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. Zunächst erfolgt die Datenerhebung, bei der relevante Daten aus verschiedenen, meist internen und gelegentlich auch externen, Quellen gesammelt und zusammengeführt werden. Dies kann Kundendaten, Transaktionsdaten, Produktdaten, Online-Nutzeraktivitäten, Daten aus sozialen Medien, Sensordaten und vieles mehr umfassen. Nach der Datenerfassung folgt die Datenbereinigung.

Bei dieser werden die Daten auf Unvollständigkeiten, Ungenauigkeiten und Ausreißer überprüft und korrigiert, um einen soliden Grundstein für die bevorstehende Analyse zu schaffen. Daraufhin folgt die Datenaufbereitung, bei der die Daten auf die Analyseobjekte hin (z.B. Kunden) aggregiert und in eine für die Analysemethode verarbeitbare Form gebracht werden. Der nächste Schritt ist die Datenexploration, bei der verschiedenen statistischen Methoden angewendet werden, um Muster, Zusammenhänge oder Abweichungen zu erkennen. Hierbei kommen Techniken wie Data Mining, Clusteranalyse oder die Anwendung unterschiedlicher Datenmodelle zum Einsatz.

Auf der Grundlage der Datenanalyse werden Hypothesen aufgestellt und Tests durchgeführt, um die Gültigkeit der Hypothesen zu überprüfen. Schließlich erfolgt die Interpretation der Ergebnisse. Die gewonnenen Erkenntnisse werden analysiert, gedeutet, interpretiert und in verständlicher Form präsentiert, um sie Entscheidungsträgern und relevanten Mitarbeitern zur Verfügung zu stellen. Dies kann in Form von Präsentationen, Dashboards oder Visualisierungen geschehen. Anschließend können die Entscheidungsträger eine Entscheidung fällen und die jeweilige Umsetzung oder Anpassung beauftragen. Die Umsetzung kann beispielsweiße sein, dass die Analyseergebnisse automatisiert und dauerhaft im Unternehmen etabliert werden.

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 die Identifizierung von Mustern und Trends können Unternehmen Chancen erkennen, Risiken minimieren und fundierte Entscheidungen treffen, um ihr Geschäft zu optimieren und sich im Wettbewerbsumfeld zu behaupten und von den Mittbewerbern abzuheben.

In einer Zeit, in der immer mehr Daten generiert werden, werden Datenanalysen zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen. Das Ziel liegt darin den vollen Wert ihrer Daten zu nutzen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die es ihnen ermöglichen, ihre Ziele effektiver 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 lassen sich leicht in Datenbanken oder Tabellenkalkulationen speichern. Beispiele dafür 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 bestimmte strukturierte Elemente, aber auch unstrukturierte Komponenten. Beispiele dafür sind XML-Dateien oder Log-Dateien.

Nutzen von Datenanalysen

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

• Durch Datenanalysen können Sie für Ihr Unternehmen Muster und Trends identifizieren, die Ihnen helfen, wichtige Erkenntnisse über Ihre Kunden, Produkte und die Außenwahrnehmung des Unternehmens zu gewinnen. Dies ermöglicht es Ihnen besser zu verstehen, wie Ihr Unternehmen funktioniert, welche Faktoren den Erfolg beeinflussen, und welche Maßnahmen ergriffen werden sollten, um die Leistung zu verbessern.
  
  
• Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen können Sie Ihre Optionen abwägen und beispielsweise fundierte Marketingentscheidungen treffen. Datenanalysen liefern Ihnen außerdem wichtige Informationen, um Risiken abzuschätzen, zukünftige Trends vorherzusagen und effektive Strategien entwickeln zu können.
  
  
• Ineffiziente Prozesse können mithilfe von Datenanalysen identifiziert und optimiert werden. Durch die Analyse großer Datenmengen können Engpässe oder Schwachstellen erkannt und entsprechende Maßnahmen von Ihnen ergriffen werden, um die Effizienz und Produktivität des Unternehmens zu steigern.
  
  
• Durch die Analyse von Kundendaten können personalisierte Kundenansprachen vollzogen werden. Datenanalysen helfen dabei, das Verhalten, die Präferenzen und die Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen.
  
  
• Selektion auf Basis von Scorings: Auf der vielseitigen Datengrundlage kann Ihr Unternehmen maßgeschneiderte Angebote, personalisierte Empfehlungen und gezielte Marketingkampagnen entwickeln, um die Kundenbindung und Kundenzufriedenheit zu erhöhen und die Umsätze 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

Datenanalysen sind ein unverzichtbares Instrument für Unternehmen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungen zu treffen und ihre Leistung zu optimieren. Dabei können Datenanalysen strategisch und operativ, absolut vielseitig eingesetzt und durchgeführt werden. Durch die Analyse verschiedener Arten von Daten, einschließlich strukturierter, unstrukturierter und semi-strukturierter Daten, können Sie für Ihr Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen und Ihre Geschäftsprozesse verbessern.

Der Nutzen von Datenanalysen erstreckt sich über die Erkenntnisgewinnung, Entscheidungsunterstützung, Effizienzsteigerung, personalisierte Kundenansprache, Wettbewerbsvorteile und Risikomanagement bis hin zu vielen weiteren individuellen Aspekten Ihres Unternehmens. In einer datengetriebenen Welt sind Datenanalysen der Schlüssel zum Erfolg und kaum noch aus einem modern agierenden Unternehmen wegzudenken.