Datenanalyse
Daten sind wertlos, solange sie nichts erklären.
Nahezu jedes Unternehmen sammelt Daten.
Nur wenige nutzen sie sinnvoll.
Listen, Reports, Dashboards und Exporte existieren oft parallel – ohne klare Aussage, ohne gemeinsame Wahrheit. Entscheidungen werden dann nicht datenbasiert getroffen, sondern datenbegründet. Das ist ein großer Unterschied.
Datenanalyse bedeutet für uns nicht mehr Zahlen, sondern mehr Verständnis.
Warum Datenanalyse häufig wirkungslos bleibt
Datenanalyse scheitert selten an fehlenden Daten.
Sie scheitert an fehlender Struktur.
Typische Situationen:
- Daten liegen in mehreren Systemen verteilt
- Zahlen widersprechen sich je nach Quelle
- Reports werden erstellt, aber nicht genutzt
- KPIs sind historisch gewachsen, aber nie hinterfragt
- Entscheidungen basieren weiter auf Bauchgefühl
Das Problem ist nicht Technik – sondern Einordnung.
Unser Verständnis von Datenanalyse
Datenanalyse ist kein Reporting.
Sie ist Entscheidungsunterstützung.
Ein Diagramm ohne Kontext ist nur Dekoration.
Gute Datenanalyse:
- beantwortet konkrete Fragen
- macht Zusammenhänge sichtbar
- zeigt Ursachen statt Symptome
- ist nachvollziehbar
- bleibt wartbar
Unser Ansatz: Fragen vor Zahlen
Bevor wir Daten zusammenführen oder visualisieren, klären wir:
- welche Entscheidungen getroffen werden sollen
- welche Fragen wirklich relevant sind
- welche Daten dafür notwendig sind
- welche Daten verzerrt, unvollständig oder irreführend sind
- wer die Ergebnisse später nutzt
Erst dann definieren wir Datenquellen, Modelle und Auswertungen.
Typische Themen in der Datenanalyse
Datenquellen & Datenqualität
Nicht jede Quelle ist gleichwertig. Wir prüfen Herkunft, Aktualität und Aussagekraft der Daten.
Kennzahlen & KPIs
Kennzahlen müssen steuerbar sein. Wir hinterfragen bestehende KPIs und definieren sinnvolle Alternativen.
Datenzusammenführung
Daten entstehen selten in einem System. Wir betrachten Schnittstellen, Abhängigkeiten und Konsistenz.
Visualisierung & Verständlichkeit
Gute Visualisierung reduziert Komplexität. Schlechte Visualisierung verstärkt sie.
Automatisierung & Aktualität
Manuelle Exporte skalieren nicht. Wir achten auf reproduzierbare, automatisierte Auswertungen.
Datenanalyse ohne Zahlenspielerei
Mehr Daten bedeuten nicht automatisch bessere Entscheidungen.
Wir vermeiden bewusst:
- KPI-Overload
- unnötige Dashboards
- Pseudo-Genauigkeit
- Zahlen ohne Handlungsbezug
Wenn eine Auswertung keine Entscheidung beeinflusst, ist sie überflüssig.
Praxisnah statt Data-Science-Theater
Nicht jedes Unternehmen braucht Machine Learning.
Viele brauchen Klarheit.
Deshalb berücksichtigen wir:
- tatsächliche Entscheidungsprozesse
- Zeitaufwand für Pflege und Aktualisierung
- Verständnis bei Fachabteilungen
- Abhängigkeiten von einzelnen Personen
- langfristige Wartbarkeit
Datenanalyse muss im Alltag funktionieren, nicht nur im Pitch.
Ergebnis unserer Datenanalyse-Beratung
Am Ende steht kein Datensumpf, sondern Struktur:
- klare Fragestellungen
- definierte Datenquellen
- belastbare Kennzahlen
- verständliche Auswertungen
- reproduzierbare Analysen
Ob Management-Entscheidung, operative Steuerung oder strategische Planung – die Daten liefern Orientierung.
Für wen Datenanalyse sinnvoll ist
Unsere Datenanalyse richtet sich an Unternehmen, die:
- bessere Entscheidungen treffen wollen
- Transparenz über Prozesse benötigen
- widersprüchliche Zahlen auflösen müssen
- Wachstum datenbasiert steuern möchten
- Daten als Ressource begreifen
