In der heutigen Geschäftswelt verlassen sich Unternehmen stark auf Datenanalysen, da diese dem Management helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, die Marketingbemühungen zu verbessern und die Effizienz zu steigern. Der Einsatz von Datenanalysen verschafft Unternehmen einen Vorteil, da sie Änderungen schneller umsetzen können, was wiederum den Gewinn steigert, die Kosten senkt und die Kreativität fördert. Darüber hinaus sind datengesteuerte Entscheidungsfindung und analysegestützte Strategieentwicklung in der heutigen digitalen Welt für Führungskräfte in allen Bereichen unerlässlich. In diesem Artikel besprechen wir die Dodge-Daten und -Analysen.
Was ist Datenanalyse?
Bei der Datenanalyse (DA) werden Datensammlungen ausgewertet, um Trends zu erkennen und Rückschlüsse auf die darin enthaltenen Informationen zu ziehen. Bei der Datenanalyse wird heute typischerweise maßgeschneiderte Hardware und Software eingesetzt. Unternehmen aller Branchen verlassen sich zunehmend auf Datenanalysetools und -methoden, die ihnen dabei helfen, intelligentere und strategischere Marketingentscheidungen zu treffen. Analysetools werden von Wissenschaftlern und Forschern auch verwendet, um die Gültigkeit von Hypothesen, Theorien und Modellen zu testen.
Darüber hinaus ist Datenanalyse ein weit gefasster Begriff, der ein breites Spektrum an Bereichen und Techniken abdeckt, von traditioneller Business Intelligence (BI) und Reporting bis hin zu fortgeschrittenem OLAP und anderen Arten der Online-Analyseverarbeitung (OLAP). Analog verhält es sich in dieser Hinsicht mit Business Analytics, einem weiteren Sammelbegriff für Methoden der Datenanalyse. Letzteres konzentriert sich auf Geschäftsanwendungen, während die Datenanalyse allgemeiner ist. Allerdings teilt nicht jeder diese weit gefasste Definition; In anderen Zusammenhängen bezieht sich „Datenanalyse“ nur auf „erweiterte Analysen“, während „Business Intelligence“ als separate Einheit betrachtet wird.
Mithilfe von Datenanalyseinitiativen können Unternehmen ihre Gewinne, ihre Effizienz sowie ihr Marketing und ihren Kundenservice steigern. Darüber hinaus helfen Analysen Unternehmen dabei, neue Entwicklungen in ihrer Branche besser zu antizipieren und darauf zu reagieren. Bei der Datenanalyse kann es sich um die Betrachtung zuvor gesammelter Informationen oder um brandneue Daten handeln, die in Echtzeit verarbeitet wurden. Und sie können aus einer Vielzahl interner und externer Datenquellen stammen.
Wie funktioniert Datenanalyse?
Um zu einer verlässlichen Schlussfolgerung zu gelangen, erfordert die Datenanalyse einen mehrstufigen Prozess. Diese Aufgaben werden von Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren ausgeführt, die mit Datenanalysten zusammenarbeiten, um Datenpipelines aufzubauen und bei der Modelleinrichtung zu helfen. In den folgenden Abschnitten gehen wir auf die Verfahren der Datenanalyse ein:
#1. Datensammlung
Es gibt zwei Methoden, um die Datenerfassung in die Praxis umzusetzen. Der erste Schritt besteht darin, alle Informationen, die Sie für Ihre Analysen benötigen, an einem Ort zu sammeln. Wenn die Daten aus mehreren Systemen stammen, muss der Analyst Datenintegrationsverfahren verwenden, um sie zusammenzuführen.
Unter bestimmten Umständen ist jedoch möglicherweise nur ein kleiner Teil eines größeren Datensatzes erforderlich. Im Rahmen ihrer Analyse entwickeln Datenwissenschaftler einen Plan zur Aufteilung der relevanten Teilmenge der Daten. Dies ermöglicht eine eingehende Untersuchung der Teilmenge, ohne dass Änderungen am gesamten Datensatz erforderlich sind.
#2. Anpassen der Datenqualität
Der nächste Schritt besteht darin, etwaige Probleme mit der Qualität der gesammelten Daten zu untersuchen und zu beheben. Auch die Daten für das Analysemodell müssen im Einklang mit den festgelegten Unternehmensrichtlinien aufbereitet werden. Inkonsistenzen, Fehler und Duplikate sind Beispiele für schlechte Datenqualität. Datenprofilierungs- und Datenbereinigungsverfahren helfen, diese Probleme zu beheben.
Anschließend formen und ordnen die Datenanalysten die Informationen gemäß den Spezifikationen des Analysemodells, das er verwenden möchte. Die Umsetzung der Data-Governance-Richtlinie ist der letzte Schritt im Datenqualitätsprozess. Diese Regelungen gewährleisten, dass die Informationen ordnungsgemäß und in Übereinstimmung mit den festgelegten Verfahren verwendet werden.
#3. Erstellen eines analytischen Modells
Der Datenanalyst arbeitet dann mit Datenwissenschaftlern zusammen, um Analysemodelle zu entwickeln, die zuverlässige Ergebnisse liefern können. Zur Erstellung dieser Modelle werden analytische Programme wie prädiktive Modellierungstools und Programmiersprachen wie Python, Scala, R und Structured Query Language (SQL) verwendet.
Nach dem Bau wird das Modell anhand realer Informationen auf die Probe gestellt. Testdaten werden analysiert und Anpassungen am Modell vorgenommen. Das Modell wird wiederholt getestet, bis es die gewünschten Ergebnisse erzielt. Im Produktionsmodus wird das Modell schließlich anhand realer Daten getestet.
#4. Präsentation
Der letzte Schritt der Datenanalyse besteht darin, die Ergebnisse der Modelle mit Kunden und dem oberen Management zu teilen. Es wird empfohlen, dass Präsentationen visuelle Hilfsmittel wie Diagramme und Infografiken verwenden. Sie sind einfach zu verstehen und vermitteln Erkenntnisse wirkungsvoll.
Arten von Datenanalysen
Es gibt fünf verschiedene Arten der Datenanalyse. Für eine vollständige Datenanalyse kann es je nach Problemstellung erforderlich sein, sie alle zu verwenden, dies ist jedoch selten unbedingt erforderlich. Es ist jedoch wichtig, mit allen Arten der Datenanalyse vertraut zu sein.
#1. Beschreibende Datenanalyse
Bei dieser Art der Datenanalyse werden vergangene Ereignisse untersucht, um deren Ursachen zu ermitteln. Es ist die einfachste Methode zur Analyse großer Datenmengen. Beschreibende Analysen werden von bestimmten Datenanalysten je nach Situation als Zusammenfassung verwendet, um Untersuchungen und Analysen aus anderen Formen der Analyse zu untermauern. Wir können dies als „Best Practice“ bezeichnen, da es die Ergebnisse früherer Analysen zu früheren Daten verdeutlicht.
Darüber hinaus wird die deskriptive Datenanalyse häufig von Unternehmen mithilfe statistischer Methoden durchgeführt. Indem sie die Daten auf diese Weise analysieren, können sie erkennen, wie sich die Dinge im Laufe der Zeit verändert haben, Ausreißer erkennen, Stärken und Schwächen vergleichen und gegenüberstellen usw. Unternehmen setzen häufig deskriptive Analysen ein, um die Ursache eines Problems zu ermitteln.
#2. Diagnosedatenanalyse
Das Ziel der diagnostischen Datenanalyse besteht darin, herauszufinden, was in der Vergangenheit zu einem unerwarteten Ereignis geführt hat. Mithilfe eines Ergebnisses der deskriptiven Analyse versucht diese Methode zu erklären, „warum ist das passiert?“
Die diagnostische Datenanalyse nutzt Drill-Down-, Discovery-, Mining- und Korrelationsansätze. Die Datenerkennungsmethode wird von Analysten verwendet, um Informationen zu finden, die dazu verwendet werden können, aus Beobachtungen eine Bedeutung abzuleiten. Mithilfe rechnerischer Methoden werden Informationen aus einem riesigen Bestand an Rohdaten „gewonnen“. Ziel der diagnostischen Analyse ist es, Schlussfolgerungen zu ziehen, indem Beziehungen oder Muster in Daten identifiziert werden.
Darüber hinaus können Unternehmen die Erkenntnisse aus diesen Analysen nutzen, um gezielte Lösungsansätze für Herausforderungen zu formulieren, anstatt sich auf Vermutungen zu verlassen.
#3. Vorausschauende Datenanalyse
Daten aus der Gegenwart oder der Vergangenheit werden analysiert, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen. Prädiktive Analysen werden von Einzelpersonen und Unternehmen durchgeführt, indem sie eine Mischung aus maschinellem Lernen, Data Mining und statistischer Modellierung auf der Grundlage bestehender Datenbanken mit früheren Informationen nutzen. Diese helfen ihnen dabei, Trends zu erkennen und potenzielle Probleme oder Möglichkeiten vorherzusehen.
Auch Algorithmen und Methoden (z. B. ein lineares oder logistisches Regressionsmodell) sind die Werkzeuge dieser Art von Analyse. Es gibt mehrere Algorithmen, die für verschiedene Kontexte entwickelt wurden, und die Verwendung des falschen Algorithmus führt zu ungenauen Ergebnissen. Ohne ihre Anwendung auf ein Problem sind die Kunden- und externen Datenbits bedeutungslos. Unternehmen würden Gefahr laufen, Fehler zu machen, von denen sie sich nie wieder erholen würden, wenn keine prädiktiven Analysen verfügbar wären.
#4. Präskriptive Datenanalyse
Das Ziel der präskriptiven Datenanalyse besteht darin, die optimale Antwort auf ein Problem zu identifizieren und vorzuschreiben. Diese Datenanalyse berücksichtigt die Ergebnisse früherer Analysen und gibt Hinweise für die Erzielung einer gewünschten Schlussfolgerung.
Tools wie Empfehlungs-Engines, Kreditgenehmigungs-Engines, dynamische Preismodelle und Maschinenreparaturpläne nutzen präskriptive Datenanalysen, um alle potenziellen Ergebnisse zu analysieren und den Prozess an die Bedürfnisse jedes einzelnen Benutzers anzupassen. Sie könnten als Ja/Nein-Paar oder als Liste mit Aufzählungszeichen dargestellt werden. Diese Ressourcen beschreiben detailliert die Ergebnisse jeder Wahl und schlagen Verbesserungen vor. Mithilfe der präskriptiven Analyse können Unternehmen ihre Genehmigungsprozesse optimieren und die Entscheidungsfindung automatisieren.
#5. Echtzeit-Datenanalyse
Bei der Echtzeit-Datenanalyse werden Informationen verarbeitet, sobald sie in eine Datenbank eingegeben werden. Neue Daten von Verbrauchern oder externen Quellen werden in Echtzeit analysiert, im Gegensatz zu anderen Methoden der Datenanalyse, die auf Informationen aus der Vergangenheit (historische Daten) basieren.
Edge Computing, In-Database Analytics, In-Memory Analytics, Appliances für Data Warehousing, parallele Programmierung usw. sind alles Technologien, die in der Echtzeit-Datenanalyse eingesetzt werden. Der beste Anwendungsfall für diese Art der Datenanalyse sind Anwendungen, die sowohl eine hohe Verfügbarkeit als auch kurze Reaktionszeiten erfordern. Es hilft Unternehmen, Trends und Leistungsindikatoren zu erkennen, bevor es ihre Konkurrenten tun. Die Aktivitäten der Wettbewerber können in Echtzeit überwacht und analysiert werden.
Welche Rolle spielen Daten und Analysen im Unternehmen?
Der Zweck von Daten und Analysen besteht darin, Unternehmen, ihren Mitarbeitern und ihren Führungskräften dabei zu helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und die Qualität ihrer Urteile zu verbessern. Alle Entscheidungen – ob groß oder klein, im Voraus oder im Moment getroffen, zyklisch oder nicht, strategisch, taktisch oder operativ – sind davon betroffen. D&A kann auch Probleme aufdecken, die zuvor noch nicht gestellt wurden, sowie kreative Antworten und Möglichkeiten, die Unternehmensleiter möglicherweise übersehen haben.
Um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, verlassen sich moderne Unternehmen stark auf Daten, und diese Daten stammen oft aus Quellen außerhalb des unmittelbaren Einflussbereichs des Unternehmens.
Die Fähigkeit, in dynamischen, komplexen Umgebungen bessere und zeitnahere Geschäftsentscheidungen zu treffen, ist ein wesentlicher Treiber der digitalen Transformation.
Die Entscheidung, ein Produkt oder eine Dienstleistung zu kaufen, wird von einer Einzelperson getroffen, während die Entscheidung, einem Kunden oder Bürger den größtmöglichen Service zu bieten, von einem Team innerhalb einer Organisation getroffen wird.
Der Begriff „datengesteuerte Entscheidungsfindung“ bezieht sich jedoch auf die Praxis der Datenanalyse, um zu ermitteln, wie bessere Entscheidungen getroffen werden können. Dies führt zum Konzept eines Entscheidungsmodells, das präskriptive Analyseansätze beinhalten kann, um Ergebnisse zu erzeugen, die vorschreiben, welche Schritte unternommen werden sollten. Neben aufgeklärten Modellen gibt es auch diagnostische und präskriptive Modelle. Jedes ist nützlich, um bestimmte Entscheidungen zu treffen.
Entscheidend ist, dass Entscheidungen nicht nur darüber entscheiden, wann gehandelt werden soll, sondern auch, wann man davon absehen sollte.
Geschäftsergebnisse werden messbar und kommuniziert, und datengestützte Geschäftsverbesserungen werden gefördert, da zukunftsorientierte Unternehmen Daten und Analysen in ihre Geschäftsstrategie und digitale Transformation integrieren.
Datenanalysetechniken
Datenanalysten können Daten verarbeiten und Informationen mithilfe verschiedener Analysemethoden und -techniken extrahieren. Hier sind einige der gängigsten Ansätze.
- Monte Carlo. Die Wahrscheinlichkeit der Ereignisse wird mithilfe von Monte-Carlo-Simulationen modelliert. Diese Simulationen bieten eine höhere Vorhersagekraft als andere Datenanalysemethoden, da sie ein breiteres Spektrum an Werten und Faktoren berücksichtigen, was zur Risikominderung und Verlustprävention beiträgt.
- Regressionsanalyse. Das Ziel der Regressionsanalyse besteht darin, die möglichen Auswirkungen einer Änderung einer abhängigen Variablen auf die anderen abhängigen Variablen zu ermitteln.
- Zeitreihenanalyse. Die Zeitreihenanalyse ist eine Methode zur Untersuchung von Daten über einen bestimmten Zeitraum und zur Herstellung eines kausalen Zusammenhangs zwischen dem Wert eines Datenpunkts und der Häufigkeit seines Auftretens. Die Finanzmärkte und Konjunkturzyklen sind häufige Anwendungen dieser Methode der Datenanalyse.
- Faktorenanalyse. Mithilfe der Faktoranalyse können Sie einen umfangreichen Datensatz auf eine überschaubare Größe reduzieren. Es besteht die Hoffnung, dass durch den Einsatz dieser Strategie bisher verborgene Tendenzen aufgedeckt werden können.
- Kohortenanalyse. Bei der Kohortenanalyse wird ein Datensatz in Teilmengen mit vergleichbaren Merkmalen segmentiert, typischerweise basierend auf einem Kundenprofil. Dies ebnet den Weg für eine noch tiefergehende statistische Untersuchung einer ausgewählten Datenstichprobe durch Datenanalysten und andere Nutzer von Datenanalysen.
Datenanalyse-Tools
Die technischen Möglichkeiten der Datenanalyse haben sich rasant weiterentwickelt und sie nutzt eine Vielzahl mathematischer und statistischer Ansätze zur Zahlenverarbeitung. Heutzutage können Datenanalysten aus einer Vielzahl von Programmen wählen, die beim Sammeln von Daten, beim Archivieren von Daten, beim Verarbeiten von Daten und beim Präsentieren von Ergebnissen helfen.
Die Datenanalyse war nie besonders abhängig von Tabellenkalkulationen oder Programmen wie Microsoft Excel. Heutige Datenanalysten verwenden häufig ungefilterte Programmiersprachen, um Datenbanken zu ändern und zu manipulieren. Python, eine Open-Source-Programmiersprache, wird häufig verwendet. Für statistische Analysen oder grafische Modellierung können speziellere Datenanalyseprogramme wie R verwendet werden.
Auch bei der Berichterstattung oder Kommunikation von Schlussfolgerungen erhalten Datenanalysten Unterstützung. Tableau und Power BI sind Datenvisualisierungs- und Analyseanwendungen, mit denen Daten gesammelt, Analysen durchgeführt und Erkenntnisse über Dashboards und Berichte geteilt werden.
Es zeichnen sich auch neue Tools ab, die Datenanalysten unterstützen können. Während Apache Spark eine Open-Source-Plattform ist, die bei der Verarbeitung riesiger Datenmengen hilfreich ist, ist SAS ein Analysetool, das beim Data Mining helfen kann. Datenanalysten haben heute Zugriff auf eine Vielzahl von Technologietools, die es ihnen ermöglichen, den Wert, den sie für ihr Unternehmen bringen, zu steigern. Lesen Sie auch Beste Datenanalyse-Tools: Aktualisiert
Warum ist Datenanalyse wichtig?
Die meisten Abteilungen moderner Unternehmen verlassen sich auf Datenanalysen, um aktuelle Ereignisse zu analysieren und für die Zukunft zu planen. Durch die Ergreifung dieser Maßnahmen sind viele positive Ergebnisse möglich. Zu diesen Vorteilen gehören:
#1. Reduzieren Sie die Betriebskosten
Trotz anfänglicher Kostenbedenken ist es letztendlich finanziell sinnvoll, in einen Datenanalysten zu investieren. Durch die Vermeidung finanzieller Risiken, die Stärkung der Datensicherheit und andere Maßnahmen, die durch eine gründliche Datenanalyse ermöglicht werden, können Einsparungen erzielt werden. Unternehmen nutzen Datenanalysen auch, um zu erkennen, welche Abteilungen zu viel Geld ausgeben und welche größere Finanzspritzen benötigen. Dies führt insbesondere in den Bereichen Betrieb und Produktion zu Einsparungen und reduziert letztlich den Bedarf an menschlicher Arbeitskraft.
#2. Verbessern Sie Ihre Entscheidungsfähigkeit
Datenanalysen ermöglichen es Unternehmen außerdem, schnellere und klügere Entscheidungen zu treffen und so Zeit und Geld zu sparen, die andernfalls durch verschwenderische Taktiken, ineffektive Verfahren, fehlerhafte Werbung und unbewiesene Ideen für neue Produkte und Dienstleistungen verschwendet würden. Führungskräfte, die bei der Entscheidungsfindung einen datengesteuerten Ansatz verfolgen, ermöglichen es ihren Teams, proaktiver Möglichkeiten zu erkennen, da sie ihr Handeln auf empirische Erkenntnisse und nicht auf ihre eigenen persönlichen Vorlieben oder die Meinungen ihrer Mitmenschen stützen können. Ein Fehler in der Analyse- oder Erfassungsmethode könnte möglicherweise dazu führen, dass die Daten fehlerhaft oder irreführend sind. Für Entscheidungsträger ist es dennoch wichtig zu erkennen, dass Daten einen bestimmten Trend offenbaren oder ein Ergebnis vorhersagen können.
Darüber hinaus sollten Sie DATA 2100: Intermediate Data Analytics absolvieren, sobald Sie den Einsteigerkurs in Datenanalyse abgeschlossen haben. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie sowohl Umfrage- als auch experimentelle Forschung durchführen. Sie lernen die Besonderheiten der Umfrageforschung kennen, vom Fragebogendesign über die Stichprobenauswahl bis hin zur Datenanalyse und -interpretation. Dieser Online-Kurs zum Selbststudium verfeinert Ihre R-Programmierfähigkeiten und zeigt Ihnen gleichzeitig, wie Sie ein randomisiertes Experiment entwerfen und analysieren.
#3. Reduzieren Sie Ineffizienzen und erhöhen Sie die Sicherheit im Betrieb
Die Fähigkeit, Erkenntnisse zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz zu nutzen, ist ein weiterer wichtiger Vorteil der Datenanalyse. Unternehmen können ihre Angebote verbessern, indem sie aus Kundenkommentaren und Daten lernen, die sie in großen Mengen sammeln. Durch den Einsatz von Datenanalysen können Möglichkeiten zur Optimierung von Prozessen, zur Kostensenkung oder zur Umsatzsteigerung aufgedeckt werden. Mithilfe von Datenanalysen können Unternehmen schnell erkennen, welche Prozesse die besten Ergebnisse liefern und welche leistungsschwach sind. Entscheidungsträger können dann ihre Taktiken anpassen, um Probleme besser zu antizipieren und zu verhindern sowie Risiken zu managen und Änderungen vorzunehmen.
Außerdem sind Datenwissenschaftler mit Erfahrung in der prädiktiven Modellierung sehr gefragt, da diese Expertise in einer Vielzahl von Bereichen zum Einsatz kommt, von Geschäfts- und Non-Profit-Strategien bis hin zur Planung politischer Kampagnen. DATA 4010: Fortgeschrittene Themen in Data Analytics von Penn LPS Online beginnt mit einem detaillierten Blick auf die einfache Regressionsanalyse und behandelt dann komplexere Themen in R wie Mapping, Textanalyse, Web Scraping und die Arbeit mit String-Variablen. Zusätzlich zu den Grundlagen der Datenvisualisierung lernen Sie auch fortgeschrittene Techniken kennen, beispielsweise die Verwendung des Shiny R-Pakets zum Erstellen interaktiver Datendarstellungen.
#4. Finden Sie Möglichkeiten für neue Produkte/Dienstleistungen
Indem Unternehmen mithilfe von Datenanalysen Einblicke in ihren aktuellen Kundenstamm gewinnen, können sie besser innovativ sein und etwaige Marktlücken für Produkte und Dienstleistungen schließen, die sie bereits anbieten. Mithilfe von Daten können Unternehmen nicht nur überwachen, wie gut sich ihre Produkte verkaufen und wie zufrieden die Kunden sind, sondern auch, wie es ihren Konkurrenten ergeht. Unternehmen können die aus der Datenanalyse gewonnenen Erkenntnisse nutzen, um den Kundenservice zu verbessern, ihre Marketingstrategien an die Bedürfnisse ihrer Zielgruppe anzupassen und ihre Produktlinien zu aktualisieren, um den sich ändernden Vorlieben ihrer Kundschaft gerecht zu werden. Der Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens kann von seiner Fähigkeit abhängen, die Erkenntnisse zu nutzen, die durch die erhöhte Flexibilität von Big Data gewonnen werden.
#5. Erwerben Sie ein tieferes Verständnis spezifischer Märkte
Unternehmen können durch die Analyse ihrer digitalen Fußabdrücke umfassende Einblicke in die Geschmäcker, Wünsche und Surf-/Kaufgewohnheiten ihrer Kunden gewinnen. Unternehmen können Trends und Muster in Zielbereichen schneller erkennen, indem sie die aus diesen Märkten gewonnenen Daten analysieren und ihre Produkte und Dienstleistungen entsprechend anpassen. Je mehr ein Unternehmen darüber erfährt, wer seine Verbraucher sind und was sie wollen, desto besser kann es die Bindung der Kunden aufbauen, ihre Zufriedenheit sicherstellen und den Umsatz steigern. Wenn Führungskräfte nicht aufpassen, kann es sein, dass ihre Kunden zu einem Konkurrenten überlaufen, der es tut.
Es wird immer deutlicher, dass die Fähigkeit, Daten auszuwerten und die Ergebnisse einfach verständlich zu erklären, entscheidend für den Erfolg auf dem heutigen Arbeitsmarkt ist, egal ob Sie eine Einstiegsposition oder eine Führungsposition suchen. In DATA 1010, Einführung in die Datenanalyse von Penn LPS Online, lernen Sie die Grundlagen der Datenanalyse in mehreren Bereichen mithilfe der Programmiersprache R kennen. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, quantitative Daten zu verwenden, um Probleme schnell und genau zu diagnostizieren. Formulieren Sie fundierte Schlussfolgerungen und entwerfen Sie wirksame Lösungen.
Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um Datenanalyst zu werden?
Zunächst ist es wichtig, die Rolle eines Datenanalysten zu verstehen. Alle Datenanalysten sind an Daten interessiert, auf die Gefahr hin, das Offensichtliche zu behaupten. Sie nutzen komplexe technologische Instrumente, um riesige Mengen unverarbeiteter Daten zu sichten und nützliche Schlussfolgerungen zu ziehen. Zu den Aufgaben eines Datenanalysten gehören in der Regel auch die Bereinigung fehlerhafter Informationen, die Bewertung der Datenqualität und das Verfassen von Berichten für das Management.
All diese Aufgaben erfordern, wie Sie vielleicht bereits erkannt haben, dass Datenanalysten über ein gut entwickeltes Toolkit an technischen Fähigkeiten verfügen. Betrachten Sie die folgenden Auserwählten.
#1. Datenbereinigung und -vorbereitung
Studien zufolge verbringen Datenbereiniger und -vorbereiter rund 80 % ihrer Zeit mit diesen Aufgaben. Daher ist diese Fähigkeit von entscheidender Bedeutung.
Ein wesentlicher Bestandteil der Arbeit eines Datenanalysten ist das Sammeln von Informationen aus vielen Quellen und deren Formatierung für statistische und logische Untersuchungen. Zur Datenbereinigung gehört es auch, etwaige Lücken zu füllen und etwaige Inkonsistenzen zu beseitigen, die eine Analyse beeinträchtigen könnten.
Auch wenn die Datenvorbereitung nicht unbedingt der faszinierendste Teil der Datenanalyse ist, kann es durchaus sein, dass Sie sie als unterhaltsame und herausfordernde Problemlösungsaktivität betrachten.
#2. Statistisches Wissen
Datenanalysten müssen über ein fundiertes Verständnis von Wahrscheinlichkeit und Statistik verfügen. Dieses Verständnis wird Ihre Untersuchung und Analyse leiten und es Ihnen ermöglichen, die Ergebnisse zu verstehen.
Darüber hinaus können Sie durch das Verständnis von Statistiken sicherstellen, dass Ihre Analyse gültig ist, und häufige Trugschlüsse und logische Fehler vermeiden.
Ihr spezifischer Job und die damit verbundenen Daten bestimmen die genaue Art und Tiefe Ihrer statistischen Fachkenntnisse.
Bei einem Unternehmen, das beispielsweise probabilistische Analysen einsetzt, ist eine tiefergehende Kenntnis der relevanten Fachgebiete erforderlich.
#3. Schreiben und Kommunikation
Eine wichtige Fähigkeit eines Datenanalysten ist die Fähigkeit, Informationen auf unterschiedliche Weise darzustellen. Der Erfolg in jeder Position im Bereich Datenanalyse erfordert ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich Schreiben, Sprechen, Erklären und Zuhören.
Bei der Zusammenarbeit mit anderen ist Kommunikation unerlässlich. Bei einem Kickoff-Meeting mit Geschäftsinteressenten kann Ihnen aufmerksames Zuhören beispielsweise dabei helfen, die Arten von Analysen zu verstehen, die sie benötigen.
Ebenso ist es wichtig, schwierige Ideen Kollegen mitteilen zu können, die keine Experten auf dem Gebiet sind, in dem Sie arbeiten.
Ebenso wichtig ist es, dass Sie sich schriftlich äußern, sei es eine Zusammenfassung Ihrer Forschung oder eine Erläuterung eines Ergebnisses Ihrer Datenexploration.
Wenn Sie in der digitalen Welt vorankommen wollen, lernen Sie, klar und direkt zu kommunizieren. Es handelt sich um eine „weiche“ Fähigkeit, aber Sie sollten sie nicht nur deswegen außer Acht lassen.
Die Fähigkeit, die Bedeutung Ihrer Ergebnisse zu kommunizieren und andere davon zu überzeugen, Ihre Empfehlungen umzusetzen, ist ebenso wichtig wie Ihre analytischen Fähigkeiten.
#4. Probleme lösen
Als Datenanalyst werden Sie jeden Tag mit Herausforderungen wie Fehlfunktionen, Fehlern und Hindernissen konfrontiert. Eine weitere wichtige Fähigkeit eines Datenanalysten ist die Fähigkeit, Probleme zu erkennen und kreative Lösungen zu finden.
Nachfolgend sind einige mögliche Ergebnisse aufgeführt:
- Möglicherweise müssen Sie sich über eine Besonderheit des von Ihnen verwendeten Programms oder der Programmiersprache informieren.
- Manchmal müssen Sie aufgrund begrenzter Ressourcen Ihres Unternehmens über den Tellerrand hinausschauen.
- Möglicherweise fehlen in Ihren Daten einige Schlüsselelemente.
- Wenn die Zeit knapp wird, müssen Sie möglicherweise eine „gut genug“-Analyse durchführen.
In jeder Situation ist die Fähigkeit eines Datenanalysten, kreativ zu denken und Probleme zu lösen, von unschätzbarem Wert.
#5. Erstellen von Datenvisualisierungen
Trends und Muster in Daten lassen sich besser verstehen, wenn sie visualisiert werden. Da die meisten Menschen eher auf visuelle als auf numerische Hinweise reagieren, liegt es nahe, dass ein Diagramm oder eine Grafik für sie leichter zu verstehen ist als eine Tabellenkalkulation.
Es ist wichtig, Diagramme zu erstellen, die optisch ansprechend sind, um sicherzustellen, dass Ihre Ergebnisse effektiv kommuniziert werden. Vermeiden Sie außerdem alles, was den Leser in die Irre führen könnte, wie zum Beispiel Kreisdiagramme oder das Herumbasteln an Achsenwerten.
Visualisierungen können auch ein wichtiger Aspekt Ihrer Datenexploration sein. Wenn Sie sich nur die Zahlen ansehen, könnten Ihnen Dinge entgehen, die Ihnen bei der Visualisierung der Daten auffallen.
Es ist äußerst schwierig, eine Data-Science-Funktion zu finden, die keine Datenvisualisierung benötigt, was sie zu einer Schlüsselkompetenz für Datenanalysten macht.
#6. Datenanalyse und -exploration
In der Liste der entscheidenden Fähigkeiten eines Datenanalysten mag „Datenanalyse“ fehl am Platz erscheinen, aber in Wirklichkeit handelt es sich hierbei um eine wesentliche Fähigkeit.
Die Analyse von Daten zur Beantwortung einer Geschäftsfrage oder zur Erfüllung einer Anforderung ist die Kernfunktion der Datenanalyse.
Die explorative Analyse ist eine weitere Methode zur Untersuchung von Daten. Bei der Datenexploration werden Daten durchforstet, um verborgene Muster oder Zusammenhänge zu finden, die einem Unternehmen helfen könnten.
Die Erkundung kann von einer geschäftlichen Frage geleitet sein oder völlig ungerichtet erfolgen. Sie können möglicherweise Geld sparen oder neue Märkte für Ihr Unternehmen erschließen, wenn Sie sich die Zeit nehmen, in den Daten nach Trends zu suchen.
Marketingdaten und Analysen
Der Einsatz von Datenanalysen im Marketing wird immer wichtiger. Wenn Sie Kampagnen durchführen, können Sie anhand der Klicks, Likes, Öffnungen und Shares immer wieder etwas über Ihre Kunden erfahren.
Daten sind König. Die eigentliche Stärke liegt jedoch in der Fähigkeit, die Daten zu verarbeiten und zu analysieren, um daraus Erkenntnisse abzuleiten, die letztendlich zu besseren Urteilen über zukünftige Initiativen führen werden.
Marketing ist nicht immer einfach. Viel schwieriger ist es, wenn Sie gerade erst mit Ihrer neuen Werbekampagne beginnen oder mit verschiedenen Methoden experimentieren, um potenzielle Kunden zu erreichen.
Wenn Sie nicht über Analysen verfügen, wissen Sie nicht, wie gut Ihre Marketingstrategien funktionieren und was nicht. Dies kann ineffizient sein und zu schwerwiegenden Auswirkungen führen.
Es ist möglich, dass bestimmte Unternehmen ohne den Einsatz von Analysen bemerkenswerte Ergebnisse erzielen können. Sie können den Erfolg ihrer Initiativen möglicherweise nicht erklären und sagen möglicherweise einfach: „Wir hatten Glück.“ Wenn die Marketingbemühungen derweil völlig in die Hose gehen, kann niemand die Ursache genau bestimmen.
Was ist Marketingdatenanalyse?
Unter Marketingdatenanalyse versteht man die Untersuchung von Marketingdaten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Dazu gehört die Festlegung kritischer Marketingindikatoren, das Sammeln vertrauenswürdiger Daten, die Verfolgung der Kennzahlen im Zeitverlauf und die Anwendung der Ergebnisse auf bessere zukünftige Taktiken.
„Marketing Analytics“ klingt nach reiner Statistik, ist aber so viel mehr. Um Marketingziele zu erreichen, ist es ein Prozess, der Menschen, Werkzeuge und Technologie einbezieht.
Mit der Analyse von Marketingdaten können Sie herausfinden, was funktioniert und warum. Dieses Verfahren wird Ihnen dabei helfen, die Möglichkeiten voll auszuschöpfen.
Warum ist Datenanalyse im Marketing wichtig?
Die Analyse von Marketingdaten wird von Unternehmen auf vielfältige Weise eingesetzt. Betrachten Sie einige häufige Beispiele:
#1. Prognostizieren Sie mögliche Ergebnisse
Anhand aktueller und historischer Daten kann man mit Predictive Analytics ein Prognosemodell erstellen. Darüber hinaus können Sie mithilfe dieser Art von Analyse das Ausmaß des Interesses an einem bestimmten Inhalt oder Marketing sowie den Zeitrahmen ermitteln, in dem Sie mit einem Kauf eines bestimmten Leads rechnen können. Sie können Ihre Gewinne maximieren, eine breitere Bevölkerungsgruppe erreichen und neue Verbraucher durch gezieltere Werbung gewinnen, wenn Sie genau wissen, wie Ihre Rabatte und Sonderangebote bei verschiedenen demografischen Untergruppen ankommen, beispielsweise nach Alter.
#2. Trends und Vorlieben der Kundschaft
Wenn Sie die Trends und Vorlieben Ihrer Kunden verstehen, können Sie Ihren Marketing-Mix so ändern, dass er für die Zielgruppe, die Sie erreichen möchten, attraktiver ist.
Diese Daten können Ihnen auch dabei helfen, Ihre Kundenbasis in überschaubare Teile aufzuteilen, um gezieltere Werbemaßnahmen zu ermöglichen.
#3. Rundfunk und Nachrichtenversand
Mithilfe von Datenanalysen können Sie ermitteln, welche Kanäle und Medien im Hinblick auf das Erreichen und Konvertieren Ihrer Zielgruppe am produktivsten sind. Mit diesen Daten sind präzisere und erfolgreichere Marketingkampagnen möglich.
#4. Kundendienst
Der Einsatz von Analysen ermöglicht die Verbesserung des Kundensupports, indem Bereiche identifiziert werden, in denen Verbraucher Schwierigkeiten haben oder Hilfe benötigen. Diese Informationen können bei der Erstellung von Schulungsmaterialien sowie der Verbesserung von Alternativen zur Selbstbedienung genutzt werden.
Vor- und Nachteile von Datenanalysen im Marketing
Datenanalysen gewinnen in der heutigen Wirtschaftslandschaft zunehmend an Bedeutung. Ich gebe Ihnen ein paar Beispiele dafür, warum.
PROS
#1.Eine bessere Marketingstrategie
Data Analytics verschafft Ihnen einen neutralen Blick auf Ihre Marketingbemühungen. Dadurch können Sie fundiertere Entscheidungen treffen, anstatt sich auf Vermutungen zu verlassen. Die Anwendung von Analysen sowohl vor als auch nach einer Entscheidung kann Ihnen dabei helfen, optimale Ergebnisse zu erzielen. Dies hilft Ihnen, die Ergebnisse Ihrer Kampagnen zu überwachen und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen.
#2. Spart sowohl Zeit als auch Geld
Mithilfe von Datenanalysen lässt sich ermitteln, welche Marketingmethoden am produktivsten sind, um Ergebnisse zu erzielen, und diese Strategien entsprechend auswählen. Dies hilft Ihnen nicht nur, bei zukünftigen Initiativen Zeit und Geld zu sparen, sondern stellt auch sicher, dass kein Geld für Aktivitäten ausgegeben wird, die keine Ergebnisse liefern.
#3. Auswirkungen auf andere Bereiche
Die Anwendung von Marketinganalysen könnte Auswirkungen auf andere Bereiche haben. So können Sie beispielsweise Ihre Markenbekanntheit sowie die Qualität Ihrer Inhalte, die Optimierung Ihrer Kanäle und Ihr Verständnis für Ihre Kunden erheblich steigern.
CONS
Für viele Unternehmen kann es schwierig sein, einen Analyseprozess zu etablieren, der wichtige KPIs zuverlässig misst und verfolgt. Die Entwicklung einer zuverlässigen Analysemethode bringt eine Vielzahl von Schwierigkeiten mit sich. Hier sind einige der größten Hindernisse, die wir überwinden müssen.
#1. Marketingdaten sind sowohl umfangreich als auch vielfältig
Das heutige Marketingumfeld ist umfangreich und komplex. Der größte Teil der Verbreitung erfolgt mittlerweile online und die durch Kampagnen generierten Informationen werden auf einer Vielzahl von Plattformen gelesen. Obwohl diese Fülle an Informationen hilfreich ist, führt sie oft zu einer Datenüberflutung für Marketingabteilungen.
#2. Unzureichende Mittel
Eine weitere typische Schwierigkeit besteht darin, dass Unternehmen mehr Ressourcen benötigen, um Datenanalysen effizient einzusetzen. Ein Hauptaugenmerk wird darauf liegen, die Zahl der Mitarbeiter mit Analytics-Expertise zu erhöhen. Vielen Unternehmen fehlen die Ressourcen, um sich der Datenanalyse zu widmen, und noch weniger haben die Zeit, sich der Marketingdatenanalyse zu widmen.
#3. Unzureichende Bildung und Ausbildung
Bei vielen Marketingfirmen mangelt es an Fachwissen im Einsatz von Datenanalysen. Für eine effektive Marketingdatenanalyse sind statistische Analysen, Datenvisualisierung und technisches Fachwissen erforderlich. Es ist von entscheidender Bedeutung, den Markt und die angebotenen Produkte genau zu kennen. Diese Fähigkeiten sind erforderlich, um Daten zu interpretieren und nützliche Schlussfolgerungen zu ziehen.
Wie kann Datenanalyse die Marketingstrategie unterstützen?
Auch ohne eine klare Marketingstrategie oder einen klaren Analyseprozess können Unternehmen Marketingaktivitäten durchführen. Analytics ist möglicherweise nicht Teil des Marketingbudgets von Start-ups und kleineren Unternehmen. Könnten sie es ohne schaffen? Wahrscheinlich nicht, denn Marketinganalysen helfen dabei, Ihren Ansatz einheitlich zu halten. Ohne ein Analyseverfahren können Sie genauso gut im Dunkeln tappen.
Mit dem richtigen Datenanalyseansatz können Sie sehen, wie sich Ihr Marketing derzeit entwickelt, und herausfinden, wie Sie es verbessern können. Lesen Sie auch ANALYTICS SERVICE: Leitfaden zum Datenanalysedienst
Mithilfe von Analysen können Sie auch erkennen, wie gut Ihre Strategie funktioniert, sodass Sie sie bei Bedarf anpassen können. Sie können sich auf die anstehende Aufgabe konzentrieren und so Ihre Produktivität steigern.
So nutzen Sie Datenanalysen im Marketing
Es gibt eine Vielzahl effektiver Ansätze zur Integration von Datenanalysen in das Marketing, die auf die Bedürfnisse Ihres Kunden oder Unternehmens und der Branche, in der es tätig ist, zugeschnitten sein können. Einige Grundlagen für die optimale Nutzung der Marketingdatenanalyse sind folgende:
#1. Denken Sie an Ihre Marketingbemühungen der Vergangenheit
Ein entscheidender erster Schritt ist die Feststellung, ob Ihr Unternehmen oder Ihr Kunde bereits Datenanalysen zur Steuerung von Marketingentscheidungen eingesetzt hat. Deshalb ist es wichtig zu erfahren, wie erfolgreich ihre Marketingkampagnen waren. Diagramme und andere visuelle Darstellungen von Daten können Verkaufstrends und die Wirksamkeit von Marketingkampagnen aufzeigen.
#2. Untersuchen Sie die aktuelle Entwicklung des Marktes
Die Überprüfung der Marktlage kann nützliche Informationen über die Menschen liefern, die Sie mit Ihren Marketingbemühungen erreichen möchten. Am wichtigsten ist, dass Sie so erkennen können, ob es eine realisierbare Chance für neue Marktteilnehmer gibt. Eine gängige Methode hierfür ist die Untersuchung des Marktanteils konkurrierender Produkte.
Indem Sie ihre Konkurrenten beobachten und auf Marktveränderungen achten, können Sie Ihren Kunden dabei helfen, für ihr Unternehmen zu werben. Für Unternehmen, die beispielsweise Bürobedarf herstellen, ist die Werbung für Telearbeiter eine praktikable Option. Da immer mehr Unternehmen Telearbeitsrichtlinien einführen, suchen Mitarbeiter nach bequemen Möglichkeiten, ihre Geschäfte von zu Hause aus zu erledigen.
#3. Überwachen Sie Muster aufstrebender Märkte
Manchmal ist es mithilfe der Datenanalyse möglich, bahnbrechende Marktbewegungen vorherzusagen. Sie können Ihre Marketingbemühungen und die Zufriedenheit Ihrer Zielgruppe verbessern, indem Sie die Erkenntnisse aus der Analyse Ihrer Marketingdaten nutzen. Die Vorhersage kurz- und langfristiger Marketingtrends erfordert ein Verständnis der Faktoren, die das Kundeninteresse wecken.
#4. Treiben Sie Marketingveränderungen mithilfe von Daten voran
Es ist viel einfacher zu erkennen, wie sich der Geschmack der Verbraucher im Laufe der Zeit verändert, wenn Sie ihre aktuellen Aktivitäten mit einer bestimmten Marke verfolgen. Möglicherweise möchten Sie mehr Videoinhalte in Ihre Marketingstrategie einbeziehen, wenn Sie beispielsweise feststellen, dass weniger Personen das schriftliche Material Ihres Kunden sehen. Durch die schnelle Anpassung an geringfügige Änderungen im Kundenverhalten können Unternehmen ihren Marktanteil oft halten und sogar ausbauen, was zu einer Umsatzsteigerung und der Gewinnung neuer Kunden führt.
Daten und Analysen ausweichen
Dodge Construction Network (DCN) ist ein Lösungstechnologieunternehmen, das umfassende Daten, Analysen und Beziehungen bereitstellt, die über den kommerziellen Bausektor hinausgehen, um die leistungsstärkste Quelle für Informationen, Wissen, Erkenntnisse und Verbindungen in diesem Bereich zu schaffen. Darüber hinaus sind Dodge Data & Analytics, The Blue Book Network, Sweets, IMS und Principia nur einige der Branchenlösungen, die von dieser Organisation betrieben werden. Diese Lösungen gibt es schon lange und sie haben das Vertrauen der gewerblichen Baubranche gewonnen.
Alles in allem eröffnen diese Optionen eindeutige und praktikable Perspektiven für Unternehmen jeder Größe, von lokal ansässigen Konzernen bis hin zu Mehrstaatenkonzernen. Seit mehr als einem Jahrhundert versorgt Dodge Construction Network die Branche mit den Daten, die sie benötigt, um weiter zu wachsen und zu gedeihen.
Rollen von Dodge Data und Analytics
Um wichtige Projektaussichten und -beziehungen besser zu verstehen und zu nutzen, unterstützen sie Interessengruppen der Baubranche, darunter Baustoffhersteller und -händler, Generalunternehmer, Subunternehmer und Fachgewerbe, Architekten, Designprofis und Baudienstleister. Wir bieten Marktforschungsdienstleistungen an, um Unternehmen bei der Formulierung sowohl kurz- als auch langfristiger Expansionspläne zu unterstützen, sowie modernste Workflow-Integrationslösungen, um die Phase vor dem Bau zu beschleunigen. Verwandter Artikel: DATENANALYSEUNTERNEHMEN: Top-Datenanalyseunternehmen des Jahres 2023
Diese Optionen liefern Baufachleuten die Daten, die sie für das Wachstum ihres Unternehmens benötigen, und machen die komplizierten Anforderungen von Bauprojekten für Unternehmen jeder Größe leichter zu bewältigen. Dodge Construction Network ist aufgrund seiner jahrhundertelangen Erfahrung auf diesem Gebiet die treibende Kraft hinter dem heutigen Gewerbebau.
Erfordert die Datenanalyse eine Codierung?
Ja. Wenn Sie ein Studium der Datenanalyse über das Internet anstreben, ist Programmieren ein absolutes Muss. Es sind jedoch keine besonders fortgeschrittenen Programmierkenntnisse erforderlich. Allerdings ist es notwendig, sich ein grundlegendes Verständnis von R und Python anzueignen. Darüber hinaus sind umfassende Kenntnisse von Abfragesprachen wie SQL mehr als erforderlich.
Kann ein Studienanfänger Datenanalyst werden?
Ja. Heutzutage suchen Arbeitgeber nach Leuten, die Datenanalysekurse oder Bootcamps abgeschlossen haben. Ein Portfolio Ihrer bisherigen Arbeiten ist auch hilfreich, wenn Sie sich für eine Einstiegsstelle als Datenanalyst bewerben.
Zusammenfassung
Heutzutage ist Datenanalyse eines der am meisten investierten Forschungsgebiete. Gartner sagt, dass die traditionelle Analyse bis 2025 durch neuere Methoden wie kontextgesteuerte Analyse und künstliche Intelligenz ersetzt werden wird. Gartner prognostiziert auch bedeutende Entwicklungen in den Bereichen vernetzte Governance, Datenaustausch und die Verbreitung von Datenstrukturen.
Allerdings müssen Unternehmen die Datenanalyse und ihre vielfältigen Formen und Einsatzmöglichkeiten beherrschen, um das Potenzial dieser Tools voll ausschöpfen zu können. Selbst in einer wettbewerbsintensiven Branche kann eine richtig durchgeführte Analyseimplementierung den Unternehmenserfolg fördern und die Ergebnisse beschleunigen.
Häufig gestellte Fragen
Werden Datenanalysten gut bezahlt?
Ja. Die Gehälter für Datenanalysten sind hoch. Das Bureau of Labor Statistics (BLS) berichtet, dass der durchschnittliche Jahreslohn in den Vereinigten Staaten 58,260 US-Dollar beträgt. Das typische Gehalt eines Datenanalysten ist viel höher.
Wie viele Stunden arbeiten Datenanalysten?
Datenanalysten arbeiten oft zwischen 40 und 60 Stunden pro Woche, Montag bis Freitag. Dieser Zeitplan hängt von den Stunden ab, zu denen das Unternehmen geschäftlich erreichbar ist. In der Regel wird werktags zwischen 9 und 5 Uhr oder 8 und 6 Uhr gearbeitet.
Ist Data Analytics ein guter Beruf?
Ja. Kompetente Datenanalysten gehören zu den gefragtesten Spezialisten weltweit. Selbst auf der Einstiegsebene können Datenanalysten aufgrund der hohen Nachfrage und der geringen Verfügbarkeit kompetenter Bewerber mit überdurchschnittlichen Gehältern und Zusatzleistungen rechnen.
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