Datenanalyse
Datenanalyse beschreibt Prozesse zur Verarbeitung, Auswertung und Interpretation von Rohdaten, um geschäftsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungGeschäftlich
- EntscheidungstypDesign
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Fehlentscheidungen durch falsch interpretierte Ergebnisse.
- Verzerrungen durch unrepräsentative Stichproben.
- Übermäßige Komplexität führt zu schlechter Nachvollziehbarkeit.
- Automatisierte Datenvalidierung in Pipelines einbauen.
- Ergebnisse reproduzierbar dokumentieren und versionieren.
- Interdisziplinäre Teams zur Interpretation einbinden.
I/O & Ressourcen
- Rohdaten aus Systemen und Sensoren
- Metadaten und Datenkataloge
- Geschäftsfragen und Zieldefinitionen
- Analytische Berichte und Dashboards
- Modelle, Hypothesentests und KPIs
- Empfehlungen für Maßnahmen und Veränderungen
Beschreibung
Datenanalyse ist ein systematischer Prozess zur Untersuchung, Aufbereitung, Transformation und Modellierung von Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu stützen. Sie umfasst beschreibende, explorative und inferenzielle Methoden für quantitative und qualitative Daten. Ziel ist das Erkennen von Mustern, die Validierung von Hypothesen und die Ableitung von Maßnahmen.
✔Vorteile
- Bessere Entscheidungsgrundlage durch datenbasierte Insights.
- Frühzeitige Identifikation von Chancen und Risiken.
- Effizienzsteigerung durch gezielte Maßnahmenerkennung.
✖Limitationen
- Begrenzte Aussagekraft bei schlechter Datenqualität.
- Korrelation ist nicht Kausalität; Interpretationsrisiken bestehen.
- Datenschutz- und Compliance-Einschränkungen können Analysen limitieren.
Trade-offs
Metriken
- Time-to-Insight
Zeit von Datenverfügbarkeit bis zur verwertbaren Erkenntnis.
- Datenqualität-Score
Messung von Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz.
- Adoptionsrate von Analyseergebnissen
Anteil der Empfehlungen, die in Entscheidungen einfließen.
Beispiele & Implementierungen
Verkaufsdatenanalyse für Sortimentoptimierung
Ein Einzelhändler nutzt Transaktions- und Lagerdaten, um Angebot und Bestellmengen anzupassen.
Nutzungsanalyse einer SaaS-Plattform
Produktteam analysiert Feature-Adoption und leitet Produktprioritäten ab.
Betriebsüberwachung und Anomalie-Reporting
Ein Fertigungsbetrieb erkennt Maschinenausfälle frühzeitig durch Zeitreihenanalyse.
Implementierungsschritte
Ziele definieren und relevante Metriken festlegen.
Datenquellen identifizieren, sammeln und bereinigen.
Explorative Analyse durchführen und Hypothesen bilden.
Modelle validieren, Ergebnisse operationalisieren und monitoren.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Unzureichend dokumentierte Transformationslogiken in ETL
- Manuelle Schritte in Pipelines, die Automatisierung blockieren
- Fehlende Versionierung von Datensätzen und Modellen
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Kausalbehauptungen aus rein korrelativen Befunden ableiten.
- Annahmen nicht dokumentieren und Entscheidungen damit begründen.
- Vertrauliche Daten ohne Anonymisierung für Explorationszwecke verwenden.
Typische Fallen
- Overfitting durch zu komplexe Modelle bei kleinen Datensätzen.
- Selection Bias durch ungeeignete Stichprobenauswahl.
- Verwechslung von Datenqualitätssymptomen mit Geschäftsproblemen.
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Datenschutzrechtliche Vorgaben (z. B. DSGVO)
- • Begrenzte Rechenressourcen in der Infrastruktur
- • Datenzugriffsrechte und -silos