Geschaeftsdatenanalyse- Verschiedene Typen und Prozesse zur Kenntnis der
Die intelligente Kollatierung und Implementierung gut recherchierter Geschaeftsdatenanalysen im taeglichen Betrieb kann die Raeder fuer datengesteuerte Entscheidungsfindungin Gang setzen.
Durch die Zusammenarbeit von historischen Vertriebs- und Kundendaten ueber alle Facetten des Geschaeftsbetriebs hinweg kann das Management umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, die zu mehr Gewinnen, Effizienz und Wachstumskapazitaet fuehren.
Das Verstaendnis der
Datenanalyse Die Datenanalyse fasst im Wesentlichen die Zusammenstellung nuetzlicher Informationen zu einem Unternehmen zusammen, das dann durch verschiedene Methoden organisiert, verarbeitet und schliesslich analysiert wird, um wichtige Erkenntnisse zu liefern. In der Geschaeftswelt wird diese Analyse von Daten verwendet, um nicht nur Probleme zu loesen und den Umsatz zu steigern, sondern auch um Muster und Geschaeftsprognosen besser zu verstehen, um eine bessere Optimierung zu gewaehrleisten.
Nach der Implementierung kann die Verwendung von Datenanalysen einen facettenreichen Einfluss auf die Ablaeufe eines Unternehmens haben und sich gleichzeitig positiv auf die datengesteuerte Entscheidungsfindung auswirken. Diese Effekte koennen von der Erstellung gezielter Marketingstrategien bis hin zur Nutzung identifizierbarer Muster in der Nachfrage erstrecken. Durch das Verstaendnis des Verbraucherverhaltens koennen Unternehmen Verkaufsplaene basierend auf quantitativen Trends erstellen, um Unsicherheit zu vermeiden.
4 Schluesseltypen der Geschaeftsdatenanalyse Die
Datenanalyse kann ein verworfeter und vielfaeltiger Prozess sein. Daher sollten Unternehmen zunaechst nach innen schauen, um ihre Ziele und Anforderungen fuer Analysen zu ermitteln, um festzustellen, welche der vier wichtigsten Datenanalysetypen ihrer Situation entsprechen.
1. Deskriptive Analyse
Bei dieser Form der Datenanalyse geht es darum, die Vergangenheit zu betrachten, um die Zukunft besser zu verstehen. Kurz gesagt, die beschreibende Datenanalyse nutzt Daten aus frueheren Finanzperioden, um Rueckschluesse auf die aktuelle und zukuenftige Geschaeftstaetigkeit eines Unternehmens zu ziehen. Diese Art der Analyse wird zum grossen Effekt bei der Einarbeitung von Vertriebs-Leads und der Verfolgung von Key Performance Indicators (KPIs) verwendet.
2.
Diagnostische Analyse Bei der Diagnosedatenanalyse geht es darum zu verstehen, warum ein Ereignis aufgetreten ist, ob es positiv oder negativ war, um zu verstehen, wie es kam. Nach der Ermittlung der Ursachen und Faktoren, die diese Szenarien betreffen, koennen Unternehmen vorbeugende Massnahmen ergreifen oder den Prozess replizieren. Beispielsweise wird die Diagnoseanalyse verwendet, um Umsatzeinbrueche oder -steigerungen zu identifizieren, um Unternehmen dabei zu helfen, die richtigen Marketingstrategien zu nutzen.
3. Vorausschauende Analyse
Im Gegensatz zu deskriptiven Analysen strebt die vorausschauende Datenanalyse nach vorne, in der Regel unter Verwendung von beschreibenden Daten. Dies ermoeglicht es einem Unternehmen, vergangene Statistiken und Zahlen zu verwenden, um vorherzusagen, was im kommenden Quartal oder Jahr geschehen wird. Mit dem vorausschauenden Analysemodell koennen Sie alles von Markttrends bis hin zu laufenden Umsaetzen prognostizieren. Mit Blick in die Zukunft koennen Unternehmen auch potenzielle Risiken in der Lieferkette bewerten, bevor Probleme entstehen.
4. Prescriptive Analysis
Dies ist oft die umfassendste der 4 Datenanalysetypen. Die praeskriptive Analysemethode kombiniert Elemente aus den deskriptiven, diagnostischen und praediktiven Modellen, um Unternehmen die Formulierung datengestuetzter Plaene zu ermoeglichen. Waehrend dieses Prozesses wollen Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse schaffen, die sich positiv auf die Entscheidungen und die Richtung des Unternehmens auswirken.
5-Schritt-Leitfaden zur Datenanalyse
Fuer Unternehmen sind Informationen leistungsfaehig, was bedeutet, dass die Faehigkeit, Daten effizient und praezise zu verarbeiten, die Faehigkeit eines Unternehmens zur Skalierung von Betriebsablaeufen erheblich beeinflussen kann. Durch die Durchfuehrung der fuenf allgemeinen Schritte fuer die Datenverarbeitung und -analyse koennen Organisationen das volle Potenzial ihrer Datensaetze nutzen und ausschoepfen.
1. Stellen Sie die richtigen Fragen
Bevor die Datenanalyse beginnt, beginnen Sie mit der Erarbeitung klarer und messbarer Fragen, die ein bestimmtes Problem loesen moechten. Dies koennte dazu fuehren, dass die Zahl der Mitarbeiter angepasst werden kann, beispielsweise die Moeglichkeit einer Erhoehung des Teams oder die Durchfuehrbarkeit der Umsetzung von Kostensenkungsmassnahmen ohne negative Auswirkungen auf die Qualitaet.
2. Waehlen Sie Was zu messen und zu messen
Nachdem die richtigen Fragen identifiziert wurden, besteht der naechste Schritt in der Datenanalyse darin, zu entscheiden, welche Datensaetze zur Beantwortung dieser Fragen erforderlich sind. Da eine breite Frage mehrere Teile haben kann, kann es notwendig sein, das Thema weiter zu zerlegen.
Zum Beispiel waere es bei der Pruefung der Machbarkeit eines steigenden Personalbedarfs ratsam, mehr als nur die Gesamtlebensfaehigkeit zu messen, aber ob dieser Anstieg in langsamen Verkaufsperioden aufrechterhalten wuerde. Es ist auch wichtig, dann zu entscheiden, wie dies gemessen werden soll, beispielsweise welche Masseinheit und welcher Zeitrahmen verwendet werden.
3. Collate the Data
Sobald die wichtigsten Fragen gesetzt und die Messungen und Parameter definiert wurden, kann die Datensammlung beginnen.
Vor der Erfassung dieser Daten sollten Unternehmen jedoch untersuchen, welche Informationen aus vorhandenen Quellen gewonnen werden koennen, und ein Dateispeichersystem entwickeln, das bei der Aufgabendelegierung und der Teamorganisation hilft. Durch die Daten- und Systemintegration koennen Unternehmen automatisch alle Informationen in einer einzigen Datenbank sammeln und bereinigen.
4. Analysieren der Daten
Mit Hilfe der Datenintegrationssoftware kann nun die Analyse beginnen. In diesem Schritt muessen die Daten sortiert und manipuliert werden, um klare Muster, Trends und Variationen aufzuzeichnen.
Mithilfe von Visualisierungen wie Diagrammen und Diagrammen koennen die Korrelationen in vorhandenen Datasets deutlich dargestellt werden. Abhaengig von den Ergebnissen dieses Schritts muessen Unternehmen moeglicherweise die vorherigen Schritte erneut durchlaufen, um zusaetzliche Informationen wie Markteinblicke und Big Data zu sammeln.
Integrationssoftware kann alle vorhandenen Systeme wie die Point of Sale, Bestandsverfolgung, Prognose- und Berichtssoftware verbinden, um einen freien Informationsfluss zu schaffen und den Analyseprozess zu automatisieren.
5. Interpretieren Sie die Ergebnisse
Sobald die Ergebnisse in ist es Zeit, genau zu verstehen, was sie bedeuten. In diesem letzten Schritt sollten Unternehmen die folgenden drei Schluesselfragen stellen-
- Hat die Datenanalyse die erste Frage beantwortet? Wenn ja, wie?
- Hat die Datenanalyse Einwaende widerlegt? Wenn ja, wie?
- Was sind die Grenzen der Studie?
7 Schritte des Geschaeftsentscheidungsprozesses
Leitfaden fuer datengesteuerte Entscheidungsfindung- Prozess, Tipps und Vorteile Die
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