Datenanalyse: Der Schlüssel zu fundierten Geschäftsentscheidungen

Die Geschäftswelt wird zunehmend datengesteuert. Datenanalyse, auch Data Analytics genannt, ist der Schlüssel, um wettbewerbsfähig zu bleiben und fundierte Entscheidungen zu treffen. Unternehmen generieren täglich riesige Mengen an Daten, doch nur durch die richtige Analyse lassen sich daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Eine Marktstudie von Salesforce zeigt: 94 Prozent aller befragten Führungskräfte sind der Meinung, dass sie noch mehr Nutzen aus ihren Daten ziehen sollten (State of Data and Analystics). Ob es darum geht, Kundenverhalten vorherzusagen, betriebliche Effizienz zu steigern oder zukünftige Trends zu erkennen – Datenanalyse bietet die Grundlage, um nicht nur auf Veränderungen zu reagieren, sondern proaktiv zu handeln. Wir zeigen Ihnen, wie es geht.

In diesem Artikel erwartet Sie:

• Was ist Datenanalyse und wozu ist sie gut?
• Welche Daten kann ich als Unternehmen analysieren?
• 3 Vorteile der Datenanalyse für Ihr Unternehmen
• Schritt-für-Schritt: So optimieren Sie Ihre Datenanalyse
• Datenanalyse-Methoden: Verschiedene Ansätze im Überblick
• So gelingt Datenanalyse in Ihrem Unternehmen
• Datenanalyse und KI: Ein effektives Duo
• Ihr Weg in die datengetriebene Zukunft

Welche Daten kann ich als Unternehmen analysieren?

Welche Daten ein Unternehmen analysieren sollte, hängt stark von der jeweiligen Branche und den spezifischen Abteilungen ab. 

• Im Marketing sind beispielsweise die Analyse des Return on Investment (ROI), der Website-Besuche oder der Conversion Rate entscheidend, um den Erfolg von Kampagnen zu messen und die Zielgruppe besser zu verstehen. 
• Im Lieferkettenmanagement helfen Echtzeitdaten und die Analyse von Lagerbeständen dabei, die Effizienz zu steigern und Lieferengpässe frühzeitig zu erkennen. 
• Das Gesundheitswesen nutzt Patientendaten, wie die Anzahl durchgeführter Operationen oder Geburten, um Prozesse zu optimieren und die Versorgung zu verbessern. 
• Im Einzelhandel werden häufig Daten aus Treueprogrammen oder sozialen Medien ausgewertet, um personalisierte Angebote zu erstellen und die Kundenbindung zu stärken. 
• In der Personalabteilung stehen Kennzahlen wie Mitarbeiterzufriedenheit und Fluktuation im Fokus, um die Arbeitsumgebung zu verbessern und qualifizierte Mitarbeiter:innen zu halten. 

Jede Abteilung kann durch gezielte Datenauswertung entscheidende Erkenntnisse gewinnen und so effizienter arbeiten.

3 Vorteile der Datenanalyse für Ihr Unternehmen

Data Analytics bietet zahlreiche Vorteile für Ihr Unternehmen. Dazu zählen unter anderem:

1. Effizienzsteigerung: Dank Datenanalyse können Sie Unternehmensprozesse effizienter gestalten und so Ihre Wirtschaftlichkeit erhöhen. Automatisierte Echtzeitanalysen ermöglichen es, Veränderungen frühzeitig zu erkennen oder sogar vorherzusagen und schnellstmöglich darauf zu reagieren. So können Probleme und Fehler bereits behoben werden, bevor sie Auswirkungen auf den Geschäftsprozess haben.
2. Fundierte Entscheidungsfindung: Handeln Sie nicht auf Grundlage geschätzter Werte oder Ihrer Intuition, sondern auf Basis präziser Datenanalysen. Sie erhalten dank umfassender Big Data Analytics weitreichende Einblicke in die Tätigkeiten Ihrer Wettbewerber, aktuelle Markttrends und das Kundenverhalten und können so angemessen und vorausschauend reagieren.
3. Personalisierte Kundenerfahrung: Die Anwendung von Datenanalyse ermöglicht Ihnen, individuelle Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und darauf einzugehen. Durch die Analyse von Kundeninteraktionen, Kaufhistorie und Verhaltensmustern können Sie personalisierte Angebote erstellen, die genau auf die Wünsche und Bedürfnisse Ihrer Kund:innen abgestimmt sind. Dies führt zu einererhöhten Kundenzufriedenheit und Kundenbindung, da sich Kund:innen durch die maßgeschneiderten Erfahrungen besser verstanden und wertgeschätzt fühlen.

Schritt-für-Schritt: So optimieren Sie Ihre Datenanalyse

Um aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, müssen verschiedene Schritte im Data Analytics Prozess durchlaufen werden:

#1 Fragestellung definieren

Der erste und entscheidende Schritt in jedem Datenanalyseprozess ist es, eine klare Fragestellung zu definieren. Diese Frage sollte das Ziel der Analyse präzise formulieren und sicherstellen, dass alle weiteren Schritte auf die Lösung dieses Problems ausgerichtet sind. Ein gut definierter Fokus verhindert Zeitverlust und hilft, die richtigen Daten auszuwählen.

Angenommen, Sie leiten ein E-Commerce-Unternehmen und möchten die Kundenbindung erhöhen. Ihre Fragestellung könnte lauten: „Welche Faktoren beeinflussen die Wiederkaufsrate auf meiner Website?“ Diese klare Definition hilft dabei, den Fokus der Analyse zu richten und relevante Daten zu identifizieren.

#2 Daten sammeln

Nachdem die Fragestellung festgelegt wurde, müssen Sie relevante Daten sammeln. Diese Daten können aus internen Quellen, wie zum Beispiel CRM-Systemen, oder externen Quellen, wie sozialen Medien oder Marktstudien, stammen. Es ist wichtig, nur qualitativ hochwertige und vollständige Daten zu nutzen, um verlässliche Ergebnisse zu gewährleisten.

Um bei unserem E-Commerce-Unternehmen zu bleiben: Es sammelt nun verschiedene Datensätze, die für die Analyse relevant sind. Dazu gehören Informationen über vergangene Einkäufe, demografische Daten, Messungen über die Besuchsdauer der Website, die Interaktion mit bestimmten Produkten und wie viele Kund:innen beispielsweise an Treueprogrammen teilnehmen.

#3 Daten aufbereiten

Im nächsten Schritt bereiten Sie Ihre Daten für die Analyse vor. Dabei korrigieren Sie Fehler wie fehlende oder doppelte Werte und stellen eine einheitliche Struktur sicher. Eine gründliche Aufbereitung ist entscheidend, um genaue Ergebnisse zu erzielen.

Tipp: Nutzen Sie automatisierte Datenbereinigungstools, wie zum Beispiel Tableau Prep, um den Prozess effizienter zu gestalten und gleichzeitig präzise Ergebnisse zu erhalten.

#4 Daten analysieren und interpretieren

Erst jetzt erfolgt die eigentliche Datenauswertung. Nutzen Sie statistische Methoden, Algorithmen und Analysetools, um aus den vorbereiteten Daten Einsichten und Antworten auf Ihre ursprüngliche Fragestellung zu gewinnen.

Für das E-Commerce-Unternehmen zeigt sich hier, dass Kund:innen, die an ihrem Treueprogramm teilnehmen, eine höhere Wiederkaufsrate aufweisen. Außerdem stellen sie fest, dass schnelle Lieferzeiten und positive Bewertungen einen signifikanten Einfluss auf die Kundenbindung haben. Das E-Commerce-Unternehmen plant daher die Attraktivität des Treueprogramms zu steigern, damit mehr Kund:innen daran teilnehmen.

#5 Ergebnisse visualisieren

Verwenden Sie visuelle Hilfsmittel wie Diagramme und Graphen, um die Ergebnisse der Datenanalyse anschaulich darzustellen. Die Datenvisualisierung erleichtert das Verständnis der Daten und hilft bei der Kommunikation der Erkenntnisse an Stakeholder oder Mitarbeitende.

Mit dem fünften Schritt scheint die Datenanalyse zwar zunächst abgeschlossen, bei Data Analytics handelt es sich allerdings um einen dynamischen, zyklischen Prozess. Beispielsweise kann es vorkommen, dass eine Analyse, die mit einer bestimmten Fragestellung beginnt, zu neuen Erkenntnissen führt, die dann wiederum zusätzliche Daten erfordern. Dies bedeutet, dass Sie im Prozess oft einen Schritt zurückgehen oder ihn mehrmals durchlaufen müssen, um neue Daten zu sammeln, andere visuelle Darstellungen zu wählen und neue Einsichten zu gewinnen.

Datenanalyse-Methoden: Verschiedene Ansätze im Überblick

Es gibt vier verschiedene Datenanalyse-Methoden. Diese bauen meist aufeinander auf und können miteinander kombiniert werden.

Deskriptive Datenanalyse

Die deskriptive Datenanalyse beschäftigt sich hauptsächlich mit Daten aus der Vergangenheit und soll die Frage beantworten „Was ist passiert?“. Sie lässt allerdings außer Acht, warum bestimmte Ereignisse eingetreten sind, und konzentriert sich stattdessen darauf, ein klares Bild der aktuellen oder vergangenen Situationen und Trends zu zeichnen.

Diagnostische Datenanalyse

Die Frage „Warum ist es passiert?“ wird bei der diagnostischen Datenanalyse beantwortet, indem historische Daten mit anderen Datensätzen verglichen und analysiert werden. Diese Datenanalyse-Methode liefert tiefe Einblicke in die Ursachen und Auswirkungen von Ereignissen. Dadurch gewinnen Unternehmen fundierte Erkenntnisse über bestimmte Trends, Wechselwirkungen und Problematiken.

Prädiktive Datenanalyse

Die prädiktive Datenanalyse beantwortet die Frage „Was könnte in Zukunft passieren?“. Sie nutzt vergangene Daten und Ergebnisse aus deskriptiven und diagnostischen Analysen, um zukünftige Ereignisse und Trends vorherzusagen. Diese Datenanalyse-Methode hilft Unternehmen dabei, sich auf kommende Entwicklungen und Kundenaktionen vorzubereiten.

Präskriptive Datenanalyse

Die präskriptive Datenanalyse konzentriert sich auf die Frage „Was muss getan werden, um das Ziel zu erreichen?“. Sie geht über die prädiktive Analyse hinaus, indem sie nicht nur vorhersagt, was passieren könnte, sondern auch Handlungsempfehlungen liefert, um bestimmte Ziele zu erreichen. Diese Art der Datenauswertung nutzt fortschrittliche Techniken wie maschinelles Lernen und verschiedene Algorithmen, um konkrete Maßnahmen für Unternehmen zu identifizieren. Damit profitieren sie von zukünftigen Trends, vermeiden potenzielle Probleme und setzen ihre Ziele effektiv um.

So gelingt Datenanalyse in Ihrem Unternehmen

Um in der dynamischen Welt des modernen Geschäftslebens erfolgreich zu sein, ist es unerlässlich, die Kunst der Datenanalyse zu beherrschen. Im Folgenden erfahren Sie, welche Voraussetzungen und Schlüsselkomponenten für den effektiven Einsatz von Dataanalyse in Ihrem Unternehmen notwendig sind.

Datenkultur als wichtiger Erfolgsfaktor

In einer datengetriebenen Geschäftswelt ist die Etablierung einer starken Datenkultur ein entscheidender Erfolgsfaktor für jedes Unternehmen. Datenkultur bedeutet, dass die Nutzung und das Vertrauen in Daten fest in den Arbeitsabläufen verankert sind. Um dies zu erreichen, müssen Unternehmen aktiv daran arbeiten, eine offene und transparente Datenstrategie zu etablieren. Dabei ist es wichtig, das gesamte Team zu ermutigen, Daten als Grundlage für ihre Entscheidungen zu nutzen und auf die Genauigkeit und Relevanz der Daten zu vertrauen.

Die Ergebnisse unseres State of Data and Analytics Reports zeigen, welche Hindernisse und Vorteile einer starken Datenkultur Analytics- und IT-Führungskräfte als sehr wichtig einstufen:

Eine starke Datenkultur ist also die Basis für datenbasiertes Arbeiten und bringt zahlreiche Vorteile mit sich. Die meisten Unternehmen fangen allerdings nicht bei Null an. Wahrscheinlich werden Sie bereits bestehende Methoden zur Nutzung und Weitergabe von Daten anwenden. Der erste Schritt ist deshalb immer eine Bestandsaufnahme; egal ob Sie schon lange datengestützt arbeiten oder gerade erst damit beginnen.

Möglichkeiten zur Stärkung einer Datenkultur in Ihrem Unternehmen

1. Datenstrategie: Entwickeln Sie eine klare Datenstrategie, die Ziele, Richtlinien und Verantwortlichkeiten umfasst. Dies hilft, den Einsatz von Daten im gesamten Unternehmen zu steuern und zu koordinieren.
2. Vorbildfunktion der Führungsebene: Führungskräfte sollten mit gutem Beispiel vorangehen und datengetriebene Entscheidungsfindung in der täglichen Arbeit vorleben.
3. Effiziente Datenprozesse: Nutzen Sie Daten- und Analysesoftware, um zeitaufwendige Prozesse zu automatisieren. Dies erleichtert den Zugang und die Nutzung relevanter Daten und beschleunigt Entscheidungsprozesse.
4. Wissensaufbau: Fördern Sie das Verständnis Ihrer Mitarbeitenden für Data Analytics durch gezielte Schulungen, Workshops oder Webinare.
5. Raum für Austausch: Schaffen Sie Plattformen und Gelegenheiten für den Austausch über datenbezogene Themen, wie regelmäßige Meetings oder Foren. Dies fördert die Zusammenarbeit und den Wissenstransfer innerhalb des Unternehmens und stärkt die Datenkultur.   

Vertrauen schaffen durch Transparenz

Eine starke Datenkultur ist die Grundlage für Transparenz in der Datenanalyse und damit für die Stärkung von Vertrauen und Effizienz in den Geschäftsprozessen. Wenn alle Beteiligten Zugang zu relevanten Daten haben, beschleunigt dies die Entscheidungsfindung.

Es ist ebenso entscheidend, gegenüber den Personen, von denen die Daten stammen, offen und klar zu kommunizieren. Es muss transparent gemacht werden, zu welchem Zweck die Daten gesammelt und analysiert werden. Dies gewährleistet, dass die Datengeber:innen die Verwendung ihrer Informationen verstehen und ihr Einverständnis zur Verarbeitung geben können.

Datenqualität hat Priorität

Damit sich eine Datenanalyse lohnt, müssen Unternehmen nicht zwingend über riesige Datenmengen verfügen. Es gilt: Qualität vor Quantität. Selbst kleine Datensätze mit wenigen Hundert, bis einigen Tausend Einträgen können wertvolle Erkenntnisse liefern, wenn sie gezielt analysiert werden. Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie auf verlässliche und präzise Daten zugreifen, anstatt sich auf eine große Menge minderwertiger oder fehlerhafter Daten zu stützen. Eine hohe Datenqualität gewährleistet akkurate und aussagekräftige Erkenntnisse, die entscheidend sind, um Störungen im Betriebsablauf, fehlerhafte Analysen und ineffiziente Geschäftsstrategien zu vermeiden.

Beispiel: Sie führen ein Logistikunternehmen und nutzen Daten zur Optimierung Ihrer Lieferketten. Hochwertige, genaue Daten über Lieferzeiten, Routen und Verkehrsmuster ermöglichen Ihnen, eine effiziente Routenplanung und Lieferverzögerungen zu vermeiden. Im Gegensatz dazu können ungenaue oder veraltete Daten – wie Verkehrsmeldungen von vorgestern – zu ineffizienten Routenplanungen führen. Das führt wiederum zu zusätzlichen Kosten, verzögerten Lieferungen und unzufriedenen Kund:innen. Die Qualität Ihrer Daten hat also direkte Auswirkungen auf die Effizienz Ihrer Geschäftsprozesse und sollte deshalb mit oberster Priorität behandelt werden.

Toolanforderungen zur effizienten Datenanalyse

Es gibt zahlreiche Data Analytics Tools, die Sie bei der Datenanalyse unterstützen und diese effizienter gestalten. Bei der Auswahl eines geeigneten Tools ist es ratsam, die IT-Fachleute Ihres Unternehmens einzubeziehen. Diese sind für die Sicherung, Verwaltung und Überwachung der Analysen und Datenquellen verantwortlich. Die alleinige Einschätzung der IT-Abteilung ist allerdings nicht ausreichend. Zusätzlich sollten auch andere Abteilungen einbezogen werden, um sicherzustellen, dass die Bedürfnisse des gesamten Unternehmens berücksichtigt werden. Dazu gehören beispielsweise Fachabteilungen wie das Marketing, der Vertrieb oder die HR-Abteilung, die das Analysetool direkt nutzen. 

Damit Sie von dem Tool im gesamten Datenanalyse-Workflow profitieren sollten Sie einige Dinge beachten: 

• Unternehmensfit: Stellen Sie sicher, dass das Tool in die bestehenden Unternehmensstruktur und -strategie passt. Achten Sie vor allem darauf, dass das Data Analytics Tool den spezifischen Anforderungen und Zielen Ihres Unternehmens entspricht.
• Einsatzgebiete: Überlegen Sie sich im Vorhinein, für welche Anwendungsbereiche Sie das Tool nutzen möchten. Einige Tools eignen sich besser für bestimmte Einsatzgebiete wie Datenvisualisierung, Kundendatenmanagement oder Kundenanalyse und bieten spezielle Funktionen für diese Bereiche.
• Bedienbarkeit: Eine intuitive Benutzeroberfläche ist von großem Wert. Das gilt vor allem, wenn auch technisch weniger versierte Mitarbeitende das Datenanalyse-Tool nutzen sollen.
• Funktionsumfang: Ein ausreichender Funktionsumfang ermöglicht eine effizientere Datenanalyse und tiefere Einblicke. Überprüfen Sie, ob das Tool Funktionen wie Datenvisualisierung, prädiktive Modellierung, Data Mining und automatisierte Berichterstellung bietet.
• Flexibilität: Flexibilität ist entscheidend, um mit dem Wachstum Ihres Unternehmens und den Marktentwicklungen Schritt zu halten. Informieren Sie sich deshalb darüber, wie anpassungsfähig das Tool ist und wie es mit neuen/geänderten Anforderungen umgeht.
• Integration in bestehende Programme: Stellen Sie sicher, dass das Datenanalyse-Tool problemlos in Ihre bestehenden Systeme integriert werden kann. Eine nahtlose Integration erleichtert den Datenaustausch und die Zusammenarbeit. Achten Sie darauf, dass das Tool über Schnittstellen (APIs) verfügt, die eine automatisierte und reibungslose Datenintegration zwischen verschiedenen Anwendungen und Datenquellen ermöglichen.
• Preis-Leistungs-Verhältnis: Achten Sie darauf, dass die Kosten des Tools im Verhältnis zu den gebotenen Funktionen und dem Mehrwert für Ihr Unternehmen stehen. Wichtig sind außerdem eine transparente und flexible Preisgestaltung sowie klar verständliche Lizenzoptionen.     

Die Effizienz und Wirksamkeit von Data Analytics Tools wird zunehmend durch die Integration von Künstlicher Intelligenz gesteigert.

Datenanalyse und KI: Ein effektives Duo

Die Kombination aus Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet Unternehmen neue, leistungsstarke Möglichkeiten. KI erkennt Datenmuster schneller und präziser als es manuell möglich wäre. Die Integration von KI in die Datenanalyse erlaubt es, nicht nur bestehende Trends zu erkennen, sondern auch Vorhersagen zu treffen und Handlungsempfehlungen abzugeben. Beispielsweise können KI-gestützte prädiktive Analysen Unternehmen dabei unterstützen, zukünftige Markttrends zu antizipieren und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Vor allem die Datendemokratisierung wird durch KI erleichtert und beschleunigt. Dieser Begriff bezeichnet den Prozess, bei dem Daten und Datenanalysetools innerhalb einer Organisation für alle Mitarbeitenden zugänglich gemacht werden. Ziel ist es, dass alle Mitarbeitenden – unabhängig von ihren technischen Fähigkeiten – selbstständig auf relevante Daten zugreifen, diese analysieren und nutzen können.

Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen setzt KI ein, um umfangreiche Datenmengen aus verschiedenen Quellen wie Verkaufszahlen, Kundenfeedback und Lagerbeständen zu analysieren und in leicht verständliche Berichte zu übersetzen. Durch benutzerfreundliche KI-Tools erhalten alle Mitarbeitenden – vom Vertrieb bis zum Management – Zugang zu diesen Analysen. Sie können nun eigenständig Muster erkennen, zum Beispiel welche Produkte wann nachgefragt werden, und darauf basierend Entscheidungen treffen. Diese Demokratisierung von Daten durch KI führt zu einer effektiveren Lagerbestandskontrolle, zielgerichteten Marketingstrategien und einer gesteigerten Gesamteffizienz des Unternehmens.

Ihr Weg in die datengetriebene Zukunft

Datenanalyse ist ein unverzichtbare Maßnahme in der modernen Unternehmenslandschaft. Data Analytics befähigt Sie, effizientere Prozesse in Ihrem Unternehmen zu gestalten, datengestützte Entscheidungen zu treffen und personalisierte Kundenerfahrungen zu bieten.

Durch die Verbindung von Datenanalyse mit KI entstehen neue Möglichkeiten, komplexe Datenmuster zu erkennen und präzise Prognosen zu treffen. Dies ermöglicht Ihnen nicht nur, auf zukünftige Trends und Kundenbedürfnisse vorbereitet zu sein, sondern auch, Ihre Geschäftsstrategien effektiver zu gestalten. Die Integration von KI in Data Analytics führt somit zu einer effizienteren und zukunftsorientierten Geschäftswelt.