Was bedeutet es, “Data-Driven” zu sein?

Vielleicht ist eines der häufigsten Schlagworte heute “Big Data”. Aber was ist eigentlich “Big Data”? Der Begriff wird im Allgemeinen verwendet, um die Größe und Komplexität von Informationen zu beschreiben. Selbst eine kleine Menge an Inhalten könnte als “Big Data” betrachtet werden, wenn eine große Menge an Informationen daraus extrahiert wurde.

Doch was bedeutet es dann, “datengesteuert” zu sein? Dieser Begriff beschreibt einen Entscheidungsprozess, bei dem Daten gesammelt, Muster und Fakten aus diesen Daten extrahiert und diese Fakten genutzt werden, um Rückschlüsse auf die Entscheidungsfindung zu ziehen.

Die datengesteuerte Entscheidungsfindung ist ein Prozess, organisatorische Entscheidungen auf der Grundlage tatsächlicher Daten zu treffen und nicht nur auf Ihre Intuition oder Ihre Beobachtung.

Jede Branche hat sich heute zum Ziel gesetzt, datengesteuert zu sein. Kein Unternehmen, keine Gruppe oder Organisation sagt: “Lassen Sie uns die Daten nicht verwenden. Unsere Intuition allein wird zu soliden Entscheidungen führen.” Die meisten Fachleute verstehen, dass – ohne Daten – Voreingenommenheit und falsche Annahmen (unter anderem) das Urteilsvermögen trüben und zu schlechter Entscheidungsfindung führen können. Und doch gaben 58 Prozent der Befragten in einer aktuellen Umfrage an, dass ihre Unternehmen mindestens die Hälfte ihrer regelmäßigen Geschäftsentscheidungen auf Bauchgefühl oder Intuition statt auf Daten basieren.

Wie können Sie dann sicherstellen, dass Sie datengesteuerte Entscheidungen treffen, die keine Voreingenommenheit haben und sich auf klare Fragen konzentrieren, die Ihr Unternehmen stärken?

So treffen Sie datengesteuerte Entscheidungen

Um Daten effektiv nutzen zu können, müssen Fachleute Folgendes erreichen:

1. Kennen Sie Ihre Mission

Ein gut ausgebildeter Datenanalyst kennt das Geschäft gut und verfügt über einen organisatorischen Scharfsinn. Fragen Sie sich, was die Probleme in Ihrer Branche sind. Identifizieren und verstehen Sie die Probleme gründlich. Wenn Sie dieses grundlegende Wissen aufbauen, können Sie später bessere Rückschlüsse auf Ihre Daten ziehen.

Bevor Sie mit dem Sammeln von Daten beginnen, sollten Sie zunächst die Geschäftsfragen identifizieren, die Sie beantworten möchten, um Ihre Organisationsziele zu erreichen. Durch die Bestimmung der genauen Fragen, die Sie wissen müssen, um Ihre Strategie zu informieren, können Sie den Datenerfassungsprozess optimieren und Ressourcenverschwenden vermeiden.

2. Identifizieren Sie Datenquellen

Stellen Sie die Quellen zusammen, aus denen Sie Ihre Daten extrahieren. Möglicherweise koordinieren Sie Informationen aus verschiedenen Datenbanken, webgesteuerten Feedbackformularen und sogar sozialen Medien.

Die Koordination der verschiedenen Quellen scheint einfach aber das Finden gemeinsamer Variablen unter den einzelnen Datasets kann ein enorm schwieriges Problem darstellen. Es kann leicht sein, sich mit dem unmittelbaren Ziel zu begnügen, die Daten für Ihren aktuellen Zweck allein zu nutzen, jedoch ist es ratsam zu bestimmen, ob diese Daten auch für weitere Projekte in der Zukunft verwendet werden könnten. Wenn ja, sollten Sie sich bemühen eine Strategie zu entwickeln, um die Daten in einer Weise darzustellen, die auch in anderen Szenarien zugänglich ist.

3. Bereinigen und organisieren Sie Daten

Überraschenderweise werden 80 Prozent der Zeit eines Datenanalytikers für das Säubern und Organisieren von Daten aufgewendet, und nur 20 Prozent werden tatsächlich für die Durchführung von Analysen aufgewendet. Diese so genannte “80/20-Regel” veranschaulicht, wie wichtig saubere, geordnete Informationen sind, bevor Sie versuchen können zu interpretieren, was dies für Ihr Unternehmen bedeuten könnte.

Der Begriff “Datenreinigung” bezieht sich auf den Prozess der Vorbereitung von Rohdaten für die Analyse durch Entfernen oder Korrigieren von Daten, die falsch, unvollständig oder irrelevant sind. Erstellen dazu zunächst Tabellen, um zu organisieren und zu katalogisieren, was Sie gefunden haben. Erstellen Sie ein Datenwörterbuch – eine Tabelle, die jede Ihrer Variablen katalogisiert und in das übersetzt, was sie für Sie im Kontext dieses speziellen Projekts bedeuten.

4. Führen Sie statistische Analysen durch

Nachdem Sie die Daten gründlich bereinigt haben, können Sie mit der Analyse der Informationen anhand statistischer Modelle beginnen. In dieser Phase beginnen Sie mit dem Erstellen von Modellen um Ihre Daten zu testen und die Geschäftsfragen zu beantworten, die Sie zuvor im Prozess identifiziert haben. Wenn Sie verschiedene Modelle wie lineare Regressionen, Entscheidungsstrukturen, zufällige Gesamtstrukturmodellierung und andere testen, können Sie ermitteln welche Methode für Ihren Datensatz am besten geeignet ist.

Hier müssen Sie auch entscheiden, wie die Informationen präsentiert werden, um die vorliegende Frage zu beantworten.

Die Klärung, wie die Informationen am effektivsten präsentiert werden, wird Ihnen helfen, organisiert zu bleiben, wenn es darum geht, die Daten zu interpretieren.

5. Ziehen Sie Schlussfolgerungen

Der letzte Schritt in der datengesteuerten Entscheidungsfindung kommt zu einem Abschluss. Fragen Sie sich: “Welche neuen Informationen haben Sie aus der Sammlung von Statistiken gelernt?” Trotz des Drucks, etwas völlig Neues zu entdecken ist ein großartiger Ausgangspunkt sich Fragen zu stellen auf die Sie die Antwort bereits kennen – oder zu wissen glauben.

Viele Unternehmen gehen häufig davon aus, dass Sie ihre Produkte oder ihren Markt ausreichend kennen. Zum Beispiel könnten sie glauben: “Es gibt einen Markt für dieses Produkt” oder “Das ist es, was unsere Kunden wollen.” Doch bevor sie nach neuen Informationen suchten, stellten sie zunächst bestehende Annahmen auf die Probe. Der Nachweis, dass diese Annahmen richtig sind, gibt Ihnen eine Grundlage, von der aus sie arbeiten können.

Alternativ können Sie durch die Widerführung dieser Annahmen alle falschen Behauptungen beseitigen die sich vielleicht unwissentlich und negativ auf Ihr Unternehmen ausgewirkt haben. Beachten Sie bitte, dass eine außergewöhnliche datengesteuerte Entscheidung in der Regel mehr Fragen als Antworten generiert.

Die Schlussfolgerungen aus Ihrer Analyse werden Ihrem Unternehmen letztendlich helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und Ihre Strategie voranzutreiben. Es ist jedoch wichtig, sich daran zu erinnern, dass diese Ergebnisse praktisch nutzlos sein können, wenn sie nicht effektiv präsentiert werden. Daher müssen Datenanalysten in der Kunst des Data Storytellings kompetent werden um ihre Ergebnisse so effektiv wie möglich mit den wichtigsten Stakeholdern zu kommunizieren.

Mein persönliches Fazit

Nach über 10 Jahren im Bereich Business Intelligence und Analytics habe ich eins immer wieder gemerkt. Die meisten der oben genannten Schritte zur effektiven Nutzung von Daten ermutigen unerfahrene Datenanalysten, in ihrer Rolle gut aufzugehen und sich zu verbessern. Dieser Prozess hilft Fachleuten, Daten nicht nur aus einer ganzheitlichen Perspektive zu analysieren, sondern auch aus einer ganzheitlichen Perspektive zu verstehen und auch auf der Grundlage der Daten Einblicke zu geben.

Ich unterstütze Sie auch gerne bei der Einführung Ihrer Datenstrategie. Dazu biete ich hier einen passenden Workshop für Ihr Data-Driven Business an.

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