausforderungen hinzu. Big Data Predictive Analytics kann zuverlässig nur durch Experten durchgeführt werden.
Big Data Predictive Analytics verbindet statistische Modellierung, Data Mining, Machine Learning, Simulation und Optimierung. Je nach Fragestellung können beispielsweise Regressionsmodelle, Klassifikationsverfahren, Clustering, Zeitreihenmodelle oder weitere prädiktive Verfahren zum Einsatz kommen.
Eine wichtige Rolle spielen dabei auch Supervised und Unsupervised Learning. Während überwachte Lernverfahren mit bekannten Zielgrössen arbeiten, suchen unüberwachte Verfahren nach bislang unbekannten Strukturen und Mustern in den Daten. Je nach Projekt können zusätzlich Methoden aus dem Bereich Deep Learning relevant sein.
Bei sehr grossen Datenbeständen müssen zudem geeignete technische Systeme für die Verarbeitung eingesetzt werden. Technologien wie Hadoop, MapReduce oder Apache Spark können grosse Datasets verteilen und parallel verarbeiten. Entscheidend ist jedoch nicht eine bestimmte Technologie, sondern die Auswahl einer Infrastruktur, die zur Datenstruktur, zur gewünschten Verarbeitungsgeschwindigkeit und zum Analyseziel passt.
Big Data Predictive Analytics kann Unternehmen und Organisationen dabei unterstützen, zukünftige Chancen, Risiken und Entwicklungen frühzeitig zu erkennen. Auf Basis historischer und aktueller Daten lassen sich beispielsweise Nachfrageentwicklungen, Kundenverhalten, Produktionskennzahlen oder finanzielle Risiken prognostizieren.
Typische Einsatzbereiche sind Marketing und Marktforschung, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Betrugs- und Missbrauchserkennung, Verkehrs- und Städteplanung, Produktionssteuerung sowie Klima- und Forschungsprojekte. Im Gesundheitswesen können umfangreiche Datensätze beispielsweise genutzt werden, um Risiken oder zukünftige Entwicklungen auf Grundlage vorhandener Informationen statistisch einzuschätzen.
Auch Predictive Analytics im E-Commerce und die prädiktive Kundenanalyse gehören zu wichtigen Anwendungsfeldern. Unternehmen können dadurch beispielsweise abschätzen, welche Angebote für bestimmte Kundengruppen relevant sein könnten, wie sich Nachfrage entwickelt oder bei welchen Kunden ein erhöhtes Abwanderungsrisiko besteht.
Der Mehrwert liegt darin, aus umfangreichen Datenbeständen frühzeitig verwertbare Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung abzuleiten. Predictive Analytics kann damit helfen, Geschäftsentscheidungen besser vorzubereiten, Ressourcen gezielter einzusetzen und auf erwartete Entwicklungen frühzeitig zu reagieren.
Predictive Analytics mit Big Data stellt hohe Anforderungen an Datenqualität, Rechenleistung, Modellauswahl und Validierung. Grosse Datenmengen sind häufig unvollständig, heterogen oder wurden ursprünglich nicht für die spätere Prognose erhoben. Fehler oder Verzerrungen in den Daten können deshalb unmittelbar die Qualität der Vorhersagen beeinflussen.
Hinzu kommt, dass Prognosen auf historischen und aktuellen Informationen beruhen, während sich zukünftige Rahmenbedingungen verändern können. Modelle können beispielsweise lineare oder zyklische Entwicklungen erkennen und fortschreiben, müssen jedoch immer unter der Annahme interpretiert werden, dass relevante Einflussfaktoren ausreichend berücksichtigt wurden.
Eine hohe Modellgüte bei vorhandenen Daten bedeutet daher nicht automatisch, dass zukünftige Entwicklungen zuverlässig vorhergesagt werden. Gerade in dynamischen Märkten können neue Rahmenbedingungen, verändertes Kundenverhalten oder externe Ereignisse dazu führen, dass bestehende Zusammenhänge an Vorhersagekraft verlieren.
Deshalb sind eine sorgfältige Validierung, eine fachgerechte Interpretation sowie die transparente Kommunikation von Unsicherheiten und Risiken entscheidend. Predictive Analytics liefert eine datenbasierte Grundlage für Entscheidungen, ersetzt jedoch nicht die fachliche Bewertung und verantwortungsvolle Entscheidungsfindung durch Menschen.
Eine zuverlässige prädiktive Analyse beginnt mit einer klar definierten Fragestellung und einer geeigneten Datengrundlage. Anschliessend werden die Daten aufbereitet und analysiert, relevante Zusammenhänge identifiziert und ein passendes Prognosemodell entwickelt. Abschliessend wird das Modell validiert und geprüft, ob die Ergebnisse eine belastbare Grundlage für Prognosen und datengesteuerte Entscheidungen bieten.
Zunächst wird definiert, was vorhergesagt werden soll und welche Daten dafür benötigt werden. Interne Unternehmensdaten wie Umsätze, Kosten, Bestellungen oder Kundendaten können dabei mit externen Datenquellen kombiniert werden. Dazu zählen beispielsweise Marktinformationen, Wetterdaten, wirtschaftliche Kennzahlen oder öffentlich verfügbare Datasets. Entscheidend ist, relevante Daten auszuwählen, die tatsächlich zur Vorhersagekraft des späteren Modells beitragen.
Die verfügbaren Daten werden bereinigt, strukturiert und für die weitere Analyse vorbereitet. Anschliessend kommen statistische Verfahren und Data Mining zum Einsatz, um Muster, Abhängigkeiten und relevante Einflussfaktoren zu identifizieren. Je nach Fragestellung können beispielsweise Klassifikationsverfahren, Clustering oder weitere analytische Methoden eingesetzt werden.
Auf Basis der Analyse wird ein geeignetes Predictive Model ausgewählt und entwickelt. Dabei werden die Zielgrösse, der Prognosezeitraum und die relevanten Einflussvariablen eindeutig festgelegt. Abhängig von Datenstruktur und Fragestellung können statistische Modelle sowie Verfahren aus
Machine Learning und Supervised Learning
oder weitere prädiktive Methoden eingesetzt werden. Ziel ist ein Modell, das vorhandene Zusammenhänge systematisch nutzt, um zukünftige Entwicklungen möglichst zuverlässig vorherzusagen.
Abschliessend wird geprüft, wie zuverlässig das entwickelte Modell zukünftige Entwicklungen prognostizieren kann. Dazu werden Modellgüte, Vorhersagefehler und mögliche Unsicherheiten systematisch untersucht. Die Validierung zeigt, ob das Predictive Model auch bei bislang nicht verwendeten Daten belastbare Ergebnisse liefert und wo mögliche Grenzen der Prognose liegen.
Anschliessend werden die Ergebnisse fachgerecht interpretiert und für konkrete Prognosen, Planungen oder datengesteuerte Geschäftsentscheidungen aufbereitet. So können die gewonnenen Erkenntnisse und Insights gezielt in betriebliche oder wissenschaftliche Entscheidungsprozesse einfliessen.
Zu Beginn wird festgelegt, welche Entwicklung, welches Ereignis oder welche Zielgrösse vorhergesagt werden soll. Dazu werden die konkrete Fragestellung, relevante Einflussfaktoren und das gewünschte Vorhersagefenster definiert. Eine präzise Zielsetzung bildet die Grundlage für die Auswahl geeigneter Daten, Analysemethoden und Modelle im weiteren Verlauf der Big Data Predictive Analytics.
Für belastbare Prognosen werden geeignete interne und externe Datenquellen ausgewählt und miteinander verknüpft. Unternehmensdaten können beispielsweise durch Marktinformationen, Wetterdaten, wirtschaftliche Kennzahlen oder weitere externe Datasets ergänzt werden. Anschliessend werden die Daten geprüft, bereinigt und für die Analyse strukturiert. Eine sorgfältige Datenaufbereitung ist entscheidend für die Qualität der späteren Vorhersagen.
Im nächsten Schritt werden die aufbereiteten Daten mit statistischen und mathematischen Verfahren systematisch untersucht. Mithilfe von Data Mining, Klassifikationsverfahren, Clustering und weiteren Methoden lassen sich relevante Muster, Beziehungen und Einflussfaktoren identifizieren. Die Ergebnisse dieser Datenanalyse liefern die Grundlage für die anschliessende Entwicklung eines geeigneten Prognosemodells.
Auf Basis der Fragestellung und der gewonnenen Analyseergebnisse wird ein geeignetes statistisches Prognosemodell ausgewählt, entwickelt und geprüft. Je nach Problemstellung können klassische statistische Verfahren sowie Methoden des Machine Learning eingesetzt werden. Das Modell soll relevante zukünftige Entwicklungen möglichst zuverlässig prognostizieren und eine belastbare Grundlage für weitere Entscheidungen schaffen.
Big Data Analytics bezeichnet die systematische Analyse sehr grosser, komplexer und häufig heterogener Datenmengen. Ziel ist es, aus umfangreichen Datasets relevante Muster, Zusammenhänge, Erkenntnisse und Insights zu gewinnen. Dafür werden statistische Verfahren, Data Mining, Machine Learning und leistungsfähige Systeme kombiniert. Big Data wird häufig durch Volume, Velocity und Variety charakterisiert, also Datenmenge, Verarbeitungsgeschwindigkeit und Vielfalt der Daten.
Grosse Datenmengen entstehen beispielsweise durch Produktionsanlagen, Sensoren, RFID-Systeme, Transaktionen, Kundeninteraktionen, soziale Netzwerke, Mobilfunk, Verkehrssysteme oder digitale Geschäftsprozesse. Auch Big Data im Gesundheitswesen spielt eine wichtige Rolle. Für eine belastbare Datenanalyse müssen unterschiedliche Datenquellen strukturiert zusammengeführt, geprüft und für die anschliessende Auswertung nutzbar gemacht werden.
Erforderlich sind eine klar definierte Fragestellung, geeignete Datenquellen, eine hohe Datenqualität, passende Analysemethoden sowie ausreichend leistungsfähige technische Systeme. Hinzu kommen eine nachvollziehbare Ergebnisdarstellung und ein geeignetes Datenschutzkonzept. Vor der eigentlichen Analyse ist häufig eine umfangreiche Datenaufbereitung erforderlich, damit Formate, Kodierungen, fehlende Werte und unterschiedliche Datenstrukturen konsistent verarbeitet werden können.
Neben dem reinen Datenvolumen stellen unterschiedliche Datenquellen, unstrukturierte Daten, fehlende Werte, verschiedene Formate und hohe Anforderungen an die Verarbeitungsgeschwindigkeit besondere Herausforderungen dar. Daten müssen integriert, bereinigt und teilweise umcodiert werden, ohne die Datenintegrität zu gefährden. Bei zeitkritischen Anwendungen kann zusätzlich eine Verarbeitung nahezu in Echtzeit erforderlich sein, beispielsweise für Real Time Reporting.
Unternehmen können Big Data nutzen, um Prozesse zu optimieren, Risiken und Auffälligkeiten frühzeitig zu erkennen, Markttrends zu analysieren, Kunden besser zu verstehen oder Prognosen zu erstellen. Entscheidend ist, die gewonnenen Erkenntnisse in konkrete Entscheidungsprozesse zu überführen. Big Data Analytics kann damit eine Grundlage für datengesteuerte Geschäftsentscheidungen und Decision Intelligence schaffen.
Big Data Predictive Analytics nutzt historische und aktuelle Daten, um zukünftige Entwicklungen, Ereignisse oder Verhaltensweisen zu prognostizieren. Während eine klassische Analyse vor allem beschreibt und erklärt, richtet sich die prädiktive Analyse auf zukünftige Outcomes. Typische Anwendungen sind Nachfrageprognosen, Risikomodelle, Produktionssteuerung, Predictive Analytics im E-Commerce und die Prognose von Kundenverhalten.
Zunächst werden interne und gegebenenfalls externe Datenquellen ausgewählt und für die Analyse vorbereitet. Anschliessend werden mit statistischen Verfahren und Data Mining relevante Muster und Einflussfaktoren untersucht. Darauf aufbauend wird ein Predictive Model entwickelt. Im letzten Schritt wird geprüft, wie zuverlässig das Modell bislang nicht verwendete Daten prognostiziert, bevor die Ergebnisse für Planungen und Entscheidungen eingesetzt werden.
Je nach Fragestellung können Regressionsmodelle, Klassifikationsverfahren, Clustering, Zeitreihenmodelle, Simulationen, Optimierungsverfahren sowie Methoden des Machine Learning eingesetzt werden. Dazu gehören auch Supervised und Unsupervised Learning. Bei komplexen Aufgaben können zudem Verfahren aus dem Bereich Deep Learning relevant sein.
Hadoop und Apache Spark sind Technologien zur Verarbeitung grosser Datenbestände. Hadoop ist insbesondere mit verteilter Speicherung und Batch Processing verbunden, während Spark Daten unter anderem im Arbeitsspeicher verarbeiten und dadurch bestimmte Analyseprozesse beschleunigen kann. Welche Systeme und Pipelines sinnvoll sind, hängt von Datenmenge, Datenstruktur, Verarbeitungsgeschwindigkeit und dem konkreten Analyseziel ab.
Die Zuverlässigkeit hängt unter anderem von Datenqualität, Datenmenge, Modellwahl, relevanten Einflussfaktoren und der Stabilität der zugrunde liegenden Zusammenhänge ab. Da sich zukünftige Rahmenbedingungen verändern können, ist keine Prognose vollkommen sicher. Modelle sollten deshalb sorgfältig validiert und ihre Vorhersagefehler sowie Unsicherheiten transparent bewertet werden. Predictive Analytics unterstützt die Entscheidungsfindung, ersetzt jedoch keine fachliche Bewertung.
Nein. Eine Echtzeitanalyse ist nur sinnvoll, wenn Entscheidungen tatsächlich unmittelbar getroffen werden müssen, etwa bei bestimmten Produktionsfehlern, Risiken oder Betrugsfällen. Für andere Geschäftsentscheidungen können tägliche, monatliche oder quartalsweise Auswertungen ausreichen. Das Analyseintervall sollte deshalb zur Fragestellung und zur erforderlichen Reaktionsgeschwindigkeit des Unternehmens passen.
NOVUSTAT unterstützt bei Big Data Projekten von der Strukturierung und Aufbereitung der Daten über die Auswahl geeigneter Analysemethoden bis zur statistischen Auswertung, Modellierung und Interpretation. Je nach Projekt können auch Data Mining, Machine Learning oder Predictive Analytics einbezogen werden. Für übergreifende datenwissenschaftliche Fragestellungen bieten wir zudem eine individuelle Data Science Beratung an.
Gerne unterstützen wir Sie bei der Analyse grosser und komplexer Datenmengen. NOVUSTAT begleitet Unternehmen und wissenschaftliche Projekte je nach Bedarf von der Datenaufbereitung und Auswahl geeigneter Analysemethoden bis zur statistischen Modellierung, Interpretation und Big Data Predictive Analytics.
Besprechen Sie Ihr Big-Data-Projekt unverbindlich mit unseren erfahrenen Statistikern. Wir prüfen Ihre Daten, Fragestellung und Anforderungen und entwickeln eine passende Vorgehensweise für Ihre Analyse.
