Datenanalyseprozess: Wichtige Schritte und Techniken zur Anwendung

Unternehmen generieren und speichern jeden Tag Unmengen an Daten, aber was passiert mit diesen Daten, nachdem sie gespeichert wurden?

Die kurze Antwort ist, dass die meisten davon in Repositories liegen und fast nie wieder angesehen werden, was ziemlich kontraintuitiv ist.

Das Problem ist nicht der Mangel an verfügbaren Daten, sondern die Unklarheit darüber, wie genau die Daten analysiert und genutzt werden sollten. Um Unklarheiten zu beseitigen, sollten Unternehmen den Datenanalyseprozess verstehen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Datenanalyse Schritt 1: Definieren Sie, warum Sie Datenanalyse benötigen

Bevor man sich in die Details der Datenanalyse vertieft, muss ein Unternehmen zunächst definieren, warum es überhaupt einen fundierten Prozess benötigt. Der erste Schritt in einem Datenanalyseprozess besteht darin, zu bestimmen, warum Sie Datenanalyse benötigen. Dieses Bedürfnis ergibt sich typischerweise aus einem Geschäftsproblem oder einer Frage, wie zum Beispiel:

• Wie können wir die Produktionskosten senken, ohne die Qualität zu beeinträchtigen?
• Welche Möglichkeiten gibt es, die Verkaufschancen mit unseren aktuellen Ressourcen zu erhöhen?
• Sehen Kunden unsere Marke positiv?

Zusätzlich zur Festlegung eines Zwecks sollten Sie überlegen, welche Metriken Sie auf dem Weg verfolgen möchten. Identifizieren Sie auch Datenquellen, wenn es Zeit ist, sie zu sammeln.

Dieser Prozess kann lang und mühsam sein, daher wird das Erstellen einer Roadmap Ihr Datenteam auf alle folgenden Schritte gut vorbereiten.

Datenanalyse Schritt 2: Daten sammeln

Nachdem ein Zweck definiert wurde, ist es an der Zeit, mit der Sammlung der für die Analyse benötigten Daten zu beginnen. Dieser Schritt ist wichtig, da die Art der gesammelten Datenquellen bestimmt, wie tiefgehend die Analyse ist.

Die Datensammlung beginnt mit primären Quellen, auch bekannt als interne Quellen. Dies sind typischerweise strukturierte Daten, die aus CRM-Software, ERP-Systemen, Marketing-Automatisierungstools und anderen gesammelt werden. Diese Quellen enthalten Informationen über Kunden, Finanzen, Lücken im Verkauf und mehr.

Dann kommen sekundäre Quellen, auch bekannt als externe Quellen. Dies sind sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, die aus vielen Quellen gesammelt werden können.

Wenn Sie beispielsweise eine Sentiment-Analyse zu Ihrer Marke durchführen möchten, könnten Sie Daten von Bewertungsseiten oder Social-Media-APIs sammeln.

Während es nicht erforderlich ist, Daten aus sekundären Quellen zu sammeln, könnte dies ein weiteres Element zu Ihrer Datenanalyse hinzufügen. Dies wird im Zeitalter von Big Data immer häufiger.

Datenanalyse Schritt 3: Unnötige Daten bereinigen

Sobald Daten aus allen notwendigen Quellen gesammelt wurden, wird Ihr Datenteam damit beauftragt, sie zu bereinigen und zu sortieren. Die Datenbereinigung ist während des Datenanalyseprozesses äußerst wichtig, einfach weil nicht alle Daten gute Daten sind.

Datenwissenschaftler müssen doppelte Daten, anomale Daten und andere Inkonsistenzen identifizieren und beseitigen, die die Analyse verfälschen könnten, um genaue Ergebnisse zu erzielen.

Mit Fortschritten in Datenwissenschafts- und maschinellen Lernplattformen kann intelligentere Automatisierung wertvolle Zeit eines Datenanalysten beim Bereinigen von Daten sparen.

Datenanalyse Schritt 4: Daten analysieren

Einer der letzten Schritte im Datenanalyseprozess ist das Analysieren und Manipulieren der Daten, was auf verschiedene Weise geschehen kann.

Eine Möglichkeit ist das Data Mining, das als „Wissensentdeckung in Datenbanken“ definiert ist. Data-Mining-Techniken wie Clusteranalyse, Anomalieerkennung, Assoziationsregel-Mining und andere könnten verborgene Muster in Daten aufdecken, die zuvor nicht sichtbar waren.

Es gibt auch Business Intelligence und Datenvisualisierungssoftware, die beide für Entscheidungsträger und Geschäftsanwender optimiert sind. Diese Optionen erzeugen leicht verständliche Berichte, Dashboards, Scorecards und Diagramme.

Datenwissenschaftler können auch prädiktive Analysen anwenden, eine der vier heute verwendeten Datenanalysen (deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv). Prädiktive Analyse blickt in die Zukunft und versucht vorherzusagen, was als nächstes bei einem Geschäftsproblem oder einer Frage wahrscheinlich passieren wird.

Datenanalyse Schritt 5: Die Ergebnisse interpretieren

Der letzte Schritt besteht darin, die Ergebnisse der Datenanalyse zu interpretieren. Dieser Teil ist entscheidend, da er bestimmt, wie ein Unternehmen aus den vorherigen vier Schritten tatsächlichen Wert ziehen wird.

Die Interpretation der Datenanalyseergebnisse sollte validieren, warum Sie sie durchgeführt haben, auch wenn sie nicht zu 100 Prozent schlüssig ist. Zum Beispiel: „Optionen A und B können erkundet und getestet werden, um die Produktionskosten zu senken, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.“

Analysten und Geschäftsanwender sollten während dieses Prozesses zusammenarbeiten. Berücksichtigen Sie auch bei der Interpretation der Ergebnisse alle Herausforderungen oder Einschränkungen, die in den Daten möglicherweise nicht vorhanden waren. Dies wird Ihr Vertrauen in die nächsten Schritte nur stärken.

Warum ist Datenanalyse so wichtig?

Von kleinen Unternehmen bis hin zu globalen Konzernen ist die Menge an Daten, die Unternehmen heute generieren, einfach überwältigend, und deshalb ist der Begriff „Big Data“ zu einem solchen Schlagwort geworden.

Ohne ordnungsgemäße Datenanalyse tut dieser Berg von Daten jedoch wenig anderes, als Cloud-Speicher und Datenbanken zu verstopfen.

Erfahren Sie mehr über Datenanalytik und implementieren Sie sie, um wertvolle Einblicke in Ihre Systeme zu gewinnen.