Zur Datenanalyse gehört die Untersuchung und Interpretation großer Datenmengen, um Trends, Muster und verwertbare Erkenntnisse zu ermitteln, mit denen Unternehmen intelligentere Entscheidungen treffen können. Durch die Erfassung, Bereinigung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen gewinnen Unternehmen ein besseres Verständnis von Betriebsabläufen, Kundschaft und Markt-Trends, damit sie Wachstum und Innovation fördern können.

Inhalt:

• Was ist Datenanalyse?
• Warum ist Datenanalyse wichtig?
• Arten von Datenanalysen
• Was sind die wichtigsten Schritte im Prozess der Datenanalyse?
• Techniken und Methoden für die Datenanalyse
• Wichtige Tools zur Durchführung von Datenanalysen
• Erste Schritte mit Datenanalyse

Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse bezeichnet den Prozess der Untersuchung großer Mengen quantitativer und qualitativer Daten. Sie unterstützt Unternehmen dabei, wirtschaftliche Trends zu verstehen und zu antizipieren und die Planung und Entscheidungsfindung zu verbessern.

Das Ziel der Datenanalyse ist die Gewinnung wichtiger geschäftlicher Erkenntnisse aus verschiedenen Informationen, die über Kundinnen und Kunden erfasst wurden. Zu diesem Prozess zählen Datenerfassung, Datenbereinigung und -aufbereitung, sondierende Datenanalysen, Datenvisualisierung und Predictive Modelling. Durch die Analyse von Daten aus mehreren Quellen (wie CRM-Systemen, Dashboards zu Nutzerinteraktionen und Feedback-Formularen) können Unternehmen ihre Abläufe, Kundinnen und Kunden sowie Markt-Trends besser verstehen.

Beispielsweise kann eine B2B-SaaS-Firma mit Datenanalysen herausfinden, welche Features ihrer Software von Unternehmenskundschaft am häufigsten genutzt werden, und basierend darauf die Entwicklungsmaßnahmen priorisieren und die Kundenbindung verbessern.

Datenanalyse-Teams extrahieren Rohdaten und organisieren und analysieren sie anschließend. Sobald die Analyse abgeschlossen ist, wandeln sie diese umfangreichen Datensätze in verständliche Erkenntnisse um, die Stakeholder als Handlungsgrundlage nutzen können.

Dank der technologischen Fortschritte ist die Datenanalyse heute einfacher zugänglich und skalierbar, sodass Unternehmen auf jeder Organisationsebene datengestützte Entscheidungen treffen können.

Warum ist Datenanalyse wichtig?

Die Datenanalyse ist für moderne Unternehmen unabdingbar, denn sie ermöglicht fundierte, datengestützte Entscheidungen, mit denen Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit gesteigert werden. Organisationen, die Daten nutzen, können mit 23-mal höherer Wahrscheinlichkeit Kundinnen und Kunden akquirieren, sie mit sechsmal höherer Wahrscheinlichkeit binden und mit 19-mal höherer Wahrscheinlichkeit Profitabilität erreichen. Durch die Analyse historischer Daten und Trends können Unternehmen die strategische Planung optimieren, Prognosen verbessern und schnell auf Änderungen im Markt reagieren.

Ein wesentlicher Vorteil ist die betriebliche Effizienz. Mit Datenanalysen lassen sich Engpässe aufdecken, Prozesse optimieren und Ressourcen besser zuweisen, was zu signifikanten Einsparungen und höherem ROI führt. In Studien berichten 69 % der Führungskräfte von besserer Entscheidungsfindung durch Datenanalysen und 54 % haben messbar Kosten eingespart. Außerdem spielen Analysen eine wichtige Rolle bei der Erkennung von Verschwendung und Betrug und schützen damit den Finanzstatus.

Datenanalyse kommt in vielen verschiedenen Branchen zum Einsatz. Beispiele:

• Im Einzelhandel nutzen große Unternehmen wie Walmart Data-Mining, um Kauf-Trends zu analysieren und personalisierte Empfehlungen anzubieten, die die Kundenzufriedenheit erhöhen.
• Im Gesundheitswesen werden mit Analysen Wiedereinlieferungen von Patienten antizipiert und die Krankenhausressourcen optimiert.
• Im Finanzwesen unterstützen Datenanalysen die Risikobewertung und Betrugserkennung, indem Anomalien bei Transaktionen identifiziert werden.

Die Fähigkeit zur effektiven Nutzung von Daten ist nicht nur ein Vorteil, sondern eine Voraussetzung. Organisationen, die in robuste Datenanalysefunktionen investieren, sind besser aufgestellt, um mit Überzeugung evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen, die nachhaltiges Wachstum und langfristigen Erfolg unterstützen.

Arten von Datenanalysen.

Datenanalysen können in vier Kategorien aufgeteilt werden: deskriptiv, prädiktiv, präskriptiv und diagnostisch.

Deskriptive Analysen.

Deskriptive Analysen untersuchen die Vergangenheit und beschreiben, was passiert ist, indem in Datensätzen nach Mustern und Trends gesucht wird. Dies sind die grundlegenden Analysen für die meisten Unternehmen.

Beispiel: Ein Einzelhandelsunternehmen analysiert seine Vertriebsdaten aus dem letzten Jahr, um saisonale Trends zu erkennen. Der Umsatz für Winterkleidung ist beispielsweise regelmäßig im November und Dezember am höchsten, die Nachfrage nach Badekleidung erreicht im Juni und Juli ihre Spitzenwerte. Diese Muster fließen dann in die Bestandsplanung und Marketing-Strategien ein.

Prädiktive Analysen.

Mit prädiktiven Analysen werden basierend auf historischen Daten Vorhersagen und fundierte Prognosen erstellt. Trends werden in die Zukunft extrapoliert, um mögliche Ergebnisse abzuleiten.

Beispiel: Ein abonnementbasierter Streaming-Service erstellt Prognosen zur Kundenabwanderung durch Analyse von Zuschauergewohnheiten, Abonnementdauer und Kunden-Feedback, um Muster bei den Kündigungen zu erkennen.

Präskriptive Analysen.

Präskriptive Analysen bauen auf prädiktiven Analysen auf und zeigen euch, warum zukünftige Ergebnisse eintreten können. Anhand von Daten aus Quellen wie Statistiken, maschinellem Lernen und Data-Mining werden die besten Maßnahmen ermittelt.

Beispiel: Ein Logistikunternehmen optimiert die Lieferrouten anhand historischer Daten zu Verkehrsaufkommen, Wetterbedingungen und Lieferzeiten. Prädiktive Analysen prognostizieren Verzögerungen, während präskriptive Analysen die effizientesten Routen empfehlen.

Diagnostische Analysen.

Diagnostische Analysen untersuchen die Vergangenheit, um zu erklären, warum die Ereignisse so gekommen sind, wie sie gekommen sind. Sie gehen über deskriptive Analysen hinaus, um Kausalzusammenhänge zu ermitteln.

Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen erlebt einen plötzlichen Einbruch der Website-Umsätze. Durch Datenanalyse findet es heraus, dass der Rückgang gleichzeitig mit einem Website-Update erfolgte, durch das die Seitenladezeiten ungewollt verlangsamt wurden. Analysen des Kundenverhaltens bestätigen höhere Bestellabbruchraten während dieses Zeitraums.

Mit diagnostischen Analysen können Unternehmen positive Ergebnisse reproduzieren und negative vermeiden, indem sie die Ursache für vergangene Ereignisse identifizieren.

Was sind die wichtigsten Schritte im Prozess der Datenanalyse?

Der Datenanalyseprozess umfasst mehrere wichtige Schritte:

Erfassung der Daten.

Prüft zunächst, welche Daten für die Analyse benötigt werden. Dazu können Kundendaten, Interviews zu Kundenerlebnissen oder Website-Impressions gehören. Ihr findet diese Daten in eurem CRM-System, in früheren Marketing-Kampagnen oder in eurer Analyse-Software. Die Erfassung der Daten sollte als sich ständig verändernder, dynamischer Zyklus verstanden werden, der in Echtzeit abläuft.

Speicherung der Daten.

Nach der Erfassung müssen die Daten sicher gespeichert werden. Häufig erfordert dies die Transformation in ein nutzbares Format durch Prozesse wie ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden) oder ELT (Extrahieren, Laden und Transformieren). Rohdaten werden bereinigt, formatiert und in Speichersystemen wie Data Lakes organisiert.

Bereinigung der Daten.

Prüft auf Inkonsistenzen, Duplikate oder fehlende Informationen. Korrekt bereinigte Daten garantieren genaue und zuverlässige Ergebnisse.

Analyse der Daten.

Nutzt Software-Tools zur Verarbeitung und Interpretation der Daten. So erhaltet ihr wertvolle Erkenntnisse für eine fundierte Entscheidungsfindung.

Techniken und Methoden für die Datenanalyse.

Bei der Datenanalyse könnt ihr die Daten mit verschiedenen Methoden verarbeiten, wertvolle Informationen extrahieren und auf diese Weise das Potenzial eurer Daten entfalten. Nachfolgend stellen wir einige der derzeit am häufigsten verwendeten Techniken vor.

Regressionsanalyse.

Mit der Regressionsanalyse erstellt ihr Schätzungen und Modelle zu den Beziehungen zwischen den verschiedenen Variablen. Ihr könnt zum Beispiel die Anzahl der Facebook-Freunde für eine Autorin untersuchen und mit den verkauften Hardcover-Exemplaren ihres letzten Buches korrelieren, um eine Vorhersage zu einer anderen Variable zu treffen, z. B. zum Erfolg ihrer nächsten Trilogie.

Faktorenanalyse.

Die Faktorenanalyse wird auch als Dimensionsreduktion bezeichnet und fasst die Daten aus mehreren Variablen zu einer „Supervariablen“ zusammen. Im medizinischen Kontext messen Ärztinnen und Ärzte zum Beispiel eure Größe, euer Gewicht und euren Blutdruck und prüfen anhand dieser Faktoren eure allgemeine Gesundheit. Die Faktorenanalyse unterstützt Analystinnen und Analysten bei der Suche nach Variablen, die Entscheidungen und Verhaltensweisen beeinflussen.

Kohortenanalyse.

Als Kohorte wird eine Gruppe von Menschen mit gemeinsamen Merkmalen bezeichnet. Bei der Kohortenanalyse werden Kundendaten in kleinere Personengruppen (d. h. in Kohorten) segmentiert. Dadurch können Unternehmen Trends und Muster beobachten, die für diese Menschen spezifisch sind. Ein umfassendes Verständnis der Denkweise eurer Kundinnen und Kunden kann sich für euer Unternehmen enorm auszahlen.

Monte-Carlo-Simulation.

Die Monte-Carlo-Simulation wurde nach dem Zweiten Weltkrieg entwickelt und ist eine leistungsstarke Methode zur Entscheidungsfindung unter ungewissen Umständen. Diese Technik ist nach dem Casinoviertel in Monaco benannt, da sie auf Wahrscheinlichkeiten und Zufällen beruht. Dabei wird in mehreren Simulationen ein Spektrum möglicher Resultate analysiert. Statt einen einzigen Durchschnittswert zugrunde zu legen, geben Analystinnen und Analysten für ungewisse Faktoren wie Marktbedingungen oder Kundenverhalten unterschiedliche Werte ein, um die möglichen Szenarien und deren Wahrscheinlichkeiten besser zu verstehen. Dieser Ansatz bietet ein umfassenderes Bild von Risiken und Chancen, damit Unternehmen auch in komplexen Situationen fundierte Entscheidungen treffen können.

Zeitreihenanalyse.

Bei dieser Technik können Datenanalystinnen und -analysten präzise Vorhersagen treffen, indem sie dieselbe Variable in verschiedenen Zeiträumen messen. Ein Beispiel hierfür ist die Menge an Schulbedarf, die zu bestimmten Zeiten verkauft wird. Eine Zeitreihenanalyse würde wahrscheinlich zeigen, dass der Umsatz im Juni und Juli aufgrund der Sommerferien stark nachlässt.

Tools für die Datenanalyse.

Dank moderner Tools und Software hat sich die Datenverwaltung weit über Tabellenkalkulationen und statische Diagramme hinaus entwickelt. Heute nutzen Datenanalystinnen und -analysten Programmiersprachen zur Verarbeitung von Datenbanken, Visualisierungsplattformen zum Teilen von Erkenntnissen über dynamische Dashboards und Data-Mining-Methoden zur Erkennung von Mustern in großen Datensätzen. Diese Fortschritte machen aus Rohdaten verwertbare Erkenntnisse und ermöglichen so eine intelligentere Entscheidungsfindung.

Erste Schritte mit Datenanalyse.

Datenanalyse erklärt euch, wie euer Unternehmen performt und warum, damit ihr künftige Ergebnisse antizipieren könnt.

Geht zum Einstieg wie folgt vor:

1. Ermittelt die wichtigsten geschäftlichen Herausforderungen, zum Beispiel Kundenbindung oder ineffiziente Betriebsabläufe.
2. Erfasst relevante Daten aus verfügbaren Quellen wie CRM-Systemen oder Vertriebsplattformen und stellt sicher, dass sie bereinigt und präzise sind.
3. Analysiert diese Daten, um Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen, und passt eure Entscheidungsfindung und Strategie entsprechend an. So könnt ihr Wachstum und Verbesserungen bei der Performance unterstützen.

Adobe hat die passende Lösung.

Adobe Analytics kann für euch Daten von jedem Punkt der Customer Journey kombinieren und analysieren. Mit detaillierten Analysen, umfassenden Reports und wertvollen Prognosedaten gewinnt ihr ein Fundament an Erkenntnissen für bessere Customer Experiences. Adobe Analytics nutzt KI, um prädiktive Erkenntnisse auf Basis aller eurer Daten auszugeben.

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