Datenanalysen verstehen

Definition von Datenanalyse

Datenanalyse ist der Prozess der Analyse, Interpretation und Visualisierung großer, komplexer Datensätze, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie umfasst eine Vielzahl von Techniken, von statistischen Analysen bis hin zu Machine Learning, die darauf abzielen, ältere und aktuelle Daten zu analysieren, um künftige Trends vorherzusagen.

Warum ist Datenanalyse wichtig?

In ihrer Rohform sind Daten kaum mehr als eine Liste von Fakten und Zahlen. Aus diesem Grund werden sie häufig mit Erdöl verglichen, einer Ressource, deren Wert erst dann zum Tragen kommt, wenn sie zu etwas Nützlichem verarbeitet wird. Die Datenanalyse ist wichtig, weil sie dabei hilft, aus dem Rohstoff, den wir Daten nennen, Wert zu schöpfen.

Stellen Sie sich vor, Sie betreiben eine globale Lieferkette, ohne Einblick in Ihre Daten zu haben, oder Sie erstellen ein Budget für Ihr nächstes Produkt-Release auf der Grundlage von Bauchgefühl und Intuition. Ohne Datenanalyse lässt sich das Ziel, ein datengestütztes Unternehmen mit optimierten Abläufen und kontinuierlich verbesserter Kundenerfahrung zu werden, kaum erreichen. Für Unternehmen, die sich Wettbewerbsvorteile verschaffen und diese sichern möchten, ist die Datenanalyse der Schlüssel zu dauerhaftem Erfolg.

Wie funktioniert die Datenanalyse?

Die Datenanalyse ist ein vielschichtiger Prozess, der verschiedene Phasen umfasst, um aus Rohdaten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Spezialisierte Tools und Teams für die Datenanalyse spielen in diesem Zusammenhang eine wesentliche Rolle. Sie sammeln, verarbeiten und analysieren Daten akribisch, um handlungsrelevante Informationen zu gewinnen.

Die folgenden fünf Schritte tragen dazu bei, dass Daten genau analysiert werden und zu handlungsrelevanten Erkenntnissen führen, die strategische Entscheidungen vorantreiben:

Schritt 1: Datenerfassung

Dieser erste Schritt umfasst die Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen, wie Datenbanken, Sensoren und Online-Transaktionen. Das Sammeln vielfältiger Datensätze ist entscheidend, um umfassende Erkenntnisse zu gewinnen.

Schritt 2: Datenbereinigung

Nach der Erfassung enthalten die Daten häufig Fehler, Duplikate oder fehlende Werte. Die Datenbereinigung umfasst die Identifizierung und Korrektur dieser Probleme, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit nachfolgender Analysen sicherzustellen.

Schritt 3: Datentransformation

Die Transformation von Daten beinhaltet deren Normalisierung, Aggregation und Formatierung in eine konsistente und nutzbare Struktur. Dieser Schritt bereitet die Daten mittels Konvertierung in geeignete Formate und Strukturen für eine effiziente Analyse auf.

Schritt 4: Datenmodellierung

In dieser Phase werden statistische Modelle und Algorithmen auf die Daten angewendet, um Muster, Korrelationen und Trends zu identifizieren. Die Modellierung hilft dabei, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und liefert eine Grundlage für fundierte Entscheidungen.

Schritt 5: Datenvisualisierung

Abschließend werden die analysierten Daten in Form von Diagrammen, Grafiken und Dashboards visualisiert. Die Visualisierung macht komplexe Daten verständlich und hebt wichtige Erkenntnisse hervor, sodass Stakeholder schnell strategische Entscheidungen treffen können.

Datenvisualisierung der 100 Kunden mit den höchsten Zahlungsrückständen

Arten und Techniken der Datenanalyse

Arten der Datenanalyse

Mit zunehmendem Datenvolumen sind für die erfolgreiche Handhabung dieser Informationsflut unterschiedliche, auf Ihr Ziel abgestimmt Navigationstools erforderlich. Unternehmen nutzen Datenanalysen immer öfter, indem sie ihre Strategien auf die Beantwortung gezielter Fragen und das Erreichen spezifischer Ziele zuschneiden. Ob es darum geht, frühere Ereignisse zu verstehen, deren Ursachen aufzudecken, Zukunftsszenarien zu prognostizieren oder die besten Vorgehensweisen zu empfehlen – jede Art der Datenanalyse liefert einzigartige Erkenntnisse und Lösungen. Im Folgenden werden die vier Hauptarten der Datenanalyse näher betrachtet: deskriptive, diagnostische, vorausschauende und präskriptive Analyse.

Deskriptive Analysen

Die deskriptive Analyse untersucht historische Daten, um Trends und Muster zu erkennen. Sie beantwortet die Frage „Was ist passiert?“ mithilfe von Techniken wie Datenaggregation und Data Mining, um Einblicke in die vergangene Performance zu gewinnen. Beispiele hierfür sind monatliche Berichte zur Umsatzentwicklung, Ergebnisse von Kundenzufriedenheitsumfragen und Analysen des Web-Traffics, mit denen die Interaktionsraten gemessen werden.

Diagnostische Analysen

Diagnostische Analysen untersuchen Daten genauer, um die Ursachen vergangener Ereignisse zu verstehen. Sie beantwortet die Frage „Warum ist das passiert?“ mithilfe von Techniken wie Drilldown, Datenermittlung, Data Mining und Korrelationen. Ein Einzelhändler könnte beispielsweise diagnostische Analysen einsetzen, um anhand von Einflussfaktoren zu ermitteln, warum die Umsätze in einem bestimmten Monat zurückgegangen sind.

Vorausschauende Analysen

Vorausschauende Analysen verwenden statistische Modelle und Machine-Learning-Techniken, um auf der Grundlage historischer Daten Prognosen für zukünftige Ergebnisse zu erstellen. Sie gibt Antwort auf die Frage „Was könnte passieren?“, indem sie Trends identifiziert und zukünftige Ereignisse vorhersagt. Ein Beispiel hierfür wäre eine Bank, die vorausschauende Analysen einsetzt, um die Wahrscheinlichkeit eines Kreditausfalls eines Kunden zu prognostizieren.

Präskriptive Analysen

Präskriptive Analysen empfehlen Maßnahmen auf der Grundlage von Datenanalysen. Sie befassen sich mit der Frage „Was sollen wir tun?“ und bedienen sich dabei Techniken wie Optimierungs- und Simulationsalgorithmen. Beispielsweise könnte ein Logistikunternehmen präskriptive Analysen einsetzen, um die effizienteste Route für Lieferwagen zu ermitteln.

Die vier Arten der Datenanalyse

Techniken der Datenanalyse

Die Datenanalyse ist eine sich ständig weiterentwickelnde Unternehmensdisziplin. Die eingesetzten Techniken können so vielfältig sein wie die untersuchten Datensätze und die Ziele, die Unternehmen erreichen wollen. Um mit Datenanalysen erfolgreich zu sein, ist eine umfassende Kenntnis der gesamten Bandbreite der Datenanalysetechniken unerlässlich. Dazu zählen:

Data Mining

Data Mining nutzt Algorithmen und statistische Methoden, um Muster und Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu extrahieren. Diese Technik unterstützt Unternehmen dabei, verborgene Muster und Zusammenhänge in Daten aufzudecken, die für verschiedene Vorhersagemodelle genutzt werden können.

Textanalysen

Textanalysen untersuchen unstrukturierte Textdaten aus E-Mails, Social-Media-Beiträgen, Kundenbewertungen und anderen Arten von Inhalten, um Bedeutungen, Zusammenhänge und Erkenntnisse abzuleiten. Sie eignen sich besonders für die Stimmungsanalyse, Entitätserkennung, Themenmodellierung und die Verarbeitung natürlicher Sprache.

Statistische Analyse

Statistische Analysen verwenden statistische Tests und Modelle, um Zusammenhänge und Trends innerhalb von Daten zu verstehen. Diese Technik umfasst Hypothesentests, Regressionsanalysen und Varianzanalysen, um Rückschlüsse auf die Daten zu ziehen.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (Machine Learning) verwendet Algorithmen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen, wodurch die Leistung mit zunehmender Datenmenge im Laufe der Zeit verbessert wird. Zu den gängigen Methoden zählen überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen, die in Bereichen wie Empfehlungssystemen und Bilderkennung zum Einsatz kommen.

Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist die visuelle Darstellung von Daten mithilfe von Diagrammen, Grafiken und Dashboards, um komplexe Daten verständlicher zu machen. Eine effektive Visualisierung hilft Unternehmen, Trends, Muster und Ausreißer schnell zu erkennen und so bessere Entscheidungen zu treffen.

Big-Data-Analysen

Die Analyse von Big Data konzentriert sich auf große Datenmengen, die mit herkömmlichen Methoden nicht effektiv bewältigt werden können. Häufig kommen dabei verteilte Rechen- und Speicherlösungen zum Einsatz, um riesige Datenmengen zu verarbeiten, sodass Unternehmen Big Data für strategische Erkenntnisse nutzen können.

Beispiele und Anwendungen für Datenanalyse

Beispiele für Datenanalyse

Unternehmen nutzen Datenanalysen für eine Vielzahl von Zwecken. Manche nutzen sie, um Anlagenausfälle vorherzusehen oder Marketingstrategien auf individuelle Präferenzen zuzuschneiden. Andere trimmen mit ihr Lieferstrecken auf maximale Effizienz oder erfassen die kollektive Stimmung der Benutzer sozialer Medien. Hier sind einige der häufigsten Beispiele dafür, wie Datenanalysen zur Realisierung dieser Möglichkeiten beitragen:

Vorausschauende Instandhaltung

Datenanalysen werden regelmäßig für die vorausschauende Instandhaltung eingesetzt, bei der die Leistungsdaten von Equipment oder Fahrzeugen analysiert werden, um Komponentenausfälle vorherzusagen. Dies unterstützt Unternehmen bei der rechtzeitigen Planung von Wartungsarbeiten und reduziert unerwartete Ausfälle.

Kundensegmentierung

E-Commerce-Plattformen nutzen Datenanalysen zur Kundensegmentierung, indem sie das Surf- und Kaufverhalten analysieren, um Kunden anhand ihrer Präferenzen zu gruppieren. Dies ermöglicht gezielte Marketingkampagnen.

Lieferkettenoptimierung

Unternehmen mit Logistikabläufen analysieren Versanddaten, um Lieferrouten zu optimieren, Transportkosten zu senken und Lieferzeiten zu verbessern. Dies trägt zu einem effizienten Betrieb und einer höheren Kundenzufriedenheit bei.

Stimmungsanalyse

Soziale Medien nutzen Stimmungsanalysen, um die öffentliche Meinung zu verschiedenen Themen zu messen. Durch die Analyse von Beiträgen und Kommentaren können Unternehmen die Stimmung ihrer Kunden besser verstehen und ihre Strategien entsprechend anpassen.

Anwendungen für Datenanalyse

In verschiedenen Branchen ist die Datenanalyse mehr als nur ein Tool: Sie ist eine transformative Kraft, die den Fortschritt vorantreibt und einzigartige Herausforderungen bewältigt. Je nach Branche können Datenanalysen wichtige Erkenntnisse liefern, die mehr Effizienz, strategische Fortschritte und sogar lebensverändernde Verbesserungen bewirken. Hier sind einige beeindruckende Anwendungsbeispiele für Datenanalysen in verschiedenen Bereichen:

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen werden Datenanalysen eingesetzt, um Krankheitsausbrüche vorherzusagen, die Patientenversorgung zu verbessern und den Krankenhausbetrieb zu optimieren. Die Analyse von Patientendaten unterstützt die frühzeitige Diagnose und die Erstellung personalisierter Behandlungspläne, wodurch die allgemeinen Gesundheitsergebnisse verbessert werden.

Finanzwesen

Finanzinstitute nutzen Datenanalysen zur Betrugserkennung, für das Risikomanagement und für personalisierte Bankdienstleistungen. Durch die Analyse von Transaktionsmustern können Banken betrügerische Aktivitäten erkennen und Kreditrisiken genauer einschätzen.

Einzelhandel

Einzelhändler nutzen Datenanalysen, um die Bestandsführung zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und Marketingbotschaften zu personalisieren. Die Analyse von Kundeneinkaufsdaten unterstützt Einzelhändler dabei, Trends vorherzusagen und ihr Angebot an die Nachfrage der Verbraucher anzupassen.

Fertigung

Hersteller nutzen Datenanalysen, um die Produktionseffizienz zu steigern, den Wartungsbedarf vorherzusagen und das Supply Chain Management zu verbessern. Die Analyse von Maschinenleistungsdaten unterstützt Hersteller dabei, Ausfallzeiten zu reduzieren und eine gleichbleibende Produktqualität zu gewährleisten.

Telekommunikation

Telekommunikationsunternehmen nutzen Datenanalysen, um die Netzwerkleistung zu verbessern, die Abwanderung zu reduzieren und personalisierte Services anzubieten. Durch die Analyse von Nutzungsmustern können sie Netzwerkressourcen optimieren und die Kundenzufriedenheit verbessern.

Anwendungsfälle für moderne Datenanalyse

Die Datenanalytik verändert sich ständig und entwickelt sich weiter. Unternehmen nutzen sie, um wettbewerbsfähig zu bleiben und Innovationen voranzutreiben. Heute ist sie aus dem Geschäftsalltag nicht mehr wegzudenken und bietet Lösungen, die früher unvorstellbar waren. Im Streben nach Wettbewerbsvorteilen prüfen Unternehmen eine Vielzahl moderner Anwendungsfälle, die das transformative Potenzial der Analyse großer Datenmengen aufzeigen. Zu diesen zukunftsweisenden Anwendungen der Datenanalyse gehören:

IoT-Datenanalyse

Das Internet der Dinge (IoT) erzeugt riesige Datenmengen aus vernetzten Geräten. Die Analyse dieser Daten hilft bei der Überwachung der Geräteleistung, der Vorhersage von Ausfällen und der Verbesserung der Benutzererfahrung in Smart Homes und Smart Citys.

Integration von KI und maschinellem Lernen

Moderne Datenanalyse integriert zunehmend KI und maschinelles Lernen, um Entscheidungsprozesse zu automatisieren. Diese Technologien analysieren umfangreiche Datensätze, um Echtzeiteinblicke und Empfehlungen zu liefern.

Echtzeitanalysen

Branchen wie das Finanzwesen und der Einzelhandel setzen Echtzeitanalysen ein, um sofortige Entscheidungen zu treffen. Dazu werden Streaming-Daten analysiert, um Betrugsfälle aufzudecken, Lagerbestände zu verwalten und Kundeninteraktionen spontan zu personalisieren.

Blockchain-Datenanalyse

In Branchen wie Finanzwesen und Logistik werden Blockchain-Analysen eingesetzt, um Transaktionen zu verifizieren, Assets zu verfolgen und Transparenz zu gewährleisten. Die Analyse von Blockchain-Daten hilft dabei, Anomalien zu erkennen und die Integrität von Transaktionen sicherzustellen.

Vergleichende Betrachtungen

Datenanalyse vs. Data Science

Die Bereiche Datenanalyse und Data Science überschneiden sich zwar, sind jedoch zwei getrennte Disziplinen. Folgendes Bild soll das veranschaulichen: zwei erfahrene Handwerker, die in unterschiedlichen Bereichen tätig sind und mit einzigartigen Tools und Techniken aus den ihnen zur Verfügung stehenden Ausgangsmaterialien etwas Wertvolles schaffen. Auf vergleichbare Weise unterscheiden sich Fachleute für Datenanalyse und Data Science in ihren Methoden und Zielen, auch wenn sie bestimmte grundlegende Elemente gemeinsam haben. Hier zeigen wir die wesentlichen Unterschiede zwischen den beiden auf.

Datenanalyse:

• Schwerpunkt: Primär mit der Untersuchung von Datensätzen befasst, um Schlussfolgerungen zu ziehen und Muster zu erkennen. Der Schwerpunkt liegt auf der Analyse von Daten, um Verhalten in der Vergangenheit zu verstehen, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und Entscheidungen zu unterstützen.
• Tools und Techniken: Einsatz von statistischen Analysen, Datenvisualisierung und Business-Intelligence-Tools. Zu den gängigen Techniken gehören Data Mining, Textanalyse und Stimmungsanalyse.
• Ziel: Bereitstellung handlungsrelevanter Erkenntnisse, die zur Verbesserung der Unternehmensleistung, zur Optimierung von Prozessen und zur Unterstützung der Entscheidungsfindung beitragen. Sie ist stärker anwendungsorientiert und ihr Schwerpunkt liegt auf spezifischen geschäftlichen Fragen und Problemen.

Data Science:

• Schwerpunkt: Umfasst einen breiteren Bereich, einschließlich Datenanalyse, aber auch die Entwicklung von Algorithmen, den Aufbau vorausschauender Modelle und die Entwicklung neuer Datenprodukte. Sie integriert Aspekte der Informatik, Statistik und Fachkompetenz.
• Tools und Techniken: Einsatz moderner Techniken wie Machine Learning, künstliche Intelligenz und Big-Data-Technologien. Data Scientists verwenden häufig Programmiersprachen wie Python und R sowie Frameworks wie TensorFlow und PyTorch.
• Ziel: Durch explorative Analysen neue Erkenntnisse gewinnen, prädiktive und präskriptive Modelle erstellen und mithilfe datengestützter Lösungen Innovationen vorantreiben. Sie zielt darauf ab, komplexe Probleme zu lösen und aus der Datenexploration neue Fragen zu generieren.

Vorteile und Herausforderungen für die Datenanalyse

Vorteile der Datenanalyse

Angesichts der ständig zunehmenden Komplexität der Märkte greifen Unternehmen auf die Datenanalyse zurück, um Möglichkeiten zur Steigerung von Leistung und Erfolg zu finden. Und wenn Unternehmen das Potenzial der Datenanalyse immer stärker nutzen, können sie eine Reihe von Vorteilen erzielen, darunter:

Bessere Entscheidungen

Datenanalysen liefern Unternehmen handlungsrelevante Erkenntnisse, die ihnen fundierte Entscheidungen ermöglichen. Durch die Analyse von Datentrends und ‑mustern können Unternehmen Strategien optimieren und Marktveränderungen besser antizipieren.

Überzeugende Kundenerlebnisse

Das Verständnis des Kundenverhaltens durch Datenanalyse hilft Unternehmen, ihre Services und Produkte zu personalisieren. Dies führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit und ‑bindung, da Unternehmen ihre Angebote auf spezifische Bedürfnisse und Präferenzen zuschneiden können.

Effizientere Betriebsabläufe

Die Datenanalyse identifiziert Engpässe und Ineffizienzen in Geschäftsprozessen. Durch die Lösung dieser Probleme können Unternehmen ihre Abläufe optimieren, Kosten senken und die Produktivität steigern. Das Ergebnis ist eine effizientere Nutzung der Ressourcen und verbesserte Gewinnmargen.

Wettbewerbsvorteil

Mithilfe von Datenanalysen können Unternehmen neue Marktchancen und Trends erkennen und so dem Wettbewerb einen Schritt voraus sein. Dies ermöglicht es Unternehmen, innovativer zu sein und sich schneller an veränderte Marktbedingungen anzupassen, um in ihrer Branche wettbewerbsfähig zu bleiben.

Herausforderungen bei der Datenanalyse

Aufgrund der klaren Vorteile investieren Unternehmen weiterhin in Datenanalyse, insbesondere im Bereich des Datenmanagements gibt es jedoch nach wie vor einige Herausforderungen. Bevor Sie sich in das Feld der Datenanalyse begeben, sollten Sie sich über einige dieser Herausforderungen Gedanken machen, damit Sie auf dem Weg zu aufschlussreicheren Erkenntnissen und mehr Erfolg auf diese vorbereitet sind. Zu diesen Herausforderungen gehören:

Datenqualität

Die Gewährleistung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten stellt eine erhebliche Herausforderung dar. Eine schlechte Datenqualität kann zu falschen Erkenntnissen und Entscheidungen führen, was sich negativ auf die Geschäftsergebnisse auswirkt.

Datenintegration

Die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen kann komplex und zeitaufwendig sein. Uneinheitliche Formate, Strukturen und Standards in Datensätzen erschweren die Erstellung einer einheitlichen Sicht und behindern eine effektive Analyse.

Sicherheit und Datenschutz

Der Schutz sensibler Daten vor unbefugtem Zugriff und die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO sind von entscheidender Bedeutung. Unternehmen müssen robuste Sicherheitsmaßnahmen implementieren und eine strenge Daten-Governance aufrechterhalten, um ihre Datenbestände zu schützen.

Skalierbarkeit

Mit wachsendem Datenvolumen wird die Verwaltung und Analyse großer Datensätze immer anspruchsvoller. Unternehmen benötigen skalierbare Lösungen, die Big Data effizient verarbeiten können, ohne dass dabei die Leistung oder Genauigkeit beeinträchtigt wird.

Qualifikationsdefizit

Der Mangel an qualifizierten Datenfachkräften stellt eine erhebliche Herausforderung dar. Unternehmen haben häufig Schwierigkeiten, Talente mit den erforderlichen Fachkenntnissen im Bereich Datenanalyse zu finden und zu halten, was ihre Analyseinitiativen verlangsamen und die Gesamteffektivität beeinträchtigen kann.

Zukünftige Trends in der Datenanalyse

Die Landschaft der Datenanalyse entwickelt sich aufgrund technologischer Fortschritte und der steigenden Nachfrage nach datengestützten Erkenntnissen kontinuierlich weiter. In Zukunft wird dieser Bereich voraussichtlich durch Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz, Machine Learning und Big-Data-Technologien geprägt sein.

Gleichzeitig werden Unternehmen weiterhin in fortschrittliche Analyse-Tools und ‑Plattformen investieren, um tiefere Einblicke in ihre Daten zu gewinnen und fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Unternehmen werden sich zunehmend auf Echtzeitanalysen konzentrieren, um schneller auf veränderte Marktbedingungen und Kundenanforderungen reagieren zu können. Da die Datenmengen weiterhin exponentiell wachsen, wird der Schwerpunkt verstärkt auf Daten-Governance und Datenschutzbestimmungen liegen, um sicherzustellen, dass Daten sicher verwaltet und ethisch verantwortungsvoll verwendet werden.

Schließlich wird die Verbreitung generativer KI und von IoT-Geräten (Internet of Things) zu einer Zunahme der Datenquellen und ‑vielfalt führen, wodurch komplexere Analysetechniken erforderlich werden, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Die Zukunft der Datenanalyse wird dynamisch und innovativ sein und sich kontinuierlich weiterentwickeln, um den Anforderungen einer datengestützten Welt gerecht zu werden.

Mehr erfahren