Was sind Datenanalysen?
Bei Datenanalysen handelt es sich um die Technik der Analyse von Rohdaten aus verschiedenen Datenquellen, um zu aussagekräftigen Erkenntnissen zu gelangen. Lesen Sie weiter, um ein umfassendes Verständnis für Datenanalysen zu erhalten und zu erfahren, wie Sie damit beginnen können.
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Definition von Datenanalysen
Das Volumen, die Geschwindigkeit und der Wahrheitsgehalt der heute generierten Daten sind unvergleichlich – und es ist von größter Relevanz, den maximalen Wert daraus zu ziehen. Die Bedeutung von Analysen ist heute höher als je zuvor.
Bei der Datenanalyse geht es darum, aus verschiedenen Datensätzen aussagekräftige Erkenntnisse in Form von Mustern, Beziehungen und Trends abzuleiten. Dabei werden sowohl quantitative als auch qualitative Methoden angewendet.
Datenanalysesoftware ermöglicht das Sammeln, Bereinigen, Speichern und Analysieren von Daten sowie die Berichterstellung dazu in jeder beliebigen Größenordnung.
Der Business Case für die Datenanalyse
Die wichtigsten Geschäftsziele eines jeden Unternehmens sind die Senkung der Kosten, die Steigerung der Rentabilität und die Verbesserung des Risikomanagements.
Ein erfolgreiches Unternehmen kann alle drei Ziele erreichen, indem es rechtzeitig Einblicke in die Identifizierung neuer Wachstumschancen, die Verbesserung von Geschäftsprozessen, die Segmentierung von Zielmärkten und die Planung zukünftiger Roadmaps erhält.
Eine robuste Datenanalysesoftware, die diese Erkenntnisse schnell und präzise liefert, stellt einen wichtigen Faktor für eine hohe Unternehmensleistung und Wachstum dar.
Anwendungsbereiche von Datenanalysen
Strategische Planung in Echtzeit
Planen Sie Ihre Kampagnen, Abläufe und Budgetierung aktiv mit aktuellen Daten. Arbeiten Sie problemlos auf allen Ebenen zusammen, um Daten kontinuierlich zu erfassen, aufzubereiten, zu analysieren und zu berichten. Entwickeln Sie ein Verständnis für Ihre tatsächliche Leistung, korrigieren Sie Abweichungen und prognostiziert Szenarien für eine effektivere Geschäftskontinuität.
Tatsächliche Ergebnisse verstehen
Wie hoch waren Ihre Umsätze im letzten Quartal? Wer hat den Kundenservice am meisten in Anspruch genommen? Mithilfe von Datenanalysen können Sie ständig reflektieren, "was passiert ist" und "was passiert", indem Sie KPIs mithilfe einer Vielzahl von Selfservice-BI-Visualisierungen messen und überwachen.
Zukünftige Roadmap planen
Erkennen von Trends und Anomalien aus der Vergangenheit. Erfassen Sie den Kontext, indem Sie Daten aus unterschiedlichen Quellen analysieren. Gehen Sie noch weiter in die Tiefe, um die Faktoren zu ermitteln, die sich auf die Geschäftsergebnisse auswirken. Nutzen Sie diese, um zukünftige Ereignisse mithilfe intelligenter Prognosen vorherzusagen.
Wer nutzt Datenanalysen?
- Vertrieb
- Marketing
- Personal
- Finanzen
- Kundenservice
Vertrieb
Datenanalysen bieten einen vollständigen Überblick über den Werdegang potenzieller Kunden und gehen damit über das alte lineare Konzept hinaus. Marketingfachleute können Kunden vom ersten Interesse bis zum endgültigen Kauf verfolgen. Die detaillierten Einblicke in das Verhalten und die Präferenzen der Verbraucher helfen bei der Entwicklung personalisierter Interaktionen mit ihnen. Erfahren Sie mehr über die Analyse von Vertriebsdaten.
Marketing
Die Auswirkungen Ihrer Marketinginitiativen in Bezug auf Reichweite, Engagement und Konversionsraten können kontinuierlich analysiert und nachverfolgt werden. Die gewonnenen Erkenntnisse lassen sich über interaktive Visualisierungen leicht mit anderen Stakeholdern teilen, damit diese sie wahrnehmen und überwachen können. Erfahren Sie mehr über die Analyse von Marketingdaten.
Personal
Analyseorientierte Unternehmen können ihre Mitarbeiter vorausschauend und nicht nur reaktiv verstehen. Dateneinblicke ermöglichen es ihnen, die richtigen Talente einzustellen, die Vorteile für die Mitarbeiterbindung zu optimieren und Bereiche für die Kompetenzentwicklung zu identifizieren. Außerdem kann die Personalabteilung bei der Personalplanung und -überwachung nahtlos mit anderen Abteilungen zusammenarbeiten. Erfahren Sie mehr über die Analyse von HR-Daten.
Finanzen
Finanzteams verstehen das Zahlungsverhalten ihrer Kunden, verfolgen den Cashflow, führen Rentabilitäts- und Margenanalysen durch und erstellen Umsatzprognosen. In einem regulatorischen und wirtschaftlichen Umfeld, das schwieriger denn je ist, können Unternehmen mithilfe von Analysen hochpräzise Risikobewertungen und ein erfolgreiches Risikomanagement durchführen. Erfahren Sie mehr über die Analyse von Finanzdaten.
Kundenservice
Um eine höhere Kundenzufriedenheit und -bindung zu erreichen, können Analysen dabei helfen, das Kundenerlebnis durch Vorhersage der Kundenbedürfnisse zu optimieren, Reibungsverluste an Kundenkontaktpunkten zu erkennen und Anreize zur Kundenbindung zu personalisieren. Einblicke in die Leistung der Supportmitarbeiter können nützlich sein, um Latenzzeiten zu verkürzen und Kompetenzlücken zu schließen. Erfahren Sie mehr über die Analyse von Helpdeskdaten.
Möchten Sie mit der Verwendung einer Datenanalysesoftware beginnen?
Kostenlos anmeldenDatenanalysefunktionen
Datenerfassung und -verwaltung
Daten, die in jeder Form (strukturiert, unstrukturiert, halb strukturiert) und von überall her (Dateien, Feeds, lokaler und Cloudspeicher, Geschäftsanwendungen, lokale und Clouddatenbanken) verfügbar sind, können in jeder Größenordnung und Komplexität gemischt und zusammengeführt werden. Die gesammelten Daten werden außerdem in einem Standardformat organisiert, damit sie leicht zu verstehen sind. Außerdem ist es unerlässlich, eine fein abgestufte Zugriffskontrolle zu nutzen, um den Datenschutz und die Datensicherheit zu gewährleisten. Erfahren Sie mehr über Datenverbindungsstellen.
Datenanalyse und Berichterstattung
Nützliche Erkenntnisse können durch eine eingehende Datenuntersuchung gewonnen werden. Sie können dann in Form von visuell ansprechenden Berichten und Dashboards sinnvoll präsentiert werden. Erfahren Sie mehr über Berichtssoftware.
Datenaustausch und Zusammenarbeit
Der Wert der gewonnenen Erkenntnisse lässt sich nur dadurch realisieren, dass sie auf verschiedene Weise an die entsprechenden Interessengruppen im Unternehmen gesendet werden, z. B. per E-Mail oder in eingebetteten Dashboards. Die Erleichterung der Zusammenarbeit in Echtzeit zwischen ihnen fördert eine schnelle und fundierte Entscheidungsfindung. Erfahren Sie mehr über die gemeinsame Nutzung von Daten und Berichten.
Arten von Datenanalysen
Selfservice-Analysen
Hiermit können Geschäftsanwender selbst Daten analysieren und Berichte erstellen, und zwar mit einem minimalen Schulungsaufwand und minimaler IT-Unterstützung. Der Datenzugriff ist hier einfacher und die Analyse wird durch benutzerfreundliche Schnittstellen erleichtert. Erfahren Sie mehr über Selfservice-Analysen.
Erweiterte Analysen
Die umfassende Automatisierung der Datenaufbereitung, -analyse und -berichterstellung, die durch KI-gestützte Technologien wie maschinelles Lernen (ML) und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglicht wird, hat die Gewinnung von Erkenntnissen aus riesigen Datensätzen ermöglicht, die zuvor nicht möglich war.
Integrierte Analysen
Die native Integration von Analysen in den Unternehmensworkflow an den Stellen, an denen Daten genutzt werden – Anwendungen, Portale, Produkte usw. – bietet nahtlose Einblicke, um schnelle Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Erfahren Sie mehr über integrierte Analysen.
Vorteile von Datenanalysesoftware
- Erstellung ausfallsicherer Geschäftsstrategien auf der Grundlage detaillierter Erkenntnisse und hochpräziser Vorhersagen
- Identifizierung von Wachstumschancen, die mit herkömmlichen Methoden kaum möglich wären
- Beibehaltung von Wettbewerbsvorteilen durch ständige Marktbeobachtung
- Proaktives Erkennen und Schließen von Lücken für eine nahtlose Geschäftskontinuität
- Erweiterung des Spielraums für Innovationen durch Integration mit neuen Technologien
Best Practices, die Sie sich merken sollten
- Verankerung der Analytik in der Unternehmenskultur
- Überarbeitung älterer Methoden und Systeme innerhalb der neuesten Frameworks
- Einsatz fortschrittlicher Analysefunktionen und -möglichkeiten, um stets auf dem aktuellen Stand zu sein
- Zusammenarbeit mit geeigneten Anbietern und Konzentration auf das Kerngeschäft
- Bewertung des Fachwissens potenzieller Partner
- Kontinuierliche Verfeinerung und Neudefinition des analytischen Ansatzes Ihres Unternehmens
Wandeln Sie Daten in verwertbare Erkenntnisse um
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