Bei der Implementierung einer Business-Intelligence-Lösung in Ihrem Unternehmen geht es nicht nur um das Sammeln zusätzlicher Daten, sondern auch um die Umwandlung dieser Daten in umsetzbare Erkenntnisse. Die Datenmenge, die ein Unternehmen heute aus einer Vielzahl von Quellen sammeln kann, bietet die Möglichkeit zu sehen, welche Prozesse funktionieren und Teams bei der Vorbereitung auf künftige Trends zu unterstützen. Ohne die von Ihnen gesammelten Daten richtig zu analysieren und zu verstehen, verfügen Sie jedoch nur über Zahlen ohne Kontext.

Es gibt keinen richtigen Weg, Daten zu analysieren. Abhängig von Ihren Anforderungen und der Art der von Ihnen erfassten Daten müssen Sie auf passende Datenanalysemethoden setzen. Dies macht es auch erforderlich, die einzelnen Datentypen zu verstehen und zu wissen, welche Methode für den jeweiligen Datensatz die besten Ergebnisse liefert. Es gibt jedoch einige gängige und effektive Techniken, die in den meisten Datenanalyselösungen bereits enthalten sind. Mithilfe dieser fünf Methoden zur Datenanalyse können Sie wertvollere und umsetzbarere Erkenntnisse gewinnen.

Quantitative und qualitative Daten — Was ist der Unterschied?

Der erste Schritt bei der Auswahl der richtigen Datenanalysetechnik für Ihren Datensatz beginnt mit dem Verständnis der Art der Daten – quantitativ oder qualitativ. Wie der Name schon sagt, handelt es sich bei quantitativen Daten um Mengen und harte Zahlen. Diese Daten umfassen Verkaufszahlen, Marketingdaten wie Klickraten, Gehaltsdaten, Einnahmen und andere Daten, die objektiv gezählt und gemessen werden können.

Qualitative Daten sind etwas schwieriger zu bestimmen, da sie sich auf Aspekte einer Organisation beziehen, die interpretativer und subjektiver sind. Dies umfasst Informationen aus Kundenbefragungen, Interviews mit Mitarbeitern und bezieht sich im Allgemeinen auf Qualitäten über Quantitäten. Daher sind die verwendeten Analysemethoden weniger strukturiert als quantitative Techniken.

Usage Analytics

Quantitative Daten analysieren

Mit quantitativen Analysemethoden können Daten basierend auf harten Fakten genau gezählt und interpretiert werden. Unsere ersten drei Methoden zur Verbesserung Ihrer Dateanalyse konzentrieren sich auf quantitative Daten:

1. Regressionsanalyse

Regressionsstudien sind hervorragende Werkzeuge, um künftige Trends vorherzusagen. Regressionen messen die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen (was Sie messen möchten) und einer unabhängigen Variablen (die Daten, mit denen Sie die abhängige Variable vorhersagen). Während Sie nur eine abhängige Variable haben können, können Sie eine nahezu unbegrenzte Anzahl unabhängiger Variablen haben. Mithilfe von Regressionen können Sie außerdem Bereiche in Ihren Vorgängen aufdecken, die durch Hervorheben von Trends und Beziehungen zwischen Faktoren optimiert werden können.

2. Testen der Hypothese

Mit dieser Analysemethode, die auch als “T-Test” bezeichnet wird, können Sie Ihre Daten mit Hypothesen und Annahmen vergleichen, die Sie zu Ihren Vorgängen getroffen haben. Sie können auch vorhersagen, wie sich Entscheidungen auf Ihr Unternehmen auswirken. Mit T Testing können Sie zwei Variablen vergleichen, um eine Korrelation zu finden und Entscheidungen auf der Grundlage der Ergebnisse zu treffen. Sie können beispielsweise davon ausgehen, dass mehr Arbeitsstunden einer höheren Produktivität entsprechen. Vor der Einführung längerer Arbeitszeiten muss sichergestellt werden, dass eine echte Verbindung besteht, um unpopuläre Richtlinien zu vermeiden

3. Monte Carlo Simulation

Monte-Carlo-Simulationen sind eine der beliebtesten Methoden, um die Auswirkung unvorhersehbarer Variablen auf einen bestimmten Faktor zu berechnen. Mithilfe von Wahrscheinlichkeitsmodellen lassen sich Risiken und Unsicherheiten vorhersagen. Um eine Hypothese oder ein Szenario zu testen, werden in einer Monte-Carlo-Simulation Zufallszahlen und Daten verwendet, um basierend auf den Ergebnissen verschiedene mögliche Ergebnisse für jede Situation zu ermitteln. Dies ist ein sehr nützliches Tool für eine Vielzahl von Bereichen, einschließlich Projektmanagement, Finanzen, Ingenieurwesen, Logistik und mehr. Wenn Sie eine Vielzahl von Möglichkeiten testen, können Sie nachvollziehen, wie sich zufällige Variablen auf Ihre Pläne und Projekte auswirken können.

Sehen Sie das Sisense Dashboard in Aktion:

Profit & Loss - Financial Dashboard

Qualitative Daten analysieren

Im Gegensatz zu quantitativen Daten müssen qualitative Informationen von reinen Statistiken zu subjektiveren Ansätzen hin verschoben werden. Sie können dennoch nützliche Daten extrahieren, indem Sie je nach Ihren Anforderungen unterschiedliche Datenanalysetechniken anwenden. Unsere letzten beiden Techniken konzentrieren sich auf qualitative Daten:

4. Inhaltsanalyse

Diese Methode hilft, die allgemeinen Themen zu verstehen, die in qualitativen Daten auftauchen. Mithilfe von Techniken wie der Farbcodierung bestimmter Themen und Ideen können Sie Textdaten analysieren, um die häufigsten Themen zu finden. Inhaltsanalysen eignen sich gut für den Umgang mit Daten wie Benutzerfeedback, Interviewdaten, unbefristeten Umfragen und vielem mehr. Dies kann dazu beitragen, die wichtigsten Bereiche zu identifizieren, auf die sich die Verbesserung konzentrieren soll.

5. Narrative Analyse

Diese Art der Analyse konzentriert sich auf die Art und Weise, wie Geschichten und Ideen im gesamten Unternehmen kommuniziert werden, und kann Ihnen helfen, die Organisationskultur besser zu verstehen. Dies kann zum Beispiel eine Interpretation sein, ob sich Mitarbeiter wohlfühlen, wie Kunden eine Organisation wahrnehmen und wie betriebliche Prozesse betrachtet werden. Dies kann hilfreich sein, wenn Sie über Änderungen der Unternehmenskultur nachdenken oder neue Marketingstrategien planen.

Es gibt keinen Goldstandard für statistische Analysen oder eine einzige richtige Vorgehensweise. Die von Ihnen gewählte Methode sollte immer die von Ihnen gesammelten Daten und die Art der Erkenntnisse widerspiegeln, die Sie extrahieren möchten. Durch die Zuordnung der richtigen Daten und Analysen können Sie bessere Erkenntnisse für die Optimierung Ihrer Organisation gewinnen.

Usage Analytics
Tags: