5 strategische Schritte zur Datenanalyse

Nov 05, 2020●6 min read

Die Menge an Daten, die Sie aus verschiedenen Quellen beziehen können, bestimmt die Erkenntnisse, die Sie darüber gewinnen können, wie effektiv Ihre Geschäftsprozesse funktionieren. Außerdem können Sie Ihr Team so in die Lage versetzen, zukunftsorientiert zusammenzuarbeiten.

Dennoch bringt das Sammeln von Daten keine aussagekräftigen und umsetzbaren Ergebnisse, wenn sie nicht angemessen analysiert werden. Am Ende haben Sie nur Zahlen und Werte ohne Grundlage.

Es gibt jedoch keine Faustregel für die Analyse von Daten. Die Datenanalyse richtet sich nach Ihren Anforderungen und der Form der Daten, die Sie gewinnen wollen. Diese Faktoren bestimmen die Methoden, die Sie anwenden werden. Umso mehr müssen Sie die Form der Daten und die besten Ergebnisse verstehen.

Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse ist der Prozess der Feinabstimmung, Konvertierung und Modellierung von Daten, um sinnvolle und umsetzbare Erkenntnisse zu generieren, die fundierte Geschäftsentscheidungen ermöglichen. Datenanalyse zielt darauf ab, wichtige Informationen aus Daten zu extrahieren und Entscheidungen zu implementieren, die die analysierten Daten nutzen.

Jedes Mal, wenn Sie eine Entscheidung für Ihr Leben treffen müssen, gibt es den Drang, zu untersuchen, was geschehen ist oder was geschehen wird, bevor Sie eine Schlussfolgerung ziehen.

Dieser Akt ist lediglich die Durchführung einer Analyse der Vergangenheit und der Zukunft, um eine Schlussfolgerung zu ziehen. Zum Beispiel können Sie Nostalgie oder Erinnerungen an Ihre Vergangenheit oder Ihre Träume von der Zukunft abrufen. Dies ist einfach eine Datenanalyse. Und das ist das Gleiche, was Sie in Ihrem Unternehmen tun müssen, wenn Sie Wachstum sehen wollen.

Wenn Sie kein Wachstum sehen, müssen Sie nur aus Ihren Fehlern lernen, indem Sie sie zuerst anerkennen. Sie müssen die Datenanalyse Ihrer Geschäftsdaten und -prozesse priorisieren.

Was sind die verschiedenen Arten der Datenanalyse?

Es gibt verschiedene Formen der Datenanalyse, die auf Technologie und Geschäft basieren.
Sie sind:

• Textanalyse
• Statistische Analyse
• Diagnostische Analyse
• Vorhersagende Analyse
• Vorhersagende Analyse

Textanalyse

Ein anderer Name für Textanalyse ist Data Mining. Diese Methode wird eingesetzt, um mit Hilfe von Data-Mining-Tools und Datenbanken beliebige Muster in großen Datensätzen zu entdecken. Die Textanalyse wird eingesetzt, um Rohdaten in Geschäftsdaten umzuwandeln.

Auf dem Markt sind verschiedene Business-Intelligence-Tools erhältlich, mit denen man fundierte Entscheidungen treffen kann. Das Wichtigste ist, dass damit Daten generiert und untersucht werden können, um Muster zu entdecken, bevor eine Interpretation vorgenommen wird.

Statistische Analyse

Die statistische Analyse fragt: „Was ist passiert?“, indem sie sich auf frühere Daten in den Dashboard-Formen stützt. Diese Form der statistischen Analyse umfasst Datenerfassung, Analyse, Interpretation, Präsentation und Datenmodellierung. Sie analysiert Datenproben oder einen Satz von Daten. Es gibt zwei Formen der statistischen Analyse – die deskriptive und die inferentielle Analyse.

Deskriptive Analyse

Diese analysiert eine Stichprobe von zusammengefassten numerischen Datensätzen oder komplette Daten. Sie stellt den Mittelwert und die Abweichung für serielle Daten dar, während sie den Prozentsatz und die Häufigkeit für kategorische Daten anzeigt.

Inferenzanalyse

Bei dieser Form der Datenanalyse können Sie mehrere Schlussfolgerungen aus denselben Datensätzen ziehen, indem Sie verschiedene Stichproben auswählen.

Diagnoseanalyse

Die Diagnoseanalyse versucht die Frage „Warum ist es passiert?“ zu beantworten, indem sie die Ursache aus den Erkenntnissen der statistischen Analyse aufdeckt. Die diagnostische Analyse ist wichtig, um die Verhaltensmuster von Daten zu identifizieren. Wenn in Ihrem Unternehmen ein neues Problem auftaucht, können Sie sich mit dieser Analyse befassen, um verwandte Muster dieses Problems zu entdecken. Auf diese Weise können Sie die gleichen Rezepte für das neue Problem verwenden.

Vorhersageanalyse

Diese Art der Analyse fragt „Was wird wahrscheinlich eintreten“, indem sie sich auf frühere Daten stützt. Ein gutes Beispiel ist, wenn wir im letzten Monat $500 ausgegeben haben, um 1000 Likes auf Facebook zu generieren. Wenn unsere Werbeausgaben auf $1000 steigen, können wir daraus schließen, dass wir diesen Monat 2000 Likes generieren sollten. So einfach ist es jedoch nicht; es müssen auch andere Ereignisse berücksichtigt werden, wie z. B. Änderungen oder Aktualisierungen der Facebook-Werbung oder andere Faktoren.

Daher können wir behaupten, dass Predictive Analysis zukünftige Ergebnisse basierend auf früheren oder aktuellen Daten vorhersagt. Die Vorhersagegenauigkeit hängt davon ab, wie detailliert die Informationen sind, die Sie beschafft haben, und wie sehr Sie sie recherchiert haben.

Preskriptive Analyse

Diese Form der Analyse nutzt die Erkenntnisse aus allen Daten, um über einen Aktionsplan zu entscheiden oder ein Problem zu lösen. Viele datengetriebene Unternehmen nutzen die präskriptive Analyse, da deskriptive und prädiktive Analysen nicht ausreichen. Es wäre hilfreich, wenn Sie mehr als die Analyse hätten, um die Datenleistung zu verbessern. Prescriptive Analysis nutzt aktuelle Probleme und Ereignisse, um Daten zu analysieren und zu einer Entscheidung zu kommen.

Datenvisualisierung

Nach der Analyse Ihrer Daten ist es sehr wichtig, die Daten in einem Diagramm, einer Tabelle und anderen visuellen Formaten darzustellen. An dieser Stelle kommt die Datenvisualisierung ins Spiel. Sie deckt die Zusammenhänge der analysierten Daten mit Hilfe von Bildern auf. Mit der Datenvisualisierung können Sie Trends und Muster leicht erkennen.

Wie können Sie also Ihre Datenanalysefähigkeiten verbessern und Ihre Entscheidungsfindung optimieren?

Fünf Schritte, die Sie bei Ihrer Datenanalyse durchführen können

Beginnen Sie mit den richtigen Fragen

Bei Ihrer Datenanalyse müssen Sie mit den richtigen Fragen beginnen, die messbar, klar und prägnant sind. Passen Sie diese Fragen so an, dass sie wahrscheinliche Lösungen für die spezifischen Probleme oder Möglichkeiten aufheben oder aufheben können.

Zum Beispiel: Eine PPC-Agentur hat mit steigenden Kosten zu kämpfen und findet es schwierig, wettbewerbsfähige Vertragsangebote zu erstellen. Eine mögliche Frage, um dieses Problem zu lösen, könnte beinhalten: Kann sich die Agentur verkleinern, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen?

Bestimmen Sie klare Messprioritäten

Sie können diesen Schritt in zwei Unterkategorien unterteilen

A. Legen Sie fest, was Sie zu messen beabsichtigen

B. Entscheiden Sie, welche Strategie Sie bei der Messung anwenden wollen.

Lassen Sie uns diese beiden Unterkategorien untersuchen

Schlussfolgern Sie, was Sie zu messen beabsichtigen

In Analogie zu dieser PPC-Agentur müssen Sie möglicherweise die Arten von Daten untersuchen, die zur Beantwortung wichtiger Fragen erforderlich sind. In dieser Situation müssten Sie die Anzahl der Angestellten und Freiberufler kennen, die mit Ihnen zusammenarbeiten. Deren Kosten sowie die prozentuale Dauer, die sie für den Geschäftsbetrieb aufwenden.

Allein aus dieser Frage ergeben sich mehrere Unterfragen wie

Sieht es so aus, als ob wir unsere Arbeitskraft maximieren?

Wenn nicht, welche agilen und prozessverbessernden Maßnahmen können wir ergreifen.

Zuletzt, wenn Sie bereit sind, zu messen, stellen Sie sicher, dass Sie alle begründeten Einwände berücksichtigen, die Ihr Team haben könnte. Wie wird das Unternehmen zum Beispiel einen Anstieg der Nachfrage verkraften, wenn die Agentur Personal abbaut?

Entscheiden Sie sich für eine Messstrategie

Es ist sehr wichtig, dass Sie sich vor der Datenerhebungsphase überlegen, wie Sie Ihre Daten messen wollen. Denn Ihr Messverfahren verbessert oder gefährdet später Ihre Analyse – einige wichtige Fragen.

Was ist der Zeitrahmen – jährliche oder vierteljährliche Ausgaben?

Was ist die Maßeinheit – USD oder Euro?

Welche Parameter sollen einbezogen werden? Jahresgehalt oder ein Jahresgehalt, gekoppelt mit den Kosten für Mitarbeiterleistungen?

Datenquelle

Nachdem Sie die Fragestellung definiert und Ihre Messprioritäten festgelegt haben, müssen Sie diese wichtigen Punkte beachten:

Bevor Sie Daten beschaffen, entscheiden Sie, welche Daten aus bestehenden Datenbanken beschafft werden sollen.

• Suchen Sie zuerst nach diesen Daten.
• Entscheiden Sie sich im Vorfeld für ein System zur Dateispeicherung und -beschriftung, damit alle Beteiligten zusammenarbeiten können. Auf diese Weise sparen Sie Zeit und vermeiden eine doppelte Beschaffung.
• Wenn Sie ein Interview oder Beobachtungen übernehmen müssen, dann entwerfen Sie vorher eine Vorlage für das Interview, um Konsistenz zu gewährleisten und Zeit zu sparen.
• Organisieren Sie die Daten, die Sie beschafft haben, zusammen mit den Daten, die Sie beschafft haben, und fügen Sie alle Quellennotizen hinzu, während Sie fortfahren.

Daten analysieren

Nachdem Sie im ersten Schritt die richtigen Daten zur Beantwortung Ihrer Frage beschafft haben, geht es im nächsten Schritt darum, die Datenanalyse zu vertiefen.

Starten Sie, indem Sie Ihre Daten auf verschiedene Arten umwandeln, z. B. in einem Diagramm darstellen, die Korrelationen untersuchen oder eine Pivot-Tabelle in Excel erstellen.

Was ist eine Pivot-Tabelle?

Mit dieser Tabelle können Sie Daten über verschiedene Variablen sortieren und filtern, um den Mittelwert, das Minimum, das Maximum und die Standardabweichung dieser Daten zu berechnen.

Datenanalysesoftware und -tools sind in dieser Phase sehr wichtig. Sie können Stata, Visio, Minitab oder Microsoft Excel ausprobieren.

Ergebnisse interpretieren

Sobald Sie Ihre Daten analysiert haben, gehen Sie voran und interpretieren die Ergebnisse. Während Sie Ihre Analyse interpretieren, denken Sie daran, dass Sie die Gültigkeit einer Hypothese nicht beweisen können. Stattdessen können Sie sie nur annehmen. Das bedeutet, dass Ihre Ergebnisse durch unvorhergesehene Umstände beeinträchtigt werden können, egal wie sehr Sie die Daten heranziehen.

Sie müssen sich also fragen, während Sie fortfahren:

• Liefern diese Daten eine Lösung für die erste Frage? Wie?
• Geben Ihnen die Daten die Möglichkeit, sich gegen etwaige Einwände abzusichern? Wie?
• Gibt es Einschränkungen bei den Ergebnissen oder irgendwelche Perspektiven, die zu berücksichtigen sind?

Wenn die Interpretation all diesen Fragen und Faktoren standhält, haben Sie möglicherweise eine produktive Schlussfolgerung erreicht. Der einzige Schritt besteht darin, die Ergebnisse der Datenanalyse zu nutzen, um informierte Entscheidungen in Ihrem Unternehmen zu treffen.

Fazit

Durch die Anwendung dieser 5 Schritte der Datenanalyse werden Sie bessere und informierte Entscheidungen für Ihr Unternehmen oder Ihre Agentur treffen. Ihre Entscheidungen werden durch Daten gestützt, die Sie sorgfältig beschafft und analysiert haben.

Mit der Zeit werden Sie an Geschwindigkeit und Genauigkeit gewinnen. Das bedeutet, dass Sie bessere Entscheidungen treffen werden, um Ihr Unternehmen effektiv zu führen.