Die Wichtigkeit von Datenanalysen

Was bedeutet es, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen? Es bedeutet, strategische Entscheidungen auf der Grundlage von Datenanalysen und -interpretationen zu treffen. Ein datengesteuerter Ansatz ermöglicht es Unternehmen und Einzelpersonen, ihre Daten mit dem Ziel zu untersuchen und zu organisieren, ihre Kunden und Verbraucher besser zu bedienen.

Datengesteuert zu sein bedeutet, Fakten, Messgrößen und Daten zu nutzen, um strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen, die mit den eigenen Zielen und Initiativen übereinstimmen. Wenn Unternehmen den vollen Wert ihrer Daten erkennen, bedeutet dies, dass jeder in die Lage versetzt wird, täglich bessere Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Dies wird jedoch nicht einfach durch die Auswahl der geeigneten Analysetechnologie erreicht, um die nächste strategische Chance zu identifizieren.

Um zu lernen, wie man datengestützte Entscheidungen trifft, muss man verstehen, wie man Daten analysiert. In diesem Artikel werden wir die Welt der Datenanalyse durchqueren, um ihre Feinheiten besser zu verstehen.

Was sind Daten?

Daten sind eine Abstraktion des realen Lebens. Das heißt, sie stellen Menschen, Orte und Dinge dar. Sie sind eine Momentaufnahme in der Zeit, die etwas darstellt oder festhält, das sich bewegt und verändert.

Was ist Datenanalyse?

Die Datenanalyse ist ein Prozess der Überprüfung, Bereinigung, Umwandlung und Modellierung von Daten mit dem Ziel, nützliche Informationen zu entdecken, Schlussfolgerungen zu ziehen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Die Datenanalyse hat viele Facetten und Ansätze, umfasst unterschiedliche Techniken unter einer Vielzahl von Namen und wird in verschiedenen Bereichen der Wirtschaft, Wissenschaft und Sozialwissenschaften eingesetzt. In der heutigen Geschäftswelt spielt die Datenanalyse eine Rolle, wenn es darum geht, Entscheidungen wissenschaftlicher zu treffen und Unternehmen zu helfen, effektiver zu arbeiten.

Wie wird die Datenanalyse in Unternehmen genutzt?

Die Datenanalyse ist für die Unternehmen von heute wichtig, weil datengestützte Entscheidungen die einzige Möglichkeit sind, wirklich sicher zu sein. Einige erfolgreiche Unternehmen mögen auf einer Vermutung beruhen, aber fast alle erfolgreichen Geschäftsentscheidungen sind datengestützt.

Datenanalysen geben Ihnen mehr Einblicke in Ihre Kunden und ermöglichen es Ihnen, den Kundenservice auf deren Bedürfnisse zuzuschneiden, mehr Personalisierung zu bieten und stärkere Beziehungen zu ihnen aufzubauen.

Die Datenanalyse kann Ihnen helfen, Ihre Prozesse zu rationalisieren, Geld zu sparen und Ihren Gewinn zu steigern. Wenn Sie besser verstehen, was Ihr Publikum will, verschwenden Sie weniger Zeit mit der Erstellung von Anzeigen und Inhalten, die nicht den Interessen Ihrer Zielgruppe entsprechen.

Warum ist die Datenanalyse wichtig?

Die Datenanalyse ist einer der wichtigsten Prozesse, den Unternehmen nutzen können, um die richtigen Entscheidungen zu treffen. In diesem Informationszeitalter gibt es kaum ein Unternehmen, das keine Datenanalyse benötigt, um die richtigen Entscheidungen treffen zu können.

Effektive Datenanalyse ist eine Fähigkeit, die im Finanzwesen, im Einzelhandel, in der Medizin und im Gesundheitswesen und sogar in der Welt des Sports angewendet werden kann. Der FC Liverpool zum Beispiel hat in den letzten zwei Jahren immer wieder Weltklasseleistungen erbracht und damit die Premier League dominiert – das Geheimnis ist die Datenanalyse. Sie ist eine universelle Sprache, und sie ist heute wichtiger als je zuvor.

Arten der Datenanalyse

Es gibt verschiedene Arten der Datenanalyse, je nachdem, was Sie erreichen wollen;

• Deskriptive Analyse: Hier geht es darum, vergangene Daten zu betrachten und daraus Erkenntnisse zu ziehen. Dies ist die häufigste Art der Datenanalyse. Sie wird häufig bei der Verfolgung von Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs), Umsätzen, Leads und mehr eingesetzt.
• Diagnostische Analyse: Hier geht es darum, zu ermitteln, warum etwas passiert ist. Sobald Ihre deskriptive Analyse zeigt, dass etwas Negatives oder Positives passiert ist, kann eine diagnostische Analyse durchgeführt werden, um den Grund herauszufinden. Ein Unternehmen stellt vielleicht fest, dass die Zahl der Leads im Oktober zugenommen hat, und nutzt die diagnostische Analyse, um festzustellen, welche Marketingmaßnahmen am meisten dazu beigetragen haben.
• Prädiktive Analyse: Hier geht es darum, vorherzusagen, was in der Zukunft wahrscheinlich passieren wird. Bei dieser Art von Forschung werden aus den Daten der Vergangenheit Trends abgeleitet, aus denen dann Vorhersagen für die Zukunft getroffen werden. Zum Beispiel: Was geschah mit dem Umsatz im letzten heißen Sommer? Wie viele Wettermodelle sagten einen heißen Sommer in diesem Jahr voraus?

Der Prozess der Datenanalyse

Im Folgenden finden Sie die Leitlinien für eine effektive Analyse Ihrer Daten. Sie lauten;

1. Identifizieren Sie Ihre Fragen

Bei der Analyse Ihrer Organisations- oder Geschäftsdaten müssen Sie mit der/den richtigen Frage(n) beginnen. Die Fragen sollten messbar, klar und prägnant sein. Entwerfen Sie Ihre Fragen so, dass sie potenzielle Lösungen für Ihr spezifisches Problem oder Ihre Chance entweder qualifizieren oder disqualifizieren.

2. Datenerhebung

Nachdem Sie Ihre Frage klar definiert haben, ist es nun an der Zeit, Ihre Daten zu sammeln. Denken Sie bei der Sammlung und Organisation Ihrer Daten an diese wichtigen Punkte, damit Sie Ihre gesammelten Daten in einer guten Benennungskonvention und einem geeigneten Speichersystem organisieren können.

3. Datenbereinigung

Nach der Verarbeitung und Organisation können die Daten unvollständig sein, Duplikate enthalten oder Fehler aufweisen. Die Notwendigkeit der Datenbereinigung ergibt sich aus Problemen bei der Eingabe und Speicherung der Daten. Bei der Datenbereinigung geht es darum, diese Fehler zu vermeiden und zu korrigieren. Zu den üblichen Aufgaben gehören der Abgleich von Datensätzen, die Identifizierung ungenauer Daten, die Gesamtqualität der vorhandenen Daten, die Deduplizierung und die Segmentierung von Spalten. Solche Datenprobleme können auch durch eine Vielzahl von Analysetechniken ermittelt werden.

4. Analysieren Sie die Daten

Nachdem Sie die Daten bereinigt haben, ist es Zeit für eine tiefergehende Datenanalyse. Beginnen Sie damit, Ihre Daten auf verschiedene Weise zu manipulieren, z. B. indem Sie sie grafisch darstellen und Korrelationen finden oder indem Sie eine Pivot-Tabelle in Excel erstellen. Mit einer Pivot-Tabelle können Sie Daten nach verschiedenen Variablen sortieren und filtern und den Mittelwert, das Maximum, das Minimum und die Standardabweichung Ihrer Daten berechnen. Wenn Sie die Daten bearbeiten, stellen Sie vielleicht fest, dass Sie genau die Daten haben, die Sie brauchen. Wahrscheinlicher ist jedoch, dass Sie Ihre ursprüngliche Frage überarbeiten oder weitere Daten sammeln müssen. In jedem Fall hilft Ihnen diese erste Analyse von Trends, Korrelationen, Schwankungen und Ausreißern, Ihre Datenanalyse auf die Beantwortung Ihrer Fragen und etwaiger Einwände anderer zu konzentrieren.

5. Einblicke gewinnen

Nachdem Sie Ihre Daten analysiert und möglicherweise weitere Nachforschungen angestellt haben, ist es nun an der Zeit, Ihre Ergebnisse zu interpretieren. Denken Sie bei der Interpretation Ihrer Analyse daran, dass Sie eine Hypothese niemals beweisen können, sondern dass, egal wie viele Daten Sie sammeln, der Zufall Ihre Ergebnisse immer verfälschen kann.

Stellen Sie sich bei der Interpretation der Ergebnisse Ihrer Daten die folgenden Schlüsselfragen:

• Welche Fragen werden verwertbare Erkenntnisse liefern?
• Werden die Antworten auf meine Fragen von Bedeutung sein?
• Sind die Antworten auf meine Fragen richtig?

Wenn Ihre Interpretation der Daten all diesen Fragen und Überlegungen standhält, dann sind Sie wahrscheinlich zu einer produktiven Schlussfolgerung gelangt. Der einzige verbleibende Schritt besteht darin, die Ergebnisse Ihrer Datenanalyse zu nutzen, um Ihre beste Vorgehensweise zu bestimmen.

Worauf Sie für eine effiziente Datenanalyse achten sollten:

Die folgenden Eigenschaften sollten Sie sich aneignen, um eine effiziente Datenverwaltung zu gewährleisten. Es handelt sich dabei lediglich um Richtlinien, und das sind sie;

• Seien Sie zielstrebig und paranoid, was die Qualität Ihrer Daten angeht.
• Seien Sie skeptisch gegenüber Ihren Daten. D.h. eine Abweichung in Ihren Daten ist in der Regel ein Dateneingabe- oder Kodierungsfehler.
• Wenn Ihnen jemand oder ein Kollege mit großer Zuversicht etwas über den Datensatz erzählt, dämpfen Sie Ihre Erwartungen.
• Nehmen Sie Ihre Daten nicht für bare Münze. Seien Sie leidenschaftlich dabei, herauszufinden, was Ihre Daten wirklich bedeuten.

Einsatz von Werkzeugen und Technologien in der Datenanalyse

Die Datenanalyse spielt eine entscheidende Rolle in der modernen Geschäftswelt, indem sie Unternehmen ermöglicht, aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Um diesen Prozess effizient und effektiv zu gestalten, kommen verschiedene Werkzeuge und Technologien zum Einsatz. Hier sind einige der gebräuchlichsten:

1. Microsoft Excel: Trotz seiner Einfachheit ist Excel ein mächtiges Werkzeug für die Datenanalyse. Es bietet eine Vielzahl von Funktionen zur Datenmanipulation, statistischen Analyse und Visualisierung, die es Benutzern ermöglichen, komplexe Analysen durchzuführen, ohne auf spezialisierte Software zurückgreifen zu müssen.
2. SQL (Structured Query Language): SQL ist eine spezialisierte Programmiersprache, die für die Verwaltung und den Abruf von Daten in relationalen Datenbanken entwickelt wurde. Unternehmen nutzen SQL, um komplexe Abfragen auf ihren Datenbanken auszuführen, was eine detaillierte Analyse und Berichterstattung ermöglicht.
3. Programmiersprachen wie Python und R: Sowohl Python als auch R sind aufgrund ihrer Vielseitigkeit und der umfangreichen Bibliotheken, die speziell für Datenanalyse und maschinelles Lernen entwickelt wurden, bei Datenwissenschaftlern sehr beliebt. Diese Sprachen bieten fortschrittliche Analysefunktionen, die über traditionelle Werkzeuge hinausgehen und komplexe Datenverarbeitung, statistische Analysen und maschinelles Lernen unterstützen.
4. Spezialisierte Datenanalyse-Software: Neben den oben genannten Werkzeugen gibt es eine Reihe spezialisierter Softwarelösungen, die für spezifische Datenanalyseaufgaben entwickelt wurden. Beispiele hierfür sind Tableau für Datenvisualisierung, SAS für fortgeschrittene statistische Analysen und SPSS für sozialwissenschaftliche Forschung.

Integration in den Workflow

Die Integration dieser Werkzeuge und Technologien in den Datenanalyse-Workflow eines Unternehmens ermöglicht eine effiziente Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten. Dies hilft Unternehmen, informierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und letztendlich ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.