Datenanalyse

Bezeichnung

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.

Betroffene Dimensionen und Ebenen

Kerndimension: Technologie / Geschäftsprozess / Geschäftsmodell
Kernebene: Qualität der betrieblichen Abläufe / Produkte und Dienstleistungen / Kunden und ihr Erlebnis

Konkreter Nutzen

Die im Unternehmen bereits vorliegenden Daten werden genutzt und wertvolle Erkenntnisse zur Optimierung können gewonnen werden.
So z.B. in den Bereichen: Preisgestaltung, Sortiment, Kundenansprache, Zeitplanung, Einkauf
Der Nutzen wird meist den überschaubaren Aufwand übersteigen.

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.

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.
Wenn sich in kurzer Zeit keine einzige Frage beantworten läßt, besser eine andere Software verwenden oder die Fragen überdenken.
Ein erster Erfolg sollte in ein paar konzentierten Arbeitsstunden realisiert werden.
Der Aufwand läßt sich minimieren, wenn man kostenlose Open Source Software oder Testversionen verwendet.
Es empfiehlt sich, nach ein paar Versuchen möglichst bald eine einheitliche Vorgehensweise festzulegen.

Typische Vorgehensweise

Fragen definieren, Software installieren, Daten importieren, Abfragen formulieren, Ergebnisse möglichst grafisch darstellen
Keinesfalls gleich eine Softwarelösung kaufen.

Einrichten einer Basis für die Anwendung

KnowHow erwerben, Schauen, wie es andere Unternehmen machen, Webrecherche, Steuerberater

Sinnvolle Ausbaustufe 1

kleinen Prototyp planen und realisieren, Erfolgserlebnisse und Erfahrungen sammeln

Sinnvolle Ausbaustufe 2

Laufende Kosten/Nutzanalyse, Methoden standardisiseren und kommunizieren, Feedback bei Mitarbeitern einholen, Schrittweise Verbesserungen

Herausforderungen, Risiken

Überlegen Sie, welche Risiken bei Nicht Funktion dieser Einführung entstehen könnten.
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.

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...

Mögliche Anbieter

Für erste Versuche eignen sich vorhandene Office Produkte (Microsoft Excel, LibreOffice Calc)
Für fortgeschrittene Analysen:

• Tableau
• R Studio
• Crystal Reports
• Elastic Search

Weiterführende Quellen

Welche Quellen haben wir selbst untersucht (link zu Quellenverzeichnis)