Unternehmen hatten noch nie so mächtige Hilfsmittel: Sie haben erstmals Zugriff auf unvergleichliche Datenmengen, die sie nach Belieben einsetzen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Aber diese Datenmengen nehmen immer weiter zu und die Unternehmen müssen jene Daten immer weiter nutzen, um sicherzustellen, dass sie die besten Entscheidungen für ihr Team treffen. Und wie können sie das bewerkstelligen? Wie nutzt man Daten am besten, um gute Entscheidungen zu treffen? Wie können Daten sicher verarbeitet werden? Diese Fragen und noch viel mehr behandeln wir in diesem Beitrag.
Data Analytics: Was ist das?
Kurz gesagt geht es bei Data Analytics darum, Rohdaten zu erfassen und sie in wertvolle Informationen umzuwandeln. Das heißt, dass diejenigen, die über die Daten verfügen, aus ihnen Schlüsse ziehen und sie analysieren, um die bestmögliche Entscheidung für das Unternehmen zu treffen. Es gibt vier Bereiche der Data Analytics: prädiktive Data Analytics, präskriptive Data Analytics, diagnostische Data Analytics und deskriptive Data Analytics. Schauen wir uns die Unterschiede an:
Prädiktive Data Analytics: Dies ist die häufigste Form von Data Analytics. Sie wird verwendet, um Trends, Korrelationen und Kausalzusammenhänge auszumachen, und lässt sich in zwei Bereiche unterteilen: die prädiktive Modellierung und die statistische Modellierung.
Prädiktive Modellierung: Im Rahmen einer Kampagne könnten durchschnittliche Demografien herangezogen werden, um die Ergebnisse der Kampagne zu prognostizieren.
Statistische Modellierung: Danach würde eine statistische Modellierung genutzt werden, um aus den Daten schlau zu werden und Schlussfolgerungen zu ziehen.
Präskriptive Data Analytics: Hierbei kommen Big Data und künstliche Intelligenz zusammen, um unter Verwendung von Optimierung und randomisierte Tests Ergebnisse vorherzusagen und zukünftige Maßnahmen zu bestimmen.
Optimierung: Mithilfe von Optimierung können Fachleute aus dem Bereich Data Analytics konkrete Gebiete ausmachen, die Verbesserungen bedürfen und daran arbeiten, um die Qualität der Maßnahmen sicherzustellen oder einfach nur Korrekturen vorzunehmen.
Randomisierte Tests: Diese werden durchgeführt, um neue, bislang unerprobte Kombinationen auszuprobieren und zu prüfen, ob dadurch Unerwartetes geschieht.
Diagnostische Data Analytics: Die dritte Art von Data Analytics ist zweifelsohne die unspektakulärste, aber sie ist extrem wichtig, um Verbesserungen zu erreichen; bei diagnostischer Data Analytics werden vergangene Ergebnisse unter die Lupe genommen, um anhand von Entdeckungen und Warnungen sowie Anfragen und Drill-Downs Entscheidungen zu treffen.
Entdeckungen und Warnungen: Diese voreingestellten Warnungen tragen dazu bei, Probleme zu antizipieren, bevor sie auftreten. Altdaten werden dabei verwendet, um auf potenzielle Störfälle hinzuweisen.
Anfragen und Drill-Downs: Hierbei werden die Daten noch weiter heruntergebrochen, um anhand der Daten festzustellen, warum etwas geschehen ist.
Deskriptive Data Analytics: Die anderen Formen von Data Analytics wären ohne deskriptive Data Analytics nutzlos; wichtige Daten zur Hand zu haben ist schön und gut, aber nur, wenn sie auch angemessen aufbereitet und mithilfe von Ad-hoc-Berichten oder vorgefertigten Berichten präsentiert werden können.
Ad-hoc-Berichte: Diese Berichte werden spontan erstellt, um auf ein konkretes Problem einzugehen und detaillierte Daten zur Behebung eines Fehlers bereitzustellen.
Vorgefertigte Berichte: Diese Sorte Bericht wird regelmäßig ausgestellt, zum Beispiel wöchentlich oder monatlich, um einen Überblick über ein bestimmtes Thema zu gewähren.
Vorteile von Data Analytics
Obwohl die Verwendung von qualitativ hochwertigen Daten für eine fundierte Entscheidungsfindung der bekannteste Vorteil von Data Analytics ist, gibt es auch viele andere Vorzüge, die wertvoll für dein Unternehmen sein können. Besprechen wir das doch genauer.
Personalisierung der Kundenerfahrung
Indem du Daten aus vielen verschiedenen Kanälen erfasst, kannst du immer mehr Informationen über deine Kundschaft ansammeln, um die Kundenerfahrung noch weiter auf sie zuzuschneiden. Mehr Informationen und Daten zum Kundenverhalten können sich in größeren Profiten niederschlagen.
Unterstützung bei bedeutenden unternehmerischen Entscheidungen
Falls ein Unternehmen Verluste oder eine abnehmende Produktivität verzeichnet, kann Data Analytics eingesetzt werden, um sowohl Alt- als auch Zukunftsdaten zu analysieren und aus ihnen Schlüsse zu ziehen. Liefern bestimmte Angestellte besser ab als andere? Leidet die Produktivität des Unternehmens unter der Unternehmensrichtlinie zur Remote-Arbeit? Ein Blick auf unternehmensweite Daten kann einen Beitrag zu Geschäftsentscheidungen leisten.
Optimierung der Arbeitsabläufe
Daten können aufzeigen, wo Verbesserungen nötig oder wo Effizienz und Produktivität eingeschränkt sind; indem du dir die Daten über die verschiedenen Arbeitsbereiche eines Unternehmens anschaust, kannst du Problembereiche ausmachen und sie verwenden, um fundierte Entscheidungen zu treffen, gerade in Sektoren, die starken Schwankungen unterliegen (zum Beispiel dem Einzelhandel, in dem die Nachfrage je nach Saison sehr unterschiedlich aussehen kann).
Vermeidung von Risiken und Problembehebung
Hier kommt präventive Data Analytics ins Spiel, die für Unternehmen besonders attraktiv ist, um Risiken durch Diebstahl seitens der Kundschaft oder Angestellten, unbeglichene Außenstände, die Mitarbeitersicherheit und gesetzliche Haftung zu minimieren. Mit prädiktiven Modellen können Unternehmen zukünftige Probleme vorhersehen und gegen sie vorgehen, bevor sie auftreten. Und wenn es doch zu Problemen kommt, kann eine Analyse vergangener Entscheidungen aufzeigen, wie am besten mit ihnen umzugehen ist.
Verbesserte Sicherheit
Je mehr Unternehmen Daten für die Entscheidungsfindung nutzen, desto stärker wächst das Cybersecurity-Risiko. Mithilfe von Daten zu vorherigen Datenpannen oder Cyberangriffen können Cybersecurity-Teams feststellen, was schiefgelaufen ist, den Angriff eindämmen und Maßnahmen ergreifen, um ähnliche Probleme in Zukunft zu verhindern.
Daten in Unternehmen: Welchen Beitrag leisten sie?
Für intelligente Entscheidungen müssen Daten herangezogen werden. Und angesichts eines Marktes, der sich unglaublich schnell wandelt, können Daten dir dabei helfen:
zu bestimmen, wie deine Kundschaft aussieht
zu entscheiden, wie du deine Kundschaft erreichen kannst
zu bestimmen, wie dein konkreter Markt beschaffen ist
Konkurrenten auszumachen
dir Einblick ins aktuelle Marktgeschehen zu gewähren
Prognosen über die Zukunft zu treffen
Klingt ganz schön beeindruckend, oder? Das ist es auch. Data Analytics kann den Unterschied zwischen einer klugen und einer katastrophalen Geschäftsentscheidung ausmachen. Schließlich ist es wesentlich einfacher, Entscheidungen über die Zukunft zu treffen, wenn du Belege dazu hast, warum etwas gut funktioniert. Nun haben wir also besprochen, was Data Analytics ist und welche verschiedenen Formen es gibt, wenden wir uns daher nun dem Thema zu, wie qualitativ hochwertige Data Analysis in nur fünf Schritten durchgeführt werden kann.
Wie Daten genutzt werden können, um bedeutende Entscheidungen zu treffen
Wenn eine wichtige Entscheidung bevorsteht, weißt du vielleicht nicht, wie du an sie herangehen sollst. Solltest du dir vergangene Daten anschauen? Oder Voraussagen über die Zukunft? Was ist mit deinem Bauchgefühl? Es mag zwar schwierig sein, wenn du unter Zugzwang stehst, aber wenn du deine Entscheidung unter Berücksichtigung von Daten triffst, bist du klar im Vorteil. Und dafür sind nur fünf Schritte erforderlich.
Schritt 1: Weiß, was du willst
Okay, das mag selbstverständlich klingen, aber es ist sehr wichtig: Du wirst deine Wunschlösung nicht umsetzen können, wenn du gar nicht weißt, wie sie aussieht! Bevor du irgendwelche Maßnahmen ergreifst, solltest du eine klare Vorstellung davon haben, was du mit dieser Entscheidung erreichen möchtest und wie die Zukunft deines Unternehmens aussehen soll. Falls du dazu keine klare Vorstellung hast, kann es helfen, dir als Orientierung die jährlichen Ziele und wichtigen Erfolge deines Unternehmens anzusehen.
Schritt 2: Finde Datenquellen
Sobald du deine Vision klar definiert hast, ist es an der Zeit, darüber nachzudenken, woher du relevante Daten beziehen kannst. Schließlich hilft dir eine Vision nicht viel, wenn du keine Daten hast, anhand derer du kluge Entscheidungen treffen kannst. Um Daten zu sammeln, musst du dich entscheiden, welche Messgrößen du dir ansehen willst, wie zum Beispiel die Bruttogewinnmarge, die Kapitalrendite, die Produktivität, die Gesamtkundenanzahl und wiederkehrende Umsätze. Um die entsprechenden Daten zusammenzufassen, ermöglichen dir Reporting-Werkzeuge wie Microsofts Power BI Daten aus mehreren Quellen zu erfassen, um dir einen ganzheitlichen Überblick über dein Unternehmen zu gewähren.
Schritt 3: Organisiere die Daten
Die Erfassung von Daten ist schön und gut, aber nur, wenn du auch weißt, was du mit ihnen anstellen kannst. Tatsächlich sind die gesammelten Daten nutzlos, wenn du keine Ahnung hast, wie du sie dir zunutze machen kannst. Sobald du die Daten zusammengetragen hast, solltest du sicherstellen, dass sie anschaulich dargestellt und visualisiert sind, damit Fachleute der Data Analytics kluge Schlussfolgerungen aus ihnen ziehen können. Datenübersichten stellen die Daten auf klare und leicht lesbare Art dar.
Schritt 4: Analysiere die Daten
Du hast deine Daten zusammengetragen und sie anschaulich dargestellt: was nun? Nun, es ist an der Zeit, deine Daten tatsächlich zu analysieren und Schlussfolgerungen zu ziehen, die als Grundlage deiner Entscheidung dienen können. Berücksichtige dabei deine eigenen Analyseverfahren und die externer Quellen, um die bestmögliche Entscheidung zu treffen.
Schritt 5: Ziehe Schlussfolgerungen
Während du deine Daten analysierst, wirst du ganz automatisch anfangen, Schlussfolgerungen zu ziehen, aber es ist wichtig, dies wirklich als gesonderten Schritt zu behandeln, damit deine Schlüsse auf einem soliden Fundament stehen. Du solltest dir dabei folgende Fragen stellen:
Welche Schlussfolgerungen kann ich ziehen, die mir bereits bewusst waren?
Welche Schlussfolgerungen sind neu?
Wie kann ich diese neuen Informationen verwenden, um die Ziele meines Unternehmens zu erreichen?
Die Antwort auf diese Fragen werden zu erfolgreichen Entscheidungen führen, und bitte sehr! Schon hast du deine Data Analytics abgeschlossen.
Deine Zukunft in Data Analytics
Konnten wir dich davon überzeugen, dass eine Karriere im Bereich Data Analytics genau das Richtige für dich ist?! Schließlich geht die Behörde für Arbeitsstatistik der USA davon aus, dass die Nachfrage nach Fachleuten im Bereich Data Analytics zwischen 2021 und 2031 um 23 % ansteigen wird – also erheblich stärker als der Anstieg von 5 % in anderen Branchen. Das haben wir uns gedacht – daher bieten wir bei Ironhack ein Data Analytics Bootcamp an, damit du direkt in dieses Thema einsteigen und alles lernen kannst, was du brauchst, um gute Chancen auf eine Einstiegsposition in Data Analytics in so gut wie jeder Branche zu haben. Und sobald du dir ein bisschen Erfahrung erarbeitet hast, steht dir die Welt offen: Du kannst dich entscheiden, dich weiter zu spezialisieren, oder direkt in deine Wunschrolle einsteigen. Angesichts sehr wettbewerbsfähiger Gehälter und eines enormen Wachstumspotenzials gibt es kaum eine bessere Wahl.
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