Was ist Datenanalyse und die besten zu verwendenden Tools?

Wenn die meisten Menschen an Datenanalyse denken, denken sie an die Bearbeitung und Analyse von Daten in einem Tool wie Microsoft Excel(like Microsoft Excel) . Die Realität ist, dass die Datenanalyse eine breite Palette von Tools und viele verschiedene Methoden umfasst, um die Geschichte, die die Daten erzählen, zu manipulieren und zu verstehen.

Was ist Datenanalyse? Die Datenanalyse(Data) wird ganz anders verwendet, wenn es um Geschäftsdaten, Fertigungsdaten, Marketingdaten oder branchen- und unternehmensspezifische Daten geht.

In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die verschiedenen Aspekte der Datenanalyse, was sie bedeuten und wie sie allgemein verwendet werden.

Datensammlung(Data Collection)

Die erste Stufe jeder Datenanalyse ist die Datenerhebung. Dies bedeutet einfach, Daten aus allen Quellen zu sammeln, die Informationen enthalten, die Sie benötigen.

Die Daten können Folgendes und mehr umfassen:

  • Steuerungen für Fertigungsmaschinen
  • Jemand gibt manuell Daten in einen Computer ein
  • Sensoren, die Temperatur, Druck und mehr messen
  • Cloudbasierte(Cloud based) Datenquellen
  • Informationen aus dem Internet wie Wetter- oder Regierungsdatenbanken
  • Datenbanken(Databases) , die in Ihrem Firmennetzwerk untergebracht sind

Eine große Herausforderung für viele Organisationen besteht darin, herauszufinden, welche technischen Tools zur Verfügung stehen, um diese Informationen zu sammeln. Meistens ist Software erforderlich, um eine Verbindung zu diesem Remote-Gerät oder dieser Datenquelle herzustellen und sie dann in eine interne Datenbank oder ein Datenarchivsystem zu ziehen.

Diese Speicherbereiche werden oft als „Data Warehouse“ bezeichnet.

Sobald Informationen in einem Data Warehouse innerhalb einer Organisation gesammelt wurden, können verschiedene Tools verwendet werden, um die eigentliche Datenanalyse durchzuführen.

Business Intelligence

Sobald die Daten gesammelt sind, besteht der nächste Schritt darin, zu entscheiden, was mit all diesen Daten geschehen soll. Wenn es um Business Intelligence geht, sollten die erforderlichen Daten einem Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Business Intelligence (BI)-Berichte und -Dashboards helfen Managern und anderen Führungskräften, Trends besser zu verstehen und Einblicke in verschiedene Aspekte des Unternehmens zu gewinnen. 

Zu diesen Aspekten gehören:

  • Anforderungen oder Einschränkungen der Lieferkette
  • Kosten senken
  • Verbesserung des Verkaufs
  • Kundenbedürfnisse und -verhalten
  • Vorhersage zukünftiger Verkäufe oder Marktanforderungen
  • Logistik und Versand

Durch das Sammeln von Daten aus all diesen verschiedenen Systemen in Ihrer gesamten Organisation können Sie Verbindungen zwischen Informationen herstellen, die zuvor vielleicht nie möglich waren.

Fertigungsintelligenz(Manufacturing Intelligence)

Die Schwierigkeit bei der Erfassung von Daten aus Fertigungsprozessen besteht darin, dass es normalerweise einfach zu viele davon gibt.

Wenn Sie an eine typische Produktionsstätte denken, sammelt jede einzelne Maschine in der Fertigung Dutzende bis Hunderte von Datenpunkten, darunter:

  • Temperaturen und Drücke
  • Teile oder Produkt hergestellt
  • Rohstoff verwendet
  • Schlechte Teile verschrottet
  • Störungszähler und Alarme

In den meisten Fällen werden Fertigungsanlagen durch die Verwendung einer speicherprogrammierbaren Steuerung ( PLC ) automatisiert. Diese Geräte betreiben die Geräte nicht nur gemäß ihrer Programmierung, sondern sammeln und sammeln auch Daten von diesen Geräten.

Das Abrufen von Daten aus diesen SPSen(PLCs) erfordert Software, die auf einem Server im selben Netzwerk wie diese SPSen(PLCs) läuft . Es gibt viele Anbieter, die Software geschrieben haben, um Daten aus diesen Controllern heraus und in einen Datenhistoriker oder eine Datenbank zu übertragen.

Zu den führenden Datenhistorikern in diesem Bereich gehören:

  • OSIsoft : Dieses Unternehmen gibt es seit Jahrzehnten und es gibt „Integratoren“ oder Treiber, die Daten aus fast allen Arten von Prozessoren, Sensoren oder Datenbanken abrufen können.
  • Factorytalk : Der langjährige Automatisierungsführer Rockwell Automation hat seinen eigenen Datenhistoriker namens Factorytalk entwickelt(Factorytalk) , um seinen Kunden zu helfen, Daten von Maschinenprozessoren zu sammeln. 
  • Aveva : Früher bekannt als Wonderware , verspricht der AVEVA Historian einen „offenen Zugang“ zu Maschinendaten wie Prozessdaten, Alarmen, Ereignissen und mehr.
  • Iconics : Als kleinerer Akteur auf dem Markt für Datenhistoriker versprechen die Hersteller von Iconics, „Hochgeschwindigkeitsarchivierung“ bereitzustellen, damit die Auflösung der gespeicherten Daten mit der ursprünglich auf dem Computer aufgetretenen übereinstimmt.

Nahezu alle diese Softwareanbieter bieten Datenanalysetools an, die zu ihrer Data Historian-Lösung passen. Die Wahl der richtigen Datenerfassungs- und Analyselösung für Ihre Produktionsanlage hängt wirklich von den von Ihnen verwendeten Steuerungen, der Art und Weise ab, wie Sie die Daten speichern möchten, und davon, wie viel Sie bereit sind auszugeben.

Datenvisualisierung

Das beliebteste Tool zum Sammeln, Analysieren und Visualisieren von Geschäftsdaten ist Microsoft PowerBI .

PowerBI ist ein leistungsstarkes Visualisierungstool von Microsoft , mit dem Sie Daten aus vielen verschiedenen Datenquellen einbinden können. Sie können die Daten dann in verschiedene Torten- und Balkendiagramme, Liniendiagramme, Tabellen und mehr schneiden und würfeln.

Durch die Möglichkeit, Informationen aus verschiedenen Datenquellen zu kombinieren, finden Sie Korrelationen, die vorher nicht möglich gewesen wären. Das ist die Magie der modernen Datenanalyse. Es bietet die Möglichkeit, Einblicke zu gewinnen, die vor Tools, mit denen Sie Daten aus vielen Quellen visualisieren können, nie zuvor möglich waren.

PowerBI ist nicht die einzige App mit der Fähigkeit, Daten auf diese Weise zu manipulieren und zu visualisieren. Tatsächlich gibt es einen wachsenden Markt für genau diese Art von Werkzeugen. 

Zu den führenden Datenvisualisierungstools gehören heute:

  • Metabase : Eine (kostenlose) Open-Source-Lösung, die sich damit ausgibt, dass es Menschen in Ihrer Organisation ermöglicht, „Fragen zu stellen und aus Daten zu lernen“.
  • Tableau : Eine beliebte Datenvisualisierungsplattform, die in vielen verschiedenen Branchen eingesetzt wird. Konnektivität(Connectivity) mit vielen verschiedenen Datenquellen ist verfügbar.
  • Whatagraph : Beliebt bei Marketingagenturen, weil es einfach ist, leicht verständliche Berichte zu erstellen. Das Tool beinhaltet eine automatisierte Berichterstellung und kann diese automatisch per E-Mail an jeden senden.
  • JasperReports : Dies ist eine weitere Open-Source-Berichtslösung. Seine Leistungsfähigkeit beruht auf der Fähigkeit, Berichte in vielen verschiedenen Formaten wie gedruckten Dokumenten, PDFs und webbasierten Berichten auszugeben.

Für welche Option Sie sich entscheiden, hängt wirklich von der Investition ab, die Sie oder Ihre Organisation tätigen möchten. Zum Glück gibt es hervorragende Open-Source-Optionen, wenn Sie dort anfangen müssen.

Data-Mining

Eine der leistungsstärksten neuen Datenanalysetechniken ist das sogenannte Data Mining.

Data Mining konzentriert sich auf die Verwendung statistischer Modellierung, um Muster und Trends aus einer großen Datenmenge zu ziehen, um zukünftige Trends vorherzusagen. 

Die Anwendungen, die statistische Data-Mining-Analysen durchführen können, sind hochspezialisiert und müssen häufig an die jeweilige Anwendung oder Situation angepasst werden.

Zu den Arten der Data-Mining-Analyse gehören:

  • Explorative Datenanalyse(Exploratory Data Analysis) ( EDA ): Hierbei wird nach Mustern in Daten gesucht, um neue Trends zu erkennen oder neue Informationen zu erhalten.
  • Konfirmatorische Datenanalyse(Confirmatory Data Analysis) ( CDA ) : Dies beinhaltet die Verwendung aller gesammelten Daten, um zu versuchen und festzustellen, ob vermutete Korrelationen wahr sind.

Einige der führenden Data-Mining-Softwaretools, die heute auf dem Markt erhältlich sind, umfassen:

  • Rapid Miner : Ein ausgezeichnetes vorausschauendes Analysesystem auf Open-Source-Basis, das in Java geschrieben ist . Es ist in der Lage, maschinelles Lernen, prädiktive Analysen und Text-Mining durchzuführen.
  • Sisense : Lizenzierte Software, die auf Business Intelligence zugeschnitten ist und für große Organisationen skaliert werden kann. Es enthält ein hervorragendes Berichtsmodul.
  • Oracle : Als einer der führenden Namen in der Datenbranche bietet Oracle eine Data-Mining-Funktion innerhalb von SQL an, mit der Unternehmen Daten verwenden können, die in einer Oracle - Datenbank gespeichert sind.
  • IBM Cognos : Diese Software ist in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten, um wichtige Trends zu identifizieren. Diese können verwendet werden, um Berichte für das Management oder andere zu erstellen.
  • SAS : Ein weiterer großer Name in der Datenbranche, das Statistical Analysis System ( SAS ), wurde speziell entwickelt, um Daten basierend auf Analyseergebnissen zu ermitteln, zu verwalten und sogar zu aktualisieren.

Wie Sie sehen, hat die Datenanalyse viele Facetten, und die Tools, die Sie verwenden müssen, hängen wirklich davon ab, was Sie aus diesen Daten lernen möchten.

Fortschritte in der Datenanalyse machen jedes Jahr Fortschritte, und jedes Unternehmen oder jede Organisation, die in ihrer Branche an der Spitze bleiben möchte, muss auf dem Laufenden bleiben, welche Datenanalyse-Tools verfügbar sind, und sie in vollem Umfang nutzen.



Margarete Albrecht

About the author

Ich bin Computeringenieur mit über 10 Jahren Erfahrung in der Softwarebranche, insbesondere in Microsoft Office. Ich habe Artikel und Tutorials zu verschiedenen Themen rund um Office geschrieben, darunter Tipps zur effektiveren Nutzung der Funktionen, Tricks zur Bewältigung gängiger Office-Aufgaben und mehr. Meine Fähigkeiten als Autor machen mich auch zu einer hervorragenden Ressource für andere, die mehr über Office erfahren möchten oder einfach nur einen schnellen Rat benötigen.


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