Datenanalyse untersucht Daten, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Sie beantwortet Fragen wie: Was ist passiert? Warum ist es passiert? Was wird als Nächstes passieren? Was sollten wir dagegen tun? Die vier Ebenen bauen aufeinander auf. Deskriptive Analysen berichten, was geschehen ist. Diagnostische Analysen erklären, warum. Prädiktive Analysen prognostizieren, was wahrscheinlich ist. Präskriptive Analysen empfehlen Maßnahmen.

Die meisten Organisationen bewegen sich auf der beschreibenden und diagnostischen Ebene. Sie erstellen Berichte und Dashboards und untersuchen Anomalien erst im Nachhinein. Prädiktive und präskriptive Analysen erfordern komplexere Modelle, bessere Daten und eine höhere Toleranz gegenüber Unsicherheit. Sie liefern aber auch einen größeren Mehrwert. Ein Einzelhändler, der die Nachfrage prognostiziert, kann seinen Lagerbestand optimieren. Ein Krankenhaus, das die Wiedereinweisungsrate von Patienten vorhersagt, kann früher eingreifen. Die Kluft zwischen den Ebenen ist nicht nur technischer, sondern auch kultureller Natur. Organisationen, die Sicherheit bevorzugen, tun sich mit Wahrscheinlichkeitsprognosen schwer. Sie wollen Antworten, keine Konfidenzintervalle. Dieser Widerstand bremst die Einführung. Die Werkzeuge sind vorhanden, die Denkweise oft nicht.

Reifegrad der Analytik

• Beschreibend – was geschah
• Diagnose – Warum es passiert ist
• Vorhersagen – was wird passieren?
• Vorschreibend – was sollte getan werden?

Analysen sind kein Bericht. Sie sind ein Prozess, bei dem Fragen gestellt und die Daten bis zu den Antworten verfolgt werden, auch wenn die Antworten unbequem sind.