Eine wertvolle Ressouce: Daten sind bekanntermaßen das Öl des 21. Jahrhunderts. Aber so wie Öl erst raffiniert werden muss, bevor es nutzbar wird, gewinnen auch Daten ihren Mehrwert erst durch die Datenanalyse. Die aus der Datenanalyse gewonnenen Dateninformationen sind das, womit wir arbeiten und Rückschlüsse ziehen können.
Die Digitalisierung unterzieht unseren Alltag und darüber hinaus die gesamte Arbeitswelt einem digitalen Wandel. Das führt dazu, dass das Datenvolumen weltweit enorm schnell anwächst. Immer mehr unserer Arbeitsprozesse laufen zunehmend digital ab und hinterlassen ihre Spuren in Form von Daten in unseren Systemen, Servern und Festplatten.
Hochrechnungen zufolge wird sich die weltweite Datenmenge bis 2025 auf 163 Zettabyte erhöhen. Damit Du Dir diese Menge besser vorstellen kannst, hier ein Vergleich: Die tägliche Datenmenge entspricht heute 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 mit Daten in ihrer Rohform könnte niemand etwas anfangen. Sie müssen erst durch die Anwendung von Methoden, wie beispielsweise der Datenanalyse, zu Informationen und anschließend zu Wissen weiterverarbeitet 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 ihr in Deine digitale Zukunft senkrecht startest.
Definition: Was ist Datenanalyse?
Die Datenanalyse ist ein Prozess, in dem vorhandene Daten in eine lesbare, auswertbare Form gebracht werden, um im letzten Schritt aus ihnen Informationen und letztendlich Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei wendest Du verschiedene statistische Methoden und Verfahren an, um beispielsweise Trends und 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
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 bleiben und ihre Produkte zu verbessern.
Trotz der zunehmenden Digitalisierung sind viele Entscheidungsprozesse anfällig für Fehler, Manipulation oder Verzerrung. Der Einsatz der Datenanalyse eröffnet Unternehmen deshalb enorme Chancen, um objektive und informierte Entscheidungen zu treffen. Als Menschen sind wir alle anfällig für kognitive Verzerrungen und lassen uns bei Entscheidungen unbewusst beeinflussen.
Wir neigen ebenfalls dazu mit Vorliebe eine Wahl erneut zu treffen, die in anderen Zusammenhängen erfolgreich waren, ohne die Situation und den Kontext neu zu bewerten. So bestellen wir im Restaurant immer dasselbe oder schauen lieber einen Film, den wir schon kennen und mochten, als etwas Neues zu probieren. Im privaten Alltag schadet uns dieses Verhalten nicht. In Bezug auf Business-Entscheidungen sieht das allerdings anders aus.
Die Analyse von Daten hilft Dir also objektiv zu bleiben und Fehleinschätzungen zu vermeiden. Die Grundlage für Deine Entscheidungen bilden dann nämlich Deine gewonnenen Erkenntnisse, die Du anschaulich in einem Report oder Dashboard in Form von Zahlen und Grafiken belegen kannst.
Schritte der Datenanalyse: Wie gewinnt man Daten Erkenntnisse?
Ablauf der Datenanalyse:
- Fragestellung definieren
- Daten beschaffen
- Daten aufbereiten
- Daten analysieren
- Ergebnisse kommunizieren
Am Anfang steht eine Frage
Was wäre ein Gewinn ohne eine Herausforderung? Der Prozess der Datenanalyse beginnt zunächst mit einem Problem, das Du lösen darfst. Als Data Analyst kommen Fachabteilungen auf Dich zu und berichten von einem Problem. Das kann zum Beispiel sein, dass im Marketing eine bestimmte Zielgruppe weniger kaufbereit ist. Oder dass mehr Vertragskündigungen eingehen.
Aus diesem Problem musst Du nun eine Fragestellung ableiten, welche die Problemstellung genau beschreibt. Du musst also erst herausfinden, welche Daten in Hinblick auf das Problem die richtigen Erkenntnisse liefern können. Formulierst Du die Fragestellung präzise, kann Dir das im weiteren Verlauf viel Arbeit ersparen.
Wie kommst Du an die Daten?
Im nächsten Schritt geht es an die Datenbeschaffung (engl.: Data Gathering). Für eine Datenanalyse benötigst Du Daten. Diese liegen Dir als Rohdaten vor oder müssen sogar erst gezielt gesammelt werden. Unternehmen verfügen meist über große Datenmengen, die für Deine Analyse zugänglich gemacht werden können. Besonders wenn Daten aus verschiedenen Fachbereichen kombiniert werden, entstehen dadurch große Potenziale, um wertvolle oder neue Erkenntnisse abzuleiten.
Darum müssen Daten erst aufbereitet werden
Nachdem die Daten für Deine Analyse bereitstehen, müssen sie in der Datenreinigung (engl.: Data Cleaning) aufbereitet werden. Deine Daten können aus vielen verschiedenen Quellen stammen. Das führt zu einer Vielfalt an Strukturen und Formaten. Ob Text-, Bild- oder Sensordaten: Du musst alle Datenpunkte in eine einheitliche Verarbeitungsstruktur bringen.
Fehlende Daten müssen hier außerdem ergänzt und fehlerhafte Daten entfernt werden. Getreu dem Motto „Garbage In, Garbage Out“ ist dieser Schritt die Grundlage für die Qualität Deiner Analyseergebnisse. Wenn die Daten nicht gut bereinigt sind, kannst Du keine verlässlichen Erkenntnisse aus ihnen ableiten. Deshalb ist dieser Schritt oft der zeitaufwendigste in der Arbeit als Data Analyst oder Data Scientist. Datenexpert:innen verbringen rund 80 Prozent ihrer Zeit mit dem Reinigen und Aufbereiten von Daten.
Wie werden Daten analysiert?
Wenn Deine Datenbasis gereinigt und aufbereitet ist, geht es im Anschluss an den eigentlichen analytischen Teil Deiner Arbeit. Je nach Art der Fragestellung filterst Du Deine Daten, Du gruppierst und aggregierst sie oder vergleichst sie mithilfe von statistischen Kennzahlen, wie dem Mittelwert, der Varianz oder dem Standardfehler. Je nach Fragestellung passt Du Deine Vorgehensweise an.
Die Datenanalyse kann Dir bei der Beantwortung der folgenden Fragen helfen:
- Was ist passiert?
- Warum ist etwas passiert?
- Was wird passieren?
Eine deskriptive Datenanalyse beschreibt Daten aus der Vergangenheit und liefert eine Antwort auf die Frage „Was ist passiert?„.
Um Ursachen und Zusammenhänge aufzudecken, musst Du historische Daten vergleichen. Hier kann eine diagnostische Datenanalyse die Frage „Warum ist etwas passiert?“ beantworten.
Willst Du die Frage „Was wird passieren?“ beantworten, kann eine prädiktive Datenanalyse mithilfe von Machine Learning und künstlicher Intelligenz zukünftige Trends vorhersagen.
Ergebnisse verständlich und zielgruppengerecht präsentieren
Deine gesammelten Informationen und die daraus gewonnenen Erkenntnisse können Dir und Deinem Unternehmen immer nur dann helfen, wenn sie genutzt und angewandt werden. Deshalb besteht der letzte Schritt des Datenverarbeitungsprozesses darin, Deine Ergebnisse erfolgreich und zielgruppengerecht zu kommunizieren. Der Schlüssel dafür ist das Data Storytelling.
Im Mittelpunkt Deiner Präsentation stehen die beantwortete Fragestellung und das gelöste Problem. Dein Storytelling orientiert sich deshalb immer am Zielpublikum. Berücksichtige, welches Wissen und welche Kenntnisse die Zuhörenden besitzen und wie sie Deine Ergebnisse am besten nachvollziehen können. Zu Deiner überzeugenden Präsentation gehören deshalb auch Visualisierungen. Je nach Fragestellung und Zielgruppe eignen sich verschiedene Darstellungsweisen wie Balken- oder Liniendiagramme.
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Quellen
Gartner (2022): „Daten und Analysen unterstützen Geschäftsentscheidungen“ [06.01.2022]
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