Die Digitalisierung hat bei Unternehmen dazu geführt, dass immer mehr IT-Systeme immer mehr Daten erzeugen. Für die einen ist das ein Fluch, für die anderen ein Segen. Fakt ist, dass in Big Data ein großes Potenzial liegt. Richtig aufbereitet, lassen sich aus diesen großen Datenmengen nämlich Erkenntnisse gewinnen, die Managemententscheidungen positiv beeinflussen können. Dafür benötigt es allerdings Fachkenntnisse im Bereich Data Analytics.
Data Analytics ist ein Prozess zur Untersuchung, Interpretation und Visualisierung von Daten. Es nutzt dabei statistische Methoden und Algorithmen, um Daten in aussagekräftige Informationen zu verwandeln, die Unternehmen wiederum dabei helfen können, fundierte Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse zu verbessern.
Der Nutzen von Data Analytics ist vielfältig. Einige der wichtigsten Vorteile sind:
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Data Analytics ermöglicht es Unternehmen, auf der Grundlage von Daten zu entscheiden und nicht auf der Grundlage von Vermutungen oder Bauchgefühl. Dadurch können sie fundiertere und bessere Entscheidungen treffen.
- Optimierung von Geschäftsprozessen: Data Analytics kann dabei helfen, Schwachstellen in Geschäftsprozessen aufzudecken und Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren. Dadurch können Unternehmen ihre Prozesse effizienter gestalten und Kosten einsparen.
- Identifikation von Trends und Mustern: Data Analytics kann dabei unterstützen, Muster und Trends in Unternehmensdaten zu identifizieren. Zukünftige Entwicklungen können so vorhergesagt und Chancen erkannt werden, die sonst möglicherweise übersehen worden wären.
- Personalisierung von Angeboten und Dienstleistungen: Data Analytics kann Unternehmen dabei helfen, die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden besser zu verstehen. Dadurch können sie personalisierte Angebote und Dienstleistungen anbieten, die besser auf die Bedürfnisse ihrer Kunden zugeschnitten sind.
Damit das ganze Potenzial der Analyse, Interpretation und Visualisierung von Big Data ausgeschöpft werden kann, arbeiten in der Regel mehrere Spezialisten in einem Data Analytics Team. Welche unterschiedlichen Rollen es dabei gibt, wollen wir im Folgenden beleuchten.
Rollen in einem Data Analytics Team
Data Engineer
Der Data Engineer ist für die Erstellung, Wartung und Aktualisierung der Datenbanken sowie für die Sicherheit der Daten verantwortlich. Dabei kommen Technologien und Tools wie SQL, Hadoop, Apache Spark, Spark Streaming, Kafka, Delta Lake, HDFS, Databricks oder NoSQL zum Einsatz. Data Engineers sind zudem dafür verantwortlich, Daten aus externen Quellen zu integrieren und sicherzustellen, dass die Datenbanken mit den aktuellen Anforderungen des Unternehmens kompatibel sind. Schließlich übergibt der Data Engineer die Daten an den Analytics Engineer.
Analytics Engineer
Der Analytics Engineer ist ein Fachmann, der sich auf die Entwicklung und Implementierung von Datenanalyse-Systemen und -Tools spezialisiert hat. Die Aufgaben eines Analytics Engineers können je nach Unternehmen und Branche variieren, aber im Allgemeinen umfassen sie:
- Datenaufbereitung: Der Analytics Engineer sammelt, extrahiert, transformiert und lädt Daten aus verschiedenen Quellen in eine Datenbank oder ein Data Warehouse, um sicherzustellen, dass die Daten qualitativ hochwertig und für die Analyse geeignet sind.
- Datenmodellierung: Der Analytics Engineer entwirft und implementiert Datenmodelle, um sicherzustellen, dass die Daten effektiv und effizient analysiert werden können. Hierbei geht es um die Identifikation von Beziehungen zwischen Daten und deren Transformation in ein geeignetes Schema, um die Analyseziele zu erreichen.
- Datenanalyse: Der Analytics Engineer führt komplexe Analysen durch, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, die den Geschäftsbetrieb verbessern oder unterstützen können. Hierbei kann er statistische oder mathematische Modelle anwenden.
- Automatisierung: Der Analytics Engineer automatisiert repetitive Datenverarbeitungsaufgaben und -prozesse, um Zeit und Ressourcen zu sparen und sicherzustellen, dass die Datenanalyse stets auf dem aktuellen Stand ist.
Am Ende der Datenaufbereitung kommt dann der Data Analyst zum Einsatz.
Data Analyst
Der Data Analyst ist schließlich für die Interpretation und Präsentation der Erkenntnisse aus den Analysen verantwortlich. Ein Data Analyst verfügt meist über Kenntnisse in Datenanalyse-Tools wie Excel, SQL, Tableau oder Power BI und ist so etwas wie der „Übersetzer“ von Datensätzen. Er interpretiert die vom Data Engineer und vom Data Scientist bereitgestellten Daten, wobei seine Perspektive eher einen geschäftlichen Fokus hat und weniger technisch ist. Die Datenanalysten verwenden Techniken wie Data Mining, um relevante Daten zu extrahieren und dann Visualisierungen zu erstellen. Letztere sollen dann dem Management dabei helfen, die Ergebnisse zu verstehen und bessere Entscheidungen zu treffen.
Wir von der ruhr.agency sind übrigens nicht nur Spezialisten, wenn es um die Implementierung von schlanken und skalierbaren ERP-Systemen geht. Wollen Sie das ganze Potenzial aus Big Data schöpfen, stehen wir Ihnen auch hierfür mit einem Team aus Data Engineers, Data Analysts und Analytics Engineers professionell zur Seite – sprechen Sie uns einfach an!
