Datenanalyse

Was Ist Datenanalyse?

Datenanalyse ist die Praxis, Rohdaten auf verschiedene Weise zu betrachten, um Informationen zu gewinnen. Viele der Techniken und Prozesse der Datenanalyse wurden in mechanische Prozesse und Algorithmen automatisiert, die über Rohdaten für den menschlichen Verbrauch arbeiten. Datenanalyse kann verwendet werden, um die Leistung eines Unternehmens zu optimieren oder einem Entscheidungsträger zu helfen, die richtige Entscheidung auf der Grundlage zugrunde liegender Informationen zu treffen.

Wichtige Erkenntnisse

• Datenanalyse stellt fest, ob Muster, Trends oder Erkenntnisse helfen können, Sie über Ihren Datensatz zu informieren.
• Datenanalyse umfasst das Sammeln, Bereinigen und anschließende Zusammenstellen der Daten auf bestimmte Weise.
• Sie stützt sich auf eine Vielzahl von Softwaretools, darunter Tabellenkalkulationen, Datenvisualisierung, Berichtstools, Data-Mining-Programme und Open-Source-Sprachen.
• Datenanalyse kann präskriptiv (d. h. X ist niedrig, also sollten wir Y tun) oder prädiktiv (d. h. X ist niedrig, also glauben wir, dass Y passieren wird) sein.
• Erhalten Sie personalisierte, KI-gestützte Antworten, die auf über 27 Jahren vertrauenswürdiger Expertise basieren.

Datenanalyse verstehen

Datenanalyse ist ein breiter Begriff, der viele verschiedene Arten der Datenanalyse umfasst. Jede Art von Informationen kann mit Datenanalysetechniken bearbeitet werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Verbesserung genutzt werden können. Datenanalysetechniken können Trends und Kennzahlen aufdecken, die sonst in der Informationsmasse verloren gehen würden. Diese können dann genutzt werden, um Prozesse zu optimieren und die Gesamteffizienz eines Unternehmens oder Systems zu steigern.

Produktionsunternehmen zeichnen oft die Laufzeit, Ausfallzeit und Arbeitswarteschlange für verschiedene Maschinen auf und analysieren dann die Daten, um Arbeitslasten besser zu planen, sodass die Maschinen näher an der Spitzenkapazität arbeiten.

Datenanalyse kann viel mehr als nur Engpässe in der Produktion aufzeigen. Spieleunternehmen nutzen Datenanalyse, um Belohnungspläne für Spieler festzulegen, die die Mehrheit der Spieler im Spiel aktiv halten. Content-Unternehmen verwenden viele derselben Datenanalysen, um Sie zum Klicken, Anschauen oder Neuordnen von Inhalten zu bewegen, um eine weitere Ansicht oder einen weiteren Klick zu erhalten.

Datenanalyse ist wichtig, weil sie Unternehmen hilft, ihre Leistung zu optimieren. Die Implementierung in das Geschäftsmodell bedeutet, dass Unternehmen möglicherweise Kosten senken können, indem sie effizientere Wege der Geschäftsabwicklung identifizieren.

Kurze Fakten

Ein Unternehmen kann Datenanalyse auch nutzen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und Kundentrends und -zufriedenheit zu analysieren, was zu neuen und besseren Produkten und Dienstleistungen führen kann.

Schritte in der Datenanalyse

Der Prozess der Datenanalyse umfasst mehrere Schritte:

Bestimmen Sie die Datenanforderungen oder wie die Daten gruppiert werden: Daten können nach Alter, Demografie, Einkommen oder Geschlecht getrennt werden. Datenwerte können numerisch oder nach Kategorie unterteilt sein.

Sammeln Sie die Daten: Dies kann über verschiedene Quellen erfolgen, wie Computer, Online-Quellen, Kameras, Umweltquellen oder durch Personal.

Organisieren Sie die Daten nach der Erfassung, damit sie analysiert werden können: Dies kann in einer Tabellenkalkulation oder einer anderen Software erfolgen, die statistische Daten verarbeiten kann.

Bereinigen Sie die Daten vor der Analyse: Dies geschieht durch Reinigen und Sicherstellen, dass keine Duplikate oder Fehler vorhanden sind und dass sie nicht unvollständig sind. Dieser Schritt hilft, Fehler zu korrigieren, bevor die Daten an einen Datenanalysten zur Analyse weitergegeben werden.

Arten der Datenanalyse

Datenanalyse wird in vier grundlegende Typen unterteilt:

Deskriptive Analyse: Diese beschreibt, was in einem bestimmten Zeitraum passiert ist. Sind die Aufrufzahlen gestiegen? Sind die Verkäufe in diesem Monat stärker als im letzten?

Diagnostische Analyse: Diese konzentriert sich darauf, warum etwas passiert ist. Sie beinhaltet vielfältigere Dateneingaben und ein wenig Hypothesenbildung. Hat das Wetter den Bierabsatz beeinflusst? Hat die letzte Marketingkampagne die Verkäufe beeinflusst?

Prädiktive Analyse: Diese geht dazu über, was wahrscheinlich in naher Zukunft passieren wird. Was ist mit den Verkäufen passiert, als wir das letzte Mal einen heißen Sommer hatten? Wie viele Wettermodelle sagen einen heißen Sommer in diesem Jahr voraus?

Präskriptive Analyse: Diese schlägt einen Handlungsverlauf vor. Wir sollten eine Abendschicht in der Brauerei hinzufügen und einen zusätzlichen Tank mieten, um die Produktion zu steigern, wenn die Wahrscheinlichkeit eines heißen Sommers als Durchschnitt dieser fünf Wettermodelle gemessen wird und der Durchschnitt über 58 % liegt.

Datenanalyse bildet die Grundlage vieler Qualitätskontrollsysteme in der Finanzwelt, einschließlich des allseits beliebten Six Sigma-Programms. Es ist nahezu unmöglich, etwas zu optimieren, wenn man es nicht richtig misst, sei es das eigene Gewicht oder die Anzahl der Fehler pro Million in einer Produktionslinie.

Zu den Sektoren, die die Nutzung von Datenanalyse übernommen haben, gehören die Reise- und Gastgewerbebranche, wo schnelle Umschwünge möglich sind. Diese Branche kann Kundendaten sammeln und herausfinden, wo Probleme, falls vorhanden, liegen und wie sie behoben werden können.

Das Gesundheitswesen kombiniert die Nutzung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten und nutzt Datenanalyse, um schnelle Entscheidungen zu treffen. Ebenso nutzt die Einzelhandelsbranche große Datenmengen, um den sich ständig ändernden Anforderungen der Käufer gerecht zu werden. Die Informationen, die Einzelhändler sammeln und analysieren, können helfen, Trends zu identifizieren, Produkte zu empfehlen und Gewinne zu steigern.

Wichtig

Das durchschnittliche Gesamtgehalt für einen Datenanalysten in den Vereinigten Staaten betrug im Juli 2025 etwas über 91.000 US-Dollar.1

Datenanalyse hat keinen separaten Eintrag im Handbuch des Bureau of Labor Statistics (BLS), aber die Verantwortlichkeiten fallen unter die Kategorie des Datenwissenschaftlers. Die Behörde schätzt, dass zwischen 2023 und 2033 bis zu 73.100 Arbeitsplätze in diesem Bereich mit einer Rate von 36 % geschaffen werden, was viel schneller ist als der Durchschnitt.2

Datenanalysetechniken

Datenanalysten können verschiedene Analysemethoden und -techniken verwenden, um Daten zu verarbeiten und Informationen zu extrahieren. Zu den beliebtesten Methoden gehören:

Regressionsanalyse: Diese beinhaltet die Analyse der Beziehung zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variable. Die unabhängigen Variablen werden verwendet, um die abhängige Variable zu erklären und zeigen, wie sich Änderungen der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable auswirken.

Faktorenanalyse: Diese beinhaltet die Aufnahme eines komplexen Datensatzes mit vielen Variablen und die Reduzierung der Variablen auf eine kleine Anzahl. Das Ziel dieser Maßnahme ist es, verborgene Trends zu entdecken, die sonst schwieriger zu erkennen gewesen wären.

Kohortenanalyse: Dies ist der Prozess der Aufteilung eines Datensatzes in Gruppen ähnlicher Daten, häufig in eine Kundendemografie. Sie ermöglicht es Datenanalysten und anderen Nutzern der Datenanalyse, tiefer in die Zahlen einzutauchen, die sich auf eine bestimmte Teilmenge von Daten beziehen.

Monte-Carlo-Simulationen: Diese Simulationen modellieren die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse. Sie werden häufig zur Risikominderung und Verlustvermeidung eingesetzt. Sie integrieren mehrere Werte und Variablen und haben oft größere Prognosefähigkeiten als andere Datenanalyseansätze.

Zeitreihenanalyse: Diese Methode verfolgt Daten über die Zeit und festigt die Beziehung zwischen dem Wert eines Datenpunkts und dem Auftreten des Datenpunkts. Diese Datenanalysetechnik wird normalerweise verwendet, um zyklische Trends zu erkennen oder Finanzprognosen zu erstellen.

Datenanalyse-Tools

Datenanalyse hat sich sowohl in technologischen Fähigkeiten als auch in einer breiten Palette mathematischer und statistischer Ansätze zur Zahlenverarbeitung rasant weiterentwickelt. Datenanalysten haben eine breite Palette von Softwaretools, um Daten zu erfassen, Informationen zu speichern, Daten zu verarbeiten und Ergebnisse zu berichten.

Datenanalyse hatte schon immer lose Verbindungen zu Tabellenkalkulationen und Microsoft Excel. Datenanalysten arbeiten auch häufig mit primitiven Programmiersprachen, um Datenbanken zu transformieren und zu manipulieren. Sie erhalten auch Hilfe bei der Berichterstattung oder Kommunikation von Ergebnissen. Sowohl Tableau als auch Power BI sind Datenvisualisierungs- und Analysewerkzeuge, die verwendet werden, um Informationen zu sammeln, Datenanalysen durchzuführen und Ergebnisse über Dashboards und Berichte zu verteilen.

Es entstehen auch andere Tools, um Datenanalysten zu unterstützen. SAS ist eine Analyseplattform, die beim Data Mining helfen kann. Apache Spark ist eine Open-Source-Plattform, die für die Verarbeitung großer Datenmengen nützlich ist. Datenanalysten haben ein breites Spektrum an technologischen Fähigkeiten, um den Wert, den sie ihren Unternehmen liefern, weiter zu steigern.

Die Rolle der Datenanalyse

Datenanalyse kann Abläufe, Effizienz und Leistung in zahlreichen Branchen verbessern, indem sie Muster hervorhebt. Die Implementierung dieser Techniken kann Unternehmen und Firmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Werfen wir einen Blick auf den Prozess der Datenanalyse, der in vier grundlegende Schritte unterteilt ist.

Datenerfassung

Wie der Name schon sagt, umfasst dieser Schritt das Sammeln von Daten und Informationen aus einem breiten Spektrum von Quellen. Verschiedene Informationsformen werden dann in dasselbe Format umgewandelt, damit sie schließlich analysiert werden können. Der Prozess kann eine geraume Zeit in Anspruch nehmen, mehr als jeder andere Schritt.

Datenmanagement

Daten benötigen eine Datenbank, um die gesammelten Informationen zu enthalten, zu verwalten und Zugriff darauf zu bieten. Der nächste Schritt in der Datenanalyse ist daher die Erstellung einer solchen Datenbank zur Verwaltung der Informationen.

Einige Einzelpersonen und Organisationen speichern Daten in Microsoft Excel-Tabellen, aber Excel ist für diesen Zweck begrenzt. Es ist eher ein Werkzeug für grundlegende Analysen und Berechnungen, z. B. im Finanzwesen.

Relationale Datenbanken sind eine viel bessere Option als Excel für die Datenspeicherung. Sie ermöglichen die Speicherung wesentlich größerer Datenmengen und einen effizienten Zugriff. Die relationale Struktur ermöglicht die einfache gemeinsame Nutzung von Tabellen. Structured Query Language, bekannt unter den Initialen SQL, ist die Computersprache, die zum Arbeiten mit und Abfragen von relationalen Datenbanken verwendet wird. SQL wurde 1979 entwickelt und ermöglicht eine einfache Interaktion mit relationalen Datenbanken, sodass Datensätze abgefragt, erstellt und analysiert werden können.3

Statistische Analyse

Der dritte Schritt ist die statistische Analyse. Sie beinhaltet die Interpretation der gesammelten und gespeicherten Daten in Modelle, die hoffentlich Trends aufdecken, die zur Interpretation zukünftiger Daten verwendet werden können. Dies wird durch Open-Source-Programmiersprachen wie Python erreicht. Spezifischere Tools für die Datenanalyse, wie R, können für statistische Analysen oder grafische Modellierung verwendet werden.

Datenpräsentation

Die Ergebnisse des Datenanalyseprozesses sollen geteilt werden. Der letzte Schritt ist die Formatierung der Daten, sodass sie für andere zugänglich und verständlich sind, insbesondere für Personen innerhalb eines Unternehmens, die für Wachstum, Analyse, Effizienz und Betrieb verantwortlich sind. Der Zugang kann auch für Aktionäre von Vorteil sein.

Bedeutung und Verwendung von Datenanalyse

Datenanalyse liefert eine entscheidende Komponente für die Erfolgswahrscheinlichkeit eines Unternehmens. Das Sammeln, Sortieren, Analysieren und Präsentieren von Informationen kann die Gesellschaft erheblich verbessern und nutzen, insbesondere in Bereichen wie dem Gesundheitswesen und der Verbrechensbekämpfung. Aber die Verwendung von Datenanalyse kann gleichermaßen vorteilhaft für kleine Unternehmen und Startups sein, die nach einem Vorteil gegenüber dem Nachbarbetrieb suchen, wenn auch in kleinerem Maßstab.

Warum ist Datenanalyse wichtig?

Die Implementierung von Datenanalyse in das Geschäftsmodell bedeutet, dass Unternehmen helfen können, Kosten zu senken, indem sie effizientere Wege der Geschäftsabwicklung identifizieren. Ein Unternehmen kann Datenanalyse nutzen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Was sind die 4 Arten der Datenanalyse?

Datenanalyse wird in vier grundlegende Typen unterteilt. Die deskriptive Analyse beschreibt, was in einem bestimmten Zeitraum passiert ist. Die diagnostische Analyse konzentriert sich mehr darauf, warum etwas passiert ist. Die prädiktive Analyse geht dazu über, was in naher Zukunft wahrscheinlich passieren wird. Schließlich schlägt die präskriptive Analyse einen Handlungsverlauf vor.

Wer nutzt Datenanalyse?

Datenanalyse wurde von mehreren Sektoren übernommen, in denen schnelle Umschwünge möglich sind, wie der Reise- und Gastgewerbebranche. Das Gesundheitswesen ist ein weiterer Sektor, der die Nutzung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten kombiniert, und Datenanalyse kann bei schnellen Entscheidungen helfen. Auch die Einzelhandelsbranche verwendet große Datenmengen, um den sich ständig ändernden Anforderungen der Käufer gerecht zu werden.