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Die klassischen Fehler der Datenanalyse

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Unabhängig von der Branche: Das Thema Datenanalyse ist in aller Munde. Dabei versprechen sich große wie kleine Unternehmen viel von der Auswertung gesammelter Daten. Leider ist das Ergebnis nicht immer ein Erfolgsgarant; es gibt viele Dinge, die im Handumdrehen aus guten Daten schlechte Daten machen. Um die Kardinalfehler zu vermeiden, muss man diese aber erst einmal kennen. Wie Sie das geschickt angehen und über welche Potenziale Sie tatsächlich verfügen, erfahren Sie in diesem Beitrag.

Unzureichende Schnittstellenimplementierung

Jede Datenanalyse beginnt mit der Sammlung der Daten. Dafür steht eine Vielzahl von Möglichkeiten zur Verfügung. Ob als kostenloses Tool in eine bestehende Dienstleistung integriert oder in Form einer lizensierten Software – die Auswahl ist umfangreich. Das beste Werkzeug zur Datensammlung ist jedoch wenig effektiv, werden die Daten an den falschen Schnittstellen abgefangen. Grundsätzlich gilt: Je mehr, umso besser. Denn es ist einfacher, überflüssige Daten zu filtern als fehlende Daten zu ergänzen.

Für ein umfassendes Analysesystem ist es wichtig, die offensichtlichen und die weniger offensichtlichen Schnittstellen für die Datensammlung zu kennen:

  • Webseite
  • Social Media
  • Interne Datenverarbeitung
  • Kundenfeedback – Foren, Feedback-Tools
  • After Sales Management
  • Und viele mehr.

Die passenden Schnittstellen zu finden, ist nur der erste Schritt. Anschließend müssen die gesammelten Daten in verwertbarer Form zwischengelagert werden. Hochspezialisierte Programme setzen dafür auf eine Echtzeitauswertung. Da dies nicht immer möglich ist, muss zusätzlich eine sichere Speichermöglichkeit vorhanden sein.

Inkorrekte Datenaufwertung

Der zweite Schritt führt zu einer individuellen Datenaufbereitung. Dieser Prozess ist extrem delikat. Die benötigten Daten werden durch sehr spezifische Faktoren bestimmt. In welcher Branche ist man aktiv? Wozu sollen die Daten verwendet werden? In welchem Umfang kann eine sinnvolle Analyse vorgenommen werden? Insbesondere kleine Unternehmen überschätzen gern die mit der Datenanalyse verbundene Arbeitslast. Sie erstellen lange Datenbanken, die für jeden einzelnen Faktor mit Unter-Datenbanken bestückt sind. Anschließend werden unzählige Verbindungsmöglichkeiten gesucht, die dann durch die Analysten mit Sinn behaftet werden sollen. Dies führt oft zu langen Aufgabenzetteln, die nur selten wertvolle Informationen hinterfragen.

Ein klassischer Tipp für eine gute Datenanalyse ist es, den Blick auf das Wesentliche zu legen. Was möchte man erreichen? Mit welchen Daten kann dies schnellstmöglich geschehen? Über diese zwei Grundfragen lässt sich die Masse der gesammelten Daten leicht in handliche Pakete schnüren, die eine wichtige Grundlage für die Auswertung bilden.

Hinweis: Ungenutzte Daten, wenn möglich, nicht löschen. Die wachsende Datenbank kann sich in Zukunft als eine echte Fundgrube erweisen! Vor allem dann, wenn die Kapazität für die Datenanalyse im Unternehmen steigt. Denn nur, weil die Daten aktuell nicht auf der Prioritätenliste stehen, sind sie nicht automatisch irrelevant.

Keine Wunder erwarten

Das Ziel der Datenanalyse ist immer eine Optimierung. Diese bezieht sich auf Arbeitsabläufe, Verkaufsprozesse oder den Kundenservice. Wie jedes Werkzeug der Prozessoptimierung hat auch die Datenanalyse ihre Grenzen. Wer nun Wunder erwartet, der wird schnell enttäuscht. Vor allem dann, wenn die Grundlage bereits sehr gut war.

Im Bereich des Trouble Shootings ist Big Data ein exzellentes Tool für eine schnelle Identifizierung von Problembereichen. Besteht allerdings kein akutes Problem, ist die Analyse oft nur ein Anstoß in die richtige Richtung: Es zeigt Schwachstellen auf. Diese zu beheben kann vor allem im Online-Umfeld durchaus Zeit in Anspruch nehmen.

Ausreichend Zeit einplanen

Erst, wenn Daten über einen angemessenen Zeitraum zur Verfügung stehen, lassen sich echte Auswertungen erstellen. Eine Datensammlung, die lediglich zwei Wochen des Geschäftsjahres deckt, ist zu kurzsichtig angelegt. Sie ist nicht in der Lage, saisonale Schwankungen oder den Einfluss von wirtschaftlichen Events zu berücksichtigen. Dies macht die Datenanalyse vor allem für umfangreich angelegte Projekte zu einem Langzeit-Tool.

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