Was ist eine Datenanalyse und wofür
brauche ich sie?

Was sind Datenanalysen?

Datenanalysen beziehen sich auf den Prozess der systematischen Untersuchung und Interpretation von Daten, um wertvolle Erkenntnisse, Muster und Trends zu identifizieren. Sie umfassen eine Vielzahl von Techniken, Methoden und Tools, die es Unternehmen ermöglichen, aus großen Mengen von Daten Mehrwert zu generieren. Datenanalysen greifen auf mathematische und statistische Modelle, Algorithmen und maschinelles Lernen zurück, um Daten zu strukturieren, zu aggregieren und zu analysieren.

Wie funktioniert eine Datenanalyse?

Der Datenanalyse-Prozess nach CRIPS-DM beginnt mit dem Geschäfts- und Datenverständnis und umfasst insgesamt sechs Schritte. Der erste Schritt ist die Datenerhebung. Dabei werden relevante Daten aus verschiedenen, meist internen, manchmal auch externen Quellen gesammelt und zusammengeführt. Dies kann Kundendaten, Transaktionsdaten, Produktdaten, Online-Nutzeraktivitäten, Daten aus sozialen Medien, Sensordaten und vieles mehr umfassen. Nach der Datenerfassung folgt die Datenbereinigung.

Dabei werden die Daten auf Unvollständigkeiten, Ungenauigkeiten und Ausreißer überprüft und korrigiert, um eine solide Grundlage für die anschließende Analyse zu schaffen. Es folgt die Datenaufbereitung, bei der die Daten nach Analyseobjekten (z.B. Kunden) aggregiert und in eine für die Analysemethode verarbeitbare Form gebracht werden. Der nächste Schritt ist die Datenexploration, bei der verschiedene statistische Methoden angewendet werden, um Muster, Zusammenhänge oder Abweichungen zu erkennen. Dabei kommen Techniken wie Data Mining, Clusteranalyse oder die Anwendung verschiedener Datenmodelle zum Einsatz.

Auf der Grundlage der Datenanalyse werden Hypothesen formuliert und Tests durchgeführt, um die Gültigkeit der Hypothesen zu prüfen. Schließlich werden die Ergebnisse interpretiert. Die gewonnenen Erkenntnisse werden analysiert, gedeutet, interpretiert und in verständlicher Form aufbereitet, um sie den Entscheidungsträgern und betroffenen Mitarbeitern zur Verfügung zu stellen. Dies kann in Form von Präsentationen, Dashboards oder Visualisierungen erfolgen. Die Entscheidungsträger können dann eine Entscheidung treffen und die entsprechende Umsetzung oder Anpassung in Auftrag geben. Die Umsetzung kann beispielsweise darin bestehen, die Analyseergebnisse zu automatisieren und dauerhaft im Unternehmen zu etablieren.

Datenanalysen ermöglichen es Unternehmen wichtige Fragen zu beantworten, zum Beispiel: 

• Wie hat sich das Kundenverhalten im Laufe der Zeit verändert?
• In welcher Abhängigkeit stehen gekaufte Produkte zueinander?
• Welche Segmente innerhalb der Kundschaft sind am profitabelsten?

Durch das Erkennen von Mustern und Trends können Unternehmen Chancen erkennen, Risiken minimieren und fundierte Entscheidungen treffen, um ihr Geschäft zu optimieren, sich im Wettbewerbsumfeld zu behaupten und sich von der Konkurrenz abzuheben.

In einer Zeit, in der immer mehr Daten generiert werden, wird die Datenanalyse zu einem unverzichtbaren Instrument für Unternehmen. Das Ziel besteht darin, den Wert ihrer Daten voll auszuschöpfen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die es ihnen ermöglichen, ihre Ziele effizienter zu erreichen und nachhaltiges Wachstum zu fördern.

Abbildung 1: Ablauf eines Datenanalyseprozess simpel dargestellt

Datengrundlage für Datenanalysen

Es gibt verschiedene Arten von Daten, die als Grundlage für Datenanalysen dienen können:

• Strukturierte Daten: Strukturierte Daten sind in tabellarischer Form organisiert und können leicht in Datenbanken oder Tabellenkalkulationsprogrammen gespeichert werden. Beispiele sind Kundendatenbanken, Verkaufsberichte oder Inventurberichte.
  
  
• Unstrukturierte Daten: Unstrukturierte Daten sind nicht in einer festen Form organisiert und können Texte, Bilder, Videos oder Social-Media-Beiträge umfassen. Diese Art von Daten erfordert oft spezielle Analysetechniken, um sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
  
  
• Semi-strukturierte Daten: Semi-strukturierte Daten sind eine Kombination aus strukturierten und unstrukturierten Daten. Sie enthalten einige strukturierte Elemente, aber auch unstrukturierte Komponenten, wie zum Beispiel XML-Dateien oder Log-Dateien.

Was ist der Nutzen von Datenanalysen?

Es gibt verschiedene Arten von Daten, die als Grundlage für Datenanalysen dienen können:

• Mit einer Datenanalyse können Sie Muster und Trends in Ihrem Unternehmen erkennen, die Ihnen helfen, wichtige Erkenntnisse über Ihre Kunden, Ihre Produkte und die Außenwahrnehmung Ihres Unternehmens zu gewinnen. So können Sie besser verstehen, wie Ihr Unternehmen funktioniert, welche Faktoren den Erfolg beeinflussen und welche Maßnahmen Sie ergreifen sollten, um die Leistung zu verbessern.
  
  
  
• Auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse können Sie Ihre Optionen abwägen und beispielsweise fundierte Marketingentscheidungen treffen. Datenanalysen liefern Ihnen auch wichtige Informationen, um Risiken abzuschätzen, zukünftige Trends vorherzusagen und erfolgreiche Strategien zu entwickeln.
  
  
  
• Datenanalysen können ineffiziente Prozesse identifizieren und optimieren. Durch die Analyse großer Datenmengen können Engpässe oder Schwachstellen erkannt werden. Daraus lassen sich Maßnahmen ableiten, um die Effizienz und Produktivität des Unternehmens zu steigern.
  
  
  
• Die Analyse von Kundendaten ermöglicht eine personalisierte Kundenansprache. Datenanalysen helfen, das Verhalten, die Präferenzen und die Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen.
  
  
  
• Selektion auf Basis von Scorings: Auf Basis der vielfältigen Daten kann Ihr Unternehmen maßgeschneiderte Angebote, personalisierte Empfehlungen und gezielte Marketingkampagnen entwickeln, um die Kundenbindung und -zufriedenheit zu erhöhen und den Umsatz zu steigern.
  
  
  
• Datenanalysen können Ihrem Unternehmen einen wichtigen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Durch die Fähigkeit Daten effektiv zu analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, können Unternehmen ihre Geschäftsstrategien anpassen, innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln und ihre Positionierung im Markt stärken. Die innovativen Entwicklungen verschaffen Ihnen nicht nur einen Vorsprung gegenüber den Wettbewerbern, sondern können zu Alleinstellungsmerkmalen (USPs) werden und die Wertigkeit Ihres Produkts steigern.
  
  
  
• Datenanalysen spielen auch eine wichtige Rolle im Risikomanagement. Unternehmen können Daten nutzen, um potenzielle Risiken und Bedrohungen frühzeitig zu erkennen, Risikomodelle zu erstellen und geeignete Maßnahmen zur Risikominimierung zu ergreifen.

Fazit

Eine Datenanalyse ist ein unverzichtbares Instrument für Unternehmen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungen zu treffen und ihre Leistung zu optimieren. Datenanalysen können sowohl auf strategischer als auch auf operativer Ebene eingesetzt und durchgeführt werden. Durch die Analyse verschiedener Arten von Daten, einschließlich strukturierter, unstrukturierter und semistrukturierter Daten, können Sie wertvolle Erkenntnisse für Ihr Unternehmen gewinnen und Ihre Geschäftsprozesse verbessern.