Datenermittlungsprozess- 5 Schritte zum Erfolg
Datenanalysen werden fuer Geschaeftsablaeufe in allen Branchen immer wertvoller. Tatsaechlich haben 53% der Unternehmen im Jahr 2017 Big Data uebernommen, was sich auf die Nutzung und Interpretation grosser und komplexer Datensaetze bezieht.Durch die
effektive Extraktion und Analyse der Kennzahlen eines Unternehmens koennen Management-Teams Einblicke in ihr Potenzial gewinnen und ihre Gesamtleistung optimieren.
Was ist Datenermittlung?
Die Datenermittlung ist ein iterativer Prozess zur Konsolidierung von Rohdaten aus verschiedenen Quellen in einer Weise, die es Unternehmern ermoeglicht, Informationen umfassend zu analysieren. Der Prozess ist darauf zugeschnitten, grosse Mengen an Informationen ueber mehrere Abteilungen hinweg zu sammeln und Trends und Ausreisser in der Unternehmensleistung zu identifizieren.
Intelligente Datenermittlungs-Tools ermoeglichen es Organisationen, interaktive und verdauliche Informationen ueber ihren Betrieb mithilfe der visuellen Navigation zu erhalten. Datenvisualisierungen kommen in der Regel in Form von Diagrammen und Diagrammen vor, wodurch komplexe quantitative Informationen leichter interpretiert werden koennen.
Der Prozess nutzt auch gefuehrte erweiterte Analysen, die Benutzern dabei helfen, eine ordnungsgemaesse Datenanalyse durchzufuehren, indem statistische Informationen ueber die gesammelten Metriken praesentiert werden. Mit Hilfe von Datenanalyse-Software koennen Geschaeftsanwender Funktionen wie algorithmusbasierte Vorschlaege zur Verbesserung der Leistung und praediktive Analysen nutzen.
Durch das Verstaendnis und die Wertschoepfung aus Daten koennen Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, die ihnen dabei helfen, ihre kurz- und langfristigen Ziele zu erreichen, ihre Strategien zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil in ihrer Branche zu erzielen.
5 Schritte der Datenermittlung
Mit Hilfe der folgenden 5 Schritte kann der Datenermittlungsprozess komplizierte und unstrukturierte Daten in wertvolle und kohaerente Informationen uebersetzen.
1. Verbinden und Verschmelzen von Daten
Um mit der Datenermittlung zu beginnen, muessen alle erforderlichen Messungen und Metriken erfasst werden, z. B. die Lieferkettendaten und Finanzdienstleistungsinformationen. Eine effektive Analyse kann erst durchgefuehrt werden, wenn alle verstreuten Daten aus verschiedenen Quellen in einem Data Warehouse zusammengelegt sind.
Beispielsweise moechte ein Analyst fuer ein Einzelhandelsgeschaeft beobachten, ob sich Wettermuster auf die Verkaeufe ausgewaehlter Kleidungsstuecke im Shop auswirken. Um dies zu tun, besteht der erste Schritt darin, die Wetter- und Produktverkaufsdaten waehrend eines gewaehlten Zeitraums zu erstellen. Dies ermoeglicht es Geschaeftsinhabern, die Informationen als eine Metrik zu bewerten und zu verbinden.
Fallstudien zeigen, dass Unternehmen diesen Prozess mithilfe von Integrationssoftware optimieren koennen, da sie es Benutzern ermoeglicht, komplexe Echtzeit-Datensaetze aus unterschiedlichen Systemen zu kompilieren und sie zu verbinden, um einen freien Datenfluss zu ermoeglichen. Diese Art von Technologie verfuegt ueber standardisierte Datenformate, die alle notwendigen Datenquellen integrieren koennen, ohne dass benutzerdefinierte Integrationen entwickelt, zusaetzliche Ausgaben fuer Wartung zugewiesen werden muessen oder kompliziertes maschinelles Lernen erhalten muessen.
2. Bereinigen und Vorbereiten von
Daten Raw-Daten koennen schwierig zu interpretieren sein. Daher erfordert der Datenermittlungsprozess, dass alle erfassten Metriken bereinigt und standardisiert werden muessen. Die Datenbereinigung besteht darin, Fehler, Verzerrungen oder Beschaedigung von Daten zu erkennen und anschliessend fehlerhafte Informationen aus der Datenbank zu korrigieren oder zu entfernen. Zu diesem Zeitpunkt sollte die Verwaltung auch sicherstellen, dass alle Datensaetze die richtige Masseinheit verwenden, um verzerrte Ergebnisse zu vermeiden.
Dieser Prozess der Datenaufbereitung umfasst auch die manuelle Weiterverarbeitung von Daten aufgrund von Duplikaten oder unvollstaendigen Teilen. Durch das Bereinigen von Daten wird ein Datensatz effektiv zuverlaessig und genau gemacht, sodass eine robuste Analyse moeglich ist.
3.
Freigegebene Daten sollten mit autorisiertem Personal in der Organisation geteilt werden. Der Austausch von Daten in diesem Schritt ermoeglicht es, die Informationen in vollem Umfang zu nutzen, da verschiedene Personen die Daten auf ihre eigene Weise auswerten und einzigartige Perspektiven bieten koennen. Dies hilft Organisationen dabei, verschiedene Interpretationen verschiedener Aspekte der Daten zu sammeln.
4. Analysieren und Entwickeln von Erkenntnissen
Sobald Management-Teams und Datenwissenschaftler Zugriff auf die verteilte Version der Daten haben, koennen sie den Wert aus den Informationen auswerten, analysieren und identifizieren. Unternehmen, die sich in diesem Stadium der Datenermittlung befinden, verwenden haeufig analytische Tools, um Erkenntnisse zu generieren.
Ein solches Werkzeug ist die Verteilungsanalyse, bei der es sich um einen Prozess handelt, der wiederkehrende Trends oder Muster mit Bedeutung identifiziert und korreliert. Zum Beispiel koennen Restaurantbesitzer Verteilungsanalysen verwenden, um ihre Stosszeiten zu bestimmen, damit sie Wege finden koennen, mehr Mitarbeiter fuer diese Zeiten zu planen.
Unternehmen koennen auch Predictive Analytics verwenden, die Daten und statistische Algorithmen verwenden, um zukuenftige Ergebnisse zu bewerten. Darueber hinaus ermoeglicht die Markt-Korb-Analyse Benutzern, Einkaufsmuster zu sehen, wie z. B. Kombinationen von Artikeln, die Kunden haeufig zusammen kaufen.
5. Visualisieren Sie Einblicke
Sobald alle Business-Teams Erkenntnisse aus den Daten entwickelt haben, muessen sie ihre Ideen an die Organisation weitergeben. Der beste Weg hierfuer besteht darin, visuelle Analysen wie Streudiagramme, Diagramme und Karten zu verwenden.Die
Verwendung visueller Daten als Ermittlungswerkzeug macht Metriken und ihre Interpretationen einfacher und schneller verstaendlich, da sie in der Regel nur die Hauptideen hervorhebt und sich auf bestimmte Ziele konzentriert.
Vorteile der Datenermittlung Die
Datenermittlung ermoeglicht eine maximale Optimierung fuer Unternehmen, sodass Management-Teams
- umsetzbare Plaene entwickeln
- Zeitersparnis
- Eindeutige Erkenntnisse sammeln
- Recycle Data
Durch die effektive Ausfuehrung des Datenermittlungsprozesses wird das Verstaendnis des Unternehmens ueber seine Ablaeufe genutzt und die Unternehmensanalyse und die Zielerreichung durch datengestuetzte Entscheidungsfindung maximiert.
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