Datenauswertung
Beratung für Datenanalyse
Mithilfe von Datenanalysen können unternehmerische Entscheidungen, durch eine bessere Erkenntnisgewinnung, zielführender getroffen werden. Es können neue Trends erkannt und Einblicke auf eine Art und Weise gewonnen werden, die mit herkömmlichen Datenprozessen nicht möglich wären. Die dafür benötigten Daten können aus den verschiedensten Quellen kommen, um das volle Potenzial der vorhandenen Informationen auszuschöpfen.
Methoden der Datenanalyse
Deskriptive Datenanalyse
Bei dieser Analyseform wird betrachtet, was in der Vergangenheit passiert ist. So können Fragen beantwortet werden wie: Wie hoch waren die Produktionszahlen oder die durchschnittlichen Ausgaben pro Kunde. Wie haben sich die jährlichen Umsätze verändert.
Diagnostische Datenanalyse
Die diagnostische Datenanalyse zeigt, warum etwas passiert ist. Sie vergleicht historische Daten, klärt Aus- sowie Wechselwirkungen und identifiziert Muster. Sie wird bspw. herangezogen, wenn entschieden werden muss, ob ein Produkt im Sortiment bleibt oder nicht.
Prädiktive Datenanalyse
Mit dieser vorhersagenden Analyse wird ein Blick in die Zukunft gewährt. Aufbauend auf den Ergebnissen der deskriptiven und diagnostischen Analyse werden zukünftige Trends und Abweichungen für Kundenverhalten, Geräteausfälle oder Ähnliches erkannt.
Präskriptive Datenanalyse
Die präskriptive Datenanalyse geht der Frage nach, wie sich verschiedene Vorgehensweisen auf ein Ergebnis auswirken. Dadurch werden Handlungsanweisungen erhalten und die Möglichkeit, die Entscheidungsfindung bspw. für Lagerkapazitäten zu automatisieren.
Der Anbieter für Ihre Datenanalyse
In einem gemeinsamen Workshop, den wir sowohl für Analyse-Neueinsteiger als auch für Anwendungsprofis anbieten, ermitteln wir das bestmögliche Lösungsvorgehen für Sie. Wir validieren kritische Anforderungen an die Anwendung, analysieren die Einsatzmöglichkeiten und betreuen Sie von der Beratung bis hin zur Implementierung. Basierend auf der Analyse Ihrer Unternehmensdaten und Geschäftsprozesse erhalten Sie von uns einen Vorschlag für ein mögliches Dashboard-Design und andere Darstellungsarten. Das gilt gleichermaßen für neue Applikationen als auch für ein Redesign Ihrer bestehenden Anwendungen. Ebenso übernehmen wir Schulungen und die fachliche Betreuung Ihrer Fachabteilungen sowie den technischen Support.
Sie suchen einen Experten für Datenanalyse?
Vereinbaren Sie jetzt eine 30-minütige kostenlose Erstberatung. Klären Sie mit unserem Experten Ihre Anforderungen an die Datenanalyse.
Was ist Big Data Analytics?
Big Data Analytics befasst sich damit, riesige und häufig unstrukturierte Datenmengen aus verschiedenen Quellen unterschiedlichen Formats für die weitere Bearbeitung aufzuarbeiten. Dafür sind aufwendige Prozesse zur Extraktion, Erfassung und Transaktion der Daten notwendig. Mithilfe von Suchabfragen werden die Daten aus den Quellen beschafft. Diese Daten werden optimiert und ausgewertet und anschließend analysiert. Die dadurch gewonnenen Erkenntnisse werden für Präsentationszwecke aufbereitet und visualisiert.
Ein Anwendungsfall: Eine Excel-Lösung für die Disposition weicht einer modernen BI-Lösung
Wie für alle Hersteller ist bei Eschenback Optik die Lieferfähigkeit das A und O in der Zusammenarbeit und Betreuung der Kunden, Fachhändler und Optiker. Deshalb sollte eine in die Jahre gekommene Excel-Lösung für die Disposition im Bereich Eyewear zugunsten einer modernen BI-Lösung weichen. Zusammen mit der mip Management Informationspartner GmbH in München wurde die Longview Analyse Software (vormals arcplan) für die Bereiche Disposition und Produkt Management eingeführt. Mit Erfolg – denn die Lieferfähigkeit wurde signifikant verbessert und das bei ähnlichem Lagerbestand.
Die Ausgangssituation
In der Disposition des Unternehmensbereiches Eyewear sollte eine individuelle Excel-Anwendung modernisiert werden. Gewünscht wurde eine einheitliche Datenbasis mit einer modernen Anwendungsoberfläche. Die Daten sollten auf der IBM System i® in einem separaten, nur für die Disposition verwendeten Bereich gespeichert werden. Als Frontend wurde erneut auf Longview Analytics gesetzt.
Unser Ansatz
Die Daten werden in der IBM System i® Datenbank DB2® gespeichert. Als bereits eingesetzte Software für das Standard-Berichtswesen wird weiterhin Longview Analytics® verwendet. Die Logik in der Disposition für die unterschiedlichen Bereiche wurde erarbeitet und für Testzwecke ein Parallelbetrieb des alten und neuen Systems ermöglicht. Abschließend wurden die Abteilungen Disposition und Produkt Management in kleinen Gruppen geschult.
Das Ergebnis
Durch eine moderne und einheitliche nachvollziehbare Datenbasis für alle Nutzer haben wir nicht nur eine erhebliche Zeitersparnis beim Laden der Daten, sondern auch eine Eliminierung der Fehlerquellen bei der Bearbeitung von MS Excel ermöglicht. Die neue Anwendung war bereits nach einer kurzen Einführungszeit von 6 Monaten verfügbar und ermöglicht somit allen Beteiligten eine verbesserte Vorbereitung der eigentlichen Disposition. Ebenfalls signifikant verbessert hat sich die Lieferfähigkeit bei ähnlichem Lagerbestand.
Lassen Sie Ihre Daten sprechen
Die richtige Methode in der Datenvisualisierung verwandelt Ihre Daten in Bilder und lässt sie eine Geschichte erzählen. So können Sie Ihre Ergebnisse aus Ihren Datenanalysen klar und verständlich präsentieren und verteilen.
Lassen Sie Ihre Daten sprechen
Die richtige Methode in der Datenvisualisierung verwandelt Ihre Daten in Bilder und lässt sie eine Geschichte erzählen. So können Sie Ihre Ergebnisse aus Ihren Datenanalysen klar und verständlich präsentieren und verteilen.
Die 10 wichtigsten Fragen zur Datenanalyse
Datenanalyse - Grundlagen
Datenanalyse beschreibt den Prozess, Daten systematisch auszuwerten, um daraus Erkenntnisse, Muster und Zusammenhänge abzuleiten. Unternehmen nutzen Datenanalyse, um Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen zu strukturieren und zu interpretieren. Ziel ist es, aus Rohdaten verwertbares Wissen zu generieren. Dabei kommen statistische Verfahren, Analysemodelle und spezialisierte Tools zum Einsatz. Datenanalyse bildet die Grundlage für fundierte Entscheidungen und datengetriebene Geschäftsprozesse.
Datenanalyse ermöglicht Unternehmen, aus großen Datenmengen konkrete Erkenntnisse zu gewinnen. Ohne strukturierte Analyse bleiben viele Daten ungenutzt oder führen zu widersprüchlichen Interpretationen. Durch systematische Auswertung lassen sich Trends, Zusammenhänge und Optimierungspotenziale erkennen. Dies verbessert die Entscheidungsqualität in Bereichen wie Vertrieb, Produktion oder Planung. Gleichzeitig schafft Datenanalyse Transparenz über Geschäftsprozesse und Leistungskennzahlen.
Datenanalyse lässt sich in mehrere Analysearten unterteilen, die unterschiedliche Fragestellungen beantworten. Die deskriptive Analyse beschreibt, was in der Vergangenheit passiert ist. Diagnostische Analysen untersuchen Ursachen und Zusammenhänge. Prädiktive Analysen prognostizieren zukünftige Entwicklungen auf Basis historischer Daten. Ergänzend kommen präskriptive Ansätze zum Einsatz, die Handlungsempfehlungen ableiten.
Einordnung und Abgrenzung verwandter Disziplinen
Datenanalyse konzentriert sich primär auf die Auswertung vorhandener Daten und die Ableitung von Erkenntnissen. Data Science geht darüber hinaus und umfasst zusätzlich komplexe Modelle, Machine Learning und statistische Verfahren. Während Datenanalyse häufig in Reporting und Business Intelligence eingesetzt wird, entwickelt Data Science auch Prognosemodelle oder automatisierte Analysesysteme. Beide Disziplinen ergänzen sich und nutzen ähnliche Datenquellen. Data Science kann dabei als Erweiterung der klassischen Datenanalyse verstanden werden.
Business Intelligence (BI) bezeichnet die Gesamtheit von Technologien und Prozessen zur Analyse und Darstellung von Unternehmensdaten. Datenanalyse ist dabei ein zentraler Bestandteil innerhalb einer BI-Strategie. Während BI vor allem Reporting, Dashboards und Kennzahlenmanagement umfasst, konzentriert sich die Datenanalyse stärker auf statistische Auswertungen und Mustererkennung. BI stellt die Infrastruktur und Visualisierung bereit, Datenanalyse liefert die inhaltlichen Erkenntnisse. Beide Ansätze arbeiten eng zusammen, um datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen.
Methoden und Prozesse der Datenanalyse
Ein typischer Datenanalyseprozess beginnt mit der Definition der Fragestellung und der Auswahl relevanter Datenquellen. Anschließend werden die Daten gesammelt, bereinigt und in eine analysierbare Struktur überführt. Darauf folgt die eigentliche Analyse, bei der statistische Methoden oder Analysemodelle eingesetzt werden. Die Ergebnisse werden anschließend interpretiert und visualisiert, beispielsweise in Form von Dashboards oder Reports. Abschließend werden die Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen oder Entscheidungen überführt.
Für Datenanalyse kommen verschiedene Tools und Technologien zum Einsatz. Dazu gehören Datenbanken, Analyseplattformen sowie Business-Intelligence-Werkzeuge zur Visualisierung von Ergebnissen. Häufig werden auch Programmiersprachen oder Analyseframeworks genutzt, um komplexe Auswertungen durchzuführen. Moderne Plattformen ermöglichen zudem die Integration großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen. Die Auswahl der Tools hängt stark von Datenvolumen, Architektur und Analyseanforderungen ab.
Prädiktive Analyse nutzt statistische Modelle und Machine-Learning-Verfahren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Grundlage sind historische Daten, aus denen Muster und Zusammenhänge abgeleitet werden. Diese Modelle können beispielsweise Nachfrageentwicklungen, Ausfallrisiken oder Kundenverhalten prognostizieren. Unternehmen können dadurch frühzeitig auf Veränderungen reagieren. Prädiktive Analysen werden häufig in Bereichen wie Vertrieb, Wartung oder Risikomanagement eingesetzt.
Nutzen und datengetriebene Entscheidungsfindung
Datenanalyse stellt Entscheidern eine fundierte und objektive Informationsbasis zur Verfügung. Anstatt sich ausschließlich auf Erfahrungswerte oder Annahmen zu verlassen, können Entscheidungen auf überprüfbaren Daten basieren. Durch Analysen werden Trends, Risiken und Chancen frühzeitig sichtbar. Dadurch lassen sich Strategien gezielter planen und Maßnahmen besser priorisieren. Datenanalyse unterstützt somit eine transparente und nachvollziehbare Entscheidungsfindung.
Der Einstieg in datengetriebenes Arbeiten beginnt mit der Verfügbarkeit konsistenter und qualitativ hochwertiger Daten. Unternehmen müssen zunächst Datenquellen integrieren und eine stabile Datenbasis schaffen. Darauf aufbauend werden Analyseplattformen und Reporting-Strukturen etabliert. Gleichzeitig ist es wichtig, Fachbereiche in die Nutzung von Daten einzubinden und analytische Kompetenzen aufzubauen. Erst durch die Kombination aus Technologie, Daten und Organisation entsteht eine nachhaltige datengetriebene Arbeitsweise.