Daten zu sammeln ist wichtig, aber das wirkliche Potenzial liegt in den Einblicken, die Sie Ihnen ermöglichen. Um dieses Potenzial auszuschöpfen, implementieren Unternehmen fortschrittliche Datenmanagement-Lösungen, die ihnen zielführende Einblicke ermöglichen.
Diese können dabei helfen, komplexe Daten in klare, strategische Informationen umzuwandeln, die Unternehmen fundierte operative Entscheidungen ermöglichen. Beispielsweise kann das Verständnis des Verhaltens, der Präferenzen und der Bedürfnisse von Kunden durch Data Insights die Kundenerfahrung verbessern. Einblicke in betriebliche Abläufe können die Effizienz steigern und Ausfallzeiten in Lieferketten verringern.
Was ist der Unterschied zwischen Data Analytics und Data Insights?
Obwohl Daten und Einblicke häufig als Synonyme betrachtet werden, gibt es einen entscheidenden Unterschied. Daten setzen sich aus bisher nicht analysierten Informationen, Statistiken und Fakten zusammen, die digital gespeichert sind. Im Gegensatz dazu ergeben sich aus der Analyse dieser Daten Einblicke in Bezug auf Muster, Zusammenhänge und Trends, die den Unternehmen helfen, ihren Betrieb zu optimieren.
Damit Rohdaten hilfreicher werden, gilt es diese zu analysieren, um Einblicke zu gewinnen. Insights oder Einblicke sind die Muster, Zusammenhänge und Trends, die sich aus der Datenanalyse ergeben.
Der Unterschied zwischen Data Analytics und Data Insights ist einfach: Für Data Analytics werden große Mengen von Rohdaten gesammelt, organisiert und analysiert, um Muster zu erkennen. Auf der anderen Seite heben Data Insights die Relevanz und Bedeutung der Analyseergebnisse hervor und zeigen sinnvolle Schlussfolgerungen auf.
Warum benötigen wir Data Insights?
Unternehmen sind sich der entscheidenden Bedeutung datengestützter Initiativen bewusst und priorisieren diese Bemühungen aufgrund ihrer erheblichen Vorteile:
- Bessere Entscheidungsfindung: Data Insights decken Muster und Trends auf, die weit über das intuitive Erfassen hinausgehen und verbessern so das Verständnis für Kunden, Abläufe und Märkte.
- Einblicke in den Zielmarkt: Durch die Analyse von Daten können Unternehmen ihre Angebote und Marketingstrategien effektiv auf die Bedürfnisse ihrer Kunden abstimmen.
- Betriebliche Effizienz und Risikominimierung: Einblicke legen Bereiche für Kostensenkungen und proaktive Risikominderung offen.
- Predictive Analytics: Fortschrittliche Analysen interpretieren Erkenntnisse, um Unternehmen dabei zu helfen, zukünftige Marktveränderungen und -chancen zu antizipieren und sich darauf vorzubereiten.
Wie können Einblicke aus Daten gewonnen werden?
Das Gewinnen von datenbasierten Einblicken erfordert mehrere strategische Schritte:
Definition von Zielen
Die Definition Ihrer Ziele ist der ideale Ausgangspunkt, um sicherzustellen, dass die Data Insights nahtlos auf die strategischen Zielen und Prioritäten des Unternehmens abgestimmt sind. Klar definierte Ziele maximieren den Wert und die Wirkung von Insights und Daten.
Die Unternehmensziele geben auch den Zweck und das angestrebte Ergebnis vor, die durch die Einblicke unterstützt werden sollen. Gut definierte Ziele stellen sicher, dass sich Ihr Analytics Team bei der Datenerfassung und -analyse nur auf die relevantesten Bereiche konzentriert, um wichtige Fragen zu beantworten.
Datenerhebung
Der zweite Schritt ist das Sammeln, Messen und Analysieren von Daten aus verschiedenen Quellen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Es gibt verschiedene Arten von Daten:
- First Party Data, die direkt von Kunden erhoben werden
- Second Party Data von Partnern
- Third Party Data aus externen Quellen
Zu den gängigen Methoden der Datenerhebung gehören Umfragen, Interviews, Online-Tracking, Überwachung von Social Media, Fokusgruppen, automatisierte Tools usw. Eine ordnungsgemäße Datenerhebung sollte relevante Erkenntnisse liefern, mit denen Sie Ihren Geschäftsbetrieb und die Kundenerfahrung verbessern können. Noch wichtiger ist es, sensible Daten mit Datensicherungslösungen zu schützen, um die Datenintegrität zu verbessern.
Datenmanagement
Nachdem Sie Ihre Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt haben, müssen Sie diese kombinieren, um eine einheitliche Ansicht zu erstellen, die die Analyse und das Reporting erleichtert. Dieser Schritt wird Datenintegration genannt, und er umfasst die Replikation, Extraktion, Transformation und das Laden von Daten.
Datenintegration und -management sollen inkonsistente, inkompatible Daten aus verschiedenen Quellen in eine semantisch und strukturell konsistente Form bringen.
Datenanalyse
Nach der Erhebung und Strukturierung der Daten müssen Sie diese analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und Muster zu entdecken. Datenanalysesoftware und -tools bieten zumeist Methoden für die interaktive Erkundung integrierter Daten durch Visualisierungen, Abfragen, Simulationen und andere Methoden.
Verständnis und Maßnahmen
Sobald die Analyse der integrierten Datenquellen abgeschlossen ist, gilt es, die Methoden, Erkenntnisse und Einschränkungen zusammenzufassen. Übermitteln Sie die Ergebnisse mithilfe von Berichten, Präsentationen oder Dashboards, die auf verschiedene Zielgruppen zugeschnitten sind, an die Stakeholder. Überwachen Sie die Veränderungen kontinuierlich, indem Sie Metriken verfolgen, um zu beurteilen, inwieweit sich die Empfehlungen auf Chancen beziehen.
Welche praktischen Beispiele gibt es für aus Daten gewonnene Einblicke?
Data Insights sind in verschiedenen Sektoren von grundlegender Bedeutung und wirken sich erheblich auf die Entscheidungsfindung und die betriebliche Effizienz aus. Sie bieten strategische Vorteile, was sich in zahlreichen praktischen Anwendungen in verschiedenen Branchen zeigt:
- Einzelhandel: Durch die Analyse von Einkaufsmustern und Kaufhistorien können Einzelhändler wertvolle Einblicke in das Verhalten ihrer Kunden erhalten. Die Nutzung von Verkaufsdaten zur Identifizierung der meistverkauften Artikel ermöglicht es Einzelhändlern, ihr Produktsortiment zu optimieren und die Regalplatzierung so anzupassen, dass sie maximale Sichtbarkeit und Verkaufszahlen erreichen.
- Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen kann die Analyse elektronischer Gesundheitsakten (EHR) Muster in der Behandlung und den Patientenergebnissen aufdecken. Diese Erkenntnisse unterstützen die Entwicklung von evidenzbasierten klinischen Leitlinien und erleichtern personalisierte Pflegepläne, die das Gesundheitsmanagement der Patienten verbessern.
- Fertigung: In der Fertigungsindustrie hilft die Analyse von Sensordaten und Betriebsprotokollen bei der frühzeitigen Erkennung von Wartungsproblemen. Diese prädiktiven Erkenntnisse ermöglichen eine vorausschauende Planung von Reparaturen, die Minimierung von Ausfallzeiten und die Verbesserung der betrieblichen Effizienz insgesamt.
Cohesity und Data Insights
Unternehmen können Daten bestmöglich nutzen, indem sie diese zum Gewinnen von Einblicken nutzen, die ein besseres Verständnis von Betrieb, Kunden, Märkten und Wettbewerb ermöglichen. Cohesity hilft Unternehmen durch innovative Lösungen für Data Insights dabei, ihre Daten besser zu verstehen und ihr Potenzial voll auszuschöpfen.
Unsere Datensicherheitslösungen schützen wertvolle Informationen vor modernen Cyberbedrohungen und gewährleisten die Sicherheit und Nützlichkeit der Daten. Angesichts der Zunahme von Cyberkriminalität und Datenlecks garantieren Lösungen zur Datensicherung und -wiederherstellung, dass Ihre Daten geschützt und schnell wiederherstellbar sind. So bleibt der kontinuierliche Zugriff auf wichtige Informationen erhalten.
Cohesity ermöglicht außerdem die Offsite-Archivierung und verwendet maschinelles Lernen, um Daten effizient zu kategorisieren und das Gewinnen von Einblicken weiter zu verbessern. Dies unterstützt in hohem Maße die Geschäftskontinuität.
Um weitere Informationen zu erhalten, nehmen Sie an unseren von Experten durchgeführten Live-Demos teil, oder testen Sie unsere SaaS-Lösungen mit einer kostenlosen 30-Tage-Testversion.
