Data Analytics für den Unternehmenserfolg

Die Welt der Datenanalyse hat sich in den letzten Jahren dramatisch verändert. Während mathematische und statistische Analysemethoden schon seit langem existieren, erleben wir heute eine nie dagewesene Flut von nutzbaren Informationen. Weltweit soll laut einer Prognose von Statista bis 2027 das Volumen der generierten/replizierten digitalen Datenmenge auf 284,3 Zettabyte (Milliarden Terabyte) ansteigen. Im Jahre 2020 lag das Volumen bei 64,2 Zettabyte – das entspricht einem Wachstum von über 400 % in 7 Jahren.

Im Kontext der IT-Unterstützung und methodischen Analyse von Rohdaten aus unterschiedlichsten Quellen verwenden wir heute spezifische algorithmische Prozesse. Das Hauptziel besteht darin, mithilfe von Data Mining Muster und Zusammenhänge in den Informationen zu entdecken. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die nicht mehr auf Vermutungen, sondern auf nachprüfbarem Wissen basieren. Data Analytics spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Verifizierung oder Widerlegung von Theorien und Modellen.

Data Analytics ist heute ein entscheidender Eckpfeiler für den Geschäftserfolg. Unternehmen, die diese Tatsache anerkennen und in Data Analytics investieren, sind besser positioniert, um in einer sich rasch verändernden Wirtschaftswelt zu gedeihen und zu wachsen. Es ist daher von entscheidender Bedeutung, sich immer wieder daran zu erinnern, welchen Mehrwert Datenanalyse für Unternehmen bieten kann.

Was ist Data Analytics?

Die Disziplin Data Analytics, befasst sich mit der Extraktion wertvoller Erkenntnisse aus Daten und umfasst sämtliche Prozesse, Werkzeuge und Methoden, die dafür angewandt werden. Dazu gehören Datenakquise, Datenorganisation und Datenhaltung. Der vorrangige Zweck von Data Analytics besteht darin, mithilfe von Technologie und statistischen Auswertungen Trends zu erkennen und Herausforderungen zu bewältigen. Der Bereich der Datenanalyse zieht Einflüsse aus verschiedenen anderen Wissenschaftsfeldern, darunter Informatik, Mathematik und Statistik.

Das Ziel besteht darin, Daten zu untersuchen, um die Leistung zu beschreiben, Vorhersagen zu treffen und schließlich Verbesserungen zu erzielen.

Die größten Stärken von Data Analytics

1. Informationsgewinnung: In einer Ära, in der Informationen Gold wert sind, ermöglicht Data Analytics Unternehmen, aus ihren eigenen Daten und externen Quellen wertvolle Erkenntnisse zu ziehen. Diese Erkenntnisse sind entscheidend, um die Bedürfnisse der Kund*innen zu verstehen, Trends zu identifizieren und strategische Entscheidungen zu treffen.

2. Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die Daten effektiv nutzen, können einen erheblichen Wettbewerbsvorteil erlangen. Sie sind in der Lage, schneller auf Veränderungen im Markt zu reagieren, kundenorientierte Lösungen anzubieten und ihre Geschäftsmodelle zu optimieren.

3. Personalisierung: Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen, personalisierte Angebote und Dienstleistungen anzubieten. Indem sie das Verhalten und die Vorlieben ihrer Kund*innen verstehen, können sie maßgeschneiderte Erfahrungen schaffen, die die Kundenbindung stärken.

4. Effizienzsteigerung: Datenanalyse hilft Unternehmen, interne Prozesse zu optimieren und Ressourcen effizienter einzusetzen. Dies führt zu Kosteneinsparungen und einer Steigerung der operativen Effizienz.

5. Risikomanagement: Data Analytics ermöglicht es Unternehmen, Risiken zu erkennen und frühzeitig darauf zu reagieren. Dies ist besonders wichtig in Branchen, in denen Compliance und Sicherheit von hoher Bedeutung sind.

6. Innovationsförderung: Datenanalyse treibt die Innovation voran, indem sie Unternehmen dabei unterstützt, neue Ideen und Produkte zu entwickeln. Sie fördert die Entdeckung von Marktlücken und neuen Geschäftsmöglichkeiten.

7. Evidenzbasierte Entscheidungen: Data Analytics bietet die Grundlage für evidenzbasierte Entscheidungen. Unternehmen können Entscheidungen auf Fakten und Zahlen stützen, anstatt auf Bauchgefühl oder Annahmen.

8. Wandel in Echtzeit: In einer Welt, in der sich Märkte und Kundenbedürfnisse ständig verändern, ist es entscheidend, in Echtzeit auf Entwicklungen reagieren zu können. Data Analytics ermöglicht es Unternehmen, den Wandel zu überwachen und schnell darauf zu reagieren.

9. Zukunftsfähigkeit: Unternehmen, die Data Analytics in ihre Geschäftsstrategie integrieren, sind besser gerüstet, um den Anforderungen einer zunehmend digitalisierten Welt gerecht zu werden. Sie können Trends vorhersagen und sich an veränderte Umstände anpassen.

10. Kundenorientierung & Customer Intelligence: Im Zeitalter der Kund*innen sind Unternehmen, die ihre Kund*innen und deren Bedürfnisse am besten verstehen, am erfolgreichsten. Data Analytics ermöglicht eine tiefere Kundenorientierung, indem es Einblicke in das Verhalten, die Vorlieben und die Feedbacks der Kund*innen liefert. Diese Customer Intelligence befähigt Unternehmen, maßgeschneiderte Lösungen anzubieten und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Kundenorientierte Unternehmen sind besser positioniert, um langfristige Kundenbeziehungen aufzubauen und den Kundenwert zu maximieren.

Herausforderungen im Bereich Data Analytics

Data Analytics bietet zwar zahlreiche Vorteile für Unternehmen, birgt jedoch auch einige Herausforderungen:

1. Datenschutz und Compliance: Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie Daten gemäß den geltenden Datenschutzgesetzen sammeln, speichern und verarbeiten. Datenschutzverletzungen können erhebliche rechtliche und finanzielle Konsequenzen haben.

2. Datenqualität: Daten müssen von hoher Qualität sein, um aussagekräftige Analysen durchführen zu können. Schlechte Datenqualität kann zu falschen Schlussfolgerungen führen.

3. Datenintegration: Unternehmen haben oft Daten in verschiedenen Formaten und aus verschiedenen Quellen. Die Integration dieser Daten in ein einheitliches Format für die Analyse kann komplex sein.

4. Ressourcenmangel: Die Einstellung und Schulung von Fachleuten für Data Analytics kann teuer sein. Kleinere Unternehmen können Schwierigkeiten haben, die erforderlichen Ressourcen bereitzustellen.

5. Komplexe Analysen: Fortgeschrittene Analysen, wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, erfordern spezielle Kenntnisse und Fähigkeiten. Die Rekrutierung oder Schulung von Data-Science-Experten kann schwierig sein.

6. Kulturwandel: Ein kultureller Wandel hin zu datengesteuerten Entscheidungen kann in Unternehmen eine Herausforderung darstellen. Mitarbeiter müssen die Bedeutung von Daten akzeptieren und in ihre täglichen Abläufe integrieren.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert eine klare Strategie und Investitionen in Technologie und Talent. Unternehmen, die diese Hindernisse erfolgreich überwinden, können von den vielfältigen Vorteilen der Datenanalyse profitieren und ihre Wettbewerbsposition stärken.

Data Analytics vs. Business Analytics 

Business Analytics ist eine spezielle Teilkomponente der Data Analytics, die auf die Analyse von Geschäftsdaten ausgerichtet ist, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, Betriebsprozesse zu optimieren und das Wachstum von Unternehmen voranzutreiben. Business Analytics vereint statistische Analysen, Datenmanagement und Business Intelligence, um relevante Einblicke zur Handlungsfähigkeit für Unternehmen bereitzustellen.

Business Analytics stellt eine Lösung dar, die auf Analysemodellen und Simulationen basiert. Sie ermöglicht Unternehmen, Szenarien zu erstellen, um die Realität zu verstehen und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Mithilfe von Business Analytics sind Organisationen in der Lage, informierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsabläufe zu optimieren.

Die Unterscheidung zwischen Business Analytics und Data Analytics ist deswegen relevant, da sie auf unterschiedliche Anwendungsbereiche und Ziele abzielen. Während beide Disziplinen mit Daten arbeiten, um Erkenntnisse zu gewinnen, sind ihre Schwerpunkte und Herangehensweisen unterschiedlich. Hier ist eine kurze Erläuterung zur Relevanz der Unterscheidung:

Anwendungsbereich: Business Analytics konzentriert sich speziell auf die Anwendung von Datenanalysen, um geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen, die Entscheidungsfindung zu unterstützen und Geschäftsprozesse zu optimieren. Data Analytics hingegen ist ein breiteres Feld, das sich auf die allgemeine Analyse von Daten in verschiedenen Kontexten konzentriert, nicht nur auf geschäftliche Anwendungen.

Zielsetzung: Business Analytics zielt darauf ab, handlungsrelevante Erkenntnisse zu liefern, die dazu beitragen, die Effizienz und Effektivität von Unternehmen zu steigern. Data Analytics kann viele Ziele haben, darunter die Erforschung von Daten, die Identifizierung von Mustern und Trends, die Lösung von Problemen und die Informationsgewinnung.

Methoden und Techniken: Business Analytics verwendet oft spezialisierte Tools und Techniken, die auf geschäftliche Anwendungen ausgerichtet sind, wie zum Beispiel Data Mining, statistische Analysen und Business Intelligence. Data Analytics kann eine breite Palette von Techniken und Tools umfassen, um Daten zu verstehen und zu interpretieren.

Auswirkungen: Business Analytics kann direkte Auswirkungen auf den Geschäftserfolg haben, indem es Entscheidungen optimiert, Effizienzsteigerungen ermöglicht und Wettbewerbsvorteile schafft. Data Analytics kann in verschiedenen Kontexten eingesetzt werden, von der wissenschaftlichen Forschung bis hin zur sozialen Analyse, ohne unbedingt auf geschäftliche Ziele ausgerichtet zu sein.

Insgesamt ist die Unterscheidung zwischen Business Analytics und Data Analytics relevant, da sie Unternehmen und Organisationen dabei unterstützt, die richtigen Ansätze und Werkzeuge auszuwählen, um ihre spezifischen Ziele zu erreichen. Je nach den Anforderungen und Zielen einer Organisation kann die eine oder andere Disziplin von größerer Bedeutung sein.

Datengewinnung – Chancen und Ausblick

Um von Analytics optimal zu profitieren, ist der Zugriff auf möglichst viele und relevante Informationen von entscheidender Bedeutung. Dieser Zugriff hat sich in den letzten Jahren durch eine grundlegende Verbesserung der Datengewinnung in drei entscheidenden Bereichen erheblich erweitert:

1. Rechengeschwindigkeit: Signifikant höhere Rechengeschwindigkeiten, wie sie beispielsweise durch das von SAP optimierte In-Memory-Computing ermöglicht werden, erlauben den sofortigen Zugriff auf riesige Datenmengen. In diesem Ansatz dient der Arbeitsspeicher primär als Datenspeicher, was die Bearbeitung und Auswertung von Informationen aus operativen Systemen wie dem ERP in Echtzeit ermöglicht.

2. Spezifische Auswertungsmethoden: Fortschritte in spezifischen Auswertungsmethoden erlauben es, Datenarten zu verarbeiten, die zuvor kaum oder gar nicht verfügbar waren. Mit semantischen Verfahren können nicht nur numerische Daten, sondern auch Texte wie wissenschaftliche Artikel interpretiert werden. Zudem erweitert künstliche Intelligenz den Horizont, indem sie Videobilder und Sensormessungen in Produktionsanlagen als wichtige Datenquellen nutzbar macht.

3. Externe Datenquellen: Die Zahl der externen Datenquellen hat sprunghaft zugenommen. Dazu gehören Ergebnisse aus der Marktforschung, öffentlich verfügbare Informationen über Wettbewerber und Daten aus sozialen Netzwerken. Hinzu kommen weitere externe Inputs, wie beispielsweise Wettervorhersagen, Verkehrsinformationen und Geo-Daten.

Diese Entwicklungen erweitern nicht nur die Menge verfügbarer Daten, sondern bieten auch neue Möglichkeiten für Data Analytics und Unternehmensanalyse. Der Ausblick auf die Datengewinnung zeigt, dass Unternehmen in der Lage sind, Daten in noch nie dagewesener Weise zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und zukünftiges Wachstum zu fördern.

Die Welt der Dateninterpretation

Dateninterpretation bezeichnet den Prozess, bei dem verschiedene Analysemethoden genutzt werden, um Daten kritisch zu prüfen und relevante Schlussfolgerungen zu ziehen. Dieser Schritt ist für Data Analytics von entscheidender Bedeutung, da er Unternehmen hilft, Informationen zu organisieren, zu verfeinern und zu aggregieren, um wichtige Fragen zu beantworten.

Die Bedeutung der Dateninterpretation ist offensichtlich und erfordert daher eine präzise Vorgehensweise. Oft stammen Daten aus vielfältigen Quellen und werden in den Analyseprozess mit unterschiedlichen Strukturen eingebracht. Die Dateninterpretation ist tendenziell sehr subjektiv, da sie von Unternehmen zu Unternehmen variieren kann, abhängig von der Art der zu analysierenden Daten. Es existieren verschiedene Verfahren, die je nach Datentyp angewendet werden können, wobei sich die gängigsten in "quantitative Analyse" und "qualitative Analyse" unterteilen lassen.

Skalen verstehen

Bevor jedoch eine eingehende Untersuchung der Datenanalyse beginnt, ist es entscheidend zu beachten, dass die visuelle Darstellung der Datenresultate irrelevant ist, solange keine fundierte Entscheidung über die Maßstäbe getroffen wurde. Die Auswahl der Maßstäbe hat langfristige Auswirkungen auf die Effektivität der Dateninterpretation. Es gibt verschiedene Arten von Skalen, darunter:

1. Nominalskala: Diese umfasst nicht-numerische Kategorien, die nicht in eine quantitative Reihenfolge gebracht werden können. Die Kategorien sind exklusiv und umfassend. In einer Umfrage zur Lieblingsfarbe sind beispielsweise die Farben selbst (z. B. Rot, Blau, Grün) auf einer nominalen Skala, da sie keine quantitative Reihenfolge haben und exklusiv sind. Es macht keinen Sinn zu sagen, dass "Rot" größer oder kleiner ist als "Blau".

2. Ordinalskala: Diese beinhaltet exklusive Kategorien, die eine logische Reihenfolge aufweisen, jedoch nicht quantitativ bewertbar sind. Beispiele hierfür sind Qualitätsbewertungen oder Zustimmungsbewertungen (z.B. gut, sehr gut, mäßig oder zustimmen, stark zustimmen, nicht zustimmen). Bei einer Kundenzufriedenheitsumfrage könnten die Antwortmöglichkeiten "sehr unzufrieden", "unzufrieden", "neutral", "zufrieden" und "sehr zufrieden" auf einer ordinalen Skala sein. Obwohl sie eine logische Reihenfolge aufweisen, sind die Abstände zwischen den Kategorien nicht gleichmäßig, und wir können nicht quantitativ sagen, wie viel zufriedener "sehr zufrieden" im Vergleich zu "zufrieden" ist.

3. Intervall: Dies ist eine Messskala, bei der die Daten in Kategorien gruppiert sind, die eine geordnete und gleichmäßige Abstandseinteilung aufweisen. Hierbei ist jedoch immer ein willkürlicher Nullpunkt vorhanden. Eine Temperaturskala wie Celsius oder Fahrenheit ist ein Beispiel für eine Intervallskala. Die Abstände zwischen den Temperaturwerten sind gleichmäßig, aber es gibt keinen wahren Nullpunkt, da Temperaturen unter dem Nullpunkt (in Celsius oder Fahrenheit) immer noch existieren. Eine Temperatur von 20 °C ist nicht "doppelt so heiß" wie 10 °C. Mit anderen Worten, auf Celsius oder Fahrenheit bezogene Temperaturänderungen sind nicht proportionale Maße für die tatsächliche Wärmeintensität. Daher können wir nicht sagen, dass 20 °C "doppelt so heiß" ist wie 10 °C, da dies nicht die zugrunde liegende physikalische Realität widerspiegelt.

4. Verhältnis: Diese Skala enthält Merkmale aus allen drei genannten Kategorien. Das Gewicht in Kilogramm ist ein gutes Beispiel für eine Verhältnisskala, da sie alle Merkmale der Nominal-, Ordinal- und Intervallskalen aufweist. Es gibt eine klare Reihenfolge der Werte, die Abstände zwischen den Werten sind gleichmäßig, und es existiert ein wahrer Nullpunkt (0 kg), der angibt, dass kein Gewicht vorhanden ist. Ein Gewicht von 40 kg ist doppelt so schwer wie 20 kg.

Wie interpretiert man Daten?

Bei der Fragestellung, "Wie interpretiert man Daten?" spielt die Unterscheidung zwischen Korrelation, Kausalität und Zufälligkeiten eine entscheidende Rolle, ebenso wie die Identifizierung von Verzerrungen und anderen Einflussfaktoren, die zu einem bestimmten Ergebnis geführt haben könnten. Es existieren verschiedene Ansätze zur Dateninterpretation, die angewendet werden können.

Die Interpretation von Daten zielt darauf ab, Menschen dabei zu helfen, Daten zu verstehen, die gesammelt, analysiert und präsentiert wurden. Die Anwendung einer grundlegenden Methode oder eines einheitlichen Ansatzes zur Dateninterpretation bietet Analyseteams eine klare Struktur und eine gemeinsame Basis. Wenn verschiedene Abteilungen unterschiedliche Herangehensweisen zur Interpretation derselben Daten verfolgen, obwohl sie dieselben Ziele verfolgen, kann dies zu Zielkonflikten führen. Unterschiedliche Methoden können zu Redundanz, inkonsistenten Lösungen, verschwendeter Zeit und Ressourcen führen. Im Folgenden werden die beiden Hauptmethoden der Dateninterpretation – qualitative und quantitative Analyse – genauer beleuchtet.

Qualitative vs. Quantitative Datenauswertung

Die qualitative Datenanalyse lässt sich mit einem Wort zusammenfassen: kategorisch. Bei der qualitativen Analyse werden die Daten nicht durch numerische Werte oder Muster beschrieben, sondern durch die Verwendung von beschreibendem Kontext (d. h. Text). Typischerweise werden narrative Daten durch den Einsatz einer Vielzahl von Techniken von Mensch zu Mensch erhoben. Zu diesen Techniken gehören:

1. Beobachtungen: Aufzeichnung von Verhaltensmustern, die innerhalb einer Beobachtungsgruppe auftreten. Diese Muster können die Zeit sein, die mit einer Aktivität verbracht wird, die Art der Aktivität und die Art der Kommunikation.

2. Fokusgruppen: Gruppieren Sie Personen und stellen Sie ihnen relevante Fragen, um eine gemeinsame Diskussion über ein Forschungsthema anzuregen.

3. Sekundärforschung: Ähnlich wie Verhaltensmuster beobachtet werden können, lassen sich verschiedene Arten von Dokumentationsressourcen kodieren und nach der Art des darin enthaltenen Materials unterteilen.

4. Interviews: eine der besten Erhebungsmethoden für narrative Daten. Die Antworten der Befragten können nach Themen, Themen oder Kategorien gruppiert werden. Der Interview-Ansatz ermöglicht eine hochgradig fokussierte Datensegmentierung.

Ein wesentlicher Unterschied zwischen qualitativer und quantitativer Analyse ist in der Interpretationsphase deutlich zu erkennen. Qualitative Daten sind in hohem Masse interpretationsfähig und müssen «kodiert» werden, um die Gruppierung und Kennzeichnung der Daten in identifizierbare Themen zu erleichtern. Da die Techniken der Datenerhebung von Person zu Person oft zu Streitigkeiten über die richtige Analyse führen können, wird die qualitative Datenanalyse häufig in drei Grundprinzipien zusammengefasst: Dinge wahrnehmen, Dinge sammeln, über Dinge nachdenken.

Wenn man die Interpretation quantitativer Daten in einem Wort zusammenfassen könnte, würde dieses Wort «numerisch» lauten. Es gibt nur wenige Gewissheiten, wenn es um Datenanalyse geht, aber Ihr könnt Euch sicher sein, dass es sich nicht um quantitative Auswertungen handelt, wenn diese keine Zahlen enthält. Quantitative Analyse bezieht sich auf eine Reihe von Verfahren, mit denen numerische Daten analysiert werden. Meistens geht es dabei um die Verwendung statistischer Modelle wie Mittelwert, Standardabweichung und Median. 

1. Mittelwert: Der Mittelwert stellt einen numerischen Durchschnitt für eine Reihe von Antworten dar. Wenn es sich um einen Datensatz (oder mehrere Datensätze) handelt, stellt der Mittelwert einen zentralen Wert einer bestimmten Gruppe von Zahlen dar. Er ist die Summe der Werte geteilt durch die Anzahl der Werte innerhalb des Datensatzes. 

2. Standardabweichung: Dies ist ein weiterer statistischer Begriff, der in der quantitativen Analyse häufig vorkommt. Die Standardabweichung gibt Aufschluss über die Verteilung der Antworten um den Mittelwert. Sie beschreibt den Grad der Konsistenz innerhalb der Antworten; zusammen mit dem Mittelwert gibt sie Aufschluss über die Datensätze.

3. Häufigkeitsverteilung: Beschreibt das Maß für die Häufigkeit des Auftretens einer Antwort in einem Datensatz. Bei einer Umfrage kann die Häufigkeitsverteilung beispielsweise die Häufigkeit des Auftretens einer bestimmten Antwort auf einer Ordinalskala bestimmen (z. B. zustimmen, voll und ganz zustimmen, nicht zustimmen usw.). Die Häufigkeitsverteilung ist äußerst hilfreich bei der Bestimmung des Grades der Übereinstimmung zwischen den Datenpunkten.

Die Messung quantitativer Daten erfolgt in der Regel durch visuelle Darstellung von Korrelationstests zwischen zwei oder mehreren signifikanten Variablen. Verschiedene Verfahren können zusammen oder getrennt verwendet werden und es können Vergleiche angestellt werden, um letztendlich zu einer Schlussfolgerung zu gelangen. Weitere charakteristische Interpretationsverfahren für quantitative Daten sind:

1. Regressionsanalyse: Im Wesentlichen verwendet die Regressionsanalyse historische Daten, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu verstehen. Wenn du weißt, welche Variablen miteinander in Beziehung stehen und wie sie sich in der Vergangenheit entwickelt haben, kannst du mögliche Ergebnisse vorhersehen und bessere Entscheidungen für die Zukunft treffen. Wenn du beispielsweise deine Umsätze für den nächsten Monat vorhersagen möchtest, kannst du eine Regressionsanalyse nutzen, um zu verstehen, welche Faktoren sich auf die Umsätze auswirken werden, wie z. B. der Verkauf von Produkten, der Start einer neuen Kampagne und vieles mehr.

2. Kohortenanalyse: Mit dieser Methode werden Gruppen von Nutzern identifiziert, die während eines bestimmten Zeitraums gemeinsame Merkmale aufweisen. In einem Geschäftsszenario wird die Kohortenanalyse üblicherweise verwendet, um verschiedene Kundenverhaltensweisen zu verstehen. Eine Kohorte könnten zum Beispiel alle Benutzer sein, die sich an einem bestimmten Tag für eine kostenlose Testversion angemeldet haben. Es wird analysiert, wie sich diese Nutzer verhalten, welche Aktionen sie durchführen und wie sich ihr Verhalten von dem anderer Nutzergruppen unterscheidet.

3. Prädiktive Analyse (Predictive Analysis): Wie der Name schon sagt, zielt die prädiktive Analysemethode darauf ab, zukünftige Entwicklungen durch die Analyse historischer und aktueller Daten vorherzusagen. Mit Hilfe von Technologien wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen können Unternehmen mit Hilfe der prädiktiven Analyse Trends oder potenzielle Probleme erkennen und fundierte Strategien im Voraus planen.

4. Präskriptive Analyse: Bei der präskriptiven Analyse, die ebenfalls auf Vorhersagen beruht, werden Techniken wie die Graphenanalyse, die Verarbeitung komplexer Ereignisse und neuronale Netze eingesetzt, um die Auswirkungen künftiger Entscheidungen zu ermitteln und sie anzupassen, bevor sie tatsächlich getroffen werden. Dies hilft Unternehmen bei der Entwicklung von reaktionsfähigen, praktischen Geschäftsstrategien.

5. Conjoint-Analyse: Der Conjoint-Ansatz wird in der Regel bei der Analyse von Umfragen angewandt, um zu analysieren, wie Einzelpersonen verschiedene Attribute eines Produkts oder einer Dienstleistung bewerten. Dies hilft Unternehmen bei der Festlegung von Preisen, Produktmerkmalen, Verpackungen und vielen anderen Eigenschaften. Eine häufige Anwendung ist die menübasierte Conjoint-Analyse, bei der Personen ein «Menü» von Optionen erhalten, aus denen sie ihr ideales Konzept oder Produkt zusammenstellen können. Auf diese Weise können Analysten verstehen, welche Attribute sie anderen vorziehen würden, und daraus Schlussfolgerungen ziehen.

6. Cluster-Analyse: Zu guter Letzt ist die Clusteranalyse eine Methode, um Objekte in Kategorien zu gruppieren. Da es bei der Clusteranalyse keine Zielvariable gibt, ist sie eine nützliche Methode, um versteckte Trends und Muster in den Daten zu finden. Im geschäftlichen Kontext wird das Clustering für die Segmentierung von Zielgruppen verwendet, um gezielte Erlebnisse zu schaffen.

Gängige Herausforderungen bei der Datenanalyse und -interpretation

Es ist weit verbreitet, in der Ära der digitalen Daten zu hören, dass "Big Data" gleich "Big Problems" bedeuten könnte. Auch wenn diese Behauptung nicht vollständig zutrifft, ist es dennoch sicher, dass bestimmte Herausforderungen und "Stolpersteine" bei der Interpretation von Daten existieren, insbesondere wenn es um die Geschwindigkeit des Denkens geht. Im Folgenden werden einige der häufigsten Risiken bei der Fehlinterpretation von Daten erläutert und wie sie vermieden werden können:

1. Verwechslung von Korrelation mit Kausalität: Ein häufiger Fehler bei der Dateninterpretation besteht darin, die Korrelation zwischen zwei Ereignissen fälschlicherweise als Kausalität zu interpretieren. Dies bedeutet, dass angenommen wird, dass, wenn zwei Ereignisse zusammen auftreten, eines das andere verursacht hat. Dies ist jedoch nicht zwangsläufig der Fall, da Korrelationen ohne eine direkte Ursache-Wirkungsbeziehung auftreten können. Angenommen, du glaubst, dass ein höherer Umsatz aufgrund einer größeren Anzahl von Social-Media-Followern erzielt wird. Es könnte eine deutliche Korrelation zwischen diesen beiden Faktoren geben, besonders in der heutigen Welt der Multi-Channel-Kaufprozesse. Allerdings bedeutet dies nicht zwangsläufig, dass ein Anstieg der Follower direkt zu höheren Einnahmen führt. Es könnte andere gemeinsame Ursachen oder indirekte Effekte bzw. Externalitäten geben. Versuche daher, die Variable zu isolieren, die du für die Ursache des Phänomens hältst.

2. Confirmation Bias: Ein weiteres Problem tritt auf, wenn du bereits eine Hypothese oder Theorie im Kopf hast und nur nach Datenmustern suchst, die diese Theorie unterstützen, während du gleichzeitig Muster ignorierst, die dagegensprechen. Dein Vorgesetzter bittet dich beispielsweise darum, die Wirksamkeit einer kürzlich durchgeführten plattformübergreifenden Social-Media-Marketingkampagne zu analysieren. Während du Daten aus der Kampagne auswertest, konzentrierst du dich nur auf die Social-Media-Posts, von denen du glaubst, dass sie erfolgreich waren und vernachlässigst diejenigen, die es nicht waren. Das ist ein klassisches Beispiel für einen Confirmation Bias oder auch Bestätigungsfehler. Um diesem Problem entgegenzuwirken, kann es hilfreich sein, die Datenanalyse mit einem Team von Personen durchzuführen, die keine festen Meinungen haben. Grundsätzlich ist es immer besser du versuchst Hypothesen zu widerlegen, anstatt sie zu bestätigen.

3. Irrelevante Daten: In der heutigen digitalen Ära, in der große Datenmengen in Echtzeit analysiert werden, ist es leicht, sich auf Daten zu konzentrieren, die für das zu lösende Problem irrelevant sind. Wenn du versuchst, den Erfolg einer E-Mail-Marketingkampagne zur Lead-Generierung zu bewerten und feststellst, dass die Anzahl der Website-Aufrufe, die direkt auf die Kampagne zurückzuführen sind, gestiegen ist, aber die Anzahl der monatlichen Newsletter-Abonnenten nicht, könnte es verlockend sein, die Kampagne als Erfolg zu betrachten, obwohl sie tatsächlich keine Leads generiert hat. Definiere daher im Voraus klar die zu analysierenden Variablen und KPIs, die für dein spezifisches Problem von Bedeutung sind. Konzentriere dich auf die Daten, die deine spezifische Frage beantworten und dein Problem lösen.

4. Stichprobengröße: Ein weiteres gängiges Problem bei der Datenanalyse ist die Verwendung einer zu kleinen Stichprobe. Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Ergebnissen hängen oft von der Stichprobengröße ab. Angenommen, du stellst 30 Personen eine Frage, von denen 29 mit "Ja" antworten, entspricht das 95 %. Jetzt stell dir vor, du stellst dieselbe Frage an 1000 Personen, von denen 950 mit "Ja" antworten, was ebenfalls 95 % entspricht. Obwohl die Prozentsätze gleich sind, sind die Ergebnisse aufgrund der kleinen Stichprobe von 30 Personen weniger aussagekräftig und können zu falschen Schlussfolgerungen führen.  Um die richtige Stichprobengröße für aussagekräftige Ergebnisse zu bestimmen, sollten eine Fehlermarge und ein Konfidenzniveau festgelegt werden. Das ermöglicht die Berechnung einer angemessenen Stichprobengröße, die repräsentative Ergebnisse liefert.

Die korrekte Interpretation von Daten ist von großer Bedeutung, um fundierte Schlüsse zu ziehen und gut informierte Entscheidungen zu treffen. Wie in diesem Artikel bereits erläutert, ist die Interpretation von Daten eine sowohl künstlerische als auch wissenschaftliche Aufgabe. Um dir auf diesem Weg zu helfen, stellen wir dir einige relevante Techniken, Methoden und Strategien zur Dateninterpretation vor, die dir in deinem Datenmanagementprozess helfen können.

Zu Beginn ist es wesentlich, den Zweck deiner Datenanalyse festzulegen und die geeigneten Methoden zu wählen. Unterscheide klar zwischen qualitativer Analyse (Beobachten, Dokumentieren, Interviewen, Sammeln und Reflektieren) und quantitativer Analyse (Durchführung einer Untersuchung mit umfangreichen numerischen Daten, die mit verschiedenen statistischen Ansätzen analysiert werden sollen).

Formuliere die richtigen Fragen für deine Dateninterpretation

Eine Schlüsseltechnik bei der Datenauswertung ist die klare Definition des Ausgangspunkts deiner Arbeit. Das kannst du erreichen, indem du dir grundlegende Fragen beantwortest, die als wertvoller Leitfaden dienen. Zum Beispiel: Welche Ziele verfolge ich mit meiner Analyse? Welche Methode zur Dateninterpretation werde ich verwenden? Wer wird in der Zukunft auf diese Daten zugreifen? Und vor allem, welche allgemeine Frage versuche ich zu beantworten?

Sobald diese Informationen festgelegt sind, kannst du mit der Datensammlung beginnen. Die Methoden zur Datensammlung hängen, wie zuvor erörtert, von der Art der Analyse ab, die du durchführst (qualitativ oder quantitativ). Sobald alle notwendigen Informationen vorliegen, kannst du mit der Interpretation beginnen. Es ist jedoch ratsam, deine Daten zunächst zu visualisieren.

Visualisiere deine Daten

Für eine erfolgreiche Dateninterpretation spielen Datenvisualisierungen wie Geschäftsgrafiken, Diagramme und Tabellen eine entscheidende Rolle. Die visuelle Darstellung von Daten durch interaktive Diagramme und Grafiken erleichtert das Verständnis und den Zugang zu Informationen erheblich. Es gibt jedoch verschiedene Arten von Visualisierungen, und nicht jede ist für jeden Analysezweck geeignet. Die Auswahl des falschen Diagrammtyps kann zu einer Fehlinterpretation deiner Daten führen. Daher ist es von großer Bedeutung, die geeignete Visualisierung zu wählen.

Angesichts der wachsenden Bedeutung von Datenvisualisierungen für den geschäftlichen Erfolg haben sich viele Tools etabliert, um Benutzern bei der visuellen Aufbereitung ihrer Daten zu helfen. Ein beliebtes Instrument sind sogenannte Self-Service Business Intelligence Tools (SSBI-Tools).

Self-Service Tools für Business Intelligence (BI) sind Softwareanwendungen, die es Benutzer*innen ermöglichen, Daten aus verschiedenen Quellen zu analysieren und Berichte oder Visualisierungen, ohne oder mit nur minimaler Unterstützung der IT-Abteilung zu erstellen. Hier sind zwei Beispiele von den bekanntesten Self-Service BI-Tools:

1. Tableau: Tableau ist ein beliebtes Self-Service BI-Tool, das es Benutzer*innen ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu importieren, sie zu visualisieren und interaktive Dashboards zu erstellen. Es bietet eine benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Schnittstelle und eignet sich gut für die Erstellung von Visualisierungen.

2. Microsoft Power BI: Microsoft Power BI ist ein leistungsstarkes Self-Service BI-Tool. Es ermöglicht Benutzer*innen, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu importieren, Modelle zu erstellen und ansprechende Berichte und Dashboards zu erstellen. Power BI bietet auch eine enge Integration mit anderen Microsoft-Produkten.

Diese Self-Service-BI-Tools ermöglichen es Fachanwender*innen, ohne umfangreiche technische Kenntnisse, pragmatische Datenanalysen durchzuführen und gleichzeitig aussagekräftige Einblicke in die Daten zu gewinnen. 

Die Visualisierung von Daten spielt innerhalb von Data Analytics aus mehreren Gründen eine entscheidende Rolle:

1. Datenverständnis: Die visuelle Darstellung von Daten macht sie verständlicher. Wenn Daten in Tabellen oder Listen dargestellt werden, kann es schwierig sein, Muster oder Zusammenhänge zu erkennen. Durch Diagramme, Grafiken und Visualisierungen können Benutzer*innen die Daten schneller und einfacher interpretieren.

2. Schnelle Einblicke: Visuelle Darstellungen ermöglichen es, Daten in Echtzeit zu überwachen und schnelle Einblicke zu gewinnen. Dashboards und Echtzeitvisualisierungen helfen dabei, Entwicklungen und Trends sofort zu erkennen, was bei der schnellen Entscheidungsfindung entscheidend ist.

3. Kommunikation: Visualisierungen sind eine effektive Methode, um komplexe Daten und Analysen anderen Personen zu kommunizieren. In Unternehmen ist es oft notwendig, Daten und Erkenntnisse mit Entscheidungsträgern oder Kolleg*innen zu teilen, die keine Datenexperten sind. Visuelle Darstellungen sind für diese Zielgruppe zugänglicher.

4. Entdeckung von Mustern und Trends: Durch die Visualisierung von Daten können Benutzer*innen Muster, Trends und Ausreißer leichter erkennen. Dies ermöglicht es, in den Daten verborgene Informationen zu identifizieren, die für die Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung sein können.

5. Interaktion und Exploration: Interaktive Visualisierungen erlauben es Benutzer*innen, Daten zu explorieren und in verschiedenen Ebenen und Winkeln zu analysieren. Benutzer*innen können oft in Visualisierungen hineinzoomen, filtern und Details anzeigen, um tiefere Erkenntnisse zu gewinnen.

6. Validierung und Testen von Hypothesen: Visualisierungen helfen bei der Überprüfung von Hypothesen. Benutzer*innen können ihre Annahmen durch die grafische Darstellung von Daten prüfen und Hypothesen validieren oder widerlegen.

7. Effektive Präsentation: Bei der Präsentation von Analyseergebnissen, sei es in internen Besprechungen oder Kundenpräsentationen, sind visuelle Darstellungen oft überzeugender. Sie helfen dabei, die erzielten Ergebnisse und Empfehlungen zu verdeutlichen.

8. Frühzeitige Warnungen und Überwachung: Visualisierungen können als Frühwarnsysteme dienen, um Unregelmäßigkeiten oder Probleme in Echtzeit zu erkennen. Dies ist besonders relevant für Bereiche wie das operative Geschäft und das Qualitätsmanagement.

Insgesamt tragen Datenvisualisierungen dazu bei, Daten lebendig zu machen und den Analyseprozess zu erleichtern. Sie ermöglichen es Benutzer*innen, die Vorteile von Data Analytics voll auszuschöpfen, da sie nicht nur Daten betrachten, sondern auch verstehen und darauf reagieren können. Daher sind Visualisierungen ein integraler Bestandteil jeder Data-Analytics-Strategie.

Fazit

1. Daten sind von unschätzbarem Wert: In der digitalen Ära sind Daten zu einer der wertvollsten Ressourcen für Unternehmen geworden. Die Fähigkeit, diese Daten zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren, kann einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
2. Business Analytics: Business Analytics konzentriert sich auf die Analyse von Geschäftsdaten, um Entscheidungsfindung, Prozessoptimierung und das Geschäftswachstum zu fördern. Hierbei werden fortschrittliche Techniken wie Data Mining eingesetzt.
3. Datenvisualisierung: Die Visualisierung von Daten ist von entscheidender Bedeutung, um Daten verständlich zu machen, schnelle Einblicke zu gewinnen und komplexe Muster zu erkennen. Unterschiedliche Arten von Visualisierungen sind für unterschiedliche Analysezwecke geeignet.
4. Self-Service Business Intelligence Tools: Self-Service BI-Tools ermöglichen es Benutzern, Daten selbst zu analysieren und Visualisierungen zu erstellen, ohne auf datenanalytische Experten angewiesen zu sein.
5. Verantwortungsvoller Umgang mit Daten: Der Umgang mit Daten erfordert Verantwortung und Ethik. Datenschutz und Sicherheit sind entscheidende Aspekte, die bei der Datenanalyse und -visualisierung berücksichtigt werden müssen.
6. Kritische Dateninterpretation: Bei der Dateninterpretation ist es wichtig, kritische Fragen zu stellen und sich nicht von vorschnellen Schlüssen leiten zu lassen. Die Unterscheidung zwischen qualitativer und quantitativer Analyse ist ein Schlüsselaspekt.
7. Proaktives Handeln: Datenanalyse sollte nicht nur rückblickend sein. Sie ermöglicht auch die proaktive Identifizierung von Trends und Mustern, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen und sich besser darauf vorzubereiten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Datenanalyse und -visualisierung die Grundlage für datengesteuerte Entscheidungsfindung und Geschäftsoptimierung bilden. Unternehmen, die in diese Fähigkeiten investieren und ethische Datennutzung praktizieren, haben die Möglichkeit, in der heutigen datenzentrierten Welt erfolgreich zu sein.