Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Sie Ihre Entscheidungen nicht auf bloße Vermutungen im Hier und Jetzt stützen. Stattdessen blicken Sie in die Vergangenheit und sogar in die Zukunft.
Was wäre alles möglich, wenn Sie Ihre Unternehmensdaten für ein besseres Verständnis Ihrer Märkte, Ihres Kundenverhaltens und Ihrer internen Prozesse nutzen könnten? Genau hier kommt die Datenanalyse ins Spiel! Die wahre Magie entfaltet sich dann, wenn sie mit Künstlicher Intelligenz (KI) kombiniert wird. Wie Sie das volle Potenzial aus Ihren Unternehmensdaten herausholen können, und was das Ganze mit einem ERP-System zu tun hat, erfahren Sie in diesem Blog-Beitrag.
Welche Bedeutung haben Daten in der heutigen Zeit?
Ihre Unternehmensdaten sind heute von unschätzbarem Wert. Sie gelten nicht ohne Grund als „digitales Gold“ unserer Zeit. Doch warum ist das so?
Wichtige Entscheidungen, die auf bloßen Spekulationen und Schätzungen beruhen, bereiteten so manchen Entscheidern früher schlaflose Nächte. Glücklicherweise sind wage Vermutungen nicht mehr nötig und auch nicht empfehlenswert. Der Grund dafür hat fünf Buchstaben: Daten! Daten werden von den entsprechenden Systemen automatisch gesammelt und verarbeitet. Sie bilden die Grundlage für fundierte und faktenbasierte Entscheidungen.
Dadurch werden einerseits Ihre Analysen genauer (mehr dazu in den Anwendungsmöglichkeiten), andererseits wächst Ihre Datenmenge, was zu weiteren Anwendungsmöglichkeiten führt.
Qualitative vs. quantitative Daten: Inwiefern unterscheiden sie sich und für welche Zwecke eignen sie sich?
Grundsätzlich gibt es zwei Arten, die Sie für Datenanalysezwecke heranziehen können: quantitative und qualitative Daten. Ob Sie eine quantitative oder qualitative Datenanalyse durchführen sollten, hängt von Ihren gewünschten Informationen ab. In einigen Situationen erweist sich auch eine Kombination als besonders nützlich.
Was sind quantitative Daten?
Quantitative Daten sind sogenannte numerische Daten – oder ganz banal ausgedrückt: Zahlen. Der große Vorteil an einem Datensatz aus Zahlen ist, dass Sie die Daten besonders leicht auswerten können. Ihr Schwerpunkt liegt ganz klar auf Statistiken und strukturierten Daten.
Quantitative Daten werden üblicherweise in einem großen Umfang erhoben und eignen sich für objektive Fragestellungen wie die Bestätigung oder Ablehnung einer Hypothese. Wenn Sie über einen bestimmten Zeitraum immer wieder die gleiche Abfrage starten, können Sie Trends und saisonale Muster erkennen.
Bei dieser Analyse geht es meistens um statistische Modelle wie
- Mittelwerte: numerischer Durchschnitt für eine Reihe von Antworten (= Summe der Werte geteilt durch die Anzahl der Werte innerhalb des Datensatzes)
- Standardabweichungen: Verteilung der Antworten um den Mittelwert (= Grad der Konsistenz innerhalb der Antworten)
- Häufigkeitsverteilung: Häufigkeit einer bestimmten Antwort (z. B. „ich stimme voll/nicht/teilweise zu“)
Anwendungsbeispiele der quantitativen Datenanalyse:
- Kundenverhalten und Markttrends (z. B. Auswertung Ihrer Verkaufszahlen)
- Kundenzufriedenheit (z. B. Auswertung von Kundenzufriedenheitsbefragungen)
- Finanzanalyse und Budgetplanung (z. B. Abgabe Ihrer Umsatzprognose)
Was sind qualitative Daten?
Qualitative Daten sind alle Informationen, die Sie nicht zählen, messen oder anderweitig in Zahlen ausdrücken können. Sie werden unter anderem aus Text- und Audio-Dateien oder Bildern erhoben und über Datenvisualisierungs-Tools in Ihren Analyse-Prozess integriert (z. B. aus Infografiken, Wortwolken und Zeitleisten). Mit qualitativen Daten gestaltet sich die Datenanalyse etwas aufwendiger, da die Daten nicht durch numerische Werte beschrieben werden können.
Die Nutzung von qualitativen Daten klingt vermutlich erstmal unpraktisch. Sie hat aber einen entscheidenden Vorteil: Mit der qualitativen Datenanalyse können Sie das „Warum“ herausfinden. Ihr Schwerpunkt liegt auf dem tiefen Verständnis beispielsweise für eine Verhaltensweise, Motivation oder Emotion.
Bei dieser Analyse geht es meistens um „Mensch-zu-Mensch-Methoden“ wie
- Beobachtungen: Aufzeichnung von Verhaltensmustern innerhalb einer Beobachtungsgruppe
- Fokusgruppen: gemeinsame Diskussion innerhalb einer Fokusgruppe
- Sekundärforschung: Kodierung von Dokumentationsressourcen und Unterteilung nach Art des darin enthaltenen Materials
- Interviews: Befragung einer Zielgruppe
Anwendungsbeispiele der qualitativen Datenanalyse:
- Mitarbeiterzufriedenheit (z. B. Mitarbeiterbefragungen)
- Produktentwicklung (z. B. Nutzerfeedback von Fokusgruppen)
- Marktforschung (z. B. telefonische Befragungen)
Mit dem microtech ERP-System haben sie die perfekte Grundlage für eine solide Datenanalyse. Testen Sie unsere Software gern vorab kostenlos um sich von der Funktionalität zu überzeugen.
Für welche Zwecke eignen sich quantitative bzw. qualitative Daten besser?
| Optimale Ausgangslage | Ihre Vorteile | |
|---|---|---|
| Quantitative Daten |
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| Qualitative Daten |
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In vielen Fällen stellt sich ein Mix aus beiden Datenanalysen als beste Option heraus. Sie könnten z. B. durch eine quantitative Analyse erfahren, dass Ihre Mitarbeiterzufriedenheit gesunken ist und deshalb eine qualitative Analyse starten. In den Gesprächen würde sich dann herauskristallisieren, weshalb Ihre Mitarbeiter weniger zufrieden sind als früher und Sie könnten entsprechende Gegenmaßnahmen einleiten.
Welche Methoden können Sie für die Datenanalyse nutzen?
Inzwischen gibt es vier Methoden, die Sie für Ihre Datenanalyse nutzen können. Die einen beziehen sie sich auf die Vergangenheit, andere auf die Zukunft.
1. Descriptive Analytics (Deskriptive Analyse): „Was ist in der Vergangenheit passiert?“
Diese Analyse bezieht sich auf das, was bereits passiert ist. Sie erklärt aber nicht, warum es passiert ist. Sie können mit Descriptive Analytics beispielsweise herausfinden, welcher Umsatz mit einem bestimmten Produkt generiert wurde. Das könnte entscheidend für Ihre Budgetplanung sein und die Frage beantworten, ob Sie weiter in dieses Produkt investieren möchten.
2. Diagnostic Analytics (diagnostische Analytik): „Warum ist das in der Vergangenheit passiert?“
Diese Analyse vergleicht verschiedene historische Daten miteinander, um das „Warum“ zu verstehen. Diagnostic Analytics ermöglicht tiefe Einblicke in Datensätze, die konkrete Probleme und Blockaden aufdecken. Sie könnten zum Beispiel zuerst (dank Descriptive Analytics) bemerken, dass ungewöhnlich viele oder wenige Besucher auf Ihrer Webseite landen. Anschließend können Sie mit Diagnostic Analytics herausfinden, weshalb es dazu kommt.
3. Predicitve Analytics (prädikative Analyse): “Was wird passieren?”
Diese Analyse blickt in die Zukunft. Mit Predictive Analytics können Sie realistische Vorhersagen treffen und so beispielsweise abschätzen, welche Trends und Tendenzen Ihr Team in der Produktentwicklung berücksichtigen sollte. In der Regel führen Unternehmen diese Analyse auf Basis ihrer Ergebnisse aus den deskriptiven und diagnostischen Analysen durch.
4. Prescriptive Analytics (verordnende Analyse): „Welche Maßnahmen sollte Ihr Unternehmen ergreifen?“
Kann Predictive Analytics noch getoppt werden? Oh ja, das geht! Die letzte Analyse, die wir Ihnen heute vorstellen möchten, kann Ihnen sogar konkrete Handlungsanweisungen liefern. Prescriptive Analytics greift sowohl auf historische als auch auf externe Daten zu. Auf diese Weise können Sie etwa Potenzial für Wiederholungskäufe anhand von Customer Analytics und Verkaufshistorien erkennen.
Konkrete Lösung – How it works bei microtech
| Beschreibung | Analyse-Ziel | Methoden &Technologien | Anwendungsbeispiele | |
|---|---|---|---|---|
| Descriptive Analytics | Die Analyse beschreibt und fasst Ihre historischen Daten zusammen, damit Sie verstehen, was in der Vergangenheit passiert ist. | Performance und Trends |
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| Diagnostic Analytics | Diese Analyse geht noch tiefer, damit Sie die Ursache für bestimmte Ergebnisse und Muster erfahren. | Gründe für bestimmte Ereignisse |
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| Predictive Analytics | Die Analyse nutzt historische Daten und statistische Modelle, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. | Prognosen über zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse |
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| Prescriptive Analytics | Diese Analyse gibt zudem konkrete Handlungsempfehlungen. | Entscheidungen für zukünftige Szenarien |
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Welche Bedeutung haben ERP-Systeme für die Datenanalyse?
Ein ERP-System ist die Grundlage für eine aussagekräftige Datenanalyse, denn hier laufen all Ihre Unternehmensdaten zusammen. Es ermöglicht Ihnen einen reibungslosen Datenfluss und stellt eine aktuelle, redundanzfreie Datenhaltung sicher.
In welchen Unternehmensbereichen finden Sie Daten, die Sie mit einem ERP-System analysieren können?
In jedem Unternehmensbereich stecken wertvolle Daten, die Sie mit Ihrem ERP-System sammeln und verarbeiten können. Dazu zählen Ihr bzw. Ihre
- Warenwirtschaft
- Buchhaltung
- Finanzen
- E-Commerce
- Logistik & Versand
- Produktion & Fertigung
Damit Sie die Vorteile Ihrer Datenanalyse effektiv nutzen können, müssen Sie zunächst Ihre Daten aufbereiten (z. B. sortieren oder filtern). Definieren Sie, welche internen und externen Daten überhaupt analysiert werden sollen. Um die Analyse im nächsten Schritt durchzuführen, müssen die benötigten Daten an einer zentralen Stelle – z. B. im ERP-System – verfügbar sein.
Von welchen Wettbewerbsvorteilen können Sie mit einer Datenanalyse mittels ERP-System profitieren?
Mit dem ERP-System von microtech greifen Sie abteilungsübergreifend auf eine einzige aktuelle und duplikatfreie Datenbank zu. Dadurch können Sie Daten aus den unterschiedlichsten Unternehmensbereichen analysieren und sich so Wettbewerbsvorteile wie diese sichern:
- Datenbasierte Analysen erleichtern und beschleunigen Ihre Entscheidungsfindung.
- Schnelle Analysen beschleunigen Ihre Geschäftsprozesse, minimieren Fehler und verkürzen so Ihre Lieferzeit.
- Erkenntnisse hinsichtlich der Muster, Beziehungen, Trends, Korrelationen und Anomalien verbessern Ihre Strategien.
- Das einheitliche ERP-System erleichtert den Austausch und Ihre Zusammenarbeit.
Sie haben den unglaublichen Wert Ihrer Daten erkannt und möchten Ihr volles Potenzial herausholen? Dann laden Sie sich unbedingt unser kostenfreies Whitepaper herunter.
Fazit: ERP-Systeme stellen die optimale Datengrundlage für Ihre Analyse sicher
Die Quantität und Qualität Ihrer Daten entscheiden darüber, wie hilfreich die Ergebnisse Ihrer Datenanalyse ausfallen. Deshalb sollten Sie unbedingt auf eine umfangreiche, abteilungsübergreifende Datengrundlage achten. Was eignet sich da besser als das System, mit dem Ihr komplettes Unternehmen arbeitet – also Ihr ERP-System? Das Team von microtech beantwortet gerne all Ihre Fragen zum datengetriebenen Arbeiten.
