Data Analytics: Große Datenmengen professionell analysieren

Welche Fähigkeiten benötigt man, um Datenanalysen schnell und einfach durchführen zu können? Und warum ist es wichtig, gute Datenanalyst:innen im Unternehmen zu haben? Data-Analytics-Experte Philip Schachl gibt Antworten und hat auch wertvolle Tipps, wie Sie Data Analytics in bereits bestehende Geschäftsprozesse integrieren können.

Kurz vor dem Wochenende noch schnell eine Analyse der aktuellen Unternehmenszahlen für den/die Chef:in zusammenstellen zu müssen, sorgt bei vielen für Stress. Denn sie wissen, dass sie Stunden dazu brauchen, um die Daten aus unterschiedlichen Quellen mühsam zusammenzusuchen, sie zusammenzufassen und sie klar und verständlich zu visualisieren.
Dabei gelingt es auch nicht immer, das Potenzial der Unternehmensdaten auszuschöpfen und aus großen Datenmengen die interessanten und wichtigen Informationen aufzuspüren. „Viele wissen, dass die Datenanalyse wichtig ist. Es ist ihnen aber oft nicht bewusst, wie tief diese wirklich gehen kann”, sagt Philip Schachl. Er ist Data-Analytics-Experte und leitet am WIFI Wien den Kurs „Data Analytics – Datenvisualisierung für Management Reporting”.

Welche Fähigkeiten benötigt man, um Datenanalysen schnell und einfach durchführen zu können? „Man muss große Mengen an Daten in eine Struktur bringen und verstehen, wie die Daten in den Datenbanken idealerweise aussehen sollten”, so Schachl. Dabei ist es auch wichtig, zu verstehen, wie das Ergebnis der Analyse aussehen sollte. „Nehmen wir das Beispiel mit der Postleitzahl. Wenn man nur ein Datenfeld für „PLZ Ort“ hat, kann man keine Analyse nach den Postleitzahlen für den Vertrieb durchführen”, erklärt der Experte. „Ziel muss immer sein, dass alle Felder klar definiert sind, damit sie möglichst oft und zu möglichst vielen Zwecken wiederverwendet werden können. Ansonsten heißt es „Garbage in, garbage out“. Wer Daten im Vorhinein nicht sauber definiert, hat das Nachspiel im Nachhinein.”

Datenanalysen sind also nur dann zuverlässig, wenn die Daten deutlich voneinander abgegrenzt und klar definiert sind und eindeutige Inhalte abbilden. Je besser die Datenstruktur ist, desto leichter lassen sich zielgerichtete Auswertungen durchführen. Schachl: „Die Arbeit an sauberen Daten kann kritische Erfolgspotentiale ermöglichen. Man ist oft davon überrascht, wie viel Handlungsbedarf zur Optimierung der eigenen Datenbanken besteht.” Wer also lernen will, wie Daten richtig strukturiert sein müssen, um sie später schnell und präzise auszuwerten, ist im Kurs „Data Analytics – Datenvisualisierung für Management Reporting” genau richtig. Schachl: „Datenanalyst:innen sind die neuen Strippenzieher der Macht im IT-Umfeld, sie sind die Architekten des Erfolgs von Vertrieb und Unternehmensentscheidungen. Nach dem Kurs werden die Teilnehmer:innen mit einem ganz neuen Bewusstsein ins Unternehmen zurückkehren und sind für eine nachhaltig erfolgreiche und zukunftsträchtige Karriere vorbereitet.”


4 Tipps von Philip Schachl, wie Sie Data Analytics in bereits bestehende Geschäftsprozesse integrieren können:

Der erste Schritt ist der wichtigste und der lautet: Definieren Sie Ihre langfristigen Ziele! Denn auf Basis der definierten Ziele leiten Sie Reports ab, die zu Entscheidungen führen sollen. Ein Beispiel: Wenn der Vertrieb künftig in einem neuen Bundesland ausgebaut werden soll, können Sie die Auswertung auf Basis der Postleitzahl (PLZ) aufbauen, damit man bei jedem Report sofort weiß, wie weit man schon Fuß im neuen Bundesland gefasst hat. Diese Zahlen kann man dann ins Verhältnis mit den Mitbewerbern setzen – und sehen, wie hoch die eigene Durchdringung im neuen Bundesland ist. Deshalb:

Tipp #1: Definieren Sie klare Ziele!

Tipp #2: Schaffen Sie mit Ihrem Team Reports, die konkrete Zustände abbilden, um daraus Handlungsentscheidungen ableiten zu können.

Tipp #3: Wenn Sie Ihre Ziele und die Reports definiert haben, die Sie für die Steuerung des Unternehmens benötigen, prüfen Sie, woher und in welcher Frequenz Sie Daten dazu bekommen können. Je häufiger hier Updates kommen, desto besser. Der Grund liegt im Echtzeit-Reporting, das für viele Unternehmen in Bereichen schon Standard geworden ist.

Tipp #4: Sparen Sie nicht bei der Datenanalyse! Es ist schwierig, gute Analyst:innen zu bekommen. Wenn Sie gute Analyst:innen einstellen, vermeiden Sie erhebliche Kosten, weil die Überarbeitung bzw. Bereinigung von Datenbanken die operativen Kosten deutlich senken kann.
 

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