Fakten statt Intuition: Mit diesen Datenanalyse-Methoden kannst du deine Unternehmensdaten valide auswerten

1. Was ist eine Datenanalyse und wie funktioniert sie?
2. Welche Methoden zur Datenanalyse gibt es?
3. Welche Möglichkeiten für die Datenanalyse gibt es?
4. Welche Tools können dich bei der Datenanalyse unterstützen?
5. Fazit

Datenanalyse – klingt erst mal trocken. Trotzdem lohnt es sich, sich mit diesem Thema zu beschäftigen. Denn eine gut gemachte und aussagekräftige Datenerhebung und Datenanalyse hilft dir dabei, die richtigen Entscheidungen für dein Unternehmen zu treffen. Zum Beispiel, um dir Wettbewerbsvorteile zu sichern. Um Prozesse zu optimieren. Um deine Kund*innen und ihre Bedürfnisse besser kennenzulernen. Um Risiken zu minimieren und Innovationen zu fördern. Kurz: um dein Unternehmen fit zu machen für die Zukunft. Gründe genug, um in das „trockene“ Thema einzutauchen? Na, dann mal los …

Allgemein gesagt unterstützt die Datenanalyse Unternehmen dabei, proaktiver, effizienter und kundenorientierter zu agieren und sich in einem sich schnell verändernden Marktumfeld zu behaupten. Dank ihr können Entscheidungen aufgrund von Fakten und Trends getroffen werden, statt sich nur auf Intuition und Erfahrungen verlassen zu müssen. Ein großer Vorteil, den du unbedingt für dich nutzen solltest. Wobei sich die Welt der Datenanalyse in den vergangenen Jahren stark verändert hat. Während mathematische und statistische Methoden zur Datenanalyse schon seit langer Zeit existieren, erleben wir heute eine nie dagewesene Flut von nutzbaren Informationen. Die Welt der Data Analytics, die den Erfolg deines Unternehmens sichern helfen wird, wird zunehmend bunter. Daher gibt es eine ganze Reihe von Tools, die dir bei der Datenanalyse helfen. Mehr darüber später, jetzt geht’s erst mal um die Grundlagen.

Was ist eine Datenanalyse und wie funktioniert sie?

Das systematische Sammeln, Aufbereiten und Untersuchen von Daten nennt man Datenanalyse. Ziel ist es, aus den Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die dann als Grundlage für datengestützte Entscheidungen und fundierte Aussagen dienen. Angewandt wird die Datenanalyse in der Wirtschaft, aber auch in Wissenschaft und Technologie. Wichtig ist es, planvoll und sorgfältig an die Datenanalyse heranzugehen, step by step.

Step 1: Das Sammeln der Daten

Der erste Schritt bei der Datenanalyse ist das Sammeln der Daten und am besten erfolgt diese Datenerhebung kontinuierlich. Denn nur, wenn du Daten fortlaufend erfasst und speicherst, kannst du bei Bedarf auf eine umfangreiche Datengrundlage zurückgreifen. Je nach Anwendungsfall eignen sich unterschiedliche Methoden, um die Daten zu generieren. Du kannst dazu Datenbanken nutzen, wie relationale Datenbanken, NoSQL-Datenbanken, Object Stores oder anwendungsinterne Datenbanken. Je nach Struktur der Daten (strukturiert, semistrukturiert, unstrukturiert) gibt es auch unterschiedliche Speicherlösungen, beispielsweise einen Data Lake für Rohdaten oder ein Data Warehouse für strukturierte Daten.

Step 2: Die eigentliche Analyse der Daten

Der zweite Schritt ist die eigentliche Analyse der Daten. Durch den Einsatz von statistischen Datenanalyse-Methoden, Visualisierungstechniken und gegebenenfalls maschinellem Lernen werden Muster und Zusammenhänge in den Daten erkannt, die zur Lösung deiner spezifischen Fragestellungen beitragen. Dazu haben sich verschiedene Methoden etabliert (beispielsweise CRISP-DM), die aber alle recht ähnlich funktionieren.

Sie beginnen mit der Problemdefinition. Zunächst wird klar definiert, welche Frage beantwortet oder welches Problem gelöst werden soll. Es wird festgelegt, welche Erkenntnisse benötigt werden und welche Daten dafür erforderlich sind. Weiter geht es mit der Datenaufbereitung (Preprocessing). Dazu werden verschiedene Datenquellen in einer konsistenten Struktur zusammengeführt, Fehler korrigiert, der Umgang mit fehlenden Werten wird festgelegt und schließlich werden die Daten in ein für die Analyse geeignetes Format überführt. Nun beginnt die Datenexploration: Erste Analysen und Visualisierungen erfolgen, um ein Verständnis für die Daten zu entwickeln. Dabei können bereits Muster, Trends oder Auffälligkeiten identifiziert werden, die für die weitere Analyse relevant sind.

Bei der eigentlichen Datenanalyse werden anschließend verschiedene analytische Methoden wie statistische Analyse, maschinelles Lernen oder Text Mining und Natural Language Processing genutzt, um tiefere Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen und die ursprüngliche Fragestellung zu beantworten. Das geschieht durch die Interpretation der Ergebnisse. Es geht darum, die Bedeutung der Ergebnisse zu verstehen und Schlussfolgerungen zu ziehen. Abschließend folgen Präsentation und Kommunikation der Ergebnisse. Dazu werden die gewonnenen Erkenntnisse in verständlicher Form dargestellt, beispielsweise durch Grafiken, Diagramme oder Dashboards. Das ist wichtig, damit auch Personen ohne spezielles Fachwissen die Ergebnisse nachvollziehen und auf deren Basis Entscheidungen treffen können.

Du siehst, gerade die Aufbereitung und die Bereinigung der Daten kann sehr zeitintensiv sein. Die eigentliche Analyse macht oft nur einen kleinen Teil des Gesamtaufwandes aus.

Welche Methoden zur Datenanalyse gibt es?

Wie oben bereits erwähnt, gibt es verschiedene Methoden, die gesammelten Daten zu analysieren. Sie alle haben ihre eigenen Vorteile. Hier die Methoden der Datenanalyse im Überblick:

• Statistische Methoden zur Datenanalyse: Sie basieren auf mathematischen Prinzipien und Theorien, um Daten zu analysieren und Schlussfolgerungen zu ziehen und umfassen Techniken wie Regression, Varianzanalyse und Hypothesentests. Statistische Analysemethoden zeichnen sich durch ihre hohe Genauigkeit aus, da sie präzise und quantifizierbare Ergebnisse liefern. Sie minimieren subjektive Interpretationen, indem sie auf statistischer Evidenz basieren, was zu einer erhöhten Objektivität in der Analyse führt.
• Machine Learning (ML): Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Systemen ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich ohne explizite Programmierung zu verbessern. Zu den Techniken gehören Klassifikationsalgorithmen, Clustering und neuronale Netze. Maschinelles Lernen überzeugt durch seine effiziente Verarbeitung großer und komplexer Datensätze, ist anpassungsfähig, lernt kontinuierlich aus neuen Daten und verbessert so stetig die Genauigkeit der Ergebnisse.
• Zeitreihenanalyse: Hier liegt der Fokus auf Daten, die in chronologischer Reihenfolge erhoben wurden, um Trends, Muster und saisonale Schwankungen zu identifizieren. Hauptmethoden sind ARIMA-Modelle und exponentielle Glättung. Die Zeitreihenanalyse bietet den Vorteil einer hohen Prognosegenauigkeit, indem sie zuverlässige Vorhersagen für zeitabhängige Daten ermöglicht. Sie erkennt langfristige Entwicklungen und Muster über die Zeit hinweg, was entscheidend für die Identifikation von Trends ist. Aufgrund der Möglichkeit, synthetische Daten zu generieren und somit die Prognosegenauigkeit zu erhöhen, ist die Zeitreihenanalyse übrigens ein relevanter, zukünftiger GenAI Use-Case (Beispiel ist TimeGPT).
• Text Mining und Natural Language Processing (NLP): Hier werden unstrukturierte Textdaten verarbeitet und analysiert, um aus ihnen wertvolle Informationen zu extrahieren und Muster zu erkennen, beispielsweise um Kundenbedürfnisse und -meinungen besser zu verstehen.
• Kausalanalyse: Sie untersucht Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Variablen. Methoden wie randomisierte Kontrollstudien und Instrumentalvariablen helfen dabei, echte Kausalitäten zu identifizieren und zwar mit einer hohen Genauigkeit. So werden echte Ursache-Wirkungs-Beziehungen identifiziert, statt nur Korrelationen aufgezeigt. Dies schafft eine solide Basis für strategische Maßnahmen und fundierte Entscheidungen.

Welche Möglichkeiten für die Datenanalyse gibt es?

Ehrlich gesagt: eine ganze Menge. Eingesetzt werden sie je nach Zielsetzung und Art der Daten. Hier die sechs gängigsten Arten:

• Die deskriptive Datenanalyse dient dazu, die grundlegenden Eigenschaften der Daten zu beschreiben. Sie umfasst Kennzahlen wie Mittelwert, Median, Modus und Standardabweichung. Dank ihr bekommst du schnell einen ersten Einblick in die Daten.
• Die diagnostische Datenanalyse baut darauf auf und untersucht die Gründe hinter den in der deskriptiven Analyse identifizierten Phänomenen. Sie versucht zu verstehen, warum etwas passiert ist, indem sie nach Ursachen und Zusammenhängen sucht. Das gibt dir tiefergehende Einblicke in die Daten und ermöglicht es, die Ursachen für bestimmte Ereignisse oder Muster zu identifizieren.
• Die explorative Datenanalyse verwendet grafische und statistische Techniken, um Muster, Ausreißer und Zusammenhänge zu entdecken. Das ermöglicht ein tieferes Verständnis der Datenstruktur und unterstützt bei der Formulierung von Hypothesen.
• Die prädiktive Datenanalyse setzt statistische Modelle und maschinelles Lernen ein, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. Durch zuverlässige Prognosen unterstützt sie dich bei der proaktiven Entscheidungsfindung und strategischen Planung.
• Die präskriptive Datenanalyse geht noch einen Schritt weiter, indem sie konkrete Handlungsempfehlungen auf Basis der Daten liefert. Sie kombiniert Vorhersagemodelle mit Optimierungsalgorithmen, um die besten Handlungsoptionen aufzuzeigen. Der Vorteil liegt auf der Hand: Indem sie nicht nur vorhersagt, was passieren könnte, sondern auch empfiehlt, was getan werden sollte, hilft dir die präskriptive Analyse dabei, optimale Entscheidungen zu treffen und potenzielle Ergebnisse zu maximieren.

Welche Tools können dich bei der Datenanalyse unterstützen?

So, genug der Theorie, jetzt zur Praxis beziehungsweise zu den Tools, die ich dir für deine Datenanalyse empfehlen kann. Bei diesen Tools zur Datenanalyse handelt es sich um Programme oder Plattformen, die dir dabei helfen, den Prozess der Datenanalyse einfacher und effizienter zu gestalten. Sie unterstützen dich beim Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von Daten und ermöglichen es, die gewonnenen Erkenntnisse anschaulich zu visualisieren. Mit den Datenanalyse-Tools können Fachkräfte und Entscheidungsträger wertvolle Informationen aus großen und komplexen Datensätzen extrahieren, Muster erkennen und fundierte Entscheidungen treffen. Sie gehören zu den sogenannten Business-Intelligence-Tools (BI-Tools), die vor allem für Unternehmen relevant sind, die sich der Bedeutung von Daten und der damit einhergehenden Relevanz der Auswertung dieser bewusst sind.

Die Wahl der geeigneten Datenanalyse-Tools hängt dabei von vielen Faktoren ab, beispielsweise von der Art der Daten (strukturiert, semistrukturiert oder unstrukturiert), vom Datenvolumen, von den technischen Ressourcen und den spezifischen Zielen des Projekts. Ich habe im Folgenden zu den einzelnen Schritten der Datenanalyse jeweils ein konkretes Tool ausgewählt:

• Datensammlung -> PostgreSQL: Dabei handelt es sich eigentlich um ein sehr traditionelles Datenbank-Tool, das aber viele neuere in den Schatten stellt.
• Problemdefinition -> Miro: Dieses digitale Whiteboard eignet sich prima fürs kollaborative Brainstorming und die Visualisierung von Problemstellungen und Lösungsansätzen.
• Datenaufbereitung -> Python mit Pandas: Die Programmiersprache Python in Kombination mit der Bibliothek Pandas ist ein sehr leistungsfähiges Tool, um große Datensätze aufzubereiten und zu bearbeiten, fehlende Daten aufzufüllen, Spalten und Zeilen in Datensätzen zu modifizieren etc.
• Datenexploration -> Jupyter Notebooks: Dieses Tool ermöglicht die Kombination von Programmiercode (mein Favorit ist das davon abgeleitete Google Colab), Ergebnissen und erklärendem Text in einem interaktiven Dokument. So erhältst du schnell anschauliche Ergebnisse.
• Datenanalyse -> scikit-learn: Diese Python-Bibliothek für Machine Learning bietet eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen und statistische Analysen.
• Interpretation der Ergebnisse -> ChatGPT Data Analytics: Dieses Tool ist zwar auch in anderen Phasen hilfreich, doch hier hilft es speziell bei der Spiegelung von Ergebnissen und beim Sparring.
• Präsentation und Kommunikation der Ergebnisse -> Streamlit: Optimal aufbereitet, lässt es sich schnell mit den Ergebnissen der Datenanalyse arbeiten. Dieses Tool auf Python-Basis setzt den Programmcode in visualisierte, interaktive Elemente um. Mögliche Elemente sind Diagramme, Tabellen, interaktive Widgets, Sidebars und vieles mehr.

Natürlich ist das nur eine Auswahl an möglichen Datenanalyse-Tools. Vielleicht ist die passende Lösung für dich schon dabei. Wichtig zu wissen ist, dass in der datengetriebenen Geschäftswelt von heute Business Intelligence Tools nicht mehr nur eine Option sind, sondern eine Notwendigkeit. Finde also das beste BI-Tool für dich.

Fazit

Wie du siehst, bieten die verschiedenen Methoden der Datenanalyse dir zahlreiche Möglichkeiten, wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Dabei ist Datenanalyse ein kontinuierlicher Prozess, der ständige Anpassung und Weiterentwicklung erfordert. Und das ständige Sammeln von Daten! Keine Angst, wenn du damit noch nicht begonnen hast: Dafür ist es nie zu spät. Einfach starten. Denn jede gesammelte Information kann einmal den entscheidenden Unterschied machen und die Grundlage bilden für zukünftige Datenanalysen.