Unter Datenanalyse versteht man den Prozess des Sammelns, Aufbereitens und Analysierens von Daten. Die Methode wird in vielen Geschäftsbereichen eingesetzt, zum Beispiel:
- zur Entwicklung innovativer neuer Produkte und Dienstleistungen unter Berücksichtigung der Bedürfnisse der Zielgruppe
- zur Vorhersage von Konsumtrends und Verbraucherverhalten, um Conversion Rates zu verbessern
- zur Ermittlung des ROI von Marketingmaßnahmen auf Basis von Engagement-Raten
- zur Identifizierung von Trends und Mustern, die zur Optimierung der Betriebsleistung und zur Kostensenkung beitragen
- zur Anpassung des Kundenservices an die Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden, um mehr Personalisierung zu bieten.
Daten an sich sind zunächst einmal lediglich Fakten und Zahlen, die dem Unternehmen erst dann Vorteile bieten, wenn eine Analyse stattfindet. Mit anderen Worten: die Daten müssen aufbereitet und in Informationen umgewandelt sowie in einen Kontext gestellt werden, damit sie aussagekräftig sind und einen echten Mehrwert bieten.
Die vier Arten der Datenanalyse
Grundsätzlich unterscheidet man vier Arten der Datenanalyse, die Unternehmen je nach individueller Fragestellung anwenden können.
- Die deskriptive Analyse sagt Ihnen, was in der Vergangenheit passiert ist. Es handelt sich um eine Interpretation historischer Daten, um Veränderungen zu beobachten, die in einem Unternehmen während eines bestimmten Zeitraums aufgetreten sind. Hierbei ist es wichtig Vergleiche zu ziehen. Übliche Beispiele sind das Umsatzwachstum von Monat zu Monat oder der Gesamtumsatz pro Kunde im Verlauf eines Jahres.
- Die diagnostische Analyse hilft Ihnen zu verstehen, warum etwas in der Vergangenheit passiert ist. Hierzu werden Prozesse wie Data Discovery, Data Mining, Drill-Down und Drill-Through genutzt. Diese Art der Untersuchung liefert Einblicke in einen Sachverhalt und seine Ursachen.
- Die prädiktive Analyse sagt voraus, was in der Zukunft höchstwahrscheinlich passieren wird. In dieser Analyse werden historische Daten in ein Machine Learning-Modell eingepflegt, das wichtige Trends und Muster berücksichtigt. Das Modell wird dann auf aktuelle Daten angewendet, um Vorhersagen zu treffen.
- Die präskriptive Analyse knüpft an die prädiktive an. Sie empfiehlt Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um die im vorherigen Schritt ermittelten Ergebnisse zu beeinflussen. Sie erhalten also nicht nur eine Vorstellung davon, was in der Zukunft passieren wird, sondern auch einen Überblick über verschiedene Handlungsoptionen und deren potenzielle Auswirkungen. Da diese Form der Analyse sehr kostspielig ist, sollten Sie vorher eine Kosten-/Nutzenrechnung aufstellen.
Die Rolle des Datenanalysten
Ein Datenanalyst nutzt wissenschaftliche Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme, um Wissen und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Im Grunde ist die primäre Rolle des Datenanalysten das Storytelling. Er oder sie fungiert als Bindeglied zwischen den Entscheidungsträgern im Unternehmen und ihren Datenbeständen und erklärt ihnen, was die gesammelten Daten bedeuten und wie sie diese für ihre Strategien nutzen können. Datenanalysten arbeiten eng mit fast jeder Geschäftseinheit zusammen, egal ob es sich dabei um die Marketingabteilung oder die C-Suite handelt. Sie haben die Aufgabe Empfehlungen auszusprechen, die die strategischen und taktischen Entscheidungen des Unternehmens beeinflussen.
Immer mehr Bereiche der Arbeit eines Datenanalysten werden heute automatisiert. Aber können diese Spezialisten jemals vollständig durch KI-Maschinen ersetzt werden? Glücklicherweise lautet die Antwort: Nein. Selbst die intelligentesten Machine Learning-Systeme arbeiten nur mit vorhandenen Informationen. Zu einer komplexen Planung und Aufbereitung von Analysen sind Computer zum jetzigen Zeitpunkt nicht in der Lage. Außerdem ist es den Datenanalysten vorbehalten, wichtige Variablen, Abhängigkeiten und Voraussetzungen zu erkennen und zu erforschen. Nur so kann man gute von schlechten Lösungen unterscheiden und beurteilen, was Unternehmen wirklich benötigen.
Da Unternehmen die komplexe Methodik der Datenanalyse nicht über Nacht meistern können, ziehen sie häufig externe Datenanalysten heran. Sie erstellen nicht nur Berichte über nützliche Informationen, die einem Unternehmen zu einem besseren Einblick in seine Leistung verhelfen, sondern unterstützen auch maßgeblich bei strategischen Entscheidungen. So ist Datenanalyse nicht nur ein wachsender Trend – sie ist ein notwendiger Bestandteil jedes erfolgreichen Unternehmens.
