Datenanalyse als Wettbewerbsvorteil in Zeiten des digitalen Wachstums

Das Speichern von Daten ist in den letzten Jahren für Unternehmen immer günstiger geworden, und durch die Digitalisierung verschiedenster Bereiche werden auch immer mehr Daten gesammelt. Größter Wachstumstreiber sind Unternehmensdaten. In fünf Jahren machen diese rund 80 Prozent der Gesamtmenge an Daten weltweit aus. Das hat bei vielen zu einem wachsenden Interesse daran geführt, aus diesen Daten Sinn zu machen und diese zum eigenen Vorteil zu nutzen.

Immer häufiger sieht man, dass Unternehmen die sich frühzeitig mit der Datenanalyse beschäftigt haben einen Wettbewerbsvorteil gegenüber denen haben, die sich mit dem Thema noch nicht auseinandergesetzt haben. So könnte man die Datenanalyse als disruptives Tool ansehen, das den Markt umkrempelt und Unternehmen zum Handeln zwingt.

Mit der Analyse von Datenbanken, beziehungsweise -beständen, können Unternehmen folgende Fragen beantworten:

  • "Was ist passiert?" - Deskriptive Analyse:Die häufigste Anwendung in Unternehmen ist das Monitoring von Key Performance Indicators (KPIs).
  • “Warum ist es passiert?” - diagnostische Analyse: Man nimmt das Output aus der deskriptiven Analyse und analysiert, sie um die Ursachen für diese Ergebnisse zu finden um so Verbindungen zwischen Daten herzustellen und Verhaltensmuster zu identifizieren.
  • “Was wird wahrscheinlich passieren?” - prädiktive Analyse: Nutzung von Daten, um logische Vorhersagen über den Ausgang von Ereignissen zu machen. Sie stützt sich auf statistische Modellierung, die zusätzliche Technologie und Arbeitskräfte für die Vorhersage erfordert.
  • “Was sollten wir tun?”- präskriptive Analyse: Sie ist die Grenze der Datenanalyse. Es werden alle Erkenntnisse aus allen vorherigen Analysen kombiniert, um die Vorgehensweise bei einem aktuellen Problem oder einer Entscheidung zu bestimmen.

Die verschieden Analyse-Typen dienen jeweils einem anderen Zweck und liefern unterschiedliche Erkenntnisse. Der Übergang von der deskriptiven Analyse zur prädiktiven und präskriptiven Analyse erfordern deutlich mehr technische Fähigkeiten, führen aber auch zu mehr Erkenntnisse für Unternehmen.

Je nach Bedürfnis und vor allem je nachdem, was analysiert werden soll gibt es verschiedenste Tools zur Datenanalyse; auf der einen Seite die low-code Programme, auf der anderen Seite die Programmier-Tools. Low Code, wie AWS und Azure, bietet den Vorteil, dass nahezu kein Vorwissen nötig ist um Standarddaten zu analysieren, während Programmier-Tools wie Python und R mehr in die Tiefe gehen.

Laut Eduvision-Trainer Bastiaan Grisel sollten sich Unternehmen vor allem informieren. “Es geht am Anfang nicht darum alle Daten nutzbar zu machen. Jede Anwendung, so klein sie auch ist, hilft Unternehmen. Es ist nicht nötig direkt in die Tiefe der Daten einzutauchen”. Es sei wichtig, dass Unternehmen sich mit der Terminologie bekannt machen und sich ihrer Option bewusst sind. Was sind Daten? Wie werden Daten verarbeitet? Wie funktioniert ein Algorithmus?

“Oft sieht es für Aussenstehende so aus als würde sich jedes Jahr der Datenanalyse-Markt komplett erneuern. Wenn man aber über Grundkenntnisse verfügt, merkt man, dass sich der Markt weiterentwickelt aber die Basics gleich bleiben”.

Wollen Sie sich mehr über Ihre Möglichkeiten mit der Datenanalyse informieren? Dann fragen Sie gerne eine Broschüre oder ein unverbindliches Angebot an.

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