Analytics
Strategischer Ansatz zur systematischen Auswertung von Daten, um handlungsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu verbessern.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungGeschäftlich
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Fehlinterpretation von Korrelationen als Kausalität.
- Datenschutzverletzungen durch unzureichende Governance.
- Übermäßige Abhängigkeit von Vorhersagemodellen ohne Domänenvalidierung.
- Start mit klaren Hypothesen und iterativen Experimenten
- Automatisierte Datenqualitätsprüfungen einführen
- Governance‑Regeln für Zugriff, Retention und Metrikdefinitionen etablieren
I/O & Ressourcen
- Rohdaten aus Ereignis-, Transaktions- und Systemquellen
- Domänenmetriken und Geschäfts-KPIs
- Zugriffsrechte und Governance-Definitionen
- Analytische Berichte, Dashboards und Alerts
- Modelle und Vorhersagen zur Entscheidungsunterstützung
- Empfehlungen für Produkt- und Prozessänderungen
Beschreibung
Analytics beschreibt die systematische Sammlung, Verarbeitung und Auswertung von Daten zur Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse für Entscheidungen. Es umfasst Methoden, Metriken und Werkzeuge von deskriptiver bis prädiktiver Analyse und verbindet technische Infrastruktur mit fachlichen Fragestellungen. Ziel ist die Verbesserung von Produkten, Prozessen und Geschäftsentscheidungen.
✔Vorteile
- Verbesserte Entscheidungsqualität durch datenbasierte Erkenntnisse.
- Schnellere Identifikation von Optimierungspotenzialen in Produkten und Prozessen.
- Erhöhte Transparenz über Geschäfts- und Betriebskennzahlen.
✖Limitationen
- Qualität der Erkenntnisse ist stark abhängig von Datenqualität und -verfügbarkeit.
- Komplexe Analysen können hohe Infrastruktur- und Betriebskosten verursachen.
- Falsche Metrikdefinitionen führen zu irreführenden Prioritäten.
Trade-offs
Metriken
- Time to Insight
Zeit von Datenverfügbarkeit bis zur nutzbaren Erkenntnis.
- Datenabdeckung
Prozentsatz relevanter Datenquellen, die in Analysen eingebunden sind.
- Dashboard-Adoption
Anteil der Teams, die bereitgestellte Dashboards regelmäßig nutzen.
Beispiele & Implementierungen
E-Commerce Conversion-Optimierung
Analyse von Nutzungsdaten zur Identifikation von Absprungseiten und Optimierung von Checkout-Flows.
Fehlerminimierung im Betrieb
Telemetrie-Analysen ermöglichen proaktives Erkennen von Anomalien und Senkung von Incidents.
Marketing-Attribution
Verknüpfung von Kampagnendaten mit Nutzungsmetriken zur Bewertung von Kanalwirkung.
Implementierungsschritte
Ziele und KPIs definieren, Stakeholder abstimmen
Datenquellen katalogisieren und Integrationspfade bauen
Erste Analysen, Dashboards und Validierungsschleifen einführen
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Legacy-Datenpipelines ohne Test- und Monitoring‑Mechanismen.
- Fehlender Datenkatalog erschwert Wiederverwendung und Governance.
- Ad-hoc-Skripte für wichtige KPIs statt reproduzierbarer Pipelines.
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- KPIs werden manipuliert, um kurzfristige Ziele zu erreichen.
- Automatisierte Vorhersagen werden ungeprüft in Produktion übernommen.
- Persönliche Daten werden ohne Einwilligung für Analysen verwendet.
Typische Fallen
- Verwechseln von Korrelation und Kausalität bei Handlungsableitungen.
- Zu frühe Skalierung vor Validierung von Annahmen.
- Unklare Ownership führt zu veralteten oder widersprüchlichen Metriken.
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Verfügbare Infrastruktur- und Betriebskapazitäten
- • Rechtliche Vorgaben zu Datenschutz und Aufbewahrung
- • Heterogene Datenquellen und Formate