Wie Datenanalysen zu besseren Entscheidungen führen

Warum ist Datenanalyse wichtig?

Datenanalyse umfasst das Sammeln, Bereinigen, Analysieren und Interpretieren großer Datenmengen. Ziel ist es, Muster und andere Erkenntnisse zu finden. Zur Datenanalyse gehören auch die Organisation, Werkzeuge und Techniken, die für eine eingehende Untersuchung verwendet werden – einschließlich von Werkzeugen zur Kommunikation der Ergebnisse, wie zum Beispiel Tools zur Datenvisualisierung.

Die Datenanalyse liefert Erkenntnisse, die Unternehmen zeigen, worauf sie ihre Bemühungen konzentrieren sollten. Diese Erkenntnisse können dabei helfen, Produkte und Dienstleistungen, das Kundenerlebnis und das allgemeine Markenimage zu verbessern. Die Analyse von Daten bietet Unternehmen insbesondere Anhaltspunkte, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen und einen besseren Kunden-Support anzubieten.

Welche Arten der Datenanalyse gibt es?

Um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, stehen Unternehmen verschiedenen Methoden der Datenanalyse zur Verfügung. Zu den wichtigsten Techniken der Datenanalyse gehören:

• Textanalyse. Die Textanalyse wird auch als Text Mining bezeichnet. Sie nutzt maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um unstrukturierte Textdaten zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Die Textanalyse interpretiert Trends und Muster, um tiefgreifende und gezielte Einblicke in die Gründe zu geben, warum etwas passiert ist oder passiert sein könnte.
• Statistische Analyse. Die statistische Analyse umfasst die Sammlung, Analyse, Modellierung, Interpretation und Präsentation von Daten. Sie beantwortet die Frage: Was ist passiert? Die statistische Analyse kann in zwei Unterkategorien unterteilt werden: die deskriptive Analyse und die inferentielle (oder induktive) Analyse. Die deskriptive Analyse arbeitet mit vollständigen oder ausgewählten zusammengefassten numerischen Daten. Sie versucht nicht, Vorhersagen über zukünftige Trends zu treffen. Stattdessen werden Erkenntnisse aus den Daten der Vergangenheit gewonnen, indem diese so bearbeitet werden, dass sie aussagekräftiger werden. Bei der Inferenzanalyse werden Stichproben aus umfangreichen Datensätzen analysiert. Mit dieser Stichprobe lassen sich Schlussfolgerungen auf die Grundgesamtheit ziehen, ohne dass der komplette Datensatz analysiert werden muss.
• Diagnostische Analyse. Bei der diagnostischen Analyse werden die aus der statistischen Analyse gewonnenen Erkenntnisse genutzt, um Muster in den Daten zu erkennen. Sie beantwortet die Frage: Warum ist das passiert? Diese Art der Analyse ermöglicht es beispielsweise Datenanalysten, in älteren Daten aufgedeckte Muster zu nutzen, um aktuelle Probleme zu lösen.
• Prädiktive (vorausschauende) Analyse. Durch die Verwendung von Mustern, die in Daten aus der Vergangenheit sowie in aktuellen Ereignissen entdeckt wurden, können Datenanalysten zukünftige Ereignisse vorhersagen. Predictive Analytics beantwortet die Frage: Was wird höchstwahrscheinlich passieren?
• Präskriptive Analyse. Prescriptive Analytics ist die fortschrittlichste Form der Analyse. Sie kombiniert alle Daten und Analysen eines Unternehmens, um die beste Vorgehensweise zu ermöglichen. Sie analysiert viele Szenarien, sagt das Ergebnis jedes einzelnen voraus und entscheidet, welche Maßnahmen ein Unternehmen auf der Grundlage der Ergebnisse ergreifen sollte.

Wie man Daten analysiert

Um das Beste aus ihren Daten herauszuholen, müssen Unternehmen einen Prozess zur Datenanalyse einführen. Dieser Prozess umfasst:

• das Festlegen von Zielen
• das Sammeln, Bereinigen und Analysieren von Daten
• die Visualisierung der Daten in Dashboards

Nachfolgend finden Sie sieben Schritte, die Unternehmen bei der Analyse ihrer Daten befolgen sollten:

• Definieren Sie Ziele. Die Festlegung klarer Ziele hilft Unternehmen, die Art der zu sammelnden und zu analysierenden Daten zu bestimmen.
• Integrieren Sie Tools für die Datenanalyse. Diese Tools können über APIs und One-Click-Integrationen genutzt werden. Unternehmen benötigen jedoch möglicherweise die Unterstützung eines Entwicklers, um die API einzurichten.
• Sammeln Sie die Daten. Unternehmen müssen alle Daten an einem Ort sammeln, damit sie analysiert werden können. Quantitative und qualitative Daten können beide in Excel gespeichert werden. Manche Unternehmen nutzen auch APIs und Integrationen, um ihre Datenquellen direkt mit den Tools zur Datenanalyse zu verbinden.
• Bereinigen Sie die Daten. Um genaue Ergebnisse zu erhalten, müssen Unternehmen ihre Daten vor der Analyse bereinigen. Entfernen Sie zum Beispiel Satzzeichen, Sonderzeichen, HTML-Tags und doppelte Datensätze.
• Analysieren Sie die Daten. Unternehmen sollten Software zur Datenanalyse und andere Tools verwenden, um die Daten zu verstehen. Häufig genutzte Analyse-Tools sind: Rapid Miner, Chartio, Metabase, Redash, Excel, Python, R, Looker und Microsoft Power BI.
• Ziehen Sie Schlussfolgerungen. Um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, sollten Unternehmen tief in die Daten eintauchen. Interpretieren sie dann diese Ergebnisse, um die besten Handlungsoptionen zu bestimmen.
• Visualisieren Sie die Daten. Unternehmen sollten die Ergebnisse so darstellen, dass andere sie lesen und verstehen können. Es gibt viele Techniken zur Visualisierung von Daten. Unternehmen können Dashboards verwenden, um die Daten zu aggregieren und so Trends und Muster leicht zu erkennen. Viele Analyse-Tools verfügen über eingebaute Dashboards. Sie können aber auch Grafiken, Karten, Diagramme, Aufzählungspunkte und andere Methoden zur Darstellung der Informationen verwenden. Die Visualisierung der Daten hilft den Unternehmen, Erkenntnisse zu gewinnen, indem sie Datensätze vergleichen und Beziehungen beobachten können.

Was bringt die Datenanalyse?

Unternehmen können aus der Datenanalyse mehrere Vorteile ziehen:

• Verbesserte Websites. Unternehmen können Daten über Kunden sammeln, indem sie deren Interaktionen mit ihren Websites analysieren. Anhand dieser Informationen kann die Leistung der Website verbessert und so das Kundenerlebnis gesteigert werden.
• Maßgeschneidertes Einkaufserlebnis. Unternehmen können Produkte vorschlagen, die Kunden auf der Basis ihrer früheren Einkäufe wahrscheinlich kaufen würden. Dies ist möglich, indem Verkaufstrends aufgedeckt werden – basierend auf Kundenpräferenzen, Online-Einkaufserfahrungen und anderen Mustern.
• Kundenbindung. Die Datenanalyse ermöglicht es Vertriebsleitern, die profitabelsten Kundentypen zu identifizieren. Wenn sie feststellen, welche Kunden nicht so profitabel sind wie andere, können sie entscheiden, welche Werbestrategien am besten geeignet sind – oder ob sie sich von Kunden trennen sollten.
• Wettbewerbsforschung. Die Datenanalyse hilft Unternehmen, die Konkurrenz auszukundschaften. Sie kann Einblicke in die Stärken, Schwächen, Marketingstrategien und Verkaufstaktiken der Wettbewerber liefern. Unternehmen können auch die negativen Bewertungen ihrer Konkurrenten analysieren, um zu entscheiden, wie sie diese für sich verbessern können.
• Verbesserte Mitarbeiterleistung. Die Überwachung der Mitarbeiterleistung ermöglicht es den Personalabteilungen, zu verstehen, wie die Mitarbeiter ihre Zeit verbringen. Es ist auch möglich, Wege zur Verbesserung der Produktivität zu finden.
• Verbesserte Sicherheit. Die Überwachung von Daten kann Finanzinstituten und anderen Unternehmen, die Online-Transaktionen verarbeiten, helfen, die Sicherheit zu verbessern. So können Kreditkartenunternehmen beispielsweise Erkenntnisse nutzen, um Betrug zu verhindern. Durch die Überwachung des Kundenverhaltens können Unternehmen verdächtige Transaktionen erkennen, Konten kennzeichnen und Betrug aufdecken und/oder verhindern.
• Verbesserte betriebliche Effizienz. Das Sammeln und Analysieren von Daten zu Lieferketten kann die Ursache von Produktionsverzögerungen oder Engpässen aufzeigen. Sie können Unternehmen auch dabei helfen vorherzusagen, wo zukünftige Probleme auftreten könnten.
• Verbesserte Bestandsverwaltung. Unternehmen können besser entscheiden, wie viel Bestand zur Deckung der Nachfrage erforderlich ist, und ihre Lagerbestände auf ein Minimum beschränken.