Was ist datengestützte Entscheidungsfindung?

Jedes Unternehmen kann von sechs Schritten zur Integration datengestützter Entscheidungen im gesamten Unternehmen profitieren. Durch die Übernahme dieser Best Practices können die aus der Datenanalyse abgeleiteten Strategien umgesetzt und deren Auswirkungen gemessen werden.

1. Ziele definieren: In diesem Schritt müssen die Ziele des Unternehmens klar formuliert werden. Nachdem die Ziele definiert sind, kann das Unternehmen gezielte und zielgerichtete Anstrengungen unternehmen, um diese zu erreichen.
2. Identifizieren, Aufbereiten und Sammeln von Daten: In diesem Schritt legt das Unternehmen klare Ziele fest, ermittelt den Datenbedarf, bewertet und bereitet Datenquellen auf und sammelt und validiert dann systematisch die Daten.
3. Organisieren und Untersuchen: Hier werden die Daten strukturiert, um neue Muster, Trends und wertvolle Erkenntnisse zu finden. Die Reinigung von Daten schützt deren Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Die Visualisierung der Daten hilft dabei, Muster, Sonderfälle und Trends zu erkennen, die aus den Rohdaten nicht sofort ersichtlich werden.
4. Datenanalyse durchführen: In diesem Schritt werden Rohdaten mithilfe verschiedener Techniken und Methoden in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt, um Muster, Korrelationen und Trends aufzudecken, die die Geschäftsstrategie beeinflussen. Durch die Durchführung von Datenanalysen können Unternehmen strategische Entscheidungen treffen und die Gesamtleistung verbessern.
5. Schlussfolgerungen ziehen: Hier werden die wichtigsten Ergebnisse der Datenanalyse überprüft und in den richtigen geschäftlichen Kontext gestellt, um umsetzbare Erkenntnisse und Empfehlungen zu generieren. Praktische Schlussfolgerungen führen zu sinnvollen Maßnahmen, die den geschäftlichen Erfolg fördern.
6. Implementieren und Auswerten: Dieser letzte Schritt ist entscheidend für die Validierung von Erkenntnissen und die Messung von Ergebnissen. Auf der Grundlage datengestützter Empfehlungen werden Aktionspläne entwickelt, Ressourcen zugewiesen und der Fortschritt der Initiative kontinuierlich überwacht. Die Ergebnisse werden anhand vordefinierter KPIs (Key Performance Indicators) gemessen, Resultate werden analysiert, Feedback wird gesammelt und auf der Grundlage dieser Informationen werden in einem kontinuierlichen Zyklus aus Überwachung und iterativer Verbesserung Anpassungen vorgenommen. Dieser Schritt bietet eine Basis für fundierte Anpassungen von Strategien und Plänen auf der Grundlage empirischer Erkenntnisse und Rückmeldungen.

Bei der Implementierung einer datengestützten Entscheidungsfindung ergeben sich mehrere Herausforderungen, die Unternehmen effektiv bewältigen müssen. Ein wesentliches Problem ist die Vernachlässigung der Datenqualität. Daten von schlechter Qualität können zu ungenauen Analysen und Fehlentscheidungen führen und den Wert datengestützter Strategien zunichte machen.

In vielen Unternehmen befinden sich die Daten in unterschiedlichen Systemen und Formaten in verschiedenen Abteilungen, so dass es schwierig ist, sie umfassend zu konsolidieren und zu analysieren. Die Implementierung von Datenintegrationslösungen ist unerlässlich, um diese Hürde zu überwinden und eine ganzheitliche Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Daten-Analphabetismus ist oft eine weitere wichtige Herausforderung. Mitarbeitern fehlen möglicherweise die notwendigen Fähigkeiten, um Daten effektiv zu interpretieren und zu nutzen, was zu Fehlinterpretationen und suboptimalen Entscheidungen führt. Um die Vorteile datengestützter Ansätze zu maximieren, sind kontinuierliche Schulungen und die Förderung einer Kultur der Datenkompetenz von entscheidender Bedeutung.

Ein zu hohes Vertrauen in historische Daten kann ebenfalls problematisch sein. Daten aus der Vergangenheit sind zwar wertvoll, aber möglicherweise nicht genau genug, um zukünftige Trends vorherzusagen, insbesondere in einem sich schnell verändernden Umfeld. Das Gleichgewicht zwischen historischen Daten, Echtzeit-Analysen und zukunftsorientierten Indikatoren ist für eine relevante und rechtzeitige Entscheidungsfindung unerlässlich.

Bestätigungsfehler können die Datenanalyse verzerren. Entscheidungsträger könnten Daten selektiv interpretieren, um vorgefasste Meinungen zu untermauern, was zu verzerrten Ergebnissen führt. Die Förderung objektiver Analysen und kritischen Denkens kann dazu beitragen, diese Verzerrung abzuschwächen. Auch die schlechte Vermittlung von Erkenntnissen ist eine ähnliche Herausforderung. Selbst die genauesten Daten können nutzlos sein, wenn sie den Beteiligten nicht klar und überzeugend vermittelt werden.

Die Vernachlässigung der Datensicherheit birgt Risiken. Der Schutz von Daten vor Datenschutzverletzungen und die Zertifizierung der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sind von größter Bedeutung, um das Vertrauen aufrecht zu erhalten und rechtliche Konsequenzen zu vermeiden.

Unternehmen können davon profitieren, wenn sie die verschiedenen Geschäftsanalysen verstehen, die sie in ihre Entscheidungsprozesse einfließen lassen.

Die deskriptive Analyse zielt darauf ab, historische Daten durch Datenaggregation und Data Mining zu beschreiben und zusammenzufassen und so Einblicke in vergangene Leistungen zu liefern. Diese Art von Analyse wird zur Erstellung von monatlichen Verkaufsberichten, Umfragen zur Kundenzufriedenheit und Analysen des Website-Traffic verwendet.

Die diagnostische Analyse konzentriert sich darauf festzustellen, warum bestimmte Ereignisse aufgetreten sind. Sie umfasst die Ermittlung von Daten, das Mining und die Identifizierung von Korrelationen, um die Ursachen von Trends oder Vorfällen aufzudecken, wie z. B. einen Umsatzrückgang oder einen Anstieg von Kundenbeschwerden.

Die Forecasting-Analyse prognostiziert zukünftige Trends oder Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten. Durch den Einsatz von statistischen Modellen, maschinellem Lernen und Forecasting-Techniken können Unternehmen Verkäufe und Kundenverhalten besser vorhersagen und Risiken effektiver managen.

Die präskriptive Analyse geht noch einen Schritt weiter, indem sie datenbasierte Maßnahmen empfiehlt. Dieser Typ kombiniert prädiktive Analysen mit Optimierungsalgorithmen, um die beste Vorgehensweise vorzuschlagen und Unterstützung bei der Optimierung der Lieferkette, der Strategie für Marketingkampagnen und von Entscheidungen zur Ressourcenzuweisung zu bieten.

Mithilfe der explorativen Analyse lassen sich Muster, Beziehungen oder Anomalien in Daten ohne spezifische Hypothesen erkennen. Techniken zur Datenvisualisierung, Dimensionsreduzierung und zum Clustering helfen dabei, neue Marktsegmente zu identifizieren, die Kundendemografie zu untersuchen und unerwartete Zusammenhänge aufzudecken.

Die inferenzielle Analyse verwendet eine Datenstichprobe, um Rückschlüsse auf eine Population zu ziehen. Sie arbeitet mit statistischen Tests wie Regression-Analyse, Hypothesentests und Konfidenzintervallen und ist für Marktforschungsstudien, Produkttests und Umfragen zu Verbraucherpräferenzen nützlich.

Die qualitative Analyse konzentriert sich auf nicht-numerische Daten, um Konzepte, Meinungen oder Erfahrungen zu verstehen. Methoden wie die Inhaltsanalyse, die thematische Analyse und das Text Mining werden eingesetzt, um Kundenfeedback und die Stimmung in den sozialen Medien zu analysieren und Marktforschungsinterviews durchzuführen.

Bei der quantitativen Analyse werden numerische Daten analysiert, um Variablen zu quantifizieren und Muster mithilfe statistischer Analysen, mathematischer Modellierung und Berechnungstechniken aufzudecken. Diese Art von Analyse ist für die Finanzmodellierung, die Analyse operativer Metriken und die Leistungsmessung unerlässlich.

Bei der Echtzeitanalyse werden Daten analysiert, während sie generiert werden, um unmittelbare Erkenntnisse zu erhalten. Mithilfe von Streaming Analytics, Echtzeit-Dashboards und Ereignisverarbeitung können Unternehmen in Echtzeit Betrug aufdecken, Bestände verwalten und den Kundensupport überwachen.

Für Unternehmen, die in datengestützte Entscheidungsfindungstools investieren möchten, stehen mehrere fortschrittliche Technologien und Plattformen zur Verfügung, um Daten effektiv zu sammeln, zu analysieren und zu nutzen.

Business Intelligence-Tools

BI-Tools bieten Datenvisualisierungsfunktionen, mit denen Nutzer interaktive und gemeinsam nutzbare Dashboards erstellen können. Sie stellen eine Verbindung zu mehreren Datenquellen her und werden häufig für die Datenanalyse verwendet.

Lösungen für Data Warehousing

Cloudbasierte Data Warehouses bieten Skalierbarkeit und Flexibilität und unterstützen verschiedene Datenintegrations- und Analysetools.

Maschinelles Lernen und KI-Plattformen

Diese Plattformen bieten eine umfassende Suite an Tools und Diensten für maschinelles Lernen, wie z. B. AutoML, mit dem Nutzer maßgeschneiderte ML-Modelle erstellen können, ohne über umfassende Programmiererfahrung zu verfügen. Diese Plattformen bieten häufig Cloud-basierte Trainingsumgebungen und lassen sich in verschiedene Analysedienste integrieren.

Tools für Datenintegration und ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)

Diese Tools helfen Unternehmen bei der Verwaltung und Umwandlung von Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches Format. Sie unterstützen oft Data Governance und Cloud-Datenverwaltung für komplexe Integrationsanforderungen.

Datenanalyse und -visualisierung

Diese Tools bieten Datenvisualisierungen und unterstützen die assoziative Datenindizierung, damit Nutzer verborgene Erkenntnisse aufdecken können. Sie können auch direkt mit Datenbanken verbunden werden, um Datenanalysen und Berichte in Echtzeit zu ermöglichen.

Frameworks für die Verarbeitung von Big Data

Es gibt viele Open Source-Frameworks für die Verarbeitung von Big Data. Unternehmen, die mit großen Datenmengen arbeiten, benötigen eine Plattform, die die Batch- und Stream-Verarbeitung unterstützt, um die Geschwindigkeit zu erhöhen und umfangreiche Analysen verarbeiten zu können.

Data Governance-Tools

Governance-Plattformen unterstützen Unternehmen bei der Verwaltung von Datenqualität, -herkunft und -Compliance. Sie bieten Tools für die Datenverwaltung und das Metadatenmanagement.

In einem datengestützten Unternehmen sind mehrere wichtige Data Science-Rollen unerlässlich, um Daten effektiv zu nutzen und eine datengestützte Kultur zu schaffen. Neben Datenanalysten, Datenmanagern und Data Scientists gibt es noch weitere wichtige Rollen, die ein Unternehmen bei seinen datengestützten Entscheidungsinitiativen zum Erfolg führen.

Data Engineers entwerfen, bauen und warten die Infrastruktur und Systeme, die für die Erfassung, Speicherung und Verarbeitung von Daten erforderlich sind. Data Engineers sichern Datenpipelines, damit diese effizient, skalierbar und zuverlässig sind und einen reibungslosen Datenfluss von verschiedenen Quellen zu Analyseplattformen ermöglichen.

Data Architects sind für die Gestaltung und Implementierung der gesamten Datenarchitektur eines Unternehmens verantwortlich. Sie erstellen Blueprints für Datenverwaltungssysteme, damit Daten organisiert, integriert und zugänglich sind.

BI-Entwickler (Business Intelligence) erstellen und verwalten BI-Lösungen wie Dashboards und Berichtssysteme. Sie verwandeln Rohdaten mit Hilfe von Visualisierungstools in aussagekräftige Erkenntnisse, damit die Beteiligten fundierte Entscheidungen treffen können.

ML Engineers (Machine Learning) sind Spezialisten, die Modelle für maschinelles Lernen erstellen, bereitstellen und pflegen. Sie arbeiten eng mit Data Scientists zusammen, um Algorithmen zu implementieren, die Ergebnisse vorhersagen und Entscheidungsprozesse automatisieren können.

Chief Data Officer (CDO) ist eine Führungsrolle zur Überwachung der Datenstrategie und Governance eines Unternehmens. Diese Personen stellen sicher, dass Dateninitiativen mit Geschäftszielen, Compliance Standards und Best Practices übereinstimmen.

Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO) ist eine Führungsrolle, um das Unternehmen durch die Komplexität der KI-Einführung zu begleiten. Diese Personen übernehmen die strategische Führung und beaufsichtigen die Entwicklung, Strategie und Implementierung von KI-Technologien.

Datenanalysten sind Fachleute, die komplexe Datensätze analysieren und interpretieren, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Sie nutzen statistische Methoden und Werkzeuge, um Trends, Muster und Zusammenhänge zu erkennen.

Datenbankadministratoren (DBAs) verwalten und warten Datenbanksysteme. Sie schützen Daten und bestätigen, dass sie sicher gespeichert sind, regelmäßig gesichert werden und effizient abgerufen werden können. DBAs optimieren auch die Datenbankleistung und lösen datenbezogene Probleme.

Datenschutzbeauftragte sind dafür verantwortlich sicherzustellen, dass die Datenverarbeitungspraktiken den Datenschutzgesetzen und -vorschriften entsprechen. Sie entwickeln Richtlinien und Praktiken zum Schutz sensibler Daten und zur Aufrechterhaltung des Kundenvertrauens.

KI-/ML-Operations (MLOps) Engineers verwalten die Bereitstellung, Überwachung und Wartung von Modellen des maschinellen Lernens in Produktionsumgebungen. MLOps Engineers garantieren, dass Modelle effizient funktionieren und bei Bedarf aktualisiert werden.