Die 4 Arten der Datenanalyse: Descriptive bis Prescriptive

Grundlagen

Die 4 Arten der Datenanalyse: Descriptive bis Prescriptive

Von „Was ist passiert?“ bis „Was sollen wir tun?“ – die vier Analysetypen erklärt und warum jeder auf dem anderen aufbaut.

Die Analysetreppe: Jede Analyseform baut auf der vorherigen auf. Die meisten Unternehmen stecken bei Stufe 1-2 fest. Der wahre Wert entsteht ab Stufe 3-4 – aber ohne solide Grundlagen funktioniert das nicht.

Die 4 Analysestufen

1

Descriptive Analytics – Was ist passiert?

Die Grundlage: Vergangenheitsdaten aufbereiten und visualisieren. Umsatzentwicklung, Absatzzahlen, KPI-Dashboards. 80% aller BI-Nutzung findet hier statt. Tools: Power BI Dashboards, Standard-Reports, KPI-Monitoring.

Beispiel: „Der Umsatz ist im Q3 um 12% gesunken.“

2

Diagnostic Analytics – Warum ist es passiert?

Ursachenforschung: Drill-Down, Slice & Dice, Korrelationsanalyse. Warum sind die Zahlen so, wie sie sind? Tools: Ad-hoc-Analysen, Drill-Through, Ausreißer-Erkennung.

Beispiel: „Der Umsatzrückgang liegt zu 70% an der Region Süd, dort hat der Wettbewerber ein Kampfpreis-Produkt gelauncht.“

3

Predictive Analytics – Was wird passieren?

Zukunftsprognosen auf Basis historischer Muster: Machine Learning, Zeitreihenanalyse, Regressionsmodelle. Tools: Python/R, AutoML, Power BI AI Visuals.

Beispiel: „Basierend auf dem aktuellen Trend und der Saisonalität wird der Umsatz in Q4 um 8% steigen.“

4

Prescriptive Analytics – Was sollen wir tun?

Handlungsempfehlungen: Optimierungsalgorithmen, Simulation, What-If-Szenarien. Das System empfiehlt konkrete Aktionen. Tools: Optimization Engines, Decision Intelligence, GenAI.

Beispiel: „Um den Umsatz in Q4 zu maximieren, sollten Sie den Preis in Region Süd um 5% senken und das Marketing-Budget um 20% erhöhen.“

Vergleich auf einen Blick

Typ Frage Komplexität Wert
Descriptive Was ist passiert? ⭐⭐
Diagnostic Warum ist es passiert? ⭐⭐ ⭐⭐⭐
Predictive Was wird passieren? ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
Prescriptive Was sollen wir tun? ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐

Wo steht Ihr Unternehmen?

Die meisten mittelständischen Unternehmen befinden sich auf Stufe 1-2. Das ist völlig in Ordnung – und der richtige Startpunkt. Der Schlüssel zum Erfolg:

  • Stufe 1-2 solide aufbauen bevor Sie über KI nachdenken
  • Datenqualität sichern – ohne saubere Daten funktioniert keine Analyse
  • Sukzessive aufbauen – jede Stufe baut auf der vorherigen auf

📚 Dieser Artikel ist Teil unseres Grundlagen-Guides: Was ist Business Intelligence? →

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