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Data analytics framework

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D a t a A n a l y t i c s F r a m e w o r k
In Data Analytics Projekten besteht eine Tendenz zuerst mit den Daten zu beginnen und danach die Business-Herausforderungen zu adressieren.
Der Ansatz ist aber nur für Exploring und Discovery-Projekte geeignet.
“Ein Hammer auf der Suche nach einem Nagel”
Laut einer Umfrage sagen Führungskräfte, dass ihre Unternehmen schneller und ausgefeilter Entscheidungen treffen müssen. Für solche
Entscheidungen suchen sie die richtige Mischung zwischen Erfahrung, Market und Metriken um Risiken zu verstehen und sich einen
Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Das Framework ermöglicht uns zuerst auf die Geschäftsergebnisse zu konzentrieren. Die Aufmerksamkeit konzentriert zuerst auf das, was für die
Kunden und Unternehmen Mehrwertbringt, bevor alle Daten untersucht sind.
Warum brauchen die Unternehmen ein Data Analytics Framework?
2
Aus AI
zurück
zum
Busines
s
Aus
Busines
s zu AI
Geschäftsergebnisse analysieren und das Geschäftsziel
definieren: KPIs und Business-Hypothese angeben
Basierend auf der Komplexität der Ziele und der
verfügbaren Zeit betrachten wir verschiedene
Techniken
Folgen einen Ausführungsplan und Aktionen
Die Erkenntnisse werden mit Erfahrung aus
Business und umsetzbaren Empfehlungen
verknüpfen
In der Erkennungsphase werden die Daten
gesammelt und die AI-Hypothese untersucht
Die Datentransformation wird durchgeführt
und die AI-Modellen werden entwickelt
Insights: Die Einsichten werden interpretiert
und präsentiert
Die initiale Business-Hypothese und Geschäftsziel
werden durch Analyse von Metriken überprüft
4 Layers: Outcome, Decisions,
Discovery, Insights
Das Data Analytics
Framework
O u t c o m e
D e c i s i o n s
D i s c o v e r y
I n s i g h t s
O u t c o m e
D e c i s i o n s
D i s c o v e r y
I n s i g h t s

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  • 1. 1 D a t a A n a l y t i c s F r a m e w o r k In Data Analytics Projekten besteht eine Tendenz zuerst mit den Daten zu beginnen und danach die Business-Herausforderungen zu adressieren. Der Ansatz ist aber nur für Exploring und Discovery-Projekte geeignet. “Ein Hammer auf der Suche nach einem Nagel” Laut einer Umfrage sagen Führungskräfte, dass ihre Unternehmen schneller und ausgefeilter Entscheidungen treffen müssen. Für solche Entscheidungen suchen sie die richtige Mischung zwischen Erfahrung, Market und Metriken um Risiken zu verstehen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Das Framework ermöglicht uns zuerst auf die Geschäftsergebnisse zu konzentrieren. Die Aufmerksamkeit konzentriert zuerst auf das, was für die Kunden und Unternehmen Mehrwertbringt, bevor alle Daten untersucht sind. Warum brauchen die Unternehmen ein Data Analytics Framework?
  • 2. 2 Aus AI zurück zum Busines s Aus Busines s zu AI Geschäftsergebnisse analysieren und das Geschäftsziel definieren: KPIs und Business-Hypothese angeben Basierend auf der Komplexität der Ziele und der verfügbaren Zeit betrachten wir verschiedene Techniken Folgen einen Ausführungsplan und Aktionen Die Erkenntnisse werden mit Erfahrung aus Business und umsetzbaren Empfehlungen verknüpfen In der Erkennungsphase werden die Daten gesammelt und die AI-Hypothese untersucht Die Datentransformation wird durchgeführt und die AI-Modellen werden entwickelt Insights: Die Einsichten werden interpretiert und präsentiert Die initiale Business-Hypothese und Geschäftsziel werden durch Analyse von Metriken überprüft 4 Layers: Outcome, Decisions, Discovery, Insights Das Data Analytics Framework O u t c o m e D e c i s i o n s D i s c o v e r y I n s i g h t s O u t c o m e D e c i s i o n s D i s c o v e r y I n s i g h t s