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Einstieg in die Datenanalyse: Überblick und Vorgehen

Daten sind bekanntermaßen das Öl des 21. Jahrhunderts, aber Informationen - die sind das neue Gold. Die Digitalisierung verändert nicht nur unseren Alltag, sondern vollzieht auch in unserem Berufsleben einen digitalen Wandel. Das führt dazu, dass das Datenvolumen weltweit enorm schnell wächst. Immer mehr unserer Arbeitsprozesse laufen digital ab und hinterlassen ihre Spuren in unseren Systemen, Servern und Festplatten. Bis 2025 wird sich die weltweite Datenmenge auf 163 Zettabyte erhöhen. Mal zum Vergleich: Die tägliche Datenmenge heute entspricht in etwa dem 350-fachen Gewicht des Eifelturms. Und zur Speicherung unserer eigenen, täglich produzierten Datenmenge, bräuchte der Mensch mittlerweile mehr als 50 Gehirne.

Doch Daten alleine bringen Dir meist keinen großen Nutzen. Deine Datenschätze müssen erst durch die Anwendung von Methoden, wie beispielsweise der Datenanalyse, zu Informationen und anschließend zu Wissen verarbeitet werden. Nur so bist Du in der Lage aus diesem Wissen gewinnbringende Erkenntnisse zu ziehen, die Dich weiterbringen. Wir verraten Dir, was eine Datenanalyse ist und wie Du mit dieser Deinen Weg in eine digitale Zukunft vergoldest.

Was ist eine Datenanalyse? 

Im Zeitalter der Digitalisierung produzieren Unternehmen täglich riesige Mengen an Daten. Ob Kundendaten im Marketing, Sensordaten in der Industrie oder Positionsdaten in der Logistik – aus all diesen vorliegenden Daten müssen Unternehmen Informationen gewinnen, um richtige Entscheidungen zu treffen und wettbewerbsfähig zu sein.  

Die Datenanalyse ist ein Prozess. In diesem nutzt Du vorhandene Daten, um aus ihnen Informationen und letztendlich Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei wendest Du verschiedene statistische Methoden und Verfahren an, um beispielsweise Trends oder Muster zu erkennen.  

Um einen wirklichen Mehrwert aus Deiner Analyse zu ziehen, stellst Du Deine gewonnen Erkenntnisse anschließend mit Visualisierungen anschaulich dar. Was bringt Dir das also? Durch den Einsatz von Datenanalysen können Du und Dein Unternehmen beispielsweise Eure Kunden besser verstehen und personalisierte Produkte und Dienstleistungen anbieten. Du kannst aber auch interne Prozesse durch die Analyse von Daten optimieren und strategische Entscheidungen  ableiten.  

Bild 1: Datenreichtum: Verfügbare Datenmengen wachsen exponentiell 

Trotz der zunehmenden Digitalisierung sind viele Entscheidungsprozesse anfällig für Fehler, Manipulation oder Verzerrung. Der Einsatz der Datenanalyse eröffnet Dir enorme Chancen, um objektive und datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Menschen sind anfällig für kognitive Verzerrungen und lassen sich bei Entscheidungen unbewusst von irrationalen Effekten leiten. Bei Kaufentscheidungen werden wir schnell zum Mitläufer und wählen Produkte, die viele andere gekauft haben. In anderen Fällen neigen wir dazu, eher erneut Entscheidungen zu treffen, die in anderen Zusammenhängen erfolgreich waren, ohne die Situation und den Kontext neu zu bewerten. Die Analyse von Daten hilft Dir, objektiv zu bleiben und Fehleinschätzungen zu vermeiden. Die Grundlage für Deine Entscheidungen bilden dann nämlich Deine gewonnenen Erkenntnisse, die Du anschaulich als Report oder Dashboard-Lösung in Form von Zahlen und Fakten zur Verfügung stellst. 

Schritte der Datenanalyse: Wie kommst Du von Daten zu Erkenntnissen? 

Die Datenanalyse findet in mehreren Schritten statt: 

  1. Fragestellung definieren 
  2. Daten beschaffen
  3. Daten aufbereiten
  4. Daten analysieren
  5. Ergebnisse kommunizieren

Der Prozess der Datenanalyse beginnt zunächst mit einem Problem, das Du lösen sollst. Aus diesem Problem musst Du nun eine Fragestellung ableiten, welche die Problemstellung genau beschreibt. Mache Dir klar, welchen Mehrwert die Lösung der Frage in Hinblick auf das Problem liefert. Formulierst Du die Fragestellung präzise, kann Dir das im weiteren Verlauf viel Arbeit ersparen.  

Im nächsten Schritt kümmerst Du Dich um die  Datenbeschaffung  (Englisch: Data Gathering). Für eine Datenanalyse benötigst Du Rohdaten, die Dir entweder bereits vorliegen oder gezielt gesammelt werden müssen. Unternehmen verfügen meist über große Datenschätze, die für Deine Analyse zugänglich gemacht werden können. Insbesondere wenn Daten aus verschiedenen Unternehmensbereichen kombiniert werden, entstehen große Potenziale, um wertvolle oder neue Erkenntnisse abzuleiten. 

Nachdem die Daten für Deine Analyse bereitstehen, musst Du sie in der Datenreinigung (Englisch: Data Cleaning) aufbereiten. Die Vielzahl an Datenquellen führt zu einer Vielfalt an Strukturen und Formaten. Ob Text-, Bild- oder Sensordaten – Du musst alle Datenpunkte in eine einheitliche Verarbeitungsstruktur bringen. Fehlende Daten werden hier außerdem ergänzt und fehlerhafte Daten entfernt. Getreu dem Motto "Garbage In, Garbage Out" ist dieser Schritt die Grundlage für die Qualität Deiner Analyseergebnisse.  Unterschätze die Datenreinigung daher nicht: Datenexperten verbringen rund 80 Prozent der Zeit mit dem Reinigen und Aufbereiten der Daten. 

Wenn Deine Datenbasis gereinigt ist, geht es im Anschluss an die eigentliche Datenanalyse (Englisch: Data Analysis). Je nach Art der Fragestellung filterst Du Deine Daten typischerweise, gruppierst und aggregierst sie oder beschreibst sie mithilfe von statistischen Kennzahlen, wie dem Mittelwert, der Varianz oder dem Standardfehler.  

Eine deskriptive Datenanalyse beispielsweise beschreibt Daten aus der Vergangenheit und liefert eine Antwort auf die Frage "Was ist passiert?". Um allerdings Ursachen und Zusammenhänge aufzudecken, musst Du historische Daten vergleichen. Hier kann eine diagnostische Datenanalyse die Frage "Warum ist etwas passiert?" beantworten. Gilt es hingegen die Frage "Was wird passieren?" zu beantworten, kann eine prädiktive Datenanalyse mithilfe von Machine Learning und künstlicher Intelligenz zukünftige Trends vorhersagen. 

Deine gesammelten Informationen und daraus gewonnenen Erkenntnisse können Dir und Deinem Unternehmen allerdings nur helfen, wenn Ihr sie nutzt und anwendet. Deshalb besteht der letzte Schritt des Datenverarbeitungsprozesses in der Herausforderung, Deine Ergebnisse erfolgreich und zielgruppengerecht zu kommunizieren. Mit anderen Worten: Data Storytelling.  

Im Mittelpunkt der Präsentation stehen dabei, die beantwortete Fragestellung und das gelöste Problem. Dein Storytelling orientiert sich deshalb immer am Zielpublikum. Berücksichtige, welches Wissen und welche Kenntnisse dieses besitzt und auf welche Denkmuster sie reagieren. Zu Deiner überzeugenden Präsentation gehören deshalb auch Visualisierungen. Je nach Fragestellung und Zielgruppe eignen sich verschiedene Darstellungsweisen wie Balken- oder Liniendiagramme.  

Bild 2: Data Storytelling: Ergebnisse überzeugend kommunizieren 

Möchtest Du nun in den Datenmengen Deines Unternehmens wahre Schätze aufdecken und zahlreiche Informationen und Erkenntnisse gewinnen? Kontaktiere uns einfach hier. Wir helfen Dir gerne dabei, ein Profi in der Datenanalyse zu werden und Dich und Dein Unternehmen erfolgreich für das datengetriebene Zeitalter auszustatten. 

Rebecca Marzahn

Rebecca Marzahn

Rebecca gehört bei StackFuel fast schon zum alten Eisen. Mehr als 2 Jahre ist sie jetzt an Bord und Assistentin für Marketing und Vertrieb. Wenn Sie nicht gerade Beiträge für Social Media oder den Blog schreibt, jongliert sie geschickt zwischen den beiden Abteilungen. Als echte Powerfrau ist sie nebenbei noch in den letzten Zügen ihres Masterstudiums. In ihrer Freizeit widmet sich Rebecca leidenschaftlich dem Hundesport und nimmt mit ihren beiden Hunden an Wettkämpfen teil.

Einstieg in die Datenanalyse: Überblick und Vorgehen

Die Datenmenge steigt enorm schnell an. Doch Daten allein bringen keinen Nutzen, sie müssen erst zu Informationen verarbeitet werden. Wir verraten Dir, was eine Datenanalyse ist und wie Du mit dieser Deinen Weg in eine digitale Zukunft vergoldest.

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