Data Analytics: So profitiert Ihr Unternehmen langfristig davon

Daten gehören seit Gründung der ersten Unternehmen im Industriezeitalter zum wertvollen Inventar jeder Firma. Doch vermutlich waren Daten noch nie in so großem Umfang vorhanden wie heute und noch nie gab es so viele Instrumente, um diesen Datenschatz auch sinnvoll zu nutzen, um eigene Prozesse zu optimieren, die Zielgruppe besser zu verstehen oder Waren effizienter zu produzieren. Wir zeigen Ihnen, wie Data Analytics Ihr Unternehmen langfristig bereichern kann.

Lange Zeit galten Daten als schnödes Zahlenwerk, das sich hinter verstaubten Aktendeckeln verbarg, das zwar gesammelt, aber nur für die jährliche Bilanz hervorgezogen wurde. Heute ist bei den meisten Unternehmen die Erkenntnis gereift, dass Daten die eine der wichtigsten Grundlagen für fundierte Geschäftsentscheidungen sind. Sie gewähren unbestechliche Einblicke in das Verhalten von Kunden, in Kaufentscheidungen oder interne Prozesse.

Data Analytics ermöglicht es Firmen heute Vorhersagen darüber zu treffen, was Geschäftspartner oder Endkunden morgen wünschen. Preisvorstellungen, Produktgestaltung und mehr - all das lässt sich mit Hilfe von Datenanalysen vorhersagen.

Was bedeutet Data Analytics?

Data Analytics bedeutet die Aufbereitung und umfassende Analyse von Datenbanken, Datenbeständen sowie Echtzeitdaten mit Hilfe von digitalen Instrumenten. Data Analytics wird gern im Zusammenhang mit Big Data, also riesigen Datenmengen und KI, also künstlicher Intelligenz und Machine Learning zusammen verwendet. Wer nur kurz an ein Unternehmen mit Website und rund 1.000 Kunden denkt, wird schnell feststellen, warum Data Analytics so wichtig ist. 

Ein Beispiel: Wenn 10.000 Kunden jeweils einmal pro Jahr ein Produkt bei dem Unternehmen kaufen, sind das 10.000 Kaufvorgänge, also fast 30 Datensätze pro Tag. Dazu kommen Websiteaufrufe, Mails, Telefonanrufe, Anfragen, Angebote, Rechnungen und mehr. Auf diese Weise entstehen hunderttausende Datenpunkte allein zu den Stammkunden, und das jährlich. Wer regelmäßig mit Excel und anderen Programmen arbeitet, wird merken, dass manuelle Systeme bei diesen Datenmengen an ihre Grenzen kommen. Data Analytics hingegen nutzt Machine Learning, Cloud-Computing oder KI, um wertvolle Einblicke in diese Datenmengen zu erhalten und Muster zu finden, um daraus wiederum Prognosen abzuleiten.

Wer berücksichtigt, dass sich statistisch gesehen die Menge aller digitalen Daten alle zwölf Jahre verdoppelt, wird feststellen, dass Unternehmen in Zukunft keine fundierten Entscheidungen mehr ohne umfassende Datenanalysen treffen werden können.

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Vorteile von Data Analytics

Data-Analytics-Methoden sind nicht auf eine bestimmte Branche oder eine Unternehmensgröße beschränkt. Letztlich kann jedes Unternehmen mit Hilfe von Data Analytics seine Produktivität und Wirtschaftskraft stärken. Von der Business Intelligence über Performance Management oder Automatisierung, z.B. im HR-Bereich, ist alles möglich.

- Firmen erhalten ganzheitliche Informationen über ihr Geschäft und den Markt, auf dem sie aktiv sind.

- Die gesamte Leistung des Unternehmens mit allen Bereichen, Personen, Prozessen und der Technologie kann umfassend analysiert werden.

- Die erhaltenen Informationen sind sehr genau und können abhängig vom Tool in Echtzeit abgerufen werden.

- Viele Prozesse lassen sich mithilfe von Data Analytics sinnvoll automatisieren, wodurch Firmen effizienter werden.

- Firmen können auf der Basis von Analysen schneller wichtige Entscheidungen treffen und flexibler auf sich verändernde Marktbedingungen reagieren.

Data Analytics ist letztlich der Weg von der reinen Bauchentscheidung hin zur datenbasierten, fundierten Geschäftsentscheidung.

Wichtiger Aspekt: Datenschutz

Um Data Analytics umfassend zu nutzen, müssen Unternehmen jederzeit den notwendigen Datenschutz gemäß EU-DSGVO sicherstellen. Das ist wichtig, um möglichen Bußgeldern oder Reputationsschäden bei Verstößen zu entgehen. Deshalb bedingt Data Analytics ein umfassendes Datenschutzkonzept, das eine gesetzeskonforme Datenerhebung und -verarbeitung ermöglicht.

Beispielhafte Anwendungsgebiete für Data Analytics 

  • Finanzsektor: In der Finanzbranche kann Data Analytics dabei helfen, mögliche geschäftliche Risiken früher zu erkennen oder mögliches Potenzial aufzudecken. Darüber hinaus lassen sich viele Prozesse automatisieren.
  • Risk and Regulatory: In diesem Bereich kann Data Analytics z.B. bei der Fraud Prevention eingesetzt werden oder die Compliance von Unternehmen überwachen.
  • Customer Relationship Management: Datenanalysen helfen dabei, die Bedürfnisse von Kundinnen und Kunden besser zu verstehen und mögliche Risiken durch abwandernde Kundengruppen zu prognostizieren. Data Analytics hilft ebenso dabei, zielgruppengerechte Marketingkampagnen zu entwickeln und auszurollen.
  • E-Commerce: Data Analytics erlaubt tiefe Einblicke in die gesamte Customer Journey und hilft dabei, Nutzerverhalten auf Websites oder in Apps besser zu verstehen. Außerdem lassen sich Produkte und Dienstleistungen noch besser auf die Zielgruppe ausrichten, wenn die passende Datengrundlage analysiert werden kann.

Data Analytics sollte zum Standard gehören

Jeden Tag sammelt jedes Unternehmen in jeder Sekunde neue Daten. Auf diese Weise entsteht bereits intern ein immens wichtiger Datenschatz, der dank intelligenter Analyse für mehr Produktivität, fundiertere Geschäftsentscheidungen und bessere Produkte sorgen kann. Wichtig ist, dass Firmen dieses Potenzial auch nutzen, und zwar nicht erst morgen, sondern schon heute.

 

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