Data Analytics

Strategische, organisatorische & methodische Begleitung bei Themen wie Data Mining, Predictive Analysis & Co.

Von

Raphaela Rieder
15.4.2020

in

Wien

Redakteur - Haufe Advisory

Data Analytics - der Wert von Daten

Data Analytics oder auch data analysis genannt (auf Deutsch: Datenanalyse) ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdaten, um im weiteren Schlussfolgerungen aus diesen Informationen zu gewinnen.

Mit Hilfe von verschiedenen Datenanalysetechniken können Trends und Metriken aufgedeckt werden, die sonst in der Informationsmenge untergehen würden. Diese Informationen können im Weiteren z.B. zur Optimierung von Prozessen verwendet werden, um so die Gesamteffizienz eines Unternehmens oder Systems zu steigern. Data Analytics umfasst dabei die verschiedensten Arten der Datenanalyse.

Beispiele für den sinnvollen Einsatz von Data Analytics gibt es in den verschiedensten Unternehmensbereichen - einige Beispiele:

- Die Entwicklung neuer Produktfeatures auf Basis von Verhaltensdaten der Kunden im Produktmanagement
- Die bessere Auslastung von Maschinenen auf Basis der Produktionsdaten
- Das Angebot passender Inhalte oder Artikel auf Basis von Bewegungsdaten der Kunden im Web.

Die Herausforderung im Umgang mit Daten

Unternehmen besitzen heutzutage mehr Daten als je zuvor, aber nicht alle setzen diese gekonnt ein. Die Verfügbarkeit von Daten steigt schnell, die zunehmende Digitalisierung spielt dabei ebenso eine Rolle wie sinkende Preise für Sensoren und drahtlose Geräte. Wichtig ist dabei jedoch nicht nur Daten um der Daten willen zu sammeln, sondern diese anschließend auch richtig zu analysieren und zu nutzen. Die meisten Unternehmen erfassen nur einen Bruchteil des potenziellen Werts aus Daten und Analysen. Ziel muss es sein, mehr Insights aus den Daten zu gewinnen um sich dadurch Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Die Verwendung von Daten als Basis für Entscheidungen ist dabei nichts Neues. Egal ob in Form von Marktanalysen oder Kundenerkenntnissen: Firmen haben immer schon Daten erhoben und verwendet. Jedoch hat sich die Tiefe der Analyse und damit auch das Ausmaß der Auswirkungen der Analysen in den letzten Jahren entscheidend verändert.

Unternehmen, die die Potenziale von Data Analytics heben, nutzen Ihre Daten um im globalen Wettbewerb Kunden besser zu gewinnen, ihren laufenden Betrieb zu optimieren und neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.

Die essentielle Frage dabei lautet folglich: Was sagen uns die Daten und wie können wir diese nutzen um Unternehmen in die richtige Richtung zu lenken. Diese Entwicklung spiegelt sich auch auf dem Arbeitsmarkt - DatenexpertInnen sind gefragt wie nie zuvor - und schwer zu finden. Für Übergangsphasen oder Initialprojekte kann Haufe Consulting hier unterstützen: Mit Consultants für den Bereich Data Analytics, die gemeinsam mit Ihnen erste Insights und Arbeitsweisen im Umgang mit Daten erarbeiten.

Data Analytics in 4 Schritten

Data Analytics lässt sich im groben in 4 Schritte unterteilen:

Schritt 1: Die Datenanforderung oder Gruppierung der Daten bestimmen. Die Daten können beispielsweise nach Alter, Bevölkerungszahl, Einkommen oder Geschlecht getrennt sein. Sie können zudem numerisch oder nach Kategorien unterteilt sein.

Schritt 2: Der Prozess der Erfassung. Dies kann über eine Vielzahl von on- und offline Quellen wie Web, weitere Online-Quellen, Kameras, Fragebogen etc. erfolgen.

Schritt 3: Sobald die Daten gesammelt sind, müssen sie organisiert werden, damit sie anschließend analysiert werden können.

Schritt 4: Vor der Analyse muss überprüft werden, dass keine Fehler in Form von Duplikaten, unvollständigen Daten etc.vorliegen.  

Warum ist Data Analytics wichtig?

Die Datenanalyse ist wichtig, da sie Unternehmen dabei unterstützt, ihre Leistungen zu optimieren. Durch Datenanalysen können Unternehmen Kosten senken, bessere Geschäftsentscheidungen treffen, Kunden besser gewinnen und halten, neue Produkte entwickeln oder bestehende verbessern. Die Liste der Beispiele lässt sich noch lange fortführen. Wettbewerbsvorteile durch Data Analytics können jedoch nur dann entstehen, wenn Unternehmen die richtigen Daten sammeln und diese zielgerichtet auf Ihren Kontext analysieren.  

Die vier verschiedenen Arten der Datenanalyse 

1. Descriptive Analytics

Sie beschreiben, WAS in einem bestimmten Zeitraum (einer ausgewählten Stichprobe oder Totalerhebung) passiert ist. Fragen, die damit geklärt werden, sind beispielsweise:

  • Ist die Anzahl der Aufrufe gestiegen?
  • Sind die Verkäufe in diesem Monat stärker als im letzten?

2. Diagnostic Analytics

Sie konzentriert sich auf das WARUM. Dabei kommen vielfältige Dateneingaben zum Einsatz sowie dazu passende Hypothesen. Fragen, die damit geklärt werden, sind beispielsweise:

  • Hat sich diese letzte Marketingkampagne auf den Umsatz ausgewirkt?

3. Predictive Analytics

Diese Analysen beschäftigen sich mit der Vorhersage der wahrscheinlichen Zukunft und Trends. Folgende Fragen stehen dabei beispielsweise im Zentrum:

  • Wie werden sich die Verkaufszahlen wahrscheinlich entwickeln, wenn der Sommer auch in diesem Jahr so trocken wird?

4. Prescriptive Analytics

Mittels der verfügbaren Daten wird die bestmögliche Vorgehensweise in einem konkreten Szenario vorgeschlagen. Sie bezieht sich auf deskriptive als auch auf prädiktive Analysen, fokussiert jedoch umsetzbare Erkenntnisse anstelle der Datenüberwachung.

Ihre Data Analytics Beratung bei Haufe Consulting!

Haufe Consulting kann Sie sowohl bei der Ausarbeitung einer Business Data Strategie als auch bei der konkreten Bearbeitung von Fragestellungen mit passenden Consultants unterstützen!

Besprechen Sie mit uns Ihre Situation und Ihren konkreten Bedarf - wir unterstützen Sie bei der Auswahl eines/einer passenden Consultant/s.

In erster Linie gilt es mit dem/der BeraterIn darum herauszufinden, in welchen Bereichen Ihre Organisation bereits (Kunden-)daten sammelt bzw. in welchen man welche Daten auf aktuellem Stand generieren kann. Folgende Steps sind dabei sinnvoll:

  • Aufsetzen einer Business-Data-Strategie
  • Erschaffung und Implementierung eines Analytics-Systems
  • Wartung und Managing des Ökosystems der Datenanalyse
  • Schulung und Weiterbildung der MitarbeiterInnen im Bereich Data Analytics

Auf dieser Grundlage können Sie im Austausch die aussichtsreichsten Maßnahmen aufsetzen und festlegen, was passieren muss, damit Ihr Unternehmen im Punkto Data Analytics bestmöglich aufgestellt ist.

Schnüren Sie gemeinsam uns mit ein Data Analytics Paket für Ihr Unternehmen, das wirklich weiterhilft! Die Grundlage dafür schaffen Sie gemeinsam mit einem/einer BeraterIn, der/die zu Ihnen und Ihrem Projekt passt.

Wenn Sie noch bei einem anderen Thema ein/e BeraterIn suchen und sich gerne mit unseren ExpertInnen austauschen wollen, melden Sie sich bei uns!

Oder schreiben Sie gleich selbst ein Projekt aus! 10 praktische Tipps zur Projektausschreibung finden Sie hier.

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Data Analytics
Nutzen Sie die Insights aus Ihren Daten.
Gemeinsam mit einem individuell für Sie und Ihr Unternehmen ausgewählten Consultant analysieren Sie die Möglichkeiten von Data Analytics für Ihr Unternehmen. Ein maßgeschneidertes Paket mit dem Consultant, der am besten zu Ihnen passt – fachlich und menschlich.
  • Qualitative und quantitative Auswertung der On- und Offline- Daten
  • Was bedeutet Data Analytics für Ihr Unternehmen?
  • Welche Handlungsoptionen gibt es und was können Sie tun?
Nutzen Sie die Insights aus Ihren Daten​​​​​​​
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