Unternehmen, die neu im Bereich der Analytik sind, werden manchmal durch die Unterschiede zwischen Dateninformationen und Erkenntnissen verwirrt.\nDie Unterschiede m\u00f6gen auf den ersten Blick verwirrend erscheinen, aber sie sind leicht zu verstehen, wenn Sie sehen, wie sie zusammenwirken.\nEs ist wichtig, diese Unterschiede zu verstehen, damit Sie das Beste aus der Analyse herausholen und Ihr Programm optimal f\u00fcr Ihr Unternehmen nutzen k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n
Hier sind die drei wichtigsten Elemente der Analytik.\nSobald Sie verstehen, wie sie zusammenwirken, k\u00f6nnen Sie diese Ideen auf Ihre Situation anwenden und wertvolle Ergebnisse aus Ihren Analysen erzielen. <\/p>\n\n\n\n
Zun\u00e4chst werden wir etwas \u00fcber Daten, Informationen und Erkenntnisse erfahren.\nDann werden wir erfahren, wie sie sich voneinander unterscheiden. <\/p>\n\n\n\n\n\n
Daten sind definiert als eine Sammlung von Fakten oder Zahlen. Bestimmte Preise, Gewichte und Ma\u00dfe, Adressen und demografische Daten wie Alter und Name, Datum und Temperatur und Entfernung sind alles Beispiele f\u00fcr Daten. Es gibt verschiedene M\u00f6glichkeiten, Daten zu sammeln und darzustellen: Text, Fotos, Zahlen, Statistiken, Diagramme und Symbole.<\/p>\n\n\n\n
Daten sind eine rohe Form des Wissens, die f\u00fcr sich allein genommen nichts bedeutet oder n\u00fctzt.\nSie m\u00fcssen Daten interpretieren, damit sie eine Bedeutung haben.\nDaten k\u00f6nnen einfach oder sinnlos erscheinen, bis sie analysiert, geordnet und verstanden werden. <\/p>\n\n\n\n
Es gibt zwei Arten von Daten, die wir sehen k\u00f6nnen:<\/p>\n\n\n\n
Quantitative Daten sind Informationen, die in Zahlen oder Z\u00e4hlungen gemessen werden k\u00f6nnen, und jeder Datensatz hat seinen eigenen Zahlenwert.\nQuantitative Daten, auch numerische Daten genannt, geben mehr Informationen \u00fcber Zahlen (z.B. wie viele? Normalerweise? Wie viel?) <\/p>\n\n\n\n
Diese Art von Daten kann auch als eine Gruppe von messbaren Informationen betrachtet werden, die f\u00fcr mathematische Berechnungen und statistische Analysen verwendet werden k\u00f6nnen, um Entscheidungen in der realen Welt zu treffen.<\/p>\n\n\n\n
Qualitative oder kategoriale Daten sind Informationen, die nicht in Zahlen gemessen oder gez\u00e4hlt werden k\u00f6nnen.\nDiese Art von Daten werden nach Kategorien und nicht nach Zahlen sortiert, weshalb sie auch als kategorische Daten bezeichnet werden.\nZu diesen Daten geh\u00f6ren Audio, Bilder, Symbole oder Text.\nDas Geschlecht einer Person, z. B. m\u00e4nnlich, weiblich oder anders, ist eine Art von qualitativen Daten. <\/p>\n\n\n\n
Informationen sind die verfeinerte Form von Daten, die so verarbeitet und zusammengestellt werden, dass Menschen sie lesen und verstehen k\u00f6nnen.\nSie sind definiert als Wissen, das durch Studium, Kommunikation, Forschung oder Unterricht erworben wurde. <\/p>\n\n\n\n
Informationen sind das Ergebnis der Analyse und Auswertung von Daten.\nDaten sind die konkreten Zahlen, Zahlen oder Diagramme, w\u00e4hrend Informationen die Interpretation dieser Daten sind. <\/p>\n\n\n\n
Daten k\u00f6nnen nur dann hilfreiches Wissen f\u00fcr andere liefern, wenn sie effektiv organisiert und zusammengestellt werden.\nEin Beispiel: Ein Datensatz kann Temperaturmessungen an einem bestimmten Ort \u00fcber viele Jahre hinweg enthalten.\nOhne einen zus\u00e4tzlichen Kontext haben diese Temperaturen keine Bedeutung.\nWenn Sie diese Daten jedoch analysieren und ordnen, k\u00f6nnen Sie m\u00f6glicherweise saisonale Temperaturmuster oder sogar breitere klimatische Trends entdecken. <\/p>\n\n\n\n
Die Analyse von Daten und Informationen kann dem Unternehmen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem es Erkenntnisse gewinnt und Schlussfolgerungen zieht.\nDies sind die Daten in ihrer endg\u00fcltigen Form, bereit f\u00fcr die weitere Verwendung. <\/p>\n\n\n\n
Daten sind eine Sammlung strukturierter und mit Hilfe von Analysen synthetisierter Informationen, die dann genutzt werden, um bessere Kenntnisse oder Insights in Ihr Unternehmen zu erhalten. Mit Hilfe von Erkenntnissen k\u00f6nnen Sie Ihr Unternehmen besser verstehen und die Datenanalyse nutzen, um es zu verbessern. <\/p>\n\n\n\n
Eine Datenerkenntnis k\u00f6nnte zum Beispiel sein, dass Menschen in der Regel ein Konto einrichten, nachdem sie 5 Minuten auf der Website Ihres Unternehmens verbracht haben.<\/p>\n\n\n\n
Wir haben uns einen kurzen \u00dcberblick \u00fcber Daten, Informationen und Erkenntnisse verschafft.\nIm n\u00e4chsten Abschnitt werden wir er\u00f6rtern, wie sie sich unterscheiden und wie sie sich verhalten, wenn wir sie zusammensetzen. <\/p>\n\n\n\n
Obwohl Daten, Informationen und Erkenntnisse auf den ersten Blick dasselbe zu sein scheinen, sind sie es nicht.\nJetzt werden wir den Unterschied zwischen ihnen untersuchen. <\/p>\n\n\n\n
Die gro\u00dfe Mehrheit der Menschen beginnt ihre Reise in die Analytik mit dem Verst\u00e4ndnis von Daten.\nDies sind die Fakten.\nDie Fakten sind zu jeder Zeit unver\u00e4nderlich.\nZum Beispiel haben an einem bestimmten Tag f\u00fcnfzig Verbraucher insgesamt f\u00fcnfundvierzig Bl\u00f6cke Velveeta in einem bestimmten Supermarkt gekauft.\nWelche Logik Sie auch immer zugrunde legen wollen, das ist eine Tatsache. <\/p>\n\n\n\n
Wenn Sie automatisierte Verfahren zur Datenerfassung eingerichtet haben, stehen Ihnen Daten wie die SKUs (Stock Keeping Unit sold), der Dollarbetrag, der Zeitpunkt des Verkaufs, der Standort des Unternehmens und die Zahlungsart zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n\n\n\n
Manchmal handelt es sich bei den Daten um Fakten, die Sie zuvor gesammelt haben, wie z.B. Kaufbelege aus Ihrem Internetshop oder Kassenbelege.\nSie k\u00f6nnen zum Beispiel auch Umfragen zur Datenerfassung verwenden. <\/p>\n\n\n\n
Informationen erh\u00f6hen den Wert der Daten.\nDas ist der Punkt, an dem die Daten beginnen, eine Geschichte zu erz\u00e4hlen.\nZum Beispiel verkaufen sich Limonade, K\u00e4se, Schokolade und Chips an Sonntagen im Herbst mittags viel besser als zu jeder anderen Zeit.\nSie k\u00f6nnen dieses Muster in Ihren Gesch\u00e4ften erkennen und die Tageszeiten, zu denen sie am meisten verkaufen. <\/p>\n\n\n\n
Es ist im Allgemeinen von Vorteil, ein gewisses Ma\u00df an Automatisierung einzusetzen, um Informationen in Daten zu finden.\nJe mehr Daten es gibt, desto schwieriger ist es, sie zu sortieren und Muster zu erkennen.\nMit Technologie k\u00f6nnen Sie dies erreichen, ohne menschliche Arbeitskraft einzusetzen, solange Ihre Daten absichtlich gesammelt und aufbewahrt werden. <\/p>\n\n\n\n
Mit Insights k\u00f6nnen wir neue Perspektiven gewinnen und neue M\u00f6glichkeiten sehen. Analytik monetarisiert Ihre Daten nur dann und generiert einen Return on Investment, wenn Sie neue Entscheidungen treffen und weitere Ma\u00dfnahmen ergreifen. <\/p>\n\n\n\n
Anhand der obigen Informationen k\u00f6nnen Sie vielleicht feststellen, dass die Ums\u00e4tze Ihres Ladens jeden Sonntagmittag im Herbst am h\u00f6chsten sind, weil die Leute Snacks kaufen, bevor sie sich die Spiele im Fernsehen ansehen.<\/p>\n\n\n\n
Wie k\u00f6nnen Sie diese Erkenntnis nutzen?\nSie k\u00f6nnten spezielle fu\u00dfballbezogene Artikel anbieten oder vorschlagen, Dinge zusammen zu kaufen, z. B. Limonade und Chips.\nSie k\u00f6nnten ein fu\u00dfballbezogenes Angebot in Ihr Pr\u00e4mienprogramm aufnehmen, damit die Kunden mehr kaufen, um etwas umsonst zu bekommen. <\/p>\n\n\n\n
So k\u00f6nnen Sie sicherstellen, dass Ihr Gesch\u00e4ft f\u00fcr den Ansturm am Sonntag vor dem Spiel gut ger\u00fcstet ist.\nDie Mitarbeiter k\u00f6nnen \u00fcber die \u00fcblichen Eink\u00e4ufe vor dem Fu\u00dfballspiel in den G\u00e4ngen informiert werden, oder es kann ein zus\u00e4tzliches fu\u00dfballbezogenes Element an der Eingangst\u00fcr angebracht werden.\nDas Ziel ist es, die urspr\u00fcnglichen Daten in etwas umzuwandeln, das Ihnen hilft, Ihre Unternehmensziele zu erreichen, z.B. die Einnahmen am Wochenende zu steigern. <\/p>\n\n\n\n
Da wir nun wissen, wie sich Daten, Informationen und Erkenntnisse unterscheiden, lassen Sie uns anhand der folgenden Informationen herausfinden, wie sie zusammenwirken.<\/p>\n\n\n\n
Daten, Informationen und Erkenntnisse sind die Grundlage jeder umfassenden Analysel\u00f6sung.\nDie gesammelten Rohdaten werden in eine lesbare Form umgewandelt, die als Informationen bezeichnet wird. Diese werden dann verwendet, um Erkenntnisse zu gewinnen, die f\u00fcr wichtige Gesch\u00e4ftsentscheidungen genutzt werden k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n
Angenommen, Sie haben einen Beitrag in den sozialen Medien ver\u00f6ffentlicht und erwarten eine bestimmte Anzahl von Likes, Shares und Kommentaren.\nIhre Daten sind die Anzahl der Likes, Shares und Kommentare f\u00fcr diesen Beitrag. <\/p>\n\n\n\n
Wenn diese Daten mit anderen Statistiken zum Engagement in den sozialen Medien kombiniert werden, z. B. mit der Anzahl der Follower, Shares und Kommentare, kann ein Unternehmen ermitteln, welche Ma\u00dfnahmen zum sozialen Engagement am effektivsten f\u00fcr die Bewertung des Beitrags sind.\nDas sind die Daten, die Sie erhalten.\nSie k\u00f6nnen aus diesen Informationen Erkenntnisse gewinnen und ausw\u00e4hlen, auf welche Matrizen Sie sich konzentrieren sollten, um Ihr Publikum erfolgreicher einzubinden. <\/p>\n\n\n\n
Bei der obigen Untersuchung haben wir gelernt, dass Daten Informationen und Erkenntnisse sind. Unserer Diskussion zufolge sind Daten das Rohmaterial, aus dem Informationen entstehen. Selbst wenn wir aus diesen Daten nichts Neues oder Tiefgr\u00fcndiges erfahren, sind sie dennoch wertvoll. Wenn wir jedoch etwas finden, haben wir einen Insight gewonnen. <\/p>\n\n\n\n
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