Einsatz der Datenanalyse bei der Entscheidungsfindung in Unternehmen

Heute nutzen viele Unternehmen die Datenanalyse, um das Beste aus den verfügbaren Informationen zu machen und ihre Geschäftsstrategien zu verbessern.

Wenn von Datenanalyse die Rede ist, wird häufig der Begriff Big Data verwendet, der sich auf die Erfassung, Verwaltung und Analyse einer großen Datenmenge bezieht, die aufgrund ihres Umfangs und ihrer Komplexität die Verarbeitungsmöglichkeiten herkömmlicher Tools übersteigt.

Richtig eingesetzte Datenanalyse verschafft einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Unternehmen der Branche, denn sie gibt Unternehmen die Möglichkeit, neue Chancen zu erkennen und ihre Erkenntnisse für strategische Entscheidungen zu nutzen.

Datenanalyseprogramme entwickeln sich mit der fortschreitenden digitalen Transformation der Unternehmen weiter. 

Trotz ihrer vermeintlichen Komplexität kann jedes Unternehmen mit der richtigen Methodik von ihren Vorteilen profitieren.

In diesem Artikel geben wir Ihnen einige Tipps, wie Sie Datenanalysen bei der Entscheidungsfindung in Unternehmen einsetzen können.

Was ist Datenanalyse oder data analytics?

Die Datenanalyse (DA) umfasst die Untersuchung einer Reihe von Daten, um Trends zu erkennen und Schlussfolgerungen aus den verfügbaren Informationen zu ziehen.

Dies geschieht mit Hilfe spezieller Software, die Informationen in leistungsstarke Visualisierungswerkzeuge umwandelt, um die strategische Entscheidungsfindung zu optimieren.

Das ultimative Ziel der Datenanalyse ist die Steigerung der Unternehmensleistung.

Entscheidungen auf der Grundlage von Datenanalysen treffen

Um Entscheidungen auf der Grundlage von Datenanalysen treffen zu können, muss sichergestellt werden, dass die verfügbaren Informationen gut organisiert, genau und leicht zu interpretieren sind.

Der erste Schritt besteht darin, ein Standardverfahren für die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen innerhalb und außerhalb des Unternehmens zu schaffen.

Nach der Automatisierung dieser ersten Phase ist es nun an der Zeit, die in dieser Phase erhaltenen Werte zu überwachen und zu analysieren.

Dies erfolgt mithilfe interaktiver Dashboards, die speziell für die visuelle und intuitive Datenanalyse entwickelt wurden und die es ermöglichen, die Informationen klar und schnell zu verstehen.

Darüber hinaus extrahiert dieses System Daten in Echtzeit, was eine genauere Analyse ermöglicht.

Die Verwendung von Daten zur Entscheidungsfindung in der Unternehmensstrategie wird als «data driven decision-making» oder datengesteuerte Entscheidungsfindung bezeichnet.

Schauen wir uns einige Phasen dieser Methodik an

Definition des Problems

Zunächst ist es notwendig, die Ausgangssituation zu kennen und, falls es ein Problem gibt, dieses klar zu benennen.

Dies kann durch Fragen wie diese erfolgen: Was ist das ideale Szenario für diese Analyse? Was ist das aktuelle Problem?

Vorbereitung der Daten

Sobald das Problem identifiziert ist, muss geklärt werden, welche Daten analysiert werden müssen, um die Ausgangssituation zu verbessern oder das Problem zu lösen.

In diesem Fall könnten folgende Fragen hilfreich sein: Welche Daten müssen Sie sammeln, um dieses Problem zu lösen? Wie können diese Daten beschafft werden?

Verarbeitung der Daten

Sobald die erforderlichen Daten vorliegen, müssen sie verarbeitet und für die weitere Analyse vorbereitet werden. In dieser Phase ist es wichtig zu hinterfragen, welche Informationen relevant sind und welche unterdrückt werden sollten, d. h. alle Daten zu bereinigen, um die Informationen zu erhalten, die für unseren Zweck wirklich nützlich sind. 

Datenanalyse zur Gewinnung von Erkenntnissen

Schließlich gehen wir in die Phase der Datenanalyse über, um das Problem zu untersuchen und mögliche Lösungen zu finden. In dieser Phase müssen wir die Frage beantworten, welche Informationen uns die Daten über das Problem liefern und wie uns dieses Wissen hilft, das Problem zu lösen. 

Implementierung der Analyse und Modelle

Nun ist es an der Zeit, die durchgeführten Analysen und die auf der Grundlage der gewonnenen Daten getroffenen Entscheidungen umzusetzen.

Das heißt, die Definition eines Ziels (was muss gelöst werden), die Entwicklung der Strategie (wie wird es gelöst), die Festlegung der Taktik (durchzuführende Aktionen) und die Auswahl der Schlüsselmetriken, die zur Analyse der Ergebnisse verwendet werden.

Archivierung

Der letzte Schritt ist die elektronische Archivierung aller nützlichen Informationen, die sich aus der Datenverarbeitung und -analyse ergeben.

Entweder zur Verwendung zum jetzigen oder zu einem späteren Zeitpunkt, wobei diese gemäß den Datenschutzbestimmungen aufbewahrt werden.

Fazit: Datenanalyse ist der Schlüssel zur guten Entscheidungsfindung

Der starke Wettbewerb auf dem Markt zwingt große Unternehmen dazu, auf die Datenanalyse für eine verbesserte Entscheidungsfindung zurückzugreifen.

Heutzutage werden große Mengen an Informationen gespeichert, die den Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Erstellung von Berichten und Dashboards ermöglichen, die wiederum die Suche nach Lösungen erleichtern, mit dem letztendlichen Ziel, die Rentabilität des Unternehmens zu optimieren.

Mithilfe von Techniken der data analytics ist es möglich, Rohdaten zu interpretieren, um Trends zu erkennen oder Erkenntnisse zu gewinnen, die bei der Entscheidungsfindung zum Unternehmenserfolg beitragen können.