Datenanalyse als Schlüssel zur Erkenntnisgewinnung
Datenanalyse spielt in aktuellen Projekten rund um Smart & Big Data eine zentrale Rolle, um aus umfangreichen Datenbeständen relevante Erkenntnisse zu gewinnen. Sie unterstützt Unternehmen dabei, Trends zu erkennen und Entscheidungen fundierter zu treffen. Dabei ist Datenanalyse kein singulärer Prozess, sondern ein aufeinanderfolgender Ablauf, bei dem Daten zunächst sorgfältig ausgewählt, anschließend bereinigt und transformiert werden, bevor sie analysiert werden können.
Im Rahmen eines begleiteten Coachings zeigt sich oft, dass Mitarbeitende aus unterschiedlichen Branchen mit der Frage zu uns kommen, wie sie die Komplexität großer Datenmengen meistern können. Häufig berichten Klient:innen, dass sie Schwierigkeiten haben, die Relevanz der Daten richtig einzuschätzen und die richtigen Analyseverfahren für ihr Projekt zu finden.
Datenvorbereitung als Fundament erfolgreicher Analysen
Wichtig ist bereits vor der eigentlichen Analyse, die Daten für die Nutzung vorzubereiten. Die gründliche Datenbereinigung ist dabei besonders zeitintensiv. Hier werden irrelevante oder fehlerhafte Informationen aussortiert, beispielsweise Spam-Daten oder fehlerhafte Einträge. Anschließend folgt die Datentransformation, bei der heterogene Datenformate vereinheitlicht werden, um sie vergleichbar und analysierbar zu machen.
Ein Beispiel aus der Logistikindustrie zeigt, wie durch eine sorgfältige Datenbereinigung und -transformation die Transportzeiten besser prognostiziert werden konnten. Dadurch ließen sich Routen effizienter planen und Kosten einsparen.
Im Gesundheitswesen berichtete eine Klientin, dass die Konsolidierung von Patientendaten aus verschiedenen Quellen vor der Analyse ihr half, Muster in der Behandlungserfolgshäufigkeit zu erkennen, die vorher verborgen waren.
Auch die Finanzbranche nutzt diese Schritte, indem sie Transaktionsdaten aufbereitet, um betrügerische Aktivitäten frühzeitig zu erkennen und darauf zu reagieren.
Zahlreiche Schritte zum Meistern der Datenanalyse
Datenanalyse umfasst mehr als nur die Auswertung einzelner Zahlen. Nach der Datenaufbereitung folgt die eigentliche Analyse, häufig unterstützt durch Algorithmen des maschinellen Lernens. Diese Methoden ermöglichen es, Muster, Korrelationen oder Anomalien im Datenvolumen zu entdecken, die für eine manuelle Auswertung kaum erkennbar sind.
In der Produktionsindustrie hat die Analyse von Maschinendaten dazu geführt, Wartungsarbeiten präziser zu planen und Ausfallzeiten zu reduzieren, was Produktionskosten senkte.
Im Marketing bringen datenbasierte Erkenntnisse häufig neue Impulse, wie Kampagnen zielgerichteter an bestimmte Kundensegmente angepasst werden können. So verzeichneten einzelne Projekte, die von datenanalytischer Begleitung profitierten, eine deutliche Verbesserung in der Kundenzufriedenheit.
Der Einzelhandel nutzt Datenanalyse, um Kaufverhalten besser zu verstehen und Sortimente dementsprechend aufzustellen. Auch hier zeigte sich in begleiteten Projekten, wie wertvoll die optimale Datenanalyse bei der Erweiterung von Marktanteilen sein kann.
KIROI BEST PRACTICE beim Unternehmen XYZ (Name geändert aufgrund von NDA-Vertrag)
Im Rahmen eines Smart-Data-Projekts unterstützte KIROI ein Unternehmen, das große Mengen von Sensordaten aus der Fertigung sammelt. Durch geziele Datenbereinigung und anschließende Analyse konnten ineffiziente Produktionsschritte identifiziert und optimiert werden. Das Projektteam erhielt kontinuierlich Impulse und wurde in die Auswahl passender Tools begleitet, sodass sie eigenständig weitere Analysen durchführen können.
KIROI BEST PRACTICE beim Unternehmen ABC (Name geändert aufgrund von NDA-Vertrag)
Ein Projekt im Bereich Big Data half einem Dienstleister, der Marketingkampagnen für verschiedene Branchen betreut. KIROI begleitete das Team darin, große Kundendatenmengen systematisch zu segmentieren. Mit den gewonnenen Erkenntnissen wurde die Content-Strategie zielgerichtet angepasst, was die Kundenbindung verbesserte.
KIROI BEST PRACTICE beim Unternehmen DEF (Name geändert aufgrund von NDA-Vertrag)
In einem Gesundheitsprojekt unterstützte KIROI bei der Vernetzung verschiedener Datenquellen. Ziel war es, durch datenanalytische Verfahren Frühwarnsysteme für Risikopatienten zu entwickeln. Das Projekt erhielt von KIROI Impulse zur Auswahl von Analysealgorithmen und wurde bei der Interpretation der Ergebnisse begleitet.
Begleitung und Unterstützung als Erfolgsfaktor
Datenanalyse muss nicht isoliert stattfinden. Die Erfahrungen aus der Praxis zeigen, dass die Begleitung durch erfahrene Coaches zahlreiche Vorteile bringt. So können passende Methoden und Werkzeuge gezielt eingesetzt werden, gleichzeitig wird die fachliche Interpretation der Ergebnisse gefördert. Dies erhöht die Akzeptanz im Team und macht die Umsetzung von datenbasierten Maßnahmen erfolgreicher.
Dabei gilt es, die Vielfalt der Datenformate, die Geschwindigkeit der Datenanfallens und die riesigen Datenmengen in den Blick zu nehmen – eben jene Herausforderungen, die Smart & Big Data Projekte mit sich bringen. Eine fundierte Datenanalyse hilft, diesen Herausforderungen zu begegnen, indem sie wichtige Antworten liefert, mit denen Prozesse und Strategien optimiert werden können.
Meine Analyse
Im Zentrum steht die Erkenntnis, dass Datenanalyse einen methodischen, mehrstufigen Prozess darstellt, der sich durch Vorbereitung, Transformation und gezielte Auswertung auszeichnet. Projekte profitieren von einer Begleitung, die neben technischen Aspekten auch den Kontext der Anwendung berücksichtigt und Impulse für praktikable Lösungen gibt. Dies zeigt sich in unterschiedlichsten Branchen, von der Produktion über Marketing bis zum Gesundheitswesen, die mit Hilfe der Datenanalyse ihre Herausforderungen angehen und ihre Geschäftsmodelle weiterentwickeln.
Weiterführende Links aus dem obigen Text:
[1] Wie in 7 Schritten aus Big Data Wissen entsteht
[7] Big Data: Definition, Analysen. Technologien, Tools
Für mehr Informationen und bei Fragen nehmen Sie gerne Kontakt zum Thema auf oder lesen Sie weitere Blog-Beiträge zum Thema Künstliche Intelligenz Blog hier.
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