Was ist Datenanalyse? | • BUOM
8. März 2021
Datenanalyse ist ein Prozess, der einem Unternehmen beim Wachstum hilft. Stakeholder nutzen die aus der Analyse gewonnenen Informationen, um wichtige Entscheidungen für ihr Unternehmen zu treffen. Aus diesem Grund ist es wichtig, dass Führungskräfte in großen und kleinen Unternehmen verstehen, was Datenanalyse ist. In diesem Artikel helfen wir Ihnen, alles über Datenanalyse zu verstehen, warum sie wichtig ist, welche Arten es gibt und wie man sie verwendet.
Was ist Datenanalyse?
Datenanalyse umfasst die Techniken, die die Wissenschaft ausmachen, aus Datenmodellen Schlussfolgerungen zu ziehen. Viele Datenanalyseprozesse erfolgen heute in Form von Algorithmen, die angepasst und automatisiert werden können, um Stakeholdern in Echtzeit die umsetzbarsten Geschäftsinformationen bereitzustellen.
Datenanalysen extrahieren wichtige Zusammenhänge aus riesigen Datenmengen, die Trends und Kennzahlen aufdecken können, die Unternehmen überwachen sollten. Unternehmen nutzen diese Informationen, um auf ihren Märkten wettbewerbsfähig zu bleiben. Im Unternehmensgeschäft wird Datenanalyse häufig mit „Big Data“ in Verbindung gebracht, d.
Warum ist Datenanalyse wichtig?
Datenanalysen helfen Führungskräften und Stakeholdern dabei, riesige Mengen an Big Data zu verstehen, indem sie sie in einer leicht verständlichen Form präsentieren, die einen klaren, wichtigen Kontext bietet und Trends und Kennzahlen aufdeckt. Dies ermöglicht es Entscheidungsträgern in Unternehmen, Entscheidungen einfach durch die Betrachtung von Visualisierungen zu treffen, sofern die Daten relevant und korrekt sind. Aus diesem Grund sind Daten für große Unternehmen ein so wichtiges Gut und die Datenanalyse hat höchste Priorität.
Arten der Datenanalyse
Es gibt vier Arten von Datenanalysen, die Unternehmen häufig verwenden, um Trends und Kennzahlen zu identifizieren:
Prädiktive Analysen. Predictive Analytics ist eine gängige Art der Analyse und hilft Unternehmen dabei, zu bestimmen, wie sich Ereignisse in der Zukunft entwickeln werden. Predictive Analytics nutzt die historischen Daten eines Unternehmens, um zukünftige Wachstumstrends des Unternehmens, Marktverhalten und mehr vorherzusagen. Diese Art der Analyse nutzt statistische Analysen und Modellierungen.
Präskriptive Analytik. Präskriptive Analysen sagen den Stakeholdern, was getan werden muss. Anhand von Statistiken kann er die beste Vorgehensweise ermitteln.
Diagnostische Analyse: Diese Art der Analyse verwendet verschiedene Datenkomponenten, um zu analysieren, warum etwas passiert ist. Bei dieser Art von Analyse werden die Werte von Leistungsindikatoren im Verhältnis zu anderen Daten betrachtet, um zu verstehen, warum sie besser oder schlechter abschneiden als erwartet.
Beschreibende Analyse: Diese Art der Analyse verwendet Daten, um zu zeigen, was in einem bestimmten Zeitraum passiert ist. In diesem Fall dienen die Daten zur Beschreibung von Ereignissen, die einen Kontext benötigen.
So nutzen Sie Datenanalysen
Wenn Sie den Einsatz von Datenanalysen planen, können Sie Folgendes tun:
Informationen sammeln.
Untersuchen Sie die gesammelten Daten.
Informationen bekommen.
Denken Sie an Speicher und Infrastruktur.
Investieren Sie in Visualisierung und Modellierung.
Handeln Sie.
1. Daten sammeln
Zunächst müssen Sie Daten sammeln. Wenn Sie während dieses Prozesses Geschäftsentscheidungen treffen, sollten Sie darüber nachdenken, welche Prozesse Ihre Marketingkanäle unterstützen, die Kundendaten generieren. Sie müssen auch andere Datenbereiche wie Buchhaltung, Produktion und Auftragsabwicklung berücksichtigen. Es gibt bereits viele Quellen, in denen Sie nützliche Daten finden können. Während Sie Daten sammeln und aggregieren, müssen Sie ermitteln, welche Daten Sie benötigen und welche Infrastruktur diese unterstützt.
2. Untersuchen Sie die gesammelten Daten
In dieser Phase müssen Sie alle Ihre Daten auf Richtigkeit oder Fehler überprüfen. Sie müssen berücksichtigen, wie die Daten erfasst wurden. Wenn die Daten schnell zusammengestellt wurden oder aus mehreren Quellen stammen, muss ihre Genauigkeit möglicherweise überprüft werden. Datenanalysen sind für Unternehmen wertvoll, aber mit Kosten verbunden. Bevor Sie in Analysen investieren, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Daten vollständig, genau und für die Analyse bereit sind.
3. Informieren Sie sich
Um ihre Daten besser zu verstehen, sollten sich Stakeholder die folgenden Fragen stellen:
Was wissen Sie darüber, wie die Daten gesammelt wurden?
Wurden die Daten kürzlich analysiert?
Wie sieht der Datenlebenszyklus für ein Unternehmen aus?
Gibt es Sicherheitsprobleme?
Sobald Sie diese Fragen beantworten können, können Sie besser verstehen, welche wichtigen Informationen Sie aus der Visualisierung Ihres Datenpools gewinnen können.
4. Denken Sie an Speicher und Infrastruktur
Daten zu speichern und daraus die besten Informationen zu extrahieren, ist keine leichte Aufgabe. Stattdessen ist eine robuste Daten- und Analyseinfrastruktur erforderlich, die Zeit, Geld und Ressourcen kostet. Zu den Datentools gehören Dinge wie Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes und Business-Intelligence-Tools, die Ihnen helfen, Daten zu speichern und ihren breiteren Kontext zu verstehen. Die Art der Dateninfrastruktur, die Sie benötigen, hängt weitgehend von Faktoren wie der Größe Ihres Unternehmens, der gesamten Datenlast, der Gesamtzahl der Benutzer und den Benutzerrollenanforderungen ab.
5. Investieren Sie in Visualisierung und Modellierung
Da Ihre Daten nun sauber und genau sind, in der richtigen Infrastruktur gespeichert und für die Analyse bereit sind, ist es an der Zeit, die Daten zu nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Die Visualisierung ist ein wichtiger Bestandteil, um Daten verständlicher zu machen. Möglicherweise gibt es in Ihrem Team Leute, denen die Arbeit mit Statistiken einfach nicht gefällt, und die Visualisierung ist wichtig, um ihnen zu helfen, das Gesamtbild zu verstehen.
Es stehen Tools und Ressourcen zur Verfügung, die die Umwandlung von Daten in leicht verständliche Visualisierungen erleichtern. Erwägen Sie, die Ihnen zur Verfügung stehenden Ressourcen zu nutzen, um aussagekräftige Visualisierungen zu erstellen, die Ihre Marke stärken.
6. Handeln Sie
Das bloße Vorhandensein von Daten ist ein guter Anfang, aber noch wichtiger ist es, einen umsetzbaren Plan zu haben, der der Organisation sagt, wie sie die Daten nutzen und was sie mit den erhaltenen Informationen tun soll. Dies beginnt damit, sicherzustellen, dass die Infrastruktur für die Analyse der Daten bereit ist. Unabhängig von Ihren Zielen muss ein Unternehmen, um erfolgreich zu sein, in der Lage sein, Daten in Erkenntnisse und Ideen in Maßnahmen umzuwandeln.
Vieles lässt sich aus einfachen Erkenntnissen lösen. Beispielsweise können Manager Budgetentscheidungen treffen, die sich auf das gesamte Unternehmen auswirken. Einblicke in Verbrauchergewohnheiten können zu Ergebnissen auf allen Ebenen eines Unternehmens führen und beispielsweise Aufschluss darüber geben, wie eine Marke mit Verbrauchern kommuniziert, wo Verbraucher erreicht werden können und was ihnen gefällt.