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23. August 2021

Bei der Datenanalyse werden wichtige Informationen gesammelt, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dieses Bewertungstool wandelt numerische Daten in zugängliche Informationen um, die Ihnen dabei helfen können, die beste Vorgehensweise für ein Projekt oder einen Prozess zu ermitteln. Indem Sie lernen, Daten richtig zu sammeln und zu analysieren, können Sie Ihre Entscheidungsfähigkeit am Arbeitsplatz verbessern.

In diesem Artikel besprechen wir, was Datenanalyse ist, wie sie durchgeführt werden kann und wie Unternehmen sie zur Entscheidungsfindung nutzen.

Was ist Datenanalyse?

Bei der Datenanalyse werden statistische Informationen gesammelt und untersucht, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Dieser Prozess wandelt Informationen wie Kundenrezensionen und Erfahrungsberichte in Informationen um, die Manager zur Entwicklung strategischer und taktischer Geschäftspläne nutzen können.

Für fundierte Entscheidungen sind Informationen aus der Zielgruppe und dem Kundenstamm eines Unternehmens erforderlich. Beispielsweise muss eine große Kaffeekette möglicherweise die Winterverkaufsmuster in mehreren Bundesstaaten untersuchen, um einen neuen Marketingplan für das kommende Jahr zu entwickeln. Ohne historische Kundendaten wäre es schwierig festzustellen, welche saisonalen Kaffeesorten in bestimmten Bundesstaaten besonders gefragt sind und ob es sich lohnt, sie zurückzubringen.

Mehr Details: Der vollständige Leitfaden zur strategischen Planung

Arten der Datenanalyse

Im Folgenden sind vier der am häufigsten verwendeten Arten der Datenanalyse am Arbeitsplatz aufgeführt.

Beschreibende Analyse

Durch die deskriptive Analyse werden Rohzahlen in Informationen umgewandelt, die leicht zu interpretieren und zu verstehen sind. Es organisiert, organisiert und manipuliert Daten, um einfache Zusammenfassungen zu erstellen, die zeigen, was während der Studie passiert ist. Diese Datenanalysemethode zeigt Ihnen die Verteilung Ihrer Daten. Es hilft auch dabei, Ausreißer, Inkonsistenzen und Fehler zu erkennen, sodass Analysten feststellen können, wie diese Elemente zusammenhängen. Durch die deskriptive Analyse gewonnene Daten können Unternehmen helfen zu verstehen, welche Prozesse gut funktionieren und welche Bereiche möglicherweise einer weiteren Analyse bedürfen.

Diagnostische Analyse

Während die deskriptive Analyse Aufschluss darüber gibt, was passiert ist, ermittelt die diagnostische Analyse, warum es passiert ist. Unabhängig davon, ob Sie Daten benötigen, um zu erfahren, wie ein erfolgreiches Projekt wiederholt werden kann, oder um einen Prozess neu zu bewerten, der einer Verbesserung bedarf, kann Ihnen die Diagnoseanalyse diese Informationen liefern. Die diagnostische Analyse hilft beispielsweise herauszufinden, warum eine bestimmte Marketingkampagne erfolgreich war oder wo sie geändert werden könnte.

Prädiktive Datenanalyse

Die prädiktive Datenanalyse antizipiert die zukünftigen Ergebnisse einer Entscheidung oder eines Prozesses anhand von Informationen aus deskriptiven und diagnostischen Analysen.

Die prädiktive Analyse analysiert vergangene Daten, um potenzielle Trends zu erkennen. Beispielsweise könnte ein Kaufhaus mittels prädiktiver Forschung ermitteln, ob es während der geschäftigen Ferienzeit zusätzliche Mitarbeiter einstellen sollte.

Präskriptive Analyse

Prescriptive Analytics integriert Daten und hilft Unternehmen, Entscheidungen zur Verbesserung ihrer Arbeitsprozesse zu treffen. Da die durch diesen Prozess generierten Informationen einen großen Umfang haben, erfordert die präskriptive Analyse organisatorisches Engagement.

Künstliche Intelligenz oder KI kann präskriptive Analysen effektiv nutzen. KI verbraucht große Datenmengen, lernt ständig dazu und nutzt diese Informationen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die einen Mehrwert für den Arbeitsplatz schaffen. Ein gut konzipiertes KI-System kommuniziert diese Entscheidungen auch und setzt sie in die Tat um. KI kann Geschäftsprozesse täglich ohne Beteiligung anderer Mitarbeiter ausführen und optimieren.

So nutzen Sie Datenanalysen, um Entscheidungen am Arbeitsplatz zu treffen

Stellen Sie vor der Durchführung einer Datenanalyse sicher, dass Sie ein klares Verständnis der Strategie und der wichtigsten Ziele haben. Wenn Sie beispielsweise Ihren Kundenstamm erweitern möchten, machen Sie sich klar, wie Sie dies erreichen möchten. Fragen Sie sich, was Sie wissen müssen, um dieses Ziel zu erreichen und identifizieren Sie Schlüsselfragen zu Ihrem Unternehmen.

Befolgen Sie diese Schritte, um mithilfe von Datenanalysen Ihre Entscheidungsfähigkeiten am Arbeitsplatz zu verbessern.

1. Bestimmen Sie die Art der Datenanalyse, die Ihnen bei der Beantwortung Ihrer Fragen hilft.

2. Bestimmen Sie die Kosten und den Arbeitsaufwand für die Datenbeschaffung.

3. Daten sammeln.

4. Analysieren Sie die Daten.

1. Bestimmen Sie die Art der Datenanalyse, die Ihre Fragen beantwortet

Konzentrieren Sie sich darauf, die Art von Daten zu identifizieren, die Ihre Fragen beantworten. Wenn Sie nur einen einfachen Überblick benötigen, benötigen Sie möglicherweise nur eine beschreibende Analyse. Möglicherweise haben Sie bereits Zugriff auf diese Daten aus einem früheren Projekt. Wenn die Zahlen dahinter noch aktuell und relevant sind, sollten Sie die Verwendung dieser Informationen in Betracht ziehen.

In Verbindung gebracht: Leitfaden zu Zielen und Schlüsselergebnissen (OKR).

2. Bestimmen Sie die Kosten und den Aufwand der Datenproduktion

Die Datenanalyse verbraucht je nach Art der Informationen, die Sie sammeln möchten, unterschiedlich viele Ressourcen. Berücksichtigen Sie vor einer Investition in ein Projekt dieser Art die damit verbundenen Faktoren wie monetäre Kosten, Zeitkosten und langfristige Ergebnisse der Datenanalyse.

3. Sammeln Sie Daten

Die Datenerfassung erfordert die Einrichtung von Prozessen und Personen, die Ihre Daten erfassen und verwalten. Um Zeit zu sparen, können Sie Zugriff auf einen analysebereiten Datensatz erwerben, beispielsweise auf demografische Informationen für ein bestimmtes Verbrauchersegment.

4. Analysieren Sie die Daten

Dabei geht es darum, auf Grundlage der von Ihnen erfassten Daten praktische Schlussfolgerungen zu ziehen. Sobald Sie Daten identifiziert, gesammelt und analysiert haben, können Sie eine Technik wie die Datenvisualisierung verwenden, um die Informationen zu verstehen. Visualisierungstools können Ihnen helfen, die Ergebnisse verschiedener Aktionen zu verstehen. Bunte Diagramme und Grafiken können Hunderte von Datenpunkten anzeigen, die einen Trend oder eine aussagekräftige Darstellung veranschaulichen. Beispielsweise kann Ihnen ein an eine geografische Region gebundener Verkaufslauf dabei helfen, Entscheidungen über die Neuzuweisung von Marketingmitteln zu treffen.

Vorteile der Datenanalyse

Datenanalysen können dazu beitragen, die Mission, Vision und Ziele Ihres Unternehmens zu erreichen.

Diese Informationen können Ihnen dabei helfen, fortlaufende Qualitätsverbesserungen, Unternehmens- oder Produkterweiterungen sowie Arbeitsplatzinnovationen vorzuschlagen. Es kann auch dabei helfen, Pläne zu entwickeln und umzusetzen, wie zum Beispiel:

• Software-Update zur Optimierung der Dienste

• Verbesserte Bestandskontrolle für schnellere Lieferung

• Führungstraining zur Stärkung der Mitarbeiter

• Neue strategische Allianzen oder Fusionen, um am Markt wettbewerbsfähig zu bleiben

• Freiwilligenschulung zur Verbesserung der Öffentlichkeitsarbeit

• Erweiterter Einsatz von maschinellem Lernen

• Besseres Verständnis der Variablen, die die Kundenzufriedenheit beeinflussen

Durch die Durchführung einer Datenanalyse können Sie die Daten so interpretieren, wie sie für Ihr Projekt relevant sind. Dieses Verständnis hilft bei der Entscheidung, welche neuen Produkte für Kunden attraktiv sein könnten, ob in eine neue Region oder ein neues Land expandiert werden soll oder wo bestimmte Kosten gesenkt werden können.