Datenanalyse - Versionsgeschichte

Therese: /* Weiterführende Quellen */

2022-02-02T18:25:34Z

Weiterführende Quellen

Therese: /* Betroffene Dimensionen und Ebenen */

2022-02-02T18:25:12Z

Betroffene Dimensionen und Ebenen

Therese: /* Typischer Aufwand */

2022-02-02T18:24:49Z

Typischer Aufwand

Therese: /* Herausforderungen, Risiken */

2022-02-02T18:19:53Z

Herausforderungen, Risiken

Therese: /* Herausforderungen, Risiken */

2022-02-02T18:18:27Z

Herausforderungen, Risiken

Therese: /* Typische Vorgehensweise */

2022-02-02T18:17:56Z

Typische Vorgehensweise

Therese: /* Vorbedingungen, Grundanforderungen */

2022-02-02T18:11:53Z

Vorbedingungen, Grundanforderungen

Therese: /* Anwendungsbeispiele */

2022-02-02T18:10:00Z

Anwendungsbeispiele

Therese: /* Kurzbeschreibung */

2022-02-02T18:04:13Z

Kurzbeschreibung

Rupert am 23. Dezember 2021 um 12:42 Uhr

2021-12-23T12:42:50Z

← Nächstältere Version		Version vom 2. Februar 2022, 18:25 Uhr
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	===Weiterführende Quellen===		===Weiterführende Quellen===
−	~~Welche Quellen haben wir selbst untersucht (link zu Quellenverzeichnis)~~<br>	+	<br>

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 ===Betroffene Dimensionen und Ebenen===
 Kernebene: Technologie, Geschäftsprozess, Geschäftsmodell<br>
-Kerndimension: Qualität der betrieblichen Abläufe, Produkte und Dienstleistungen, Kunden und ihr Erlebnis<br>
+Kerndimension: Qualität der betrieblichen Abläufe, Produkte und Dienstleistungen, KundInnen und ihr Erlebnis<br>
 ===Weiterführende Quellen===
 Welche Quellen haben wir selbst untersucht (link zu Quellenverzeichnis)<br>

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 ===Typischer Aufwand===
-Zuerst ein paar Fragen formulieren, die die Datenanalyse beantworten soll. Dann Festlegen, mit welcher Software man die Daten analysieren möchte und Erlernen der Bedienung.<br>
+Zuerst sollten einige Fragen formuliert werden, die die Datenanalyse beantworten sollen. Dann kann festgelegt werden, mit welcher Software man die Daten analysieren möchte.<br>
-Wenn sich in kurzer Zeit keine einzige Frage beantworten läßt, besser eine andere Software verwenden oder die Fragen überdenken.<br>
+Wenn sich in kurzer Zeit keine einzige Frage beantworten lässt, raten wir dazu eine andere Software zu verwenden oder die Fragen zu überdenken, wenn denn entsprechende Daten vorliegen.<br>
-Ein erster Erfolg sollte in ein paar konzentierten Arbeitsstunden realisiert werden.<br>
+Ein erster Erfolg sollte in ein paar konzentrierten Arbeitsstunden realisiert werden.<br>
-Um den typischen Aufwand zu schätzen, braucht es einen konkreten Umsetzungsplan. Wo bist du jetzt und wo möchtest du wann sein? Wenn diese Eckpfeiler geklärt sind, kann der Aufwand abgeschätzt werden. Um einen Richtwert zu errechnen was die Kosten sind um die spezifische IT-Anwendung zu betreiben steht dir der Glossar-Eintrag zu [[IT-Kosten]] zur Verfügung.<br>
+Um den typischen Aufwand zu schätzen, braucht es einen konkreten Umsetzungsplan. Wo bist du jetzt, und wo möchtest du wann sein? Wenn diese Eckpfeiler geklärt sind, kann der Aufwand abgeschätzt werden. Um einen Richtwert zu errechnen, wie hoch die Kosten sind, um die spezifische IT-Anwendung zu betreiben, steht dir der Eintrag zu [[IT-Kosten]] zur Verfügung.<br>
-Der Aufwand läßt sich minimieren, wenn man kostenlose Open Source Software oder Testversionen verwendet.<br>
+Der Aufwand lässt sich minimieren, wenn man kostenlose Open Source Software oder Testversionen verwendet.<br>
-Es empfiehlt sich, nach ein paar Versuchen möglichst bald eine einheitliche Vorgehensweise festzulegen.<br>
+Es empfiehlt sich, nach einigen paar Versuchen, möglichst bald eine einheitliche Vorgehensweise festzulegen.<br>
 ===Mögliche Anbieter===
 Für erste Versuche eignen sich vorhandene Office Produkte (Microsoft Excel, LibreOffice Calc)<br>

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 ===Herausforderungen, Risiken===
-Überlegen Sie, welche Risiken bei nicht Funktionieren dieser Einführung entstehen könnten.<br>
+Überlege welche Risiken bei nicht Funktionieren dieser Einführung entstehen könnten.<br>
-Anfangs kaum Risiko, da kein primärer Geschäftsprozess. Wenn Analysedaten dann automatisch zur Steuerung von Geschäftsprozessen genutzt werden, steigt das Risiko bei einem Ausfall. Erarbeiten Sie einen Backup Plan.
+Anfangs entsteht kaum Risiko, da kein primärer Geschäftsprozess betroffen ist. Wenn Analysedaten automatisch zur Steuerung von Geschäftsprozessen genutzt werden, steigt das Risiko bei einem Ausfall. Erarbeite einen Backup Plan.
 ===Typischer Aufwand===

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 ===Herausforderungen, Risiken===
-Überlegen Sie, welche Risiken bei Nicht Funktion dieser Einführung entstehen könnten.<br>
+Überlegen Sie, welche Risiken bei nicht Funktionieren dieser Einführung entstehen könnten.<br>
 Anfangs kaum Risiko, da kein primärer Geschäftsprozess. Wenn Analysedaten dann automatisch zur Steuerung von Geschäftsprozessen genutzt werden, steigt das Risiko bei einem Ausfall. Erarbeiten Sie einen Backup Plan.
 ===Typischer Aufwand===
 Zuerst ein paar Fragen formulieren, die die Datenanalyse beantworten soll. Dann Festlegen, mit welcher Software man die Daten analysieren möchte und Erlernen der Bedienung.<br>

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 ===Typische Vorgehensweise===
-Im ersten Schritt sind Fragen zu definieren und eine entsprechende Software zu installieren. Nachdem die zu analysierenden Daten der Software bereit stehen können Abfragen formuliert werden. Die Ergebnisse grafisch darzustellen kann die Lesbarkeit fördern und verschafft einen Überblick.<br>
+Im ersten Schritt sind Fragen zu definieren und ist eine entsprechende Software zu installieren. Nachdem die zu analysierenden Daten der Software bereit stehen, können Abfragen formuliert werden. Die Ergebnisse grafisch darzustellen, kann die Lesbarkeit fördern und verschafft einen Überblick.<br>
-Keinesfalls gleich eine Softwarelösung kaufen sondern erst über gratis-Tool und Probe-Anwendungen den Bedarf und die Bedürfnisse an ein solches Tool herausfinden.<br>
+Keinesfalls gleich eine Softwarelösung kaufen, sondern erst über gratis-Tools und Probe-Anwendungen die Anforderungen an ein solches Tool herausfinden.<br>
 ====Einrichten einer Basis für die Anwendung====
-Erstes Know-How erwerben durch Versuche mit Test-Anwendungen und Gratis-Tools. Recherche, innerhalb der Brache aber auch über eine allgemeine Web-Recherche, wie es andere Unternehmen machen. Eine gute Anlaufstelle ist hierfür auch oft der Steuerberater.<br>
+Erstes Know-How erwerben durch Versuche mit Test-Anwendungen und Gratis-Tools. Recherche innerhalb der Branche, aber auch durch eine allgemeine Web-Recherche, wie es andere Unternehmen machen. Eine gute Anlaufstelle sind hierfür auch oft SteuerberaterInnen.<br>
 ====Sinnvolle Ausbaustufe 1====
-Oft ist es von Vorteil erst einen kleinen Prototyp zu planen und zu realisieren. So können erste Erfahrungen und Erfolgserlebnisse mit reduziertem Aufwand gesammelt werden.
+Oft ist es von Vorteil, erst einen kleinen Prototyp zu planen und zu realisieren. So können erste Erfahrungen und Erfolgserlebnisse mit reduziertem Aufwand gesammelt werden.
 ====Sinnvolle Ausbaustufe 2====
-Laufende Kosten/Nutzanalysen helfen sie Sinnhaftigkeit dieser Anwendung für den angewendeten Einsatz zu beleuchten. In Folge können Methoden standardisiert werden um Reports dann zu erhalten wenn diese gebraucht werden. Gegebenenfalls ist eine Rücksprache mit Mitarbeitern von Vorteil um die Abfragen schrittweise zu verbessern.
+Laufende Kosten/Nutzanalysen helfen die Sinnhaftigkeit dieser Anwendung für den Einsatz zu beleuchten. In Folge können Methoden standardisiert werden, um Reports dann zu erhalten, wenn diese gebraucht werden. Gegebenenfalls ist eine Rücksprache mit MitarbeiterInnen von Vorteil um die Abfragen schrittweise zu verbessern.
 ===Herausforderungen, Risiken===
 Überlegen Sie, welche Risiken bei Nicht Funktion dieser Einführung entstehen könnten.<br>

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 Der Nutzen wird meist den überschaubaren Aufwand übersteigen.<br>
 ===Vorbedingungen, Grundanforderungen===
-Die Vorbedingung für eine erfolgreiche Datenanalyse ist die strukturierte Speicherung von Unternehmensdaten. Eine genaue Beschreibung, wo welche Daten in welcher Form vorliegen, sollte zu Beginn vorliegen.<br>
+Die Vorbedingung für eine erfolgreiche Datenanalyse ist die strukturierte Speicherung von Unternehmensdaten. Eine genaue Beschreibung, wo und welche Daten in welcher Form vorliegen, sollte zu Beginn des Projekts klar sein.<br>
 ===Typische Vorgehensweise===
 Im ersten Schritt sind Fragen zu definieren und eine entsprechende Software zu installieren. Nachdem die zu analysierenden Daten der Software bereit stehen können Abfragen formuliert werden. Die Ergebnisse grafisch darzustellen kann die Lesbarkeit fördern und verschafft einen Überblick.<br>

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 ===Anwendungsbeispiele===
-Wenn die Ausgangsrechnungen in einem maschinell lesbaren Format vorliegen, kann man Rechnungsköpfe und Positionsdaten in eine Tabellenkalkulation importieren und dort Warenkorb Analysen erstellen. Ebenso durch den Import vorliegender Kassendaten. Durch Analyse des zeitlichen Verlaufs lassen sich Erkenntnisse für den Mitarbeitereinsatz im Verkauf gewinnen. Verknüpft man die Verkaufspositionen mit den Einkaufspreisen aus den Produktdaten, läßt sich der Rohertrag pro Produkt ermitteln...<br>
+Wenn die Ausgangsrechnungen in einem maschinell lesbaren Format vorliegen, kann man Rechnungsköpfe und Positionsdaten in eine Tabellenkalkulation importieren und dort Warenkorb-Analysen erstellen. Das kann auch durch den Import vorliegender Kassendaten durchgeführt werden. Durch Analyse des zeitlichen Verlaufs lassen sich Erkenntnisse für den Einsatz der VerkaufsmitarbeiterInnen gewinnen. Verknüpft man die Verkaufspositionen mit den Einkaufspreisen aus den Produktdaten, lässt sich der Rohertrag pro Produkt ermitteln. Das sollten nur Beispiele darstellen, da es eine Vielzahl von Anwendungen und Verwendungszwecke gibt.<br>
 ===Konkreter Nutzen===
 Die im Unternehmen bereits vorliegenden Daten werden genutzt und wertvolle Erkenntnisse zur Optimierung können gewonnen werden.<br>

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 Werkzeuge zur Datenanalyse einsetzen
 ===Kurzbeschreibung===
-Mit Werkzeugen zur Datenanalyse, auch Reporting-Tools genannt, kannst du flexibel Auswertungen aus dem vorhandenen Datenmaterial erstellen. Verschiedene Datenquellen können eingebunden werden und zu einander in Beziehung gesetzt werden. Besonders hilfreich ist das "Exception Reporting", also das automatische Erkennen und Melden von Ausnahmesituationen im vorhandenen Datenmaterial.
+Mit Werkzeugen zur Datenanalyse, auch Reporting-Tools genannt, kannst du flexibel Auswertungen aus dem vorhandenen Datenmaterial erstellen. Verschiedene Datenquellen können eingebunden werden und zueinander in Beziehung gesetzt werden. Besonders hilfreich ist das "Exception Reporting", also das automatische Erkennen und Melden von Ausnahmesituationen im vorhandenen Datenmaterial.
 ===Anwendungsbeispiele===
 Wenn die Ausgangsrechnungen in einem maschinell lesbaren Format vorliegen, kann man Rechnungsköpfe und Positionsdaten in eine Tabellenkalkulation importieren und dort Warenkorb Analysen erstellen. Ebenso durch den Import vorliegender Kassendaten. Durch Analyse des zeitlichen Verlaufs lassen sich Erkenntnisse für den Mitarbeitereinsatz im Verkauf gewinnen. Verknüpft man die Verkaufspositionen mit den Einkaufspreisen aus den Produktdaten, läßt sich der Rohertrag pro Produkt ermitteln...<br>