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Daten sind der wahre Wert Ihres Unternehmens

Eine Adresse kostet ungefähr sechs Cent. Mindestens. Eine Adresse, bei der nicht nur die Kontaktdaten vermerkt sind, sondern die angereichert ist mit branchenspezifischem Mehrwert, kann durchaus bereits im zwei- oder gar dreistelligen Euro-Bereich liegen. Dieses kleine, sehr griffige Beispiel soll Ihnen nicht nur die Überschrift erklären, sondern Ihnen zeigen: Ihre Daten sind bares Geld wert. So könnte es sich bei der Adresse in unserem Beispiel um eine Kundenadresse handeln.

Das Grundprinzip ist also klar: Daten haben einen Wert. Und nun kommt die Komponente ins Spiel, die das Thema Datenmanagement zum entscheidenden Faktor im Betrieb macht. Denn Daten liegen heute nicht mehr haptisch und physisch auf einer Karteikarte vor, sondern in digitaler Form. Dort, in der digitalen Geschäftswelt von heute, können sie noch einmal deutlich mehr wert sein. Aber es gibt auch eine Einschränkung. Der Wert der Daten ist bedingt durch die Arbeit mit eben diesen. Was Sie rund ums Thema Datenanalyse wissen sollten, haben wir hier für Sie zusammengetragen.

Zur Einordnung: diesen Effekt kann eine Datenanalyse haben

Bild: © jplenio, pixabay.de
Auf winzig kleinen Datenspeichern liegen sie - Ihre wertvollen Daten, die Ihre Unternehmensstrategie beeinflussen könnten.

Eine gute Datenanalyse kann die Basis Ihrer Unternehmensstrategie bilden. Experten empfehlen: „Der Prozess der Datenanalyse muss im Sinne einer strategischen Ausrichtung vorbereitet und organisatorisch verankert werden, damit die Potentiale der Datenanalyse effektiv genutzt werden können.“ So bildet die Datenanalyse die Basis. Eine auf den ersten Blick wahrlich wilde Anhäufung von Daten gilt es im Zuge der professionellen Datenanalyse zu prüfen.

  • Zusammenhänge, Muster und Kausalitäten müssen erkannt, dokumentiert und herausgearbeitet werden.
  • Aus der Datenanalyse erworbenes Wissen kann dazu genutzt werden, die Wettbewerbsposition zu optimieren.
  • Die Wünsche der Kunden können mit der richtigen Analyseform exakter gefasst werden. Auf diesen Ergebnissen können Kundenmanagement-Angebote aufbauen.
  • Die datengestützte Produktion und Logistik in einem Unternehmen erfährt durch die Analyse der Daten meist einen rasanten Auftrieb in punkto Schnelligkeit und Kostenersparnis.
  • Wer seinen Job in der Datenanalyse beherrscht, kann nicht nur aktuelle Gegebenheiten herauslesen, sondern sogar auf Basis der Daten Zukunftsszenarien erstellen.
  • Wer die Geschichte kennt, die Gegenwart steuert und in die Zukunft blickt, hat die Chance, Risiken und Chancen zu erkennen – und zwar idealerweise bevor dies die Konkurrenz tut.

So kann der Sprung in die Datenwelt funktionieren – ausgewählte Praxistipps

Tipp 1: Der Wert der Daten muss transparent werden

Sicherlich muss sich nicht jeder Mitarbeiter im Betrieb mit der Datenanalyse anfreunden. Vielen dürfte dieser Part zu abstrakt sein. Andere wiederum müssen gar nicht erst die Detailtiefe bekommen, die mit einer Datenanalyse einhergeht. Tipp: Es geht darum, im Unternehmen das Gefühl zu schaffen, dass die Datenanalyse einen positiven Effekt hat. Schwellenängste, die meist in älteren Betrieben und weniger bei Gründern lauern, sind zu überwinden.

Tipp 2: Die IT-Infrastruktur muss die Daten fassen können

Entsprechendes technisches Equipment ist ein entscheidender Faktor zum Erfolg. Das Excel-Sheet zu befüllen, ist keine gute Lösung. Zu eindimensional ist das Programm, das Ihren wertvollen Daten gar nicht gerecht wird. Ein gutes System sorgt nicht nur für eine perfekte Datenhaltung, sondern auch für die Bereinigung der Datensätze. Wichtige Faktoren bei der Wahl der Software sind:

  • Die Einhaltung der Datenschutz- und Compliance-Regelungen im Unternehmen.
  • Die Funktionsvielfalt, die zur Branche und zu den individuellen Fragestellungen passt.
  • Die Datenauswertung sollte sowohl in Zahlen sowie in Grafiken erfolgen.
  • Die Usability muss hoch sein.
  • Die Performance muss die Abfrage von großen Datensätzen ermöglichen.

Grundsätzlich gibt es am Markt große IT-Lösungen, die viele Unternehmensbereiche abdecken. Hinzu gesellen sich Nischenlösungen, die für spezielle Branchen konzipiert sind. Wichtig ist die Verbindungsmöglichkeit, die meist via Schnittstelle ermöglicht wird, und die Ablage der Daten in einer Datenbank, die das Sichern der Daten ebenso ermöglicht wie den Wechsel des IT-Anbieters.

Tipp 3: Datenanalyse ist zumeist keine Aufgabe der IT-Abteilung

Bild: © rawpixel, pixabay.de
Die Datenanalyse kann nur so gut sein, wie die Daten sind.

Die IT-Abteilung hat sicherlich das Know-how, das nötig ist, um die Datenanalyse technisch anzustoßen. Inhaltlich jedoch liegt die Datenanalyse in der Hand der einzelnen Abteilungen. Als Gründer haben Sie die Chance, aus jedem Blickwinkel auf die Daten zu blicken. Ihren Mitarbeitern sollten Sie mittels eines Rechte-Rollen-Systems den Zugriff auf einen Teilbereich ermöglichen. Einen Spezialisten für Data Mining im Betrieb zu haben, ist sicherlich eine gute Investition.

Tipp 4: Die Datenqualität entscheidet über das Ergebnis

Die Analyse und die angedachten Fragestellungen können noch so durchdacht sein … Wenn es an den vorliegenden Daten krankt, ist die Analyse meist nichts wert. An dieser Stelle machen Sie als Gründer eine Gratwanderung mit. Sie haben die Chance, große Datenmengen, die zentral verfügbar sind, zu importieren – inklusiver aller Datenmängel. Oder sie speisen Ihr System ausschließlich mit ihrem ureigenen Datenmaterial. Das kostet Zeit und Geld, besticht aber mit einem hohen Qualitätslevel. Datenmanagement ist ein fortlaufender Prozess, der nicht mit dem Import eines Datensatzes endet, sondern eben damit erst beginnt. Entscheidende Parameter, die sich auf die Datenqualität auswirken, sind Fehlerfreiheit, Vollständigkeit und Einheitlichkeit. Auch die Plausibilität ist ein wichtiges Kriterium.

Tipp 5: Ein festes Analyse-Set hilft

Sie haben viele qualitativ hochwertige Daten? Dann begehen Sie nun nicht den Fehler und analysieren Sie täglich an einer anderen Ecke Ihres Unternehmens. Kreieren Sie Analyseeinheiten, die Sie in regelmäßigen Abständen ausführen. So erhalten Sie Daten, die Sie über einen längeren Zeitraum hingegen auch miteinander vergleichen können. Das bringt einen Mehrwert in Ihre Analyse.

 

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