Was ist Data Analytics und wie kann man sie im Unternehmen nutzen?

Laut einer aktuellen Branchenumfrage nutzen 57 % der Organisationen Data Analytics nicht nur zur Kostenreduzierung, sondern auch zur Steuerung ihrer Geschäftsstrategie, während 52 % sie zur Verbesserung der finanziellen Ergebnisse einsetzen. Konkret ermöglicht die Analyse von Big Data das Erkennen von Trends, Mustern und verborgenen Korrelationen in großen Mengen unbearbeiteter Informationen.

Darüber hinaus verändern Technologien wie Cloud Computing, Künstliche Intelligenz und Machine Learning den Ansatz zur Datenanalyse grundlegend. Angesichts eines erwarteten Volumens von 19,70 Milliarden US-Dollar für den Self-Service-Business-Intelligence-Markt bis 2028 ist es entscheidend zu verstehen, wie Data Analytics im Unternehmen effektiv implementiert werden kann, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Definition von Data Analytics und Bedeutung für Unternehmen

Data Analytics ist die Wissenschaft, die mathematische, statistische und logische Prinzipien anwendet, um Rohdaten in verwertbare Informationen umzuwandeln. Sie ist ein grundlegender Prozess, der es Unternehmen ermöglicht, Datensätze zu untersuchen, um bedeutungsvolle Erkenntnisse zu gewinnen und verborgene Muster aufzudecken.

Was ist Data Analytics: Definition und Ziele

Datenanalyse ist der Prozess, bei dem Datensätze untersucht werden, um daraus Nutzen zu ziehen und konkrete Fragen zu beantworten. Im Wesentlichen verwandelt sie Rohdaten in verwertbare Informationen, die strategische Entscheidungen unterstützen. Die Ursprünge der Datenanalyse reichen bis ins 18. und 19. Jahrhundert zurück, als Ökonomen wie Charles Joseph Minard und William Playfair begannen, systematisch Daten über europäische Handelsaktivitäten zu sammeln.

Heute folgt die Datenanalyse dank technologischer Entwicklungen einem strukturierten Weg, der mit der Identifizierung eines Problems oder Ziels beginnt. Anschließend werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, verarbeitet, klassifiziert und auf Konsistenz überprüft (dieser Schritt wird als Data Cleansing bezeichnet). Erst danach beginnt der Data Analyst mit der eigentlichen Analyse, wobei er die am besten geeignete Methodik auswählt.

Hauptziele der Data Analytics sind:

• Optimierung von Geschäftsprozessen und Kostensenkung
• Steuerung von Strategien und organisatorischen Veränderungen
• Überwachung und Verbesserung finanzieller Ergebnisse
• Treffen fundierter Entscheidungen auf Basis konkreter Daten statt bloßer Intuition

Unterschied zwischen Data Analytics und Data Science

Obwohl die Begriffe häufig synonym verwendet werden, handelt es sich bei Data Analytics und Data Science um zwei unterschiedliche Bereiche. Data Analytics konzentriert sich auf die Interpretation vorhandener Daten, um Muster und Trends zu identifizieren und gezielte Fragen sofort zu beantworten. Mit anderen Worten: Data Analytics sagt uns, was passiert ist und warum, indem sie vorhandene Daten interpretiert, um kurzfristige Entscheidungen zu unterstützen.

Im Gegensatz dazu geht Data Science darüber hinaus. Sie wendet prädiktive Modelle und Machine-Learning-Techniken an, um komplexere Erkenntnisse zu gewinnen. Ein Data Scientist gibt Auskunft darüber, was in Zukunft passieren könnte und wie man darauf einwirken kann, um bestimmte Ziele zu erreichen, indem er fortgeschrittene Modelle zur Prognose und Einflussnahme auf zukünftige Entwicklungen erstellt.

Beide Disziplinen teilen jedoch grundlegende technische Fähigkeiten, wie den Einsatz von SQL, Python und R zur Datenverarbeitung und -analyse. Sowohl Data Analysts als auch Data Scientists müssen akribisch auf Details achten und in der Lage sein, effektiv mit anderen Berufsgruppen zusammenzuarbeiten.

Was versteht man unter Analytics im Unternehmenskontext?

Analytics im Unternehmenskontext (Business Analytics) bezeichnet die Anwendung von Datenanalyseprinzipien speziell im Geschäftsbereich. Im Unterschied zur allgemeinen Data Analytics zielt Business Analytics auf unternehmensrelevante Erkenntnisse ab, oft mit vordefinierten Inhalten, die den Analyseprozess beschleunigen.

Konkret bezieht sich Business Analytics auf drei zentrale Prozesse:

• Erfassung und Verarbeitung historischer Unternehmensdaten
• Analyse dieser Daten zur Erkennung von Trends, Mustern und zugrunde liegenden Ursachen
• Treffen datenbasierter Geschäftsentscheidungen auf Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse

Diese Prozesse ermöglichen es Unternehmen, ihre Kunden besser zu verstehen, betriebliche Abläufe zu optimieren und neue Marktchancen zu identifizieren. Laut aktuellen Studien zählen eine höhere Effizienz und Produktivität, schnellere und effektivere Entscheidungsprozesse, bessere finanzielle Leistungen sowie eine verbesserte Kundengewinnung und -bindung zu den wichtigsten Vorteilen, die Unternehmen durch den Einsatz von Analytics erzielen.

Zusammengefasst: Daten stellen eine wahre „Goldgrube“ für Unternehmen dar – jedoch nur, wenn sie korrekt organisiert und interpretiert werden. Die Datenanalyse verwandelt diese Rohressource in anwendbares Wissen, macht verborgene Geschichten in Zahlen sichtbar und unterstützt strategische Entscheidungen, die konkreten Geschäftswert schaffen.

Die vier Haupttypen der Datenanalyse

Bei der Analyse von Unternehmensdaten lassen sich vier Haupttypen unterscheiden, von denen jeder einem spezifischen Ziel dient und einen steigenden Grad an Komplexität aufweist. Diese Analysearten beantworten unterschiedliche Fragen – und wenn sie gemeinsam angewendet werden, ermöglichen sie ein vollständiges und tiefgehendes Verständnis der organisatorischen Realität, der Kunden und des Marktes.

Deskriptive Analyse: Was ist passiert?

Die deskriptive Analyse stellt den ersten grundlegenden Schritt in jedem Datenanalyseprozess dar. Diese grundlegende Analyseform beantwortet die Fragen „Was ist passiert?“ und „Was geschieht aktuell?“, indem sie aktuelle und historische Daten untersucht. Durch deskriptive statistische Methoden wie Mittelwerte, Mediane, Modus, Varianzen und Standardabweichungen erhalten wir einen detaillierten Überblick über die Eigenschaften der Daten, insbesondere über deren Zentralwert, Streuung und Verteilung.

Im Unternehmenskontext ermöglicht die deskriptive Analyse:

• Quantifizierung von Zusammenhängen zwischen Daten
• Identifikation von Mustern und Anomalien
• Segmentierung der Kundenbasis
• Vergleich unterschiedlicher Zeiträume oder Geschäftsbereiche

Typische Werkzeuge sind Dashboards, regelmäßige oder ad-hoc-Berichte und einfache Data-Analytics-Anwendungen. Obwohl sie die einfachste Form der Business Intelligence darstellt, bildet die deskriptive Analyse die Grundlage für vertiefende Analysen – ohne ein Verständnis dessen, was geschehen ist, kann man weder Ursachen analysieren noch künftige Entwicklungen vorhersagen.

Diagnostische Analyse: Warum ist es passiert?

Während die deskriptive Analyse erklärt, was geschehen ist, geht die diagnostische Analyse einen Schritt weiter und untersucht, warum bestimmte Ereignisse eingetreten sind. Diese fortgeschrittene Analyseform identifiziert Ursachen, Probleme oder Anomalien durch die Untersuchung von Korrelationen, Abhängigkeiten und Trends.

Der diagnostische Analyseprozess erfolgt typischerweise in drei Schritten:

• Identifikation von Anomalien;
• Sammlung relevanter Informationen zu diesen Anomalien;
• Anwendung statistischer Techniken zur Ermittlung von Korrelationen und Abhängigkeiten, die die Anomalien erklären.

Zum Einsatz kommen Techniken wie Data Drilling (Detailanalyse durch verschiedene Visualisierungsebenen), Data Mining (Erkennung von Mustern und Anomalien in großen Datensätzen) sowie Korrelationsanalysen. Die diagnostische Analyse ist besonders hilfreich, um Ursachen für Fehlfunktionen zu identifizieren, häufige Beschwerden zu vermeiden oder Faktoren hinter bestimmten Leistungstrends zu verstehen.

Prädiktive Analyse: Was könnte passieren?

Die prädiktive Analyse nutzt historische Daten, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Verhaltensweisen zu treffen. Sie beantwortet die Frage: „Was könnte in Zukunft passieren?“, indem sie vergangene Daten analysiert, um Muster und Trends zu identifizieren, die sich wiederholen könnten.

Für präzise Vorhersagen werden fortschrittliche Techniken wie Machine Learning, neuronale Netzwerke, Entscheidungsbäume, lineare Regression, Data Mining und Spieltheorie eingesetzt. Mit diesen Werkzeugen entwickeln Unternehmen prädiktive und statistische Modelle, die dabei helfen, Entscheidungen und Strategien zu optimieren und Daten in verwertbare sowie umsetzbare Informationen zu verwandeln.

Im Unternehmenskontext findet die prädiktive Analyse unter anderem Anwendung bei der Betrugsprävention durch die Erkennung verdächtiger Verhaltensmuster, bei der Optimierung von Marketingkampagnen, bei der Verbesserung betrieblicher Abläufe wie Lagerbestandsprognosen und Ressourcenplanung sowie bei der Risikoreduzierung etwa durch Bonitätsbewertungen.

Präskriptive Analyse: Was sollen wir tun?

An der Spitze der analytischen Pyramide steht die präskriptive Analyse, die nicht nur vorhersagt, was passieren wird, sondern auch konkrete Empfehlungen gibt, welche Maßnahmen ergriffen werden sollten. Sie beantwortet die Frage: „Was sollen wir tun?“ – und stellt die fortschrittlichste Form der Datenanalyse dar.

Durch die Kombination von Big Data, Mathematik, Geschäftsregeln und Machine Learning bietet die präskriptive Analyse spezifische Handlungsanweisungen, die auf vorhergesagten Szenarien basieren. Diese Erkenntnisse bilden die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen – besonders in unsicheren und dynamischen Märkten.

Zu den wichtigsten Einsatzgebieten gehören:

• Dynamische Preisgestaltung (Preisanpassung je nach Nachfrage und Kundenverhalten)
• Optimale Ressourcenzuteilung (z. B. Personal, Ausstattung, Lagerbestände)
• Optimierung des Marketing-Mix
• Erweiterte Kundensegmentierung

Obwohl die meisten Analysen in Unternehmen derzeit noch deskriptiver oder diagnostischer Natur sind, bietet das vollständige Spektrum dieser vier Analysearten eine umfassende Sichtweise – von der rückblickenden Betrachtung bis hin zur strategischen Zukunftsplanung.

Der Prozess der Datenanalyse im Unternehmen

Um Unternehmensdaten in konkreten Mehrwert zu verwandeln, ist ein strukturierter Analyseprozess erforderlich, der aus mehreren entscheidenden Phasen besteht. Dieser Prozess ist das Rückgrat jeder Data-Analytics-Initiative und maßgeblich für die Qualität datenbasierter Entscheidungen.

Datensammlung und -kategorisierung

Die Datenerhebung bildet den Ausgangspunkt jedes Analyseprojekts. Unternehmen greifen dabei in der Regel sowohl auf interne Daten – wie Transaktionen und Kundeninteraktionen – als auch auf externe Daten zurück, etwa aus öffentlichen Datenbanken, sozialen Netzwerken oder IoT-Sensoren. Die Qualität und Vielfalt dieser Quellen beeinflussen maßgeblich die Zuverlässigkeit der späteren Analyse.

Nach der Erfassung müssen die Daten nach objektiven Kriterien wie Format, Herkunft und Aktualisierungsfrequenz kategorisiert werden. Dies ermöglicht eine strukturierte Organisation der Daten und schafft die Grundlage für weitere Analyseschritte.

Datenbereinigung und -validierung

Bevor die eigentliche Analyse beginnt, müssen die Daten sorgfältig bereinigt werden, um ihre Genauigkeit sicherzustellen. Dieser Schritt umfasst das Entfernen von Duplikaten, den Umgang mit fehlenden Werten sowie den Ausschluss irrelevanter Daten. Laut Studien verbringen Data Scientists bis zu 60 % ihrer Arbeitszeit ausschließlich mit der Bereinigung und Organisation von Daten.

Die Validierung überprüft, ob die Daten bestimmte Qualitätskriterien erfüllen: Sie müssen genau, aktuell, vollständig und konsistent sein. Dieser Schritt ist entscheidend – denn unzuverlässige Daten können Unternehmen mehr als 12 % des Jahresumsatzes kosten.

Data Warehousing und ETL-Tools

Die bereinigten Daten werden in einem zentralen Data Warehouse gespeichert, das mithilfe von ETL-Tools (Extract, Transform, Load) arbeitet, die die Daten extrahieren, umwandeln und laden – basierend auf DBMS-Technologien – und dabei entweder per Refresh (kompletter Ersatz) oder Update (Ergänzung) vorgehen.

ETL-Prozesse nutzen zwei Hauptmethoden: den Refresh, bei dem die Daten vollständig ersetzt werden, und das Update, bei dem neue Daten hinzugefügt werden, ohne die bestehenden zu löschen. Diese Werkzeuge sind unerlässlich, um große Datenmengen strukturiert zu verwalten und Fehler sowie Inkonsistenzen zu minimieren.

Visualisierung und Interpretation der Ergebnisse

Der abschließende Schritt besteht in der Datenvisualisierung – über Diagramme, Tabellen und interaktive Dashboards – die eine schnelle Interpretation der Ergebnisse ermöglichen. Eine effektive Darstellung muss Form und Funktion ausbalancieren: Zu einfach kann langweilig sein, zu komplex wiederum unübersichtlich.

Gängige Visualisierungsformen sind:

• Balken-, Kreis- und Streudiagramme
• Karten und geografische Darstellungen
• Interaktive Dashboards mit Drill-down-Funktionen

Diese Phase ist entscheidend, um Ergebnisse klar an Stakeholder zu kommunizieren und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Praktische Anwendungen von Data Analytics im Unternehmen

Data Analytics verändert grundlegend die alltäglichen Abläufe moderner Unternehmen – sie geht von der Theorie in die Praxis über. In zahlreichen Branchen – vom Einzelhandel über die Fertigung bis hin zu Finanzwesen und Logistik – führt die Datenanalyse zu konkreten Anwendungen, die greifbaren Mehrwert schaffen.

Optimierung von Entscheidungsprozessen

Datenbasierte Entscheidungen reduzieren persönliche Verzerrungen deutlich und sorgen für mehr Objektivität. Unternehmen mit einer datengetriebenen Unternehmenskultur erzielen klare Wettbewerbsvorteile – etwa durch höhere Kundenzufriedenheit oder eine wirksamere strategische Planung.

Beispielsweise kann ein internationaler Einzelhändler mithilfe von Data Analytics den Lagerbestand in Erwartung bestimmter Wetterereignisse steuern, indem er Einkaufsmuster erkennt, die in der Vergangenheit bei bestimmten klimatischen Bedingungen auftraten.

Tatsächlich ermöglichen datengestützte Entscheidungen nicht nur das Reagieren auf aktuelle Herausforderungen, sondern auch die Entwicklung langfristiger Unternehmensstrategien. Wenn Daten aus verschiedenen Abteilungen in einer einzigen Quelle zusammenfließen, können alle Teams aufeinander abgestimmt im End-to-End-Prozess arbeiten – Datensilos und Kommunikationslücken werden vermieden.

Verbesserung des Kundenservices

Customer Analytics – also die Analyse von Kundendaten – ermöglicht es, Kundenverhalten zu verfolgen, zu analysieren und gezielt auf Bedürfnisse zu reagieren. Durch die Auswertung von Kennzahlen wie Kaufhistorie oder Umfragefeedback gewinnen Unternehmen tiefere Einblicke in Gewohnheiten und Wahrnehmung ihrer Kunden.

Ein zentraler Aspekt ist die frühe Erkennung von Kündigungsabsichten. Unternehmen können nachvollziehen, welche vorherigen Probleme zur Kundenabwanderung führten, und deren Lösung priorisieren. Auch spezifische Kennzahlen wie First Response Time (FRT) oder First Contact Resolution (FCR) sind entscheidend für die Bewertung und Verbesserung der Kundenerfahrung.

Datenbasiertes Marketing

Data-driven Marketing bedeutet, Daten in jeder Phase strategischer Entscheidungen einzubinden. Laut einer aktuellen Studie halten 89 % der Marketingverantwortlichen es für entscheidend, die Kundenbedürfnisse entlang der Customer Journey vorauszusehen.

Fachleute, die datengestützte Strategien einsetzen, können:

• bis zu 30 % der Marketingkosten einsparen
• ihre Umsätze um bis zu 20 % steigern
• die Kundenkommunikation personalisieren
• den ROI von Kampagnen verbessern

Zudem ermöglicht die Datenanalyse eine präzise Segmentierung der Zielgruppen – so werden Informationen in gezielte Kampagnen überführt und Konversionsraten optimiert.

Qualitätskontrolle und operative Steuerung

In der Fertigungsindustrie hilft Data Analytics dabei, Störungen und Ausfälle in Produktionsketten zu verhindern und teure Verluste zu vermeiden. Echtzeitanalysen ermöglichen schnellere und präzisere Entscheidungen und steigern die betriebliche Effizienz.

Auch Einzelhändler nutzen diese Tools zur Optimierung der Lagerverwaltung und zur Erstellung präziser Nachfrageprognosen. Im Bereich Logistik unterstützt die Analyse Lagerhaltung und Warenverteilung, während sie im Finanzsektor zur Betrugsprävention und Risikobewertung beiträgt.

Kurzum: Data Analytics ist längst keine exklusive Ressource für Großkonzerne mehr – auch kleine und mittlere Unternehmen nutzen sie, um Wettbewerbsfähigkeit und Kundenerlebnis zu überwachen und Daten in echten Wettbewerbsvorteil zu verwandeln. In Kombination mit modernen IT-Diensten lässt sich das volle Potenzial der Daten ausschöpfen – zugunsten besserer Abläufe, höherer Sicherheit und besserer Entscheidungsfindung.

Technologien und Tools der modernen Data Analytics

Im heutigen technologischen Umfeld haben sich die Werkzeuge zur Datenanalyse rasant weiterentwickelt – von einfachen Statistikprogrammen hin zu hochentwickelten, vernetzten Plattformen. Diese Fortschritte haben die Art und Weise, wie Unternehmen aus ihren Daten Mehrwert schöpfen, grundlegend verändert.

KI und Machine Learning für prädiktive Analysen

Künstliche Intelligenz in der Data Analytics ermöglicht es, tiefgehende Erkenntnisse zu gewinnen und präzise Vorhersagen zu treffen. Durch die Automatisierung komplexer Analyseprozesse können sich Teams stärker auf strategische Entscheidungen als auf operative Aufgaben konzentrieren.

Machine-Learning-Algorithmen erkennen versteckte Muster, die der traditionellen Analyse entgehen würden, und bringen Optimierungspotenziale zum Vorschein, die sonst unsichtbar blieben. Zudem ermöglichen KI-Technologien Echtzeitanalysen, die genau dann Informationen liefern, wenn sie benötigt werden.

Prädiktive Analysen kombinieren statistische Algorithmen mit Machine-Learning-Methoden wie neuronalen Netzen, Entscheidungsbäumen und linearer Regression, um zukünftige Entwicklungen auf Basis historischer Daten zu prognostizieren. Besonders hilfreich sind diese Technologien zur Vorhersage von Kundenverhalten, zur Optimierung von Lieferketten oder zur Vermeidung von Kundenabwanderung durch frühzeitige Erkennung von Unzufriedenheitsanzeichen.

Big Data Analytics und Cloud Computing

Big Data erfordert leistungsfähige Rechentechnologien wie verteilte Datenverarbeitung und Cloud-Infrastrukturen. Cloud Computing stellt dabei On-Demand-Ressourcen für Speicherung und Analyse bereit und bietet sowohl Zugang zu fortschrittlichen Datenmanagementdiensten als auch eine flexible Skalierbarkeit der Rechenleistung.

Führende Plattformen wie Google Cloud, Microsoft Azure und AWS stellen flexible und kosteneffiziente Lösungen bereit, mit denen Unternehmen riesige Datenmengen verwalten und analysieren können. Cloud-Systeme ermöglichen eine horizontale Skalierung bei Lastspitzen, wodurch nur das bezahlt wird, was tatsächlich genutzt wird – das optimiert die IT-Ausgaben erheblich.

Google Data Analytics und Self-Service-Tools

Die Branche entwickelt sich in Richtung Self-Service Analytics – ein Ansatz, bei dem auch Fachanwender ohne Programmierkenntnisse komplexe Analysen durchführen können. Diese Demokratisierung der Datenanalyse führte zur Entstehung von Plattformen, die Machine-Learning-Technologien zur Vereinfachung von Aufgaben wie Datenaufbereitung und prädiktiver Analyse integrieren.

Für eine effektive Self-Service-Strategie sind eine leistungsfähige Datenspeicherung wie BigQuery, eine geeignete Datenvorbereitung wie mit Cloud Dataprep und eine intuitive Datenvisualisierung etwa über Data Studio erforderlich – zusammen ermöglichen diese Tools den Aufbau skalierbarer und ganzheitlicher Analyseumgebungen.

Data Mining und NLP für unstrukturierte Daten

Da etwa 80 % aller globalen Daten unstrukturiert sind, gewinnen Techniken wie Text Mining und Natural Language Processing (NLP) stark an Bedeutung. Text Mining verwandelt unstrukturierte Texte in strukturierte Daten, um darin signifikante Muster zu identifizieren – mit Hilfe von Algorithmen wie Naïve Bayes oder Support Vector Machines (SVM).

NLP, entwickelt aus der computerlinguistischen Forschung, ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache (schriftlich und mündlich) zu verstehen. Methoden wie Tokenisierung, Part-of-Speech-Tagging oder Named Entity Recognition (NER) helfen beim Aufbau grammatikalisch strukturierter Datenmodelle – unerlässlich für die Analyse von Dokumenten, E-Mails oder Social-Media-Beiträgen.

Die Zukunft der Data Analytics nutzen

Data Analytics ist heute unerlässlich, um wettbewerbsfähig zu bleiben – sie ist nicht nur ein Trend, sondern ein strategisches Werkzeug, das Rohdaten in fundierte Entscheidungen verwandelt. Unternehmen, die in Analysetechnologien, Schulungen und eine datenorientierte Unternehmenskultur investieren, erzielen klare Vorteile in Effizienz, Kosteneinsparung und Kundenerlebnis.

Mit der Weiterentwicklung von KI, Machine Learning und Self-Service-Tools wird der Zugang zu Daten immer leistungsfähiger und breiter verfügbar. Die eigentliche Herausforderung liegt heute nicht mehr in der Datensammlung, sondern in der intelligenten Nutzung dieser Informationen.

Die Zukunft gehört jenen, die menschliche mit künstlicher Intelligenz verbinden, um Innovationen zu steuern und geschäftlichen Mehrwert zu schaffen – auch durch Digital Workplace, die Zusammenarbeit und datengetriebene Entscheidungen in allen Unternehmensbereichen ermöglichen.