Was ist Datenanalyse? Definition, Methoden und Anwendung

Immer mehr Unternehmen steigern ihren Umsatz, indem sie Kunden kontinuierlichen Mehrwert bieten, die Kosten senken und Prozesse im Betrieb optimieren. Doch wie können Sie die richtigen Handlungen zum passenden Zeitpunkt umsetzen? Datenanalyse hilft Ihrem Unternehmen dabei, sich einen signifikanten Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und Strategien vorrauschauend zu planen.

Was ist eine Datenanalyse?

Mit Datenanalysen gewinnen Sie Erkenntnisse aus Daten. Sie können sie extrahieren, transformieren und zentralisieren, um Muster, Beziehungen, Trends, Korrelationen und Anomalien zu entdecken und zu analysieren beziehungsweise eine Theorie oder Hypothese zu validieren. Früher wurden Daten analysiert, um zukünftige Entscheidungen zu treffen; heute können Sie Daten analysieren, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Ebenfalls ist es Ihnen möglich, neue Trends zu erkennen und Einblicke zu gewinnen, die mit herkömmlichen Datenprozessen nicht möglich gewesen wären.

Ein Fallbeispiel für angewandte Datenanalyse

In kürzlich durchgeführten Branchenumfragen  stimmten Befragte aus fünf Ländern über die wichtigsten Verwendungszwecke für Datenanalysen ab. Folgende Aspekte wurden als relevant identifiziert:  n ab. Folgende Aspekte wurden als relevant identifiziert: 

• Steigerung der Prozess- und Kosteneffizienz (60 Prozent)
• Förderung von Strategie und Veränderung (57 Prozent)
• Überwachung und Verbesserung der finanziellen Leistung (52 Prozent)

Die Befragten gaben außerdem an, dass diese Faktoren Unterstützung durch Cloud Computing, Big Data und künstliche Intelligenz bzw. maschinelles Lernen erfahren. Insbesondere Cloud Computing hilft dabei, Daten schnell und effizient zu extrahieren. So kann ein Unternehmen mit einer Kultur Schritt halten, in der sich der Kunde immer mehr von einem Produkt oder Service erwartet.

Die Vorteile von Datenanalyse

• Eine Datenanalyse hilft bei der Überwachung und Steuerung von Geschäftsprozessen. Daten geben Auskunft darüber, welches Produkt warum erfolgreich verkauft wurde beziehungsweise warum ein bestimmtes Produkt nicht umsatzfördernd war.
• Datenanalysen steigern nachweislich den Umsatz und ermöglichen es, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
• Datenanalysen helfen dabei, die passende Zielgruppe für ein Unternehmen zu analysieren, einen Kundenstamm aufzubauen und letztendlich erfolgreiche Kundenbindung zu betreiben.
• Die Aneignung von Daten über vorherige beziehungsweise zukünftige Geschäftsaktivitäten verschafft Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Der richtige Umgang mit Daten

Um die Vorteile von Datenanalyse effektiv nutzen zu können, müssen Daten zuerst zugeordnet und gefiltert werden.

Im ersten Schritt gilt es zu definieren, welche Daten wie verwendet werden sollen. In der Regel nutzt ein Unternehmen zu einem großen Teil interne Daten, die durch externe Daten ergänzt werden. Anschließend erfolgt die Unterteilung der Daten in Gruppen. Welche Gruppen das sind, hängt von den Geschäftszielen ab.

Im nächsten Schritt werden die Daten an einem zentralen Ort für die Analyse bereitgestellt. Dieses Sammelbecken ist auch als Data Warehouse (kurz DWH oder DW) bekannt. Bei diesem technischen Prozess werden Datenelemente aus Quelldatenbanken mit dem Warehouse abgeglichen. Alle Daten werden sowohl einer Quelle als auch einem Ziel zugeordnet, und anhand von Formeln in Datenformate konvertiert, die den Anforderungen des Data Warehouses entsprechen.

Die richtige Analyse verschiedener Datentypen

Neuere Systeme können strukturierte Daten effizient analysieren, bei herkömmlichen beziehungsweise älteren Systemen stößt der Anwender jedoch an seine Grenzen, da diese nicht darauf ausgelegt sind, Informationen aus unstrukturierten Daten zu extrahieren. Um den Daten Tiefe und Kontext zu verleihen, bedarf es einer Unterteilung zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten. Dabei organisieren Sie strukturierte Daten in einer relationalen Datenbank so, dass sie sich leicht verarbeiten und bearbeiten lassen.

Beispiele für strukturierte Daten sind:

• Telefonnummern
• Postleitzahlen
• Währungen

Diese Daten spiegeln in der Regel die Vergangenheit wider, was sich hervorragend für die historische Analyse eignet.

Unstrukturierte Daten umfassen Dinge wie:

• E-Mail, Social-Media-Beiträge
• Artikel
• Satellitenbilder
• Sensordaten

Diese Daten können in einer nicht relationalen Datenbank wie NoSQL gespeichert werden. Unstrukturierte Daten spiegeln die Gegenwart besser wider und können somit dazu beitragen, zukünftige Entwicklungen zu prognostizieren.

Sobald die Daten erfasst wurden, kommt es zur Validierung, um Datenqualitätsprobleme zu erkennen und zu beheben, die sich auf die Qualität der Analyse auswirken können. Die Validation umfasst neben Datenprofilierungsprozessen, um sicherzustellen, dass das Datenset konsistent und vollständig ist, ebenfalls Datenbereinigungsprozesse, die dabei helfen, doppelte Informationen und Fehler zu beseitigen.

Im letzten Schritt können die Daten mithilfe eines Datenvisualisierungstools analysiert werden, um versteckte Korrelationen, Muster und Trends zu erkennen, die bei der Steuerung von Geschäftsentscheidungen Verwendung finden können.

Qualitative Datenanalyse und Quantitative Datenanalyse

Bevor Sie Ihre Daten methodisch auswerten, sollten Sie zuerst bestimmen, welches empirische Resultat Sie erzielen möchten.

• Bei der qualitativen Datenanalyse untersuchen Sie Einzelfälle ausführlich, um diese interpretativ auszuwerten. Oftmals wird hier mit offenen Fragestellungen gearbeitet.
• Die quantitative Datenanalyse ist hingegen darauf ausgerichtet, möglichst viele Ergebnisse zu sammeln, um diese statistisch auszuwerten. Dazu gehören die univarianten und die multivarianten Datenanalysen.

Was ist der Unterschied zwischen univarianten und multivarianten Datenanalysen?

Bei der quantitativen Analyse unterscheidet man zwischen der univarianten Datenanalyse und einer multivarianten Datenanalyse. Während Sie bei einer univarianten Datenanalyse jeweils nur eine Variable (Merkmal) analysieren, betrachten Sie bei der multivarianten Datenanalyse zwei oder mehr Variablen gleichzeitig (simultan). Diese Anwendung ist jedoch nur dann sinnvoll, wenn strukturelle, gegenseitige Abhängigkeiten zwischen den Variablen oder Zusammenhängen zwischen den Objekten (Merkmalsträgern) bestehen.

Die 7 Methoden der Datenanalyse

Daten können beschreibend oder voraussagend sein. Ein Unternehmen kann einen (oder mehrere) dieser Typen basierend auf ihrer eigenen Entwicklungsstufe oder ihren eigenen Entscheidungsprozessen auswählen. Unternehmen, die nicht datengesteuert sind oder Entscheidungen reaktiv treffen, können sich für Berichtszwecke auf deskriptive Analysen stützen. Datengesteuerte Organisationen, die schnelle Entscheidungen treffen müssen, sind jedoch mit prädiktiven bzw. präskriptiven Daten besser beraten.

Was ist deskriptive Datenanalyse?

Deskriptive Datenanalyse gibt darüber Auskunft, was in der Vergangenheit passiert ist. Sie ist die gängigste Methode der Datenanalyse, die mit traditioneller Technologie angeboten wird. Beispiele für Einsatzgebiete der deskriptiven Datenanalyse sind:

• Lagerbestände
• Produktionszahlen
• Durchschnittliche Ausgaben pro Kunde und jährliche Umsatzveränderungen

Die deskriptive Datenanalyse ermöglicht es, Rohdaten aus mehreren Datenquellen zu kombinieren, um wertvolle Einblicke in die Vergangenheit zu erhalten. Die Ergebnisse sind aber nicht fundiert. Es wird lediglich festgestellt, was falsch und was richtig ist, ohne zu erklären, warum es so ist. Aus diesem Grund setzen datengetriebene Unternehmen die deskriptive Analyse von Daten meist in Kombination mit anderen Methoden ein.

Was ist diagnostische Datenanalyse?

Die diagnostische Datenanalyse zeigt an, was in der Vergangenheit passiert ist und warum. Hier ist es möglich. Ursachen und Auswirkungen zu klären, Folgen zu analysieren und Muster zu identifizieren. Unternehmen entscheiden sich für diese Methode, um tiefgehende Einblicke in ein bestimmtes Problem zu erhalten. Eine beliebte Anwendung ist die Analyse über den Erfolg eines Produkts oder einer Dienstleistung. Anhand fundierter diagnostischer Daten können Sie darüber entscheiden, ob ein Produkt im Sortiment bleibt oder Sie es durch ein neues ersetzen möchten.

Was ist prädiktive Datenanalyse?

Prädiktive Datenanalysen sind besonders nützlich, um die Ausfallwahrscheinlichkeit in bestimmten Situationen aufzuzeigen. Sie sagen anhand der aktuellen Daten voraus, was in Zukunft passieren wird. Diese Methode ermöglicht es, basierend auf den Ergebnissen von deskriptiven und diagnostischen Analysen, Tendenzen zu ermitteln und Abweichungen von Normwerten frühzeitig zu erkennen und zukünftige Trends möglichst genau vorherzusagen.

Beispiele für Einsatzgebiete der prädiktiven Datenanalyse sind:

• Kundenverhalten
• Geräteausfälle
• Auswirkungen des Wetters auf den Umsatz
• Betrugserkennung
• Optimierung von Marketingkampagnen
• Kredit-Scores

Was ist präskriptive Datenanalyse?

Die präskriptive Datenanalyse ist eine immer beliebtere Methode in der modernen Datenanalyse. Hier geht es nicht lediglich um die aktuelle Datenlage, sondern auch um die Ausschöpfung der Potenziale der Daten im Zusammenhang mit der Bestimmung neuer Trends. Beispiel: Ein Unternehmen konnte in seinem CRM-System mittels Customer Analytics und der Verkaufshistorie einige Möglichkeiten für Wiederholungskäufe identifizieren.

Was ist Data Mining?

Data Mining ist eine Form der erweiterten Analyse. Unstrukturierte Daten werden in nützliche Informationen wie Muster, Korrelationen und Anomalien umgewandelt. Data Mining hilft dabei, die sprichwörtliche Nadel im Heuhaufen zu finden.

Was ist KI bzw. maschinelles Lernen in Bezug auf Datenanalysen?

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) gelten ebenfalls als fortgeschrittene Methoden der Datenanalyse. KI ist die Fähigkeit eines Computers, Informationen auf menschliche Weise zu verarbeiten, z. B. eine Frage zu verstehen und beantworten zu können. ML bezieht sich auf die Fähigkeit eines Computers, sich selbst zu programmieren. KI und ML sind eine leistungsstarke Kombination, mit der Sie aufgrund einer beinahe vollständigen Automatisierung Datenanalyseprozess optimieren können. Dazu gehören das Auffinden neuer Datenquellen, das Strukturieren von Daten und das Vorschlagen neuer Vorgehensweisen.

Was ist Text Mining?

Text Mining ist eine weitere Form der erweiterten Datenanalyse. Es unterstützt die Verarbeitung natürlicher Sprache, also die Fähigkeit eines Computers, Texte zu lesen oder Sprachen zu hören (NLP). KI-Systeme durchsuchen das Web regelmäßig nach neuen Informationen und scannen und adaptieren Texte aus Dokumenten oder Online-Büchern zur Informationsgewinnung.

Was ist Big Data Analytics?

Die Big-Data-Analyse für Unternehmen konzentriert sich auf die Erweiterung der traditionellen Business Intelligence und ermöglicht Berichterstellungen. Diese basieren auf Online-Analysen von analytischen Daten (OLAP), die Trendanalysen sowie erweiterte Analysen wie die prädiktive und präskriptive Datenanalyse ermöglichen. Je größer Big Data wird, desto mehr Tools und Techniken erfolgen online, um den Prozess einfacher und effizienter zu gestalten. Die Big-Data-Analyse wird in der Regel in einer Cloud durchgeführt, da dort große Datenmengen zu angemessenen Kosten gespeichert werden können.

In der Cloud gibt es eine Reihe von Analysetools wie Hadoop und NoSQL, mit denen Big Data schnell gespeichert, strukturiert und abgerufen werden kann. Hadoop ist eine Open-Source-Plattform. Sie ist kostenlos und für die Ausführung auf Standardhardware konzipiert. Hier setzen Sie am besten auf kostengünstige Desktop-Workstations oder einfache Serverhardware, auf der Sie verkleinerte Datenbankumgebungen ausführen können, anstatt auf teurere Servergeräte, die eine regelmäßige Aktualisierung benötigen.

Datenanalyse und Cloud: Ihr Unternehmen vorantreiben

Datenanalysen, einschließlich Big Data-Analysen, unterstützen Unternehmen beim Wachstum. Ein Unternehmen, das seine Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln möchte, kann die Vorteile von Prozessen, basierend auf Datenanalyse, in vollen Zügen ausschöpfen.

Welche Vorteile erwarten ein Unternehmen bei angewandter Datenanalyse?

• Verbesserte Prozesse
• Schnellere Entscheidungsfindung
• Höhere Produktivität
• Klarere Einblicke in die Verwendung von Produkten und Services
• Hilfe bei der Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen
• Fortschrittliche Echtzeitanalysen

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