Wie können datengesteuerte Entscheidungsfindung und Datenanalyse verbessert werden?

Das vergangene Jahrzehnt war ausschließlich von Massenproduktion, Konsum und Datenanalyse geprägt. Unternehmen nutzen heute die datengesteuerte Entscheidungsfindung als Kernbestandteil ihrer Unternehmensstrategien und nutzen Datenanalysen, um produktive Entscheidungen zu treffen und Fortschritte zu optimieren. Es wird Ihnen schwer fallen, ein Unternehmen zu finden, das derzeit nicht in Datenanalysen und Big Data investiert.

Tatsächlich investieren über 97 % der Unternehmen in Big-Data-Projekte, und 79 % von ihnen geben an, dass sie befürchten, dass andere datengesteuerte Unternehmen sie übertreffen werden. Die Analyse von Daten in der Business Intelligence und der Erfolg des Unternehmens sind eng miteinander verbunden, da Unternehmen, die Daten nutzen, in der Lage sind, effektivere, zielgerichtetere und präzisere Entscheidungen zu treffen.

Dennoch gibt es Datenanalysen in vielen verschiedenen Formen. Während das, was mir zunächst in den Sinn kommt, vielleicht rein numerischer Natur ist, sind quantitative Daten nicht der einzige Datenstrom, auf den Unternehmen Zugriff haben. Durch die Erweiterung der Anzahl der Datenquellen, die ein Unternehmen aufnimmt, ist es häufig in der Lage, ein umfassenderes Verständnis des allgemeinen Marktes, seiner Wettbewerber und unternehmensinternen Trends zu entwickeln.

In diesem Artikel tauchen wir in die Welt der Datenanalyse ein und untersuchen genau, wie sich datengesteuerte Entscheidungsstrategien verbessern lassen. Indem wir jeden potenziellen Datenanalysestrom untersuchen, zeigen wir Ihnen, wie Sie Daten auf effektive, direkte und hochproduktive Weise nutzen können. Lasst uns gleich eintauchen.

Arten von Datenanalysen, die Unternehmen nutzen können

Im gesamten Unternehmen ermöglicht die Datenanalyse den Mitarbeitern einen besseren Einblick in die Prozesse, mit denen sie täglich in Kontakt kommen. Anstatt Entscheidungen auf der Grundlage von Meinungen oder Bauchgefühlen treffen zu müssen, bietet die Integration von Datenanalysen eine evidenzbasierte Methode, um die richtigen Entscheidungen zu treffen und umzusetzen.

Im Jahr 2023 nutzen Unternehmen auf der ganzen Welt Datenanalysen, um ihre Prozesse zu rationalisieren und jedes Element ihrer täglichen Abläufe zu optimieren. Datenanalysen finden Sie überall, von Marketing- und Vertriebsabteilungen bis hin zur Personalabteilung und mehr. Insbesondere angesichts der Fülle an Datendemokratisierungstools, die Unternehmen zur Verfügung stehen, ist es jetzt einfacher denn je, eine zentrale Datenbank zu erstellen, in der Mitarbeiter schnell auf die benötigten Informationen zugreifen können.

Da die Datenanalyse so weit verbreitet ist, gibt es eine Reihe verschiedener Analysebereiche, auf die sich Unternehmen konzentrieren können. Abhängig von der Art eines Unternehmens, den Märkten, auf denen es konkurriert, und seinen Kunden können die spezifischen Analyseschulen, die es verwendet, variieren. Es gibt vier zentrale Datenanalysesysteme, die Unternehmen verwenden:

• Beschreibende Analytik.
• Social-Media-Analyse.
• Textanalytik.
• Prädiktive Analytik.

Lassen Sie uns diese weiter aufschlüsseln.

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1. Beschreibende Analyse

Bei der deskriptiven Analyse werden Daten über einen bestimmten Zeitraum hinweg analysiert, um bisher unbekannte Trends, Erkenntnisse und Ereignisse aufzudecken. Die meisten Unternehmen verfügen über einen Schatz an früheren Daten, der ihre Verkaufsunterlagen, Website-Besucher, E-Commerce-Daten und mehr umfasst. Durch das Sammeln dieser Daten über längere Zeiträume kann die Datenanalyse daraus Erkenntnisse gewinnen.

Deskriptive Analysen sind besonders nützlich, um die Faktoren herauszufinden, die hinter bestimmten Trends in einem Unternehmen stehen. Wenn ein E-Commerce-Shop beispielsweise feststellt, dass seine Umsätze in den letzten drei Monaten plötzlich in die Höhe geschossen sind, könnte er mithilfe deskriptiver Analysen genau bestimmen, wann dieser Anstieg begann.

Durch die Festlegung eines konkreten Datums konnte das E-Commerce-Unternehmen die Umsatzsteigerung auf den Tag der Veröffentlichung seines neuen Website-Designs abstimmen. Vergangene Trends ermöglichen es Unternehmen, diese „Warum“-Fragen zu beantworten und sich besser auf die Zukunft vorzubereiten. Wenn ein Unternehmen feststellt, dass die Umsätze in den Sommermonaten steigen, kann eine frühzeitige Erhöhung des verfügbaren Lagerbestands für diese Monate einen reibungslosen Betrieb in Stoßzeiten erleichtern.

Diese Form der Analyse ist eine der am häufigsten verwendeten, vor allem aufgrund ihrer breiten Anwendungsmöglichkeiten.

2. Social-Media-Analyse

Da die Tools, die Datenanalysten zur Verfügung stehen, verbessert wurden, sind auch neue Analysebereiche verfügbar geworden. Die Social-Media-Analyse ist ein Produkt dieser Innovation. Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen mittlerweile die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), um aus riesigen Mengen geschriebener Daten Bedeutung zu ziehen.

Social-Media-Analysen nutzen eine Mischung aus NLP und KI, um riesige Datenmengen, die aus Tweets, Posts auf Facebook und anderen sozialen Websites entstehen, schnell zu verarbeiten. Wenn man bedenkt, wie beliebt soziale Medien geworden sind, ist dies ein fantastischer Ort, um mehr über die öffentliche Wahrnehmung eines Unternehmens zu erfahren. Durch die Analyse Tausender Beiträge, in denen eine Marke erwähnt wird, können Social-Media-Analysetools das Verbraucherverhalten verfolgen und die Markenstimmung im Zeitverlauf aufzeichnen.

Wenn ein Unternehmen ein neues Produkt auf den Markt bringt, ein Rebranding durchführt oder einfach nur das Bewusstsein dafür schärfen möchte, wie die Öffentlichkeit es wahrnimmt, ist die Umstellung der geschäftigen Welt der sozialen Medien eine hervorragende Strategie.

3. Textanalytik

Textanalysen nutzen viele der gleichen Basistechnologien wie Social-Media-Analysen. Sie konzentrieren sich jedoch auf Texteingaben wie Kundenbewertungen, Support, Tickets, E-Mails und andere Textdaten. Genau wie bei NLP in sozialen Medien können Analysten Daten aus diesen Textelementen aufnehmen und sie dann analysieren, um festzustellen, ob zugrunde liegende Trends vorliegen.

Unternehmen können Textanalysen am besten nutzen, um Verbraucherverhalten und Feedback zu verstehen. Wenn ein Unternehmen beispielsweise ein Voice of the Customer (VOC)-Programm durchführt und Feedback sammelt, können Textanalysen dabei helfen, herauszufinden, was Kunden an einem Unternehmen verbessert sehen möchten.

Da Sprachverarbeitungstools immer effektiver werden, wird die Textanalyse schnell zu einem wichtigen Werkzeug in der Welt des Kundenerfolgs, der Überwachung und des Supports. Durch den Einsatz von Textanalysen sind Unternehmen in der Lage, große Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten und diese dann zu nutzen.

4. Prädiktive Analysen

Predictive Analytics nutzt historische Daten und projiziert daraus eine Reihe wahrscheinlicher zukünftiger Ergebnisse auf der Grundlage vergangener Ereignisse. Wenn ein Unternehmen in den letzten fünf Jahren einen Umsatzanstieg im Dezember verzeichnete, deuten prädiktive Analysen darauf hin, dass es wahrscheinlich erneut zu einem Umsatzanstieg im Dezember kommen wird.

Über die bloße Vorhersage von Umsatzspitzen und -rückgängen hinaus kann Predictive Analytics zu einem äußerst präzisen Bereich werden. Beispielsweise nutzen Versicherungsanbieter Kundendaten, Schadenhistorie, Standort, Alter, Geschlecht und andere demografische und psychografische Faktoren, um das relative Risiko der Aufnahme eines neuen Kunden zu berechnen.

Durch die Schätzung der Wahrscheinlichkeit, mit der ein Kunde seine Versicherung in Anspruch nehmen wird, können Unternehmen ihre Preisstrategie optimieren, um ihre besten Interessen zu schützen. Ein sekundärer Bereich der Predictive Analytics, die Prescriptive Analytics, ist der darüber hinausgehende Schritt, bei dem Unternehmen auf der Grundlage der Ergebnisse der Predictive Analytics Maßnahmen ergreifen.

Während die Leistung in der Vergangenheit nicht unbedingt eine Garantie für zukünftige Ergebnisse ist, bieten historische Daten eine nützliche Perspektive, die Unternehmen zur Optimierung ihrer Prozesse nutzen können.

Wie lässt sich die Effizienz datengesteuerter Entscheidungsfindung steigern?

Datenanalyse existiert nicht im luftleeren Raum. Jede der oben genannten Methoden kann in Verbindung mit allen anderen verwendet werden. Oftmals gilt: Je mehr Informationen ein Unternehmen hat, desto besser ist es für alles gerüstet, was die Zukunft mit sich bringt.

Vor diesem Hintergrund können Unternehmen eine Reihe von Maßnahmen ergreifen, um die Effizienz bei der Handhabung, Verarbeitung und Nutzung von Daten für die Entscheidungsfindung zu steigern:

1. Optimieren Sie die zugrunde liegende Infrastruktur

Bei der Datenanalyse ist nicht nur Qualität wichtig, sondern auch Quantität. Um die bestmöglichen Analyseergebnisse zu erzielen, müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie über möglichst viele Quellen verfügen. Um all diese Daten zu speichern und abzufragen, müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie über gute zugrunde liegende Datentools verfügen. Wenn man beispielsweise Apache Pinot mit Druid vergleicht, eignet sich eine spezialisierte Analysedatenbank besser für die schnelle Verwaltung und Verarbeitung von Daten. Damit Ihre Datenanalysen die bestmögliche Leistung erbringen, muss Ihr Unternehmen sicherstellen, dass die zugrunde liegende Infrastruktur den von Ihnen gewünschten Zweck erfüllt.

2. Schaffen Sie eine datengesteuerte Kultur

Selbst wenn Ihr Unternehmen alle möglichen Daten, Tools und Visualisierungsstrukturen bereitstellt, wird es nicht datengesteuert, wenn Ihre Mitarbeiter die Macht der Daten nicht verstehen. Die Schaffung einer datengesteuerten Kultur durch die Demonstration der Bedeutung der Nutzung von Daten im Entscheidungsprozess ist einer der wichtigsten Schritte auf dem Weg zur datengesteuerten Unternehmensführung. Sobald alle Ihre Mitarbeiter verstehen, wie und warum sie Datenanalysen nutzen sollten, werden Sie plötzlich feststellen, dass alle Entscheidungen auf der Grundlage von Logik, Vernunft und präziser Analyse getroffen werden.

3. Daten zentralisieren

Während die Schaffung einer datengesteuerten Kultur eine wirksame Möglichkeit ist, datengesteuerten Entscheidungen mehr Bedeutung zu verleihen, ist dies ohne Datenzentralisierung nahezu unmöglich. Eine Ihrer ersten Prioritäten sollte die Zentralisierung von Daten und die Beseitigung von Datensilos sein. Sobald Daten frei zwischen Abteilungen, Teams und Sektoren Ihres Unternehmens fließen können, hat jeder Zugriff auf das Wissen, das er benötigt, um vollständig datengesteuert zu arbeiten.

Datenanalysen sind für Unternehmen von enormer Bedeutung, führen jedoch nur dann zu transformativen Veränderungen, wenn ein Unternehmen sie richtig integriert. Durch die Fokussierung auf die zugrunde liegende Infrastruktur, Unternehmenskultur und Datenverwaltungspraktiken sind Unternehmen bereit, in dieses Zeitalter der datengesteuerten Entscheidungsfindung einzutreten.

Siehe auch: Zweck und Methoden der Datenerhebung – Finden wir es heraus!

Abschließende Gedanken

Datengesteuerte Entscheidungsfindung ist nicht nur ein Geschäftstrend. Im Gegenteil: Sie ist eine zentrale Säule der modernen Wirtschaft und treibt den Fortschritt weltweit voran. Durch die Integration von Datenanalysestrategien in den täglichen Betrieb können Unternehmen besser auf die Zukunft vorbereitet sein und Prozesse, Management und Entscheidungen im besten Interesse des Unternehmens schnell optimieren.

Um die bestmöglichen Ergebnisse durch die Einbeziehung von Daten in Entscheidungsprozesse zu erzielen, sollten Unternehmen sicherstellen, dass sie für die Durchführung umfangreicher Datenanalysen ordnungsgemäß gerüstet sind. Die Konzentration auf die Entwicklung der zugrunde liegenden Infrastruktur zum ordnungsgemäßen Sammeln, Umwandeln, Speichern und Analysieren von Daten wird sich in Zukunft auszahlen.