Was ist Datenanalyse?

Auf einen Blick

• Ermöglicht fundierte Entscheidungen, optimierte Prozesse und frühzeitige Problemerkennung.
• Kann rückblickend, in Echtzeit oder zukunftsorientiert eingesetzt werden.
• Vier Hauptmethoden: deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv – je nach Fragestellung und Zeithorizont.
• Business-Intelligence-Tools helfen, komplexe Daten einfach zu visualisieren und zu analysieren.

Definition Datenanalyse

Unter Datenanalyse versteht man den systematischen Prozess der Untersuchung und Auswertung von Rohdaten, um daraus nützliche Informationen zu gewinnen. Mithilfe statistischer Methoden und moderner Datenanalyse-Tools werden Muster, Trends und Korrelationen in den Daten identifiziert. Unternehmen nutzen diese Erkenntnisse, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Risiken zu minimieren und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.

Die Datenanalyse kann sowohl rückblickend als auch in Echtzeit erfolgen, was es ermöglicht, flexibel auf Marktveränderungen zu reagieren und sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Typische Anwendungsbereiche umfassen die Optimierung von Unternehmensstrategien, das Erkennen von Kundenverhalten und die Effizienzsteigerung operativer Abläufe.

Warum ist Datenanalyse so wichtig? – Relevanz und Vorteile der Datenanalyse

Besonders in Zeiten schneller Marktveränderungen, enormer Datenmengen, sowie zunehmender Komplexität und Konkurrenz ist Datenanalyse essenziell für den Erfolg eines Unternehmens. Einige der Vorteile, die leistungsstarke Datenanalysen für Unternehmen schaffen können sind zum Beispiel:

• Datengestützte Entscheidungsfindung: Unterstützt Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu sichern.
• Transparenz über Prozesse und Kunden: Liefert wertvolle Einblicke in betriebliche Abläufe, das Kundenverhalten und relevante Markttrends.
• Effizienzsteigerung und Kostenreduktion: Auf Basis der Analyseergebnisse können Prozesse optimiert und Kosten nachhaltig gesenkt werden.
• Strategische Anpassungsfähigkeit: Mithilfe geeigneter Datenanalyse-Tools können Unternehmen ihre Strategien laufend optimieren und flexibel auf Marktveränderungen reagieren.
• Frühzeitige Problemerkennung: Potenzielle Schwachstellen und Risiken im Unternehmen lassen sich durch Datenanalyse frühzeitig identifizieren.
• Verbesserung von Produkten und Kundenerlebnissen: Erkenntnisse aus Datenanalysen ermöglichen gezielte Weiterentwicklungen und individuelle Kundenausrichtung.

Welche Methoden der Datenanalyse gibt es?

Je nach Zielsetzung und Komplexität kommen in der Analyse von Daten unterschiedliche Analysetechniken zum Einsatz. Die vier Hauptmethoden zur Datenanalyse sind:

• Descriptive Analytics: Diese Datenanalyse-Methode befasst sich mit der Analyse von Vergangenheitsdaten. Sie zeigt auf, was in der Vergangenheit passiert ist, beispielsweise wie hoch der Umsatz im letzten Quartal war oder wie viele Produkte produziert wurden. Deskriptive Analyse gibt Aufschlüsse über was passiert ist und ob dies gut oder schlecht ist, ohne jedoch zu erklären, warum etwas passiert ist.
• Diagnostic Analytics: Hier wird untersucht, warum bestimmte Ereignisse eingetreten sind. Verschiedene Datensätze werden verglichen, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die die Ursachen von Entwicklungen erklären. Unternehmen können so mithilfe diagnostischer Datenanalyse Einblicke in Probleme und deren Ursachen gewinnen, um sie später zu lösen.
• Predictive Analytics: Diese Analyseform dient der Vorhersage möglicher zukünftiger Ereignisse. Auf Basis von deskriptiven und diagnostischen Analysen, sowie mithilfe von Algorithmen, KI und Machine Learning werden Trends und Tendenzen prognostiziert, um z. B. Kundenverhalten oder Marktentwicklungen vorherzusagen.
• Prescriptive Analytics: Diese komplexe Analysemethode gibt konkrete Handlungsempfehlungen basierend auf historischen Daten, aktuellen Informationen verschiedener Quellen und fortschrittlichen Technologien wie Machine Learning und neuronale Netze. Präskriptive Analyse nutzt Vorhersagen, um Unternehmen zu helfen, zukünftige Chancen zu nutzen oder Probleme zu vermeiden, indem sie geeignete Maßnahmen vorschlägt.

Wie führt man eine Datenanalyse durch? – Schritte einer Datenanalyse

Datenanalyse ist ein mehrstufiger Prozess, bestehend aus der Erfassung, Verarbeitung, Speicherung und Analyse von Daten, um Entscheidungen auf Basis fundierter Informationen zu treffen. Diese Schritte beschreiben den typischen Ablauf einer Datenanalyse:

Was ist eine explorative Datenanalyse?

Explorative Datenanalyse ist ein Ansatz zur Untersuchung von Datensätzen, um deren grundlegende Strukturen, Muster und Zusammenhänge zu verstehen, bevor formale statistische Modelle angewendet werden.

Dabei werden visuelle Methoden wie Diagramme und statistische Kennzahlen genutzt, um auffällige Trends, Ausreißer und Zusammenhänge zu identifizieren, bevor komplexere statistische Modelle zur Anwendung kommen. Das Ziel ist es, Hypothesen zu generieren und tiefere Einblicke in die Daten zu gewinnen ohne vorgefertigte Annahmen zu treffen. So wird explorative Datenanalyse zu einem wichtigen Werkzeug für Unternehmen, die datengetriebene Entscheidungen treffen und Daten auf intuitive, statt formalisierte, Weise erkunden möchten.

Praxisbeispiel: Datenanalyse mit DeltaMaster

Ein Konsumgüterunternehmen stellt im monatlichen Reporting fest, dass der Deckungsbeitrag in einer Produktgruppe deutlich unter Plan liegt – ohne dass die Ursache auf Anhieb erkennbar ist.

Mit DeltaMaster von Bissantz wird führt die Analyse in wenigen Schritten zur Maßnahme: Die Abweichung wird automatisch erkannt und hervorgehoben. Per Drill-down navigiert der Controller mit wenigen Klicks oder einer natürlichsprachlichen Abfrage von der aggregierten Produktgruppenebene auf Einzelprodukt-, Regions- und Kundenebene – und stellt fest, dass der Rückgang auf einen einzigen Großkunden in einer Region zurückzuführen ist, der auf ein günstigeres Konkurrenzprodukt umgestiegen ist.

Deskriptive Analyse zeigt, was passiert ist. Die diagnostische Ebene erklärt, warum. Auf Basis der prädiktiven Funktionen von DeltaMaster lässt sich abschätzen, wie sich der Trend weiterentwickeln wird – und welche Gegenmaßnahmen den größten Effekt hätten. Aus einer Zahl im Bericht wird so ein vollständiger Analyseprozess: vom Signal bis zur Entscheidung.

Anwendungsbeispiele: Wo wird Datenanalyse eingesetzt?

Datenanalyse ist in nahezu allen Unternehmensbereichen relevant. Diese Beispiele zeigen typische Einsatzfelder, in denen aus Daten steuerungsrelevante Erkenntnisse entstehen.

Zusammenfassung

Datenanalyse ist das Fundament datengetriebener Unternehmenssteuerung: Sie verwandelt Rohdaten in Erkenntnisse, Erkenntnisse in Entscheidungen und Entscheidungen in Wettbewerbsvorteile. Von der deskriptiven Rückschau bis zur präskriptiven Handlungsempfehlung reicht das Spektrum moderner Analysemethoden. Beratungsleistungen und Software-Lösungen von Bissantz machen Datenanalysen in Unternehmen effizient und wirksam.