9 häufige Fehler bei der Datenanalyse (+Tipps zur Vermeidung von Fehlern für eine bessere Berichterstattung)

Weltweit gibt es rund 54 Millionen Datenanalysten.

 

Die Datenanalyse ist ein wichtiger Bestandteil der Unternehmensführung, denn 53% der Unternehmen sagen, dass der Zugang zu Daten heute wichtiger ist. Datenanalysen können dir dabei helfen, Verbesserungen zu erzielen, die sowohl deinen Kunden als auch deinen Mitarbeitern helfen. Aber es ist nicht genug zu wissen wie man Daten analysiertdu musst auch wissen, wie du Fehler vermeiden kannst.

 

Fehler bei der Datenanalyse können kostspielig sein. Sie können dazu führen, dass du schlechte Entscheidungen triffst oder etwas Wichtiges übersiehst. In diesem Artikel stellen wir dir neun häufige Fehler vor, die Datenanalysten machen, und geben dir Tipps, wie du sie vermeiden kannst. Lies weiter und finde es heraus:

 

• Was ist Datenanalyse?
• Die vier Arten der Datenanalyse 
• Warum ist die Datenanalyse wichtig?
• Neun häufige Fehler, die Datenanalysten machen 
• Bewährte Methoden der Datenanalyse

 

Was ist Datenanalyse?

 

Datenanalyse ist der Prozess der Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten. Sie umfasst eine Vielzahl von Strategien und Zielen, aber in der Regel geht es darum, zu sehen, wo du warst, wo du bist oder wo du landen könntest. Wenn du zum Beispiel ein VoIP-Callcenterbetreibst, könntest du die Daten analysieren, um:

 

• Vergleiche deine aktuelle First Call Resolution mit deiner vorherigen FCR, um zu sehen, ob du dich verbessert hast.
• Schätze das Anrufvolumen des nächsten Monats ab, indem du das Anrufvolumen der vergangenen Jahre analysierst.
• Finde Ineffizienzen, die die Leistung des Call Centers beeinträchtigen.

 

Oft nutzen Datenanalysten maschinelles Lernen oder automatisierte Software, um große Datensätze schneller zu analysieren.

 

Die 4 Arten der Datenanalyse 

 

Es gibt vier Hauptarten der Datenanalyse, die du nutzen kannst:

 

1. Deskriptive Analytik.
2. Diagnostische Analytik.
3. Prädiktive Analytik.
4. Prädiktive Analytik.

 

Gehen wir sie durch, bevor wir uns ansehen, warum die Datenanalyse für dein Unternehmen wichtig ist.

 

1. Beschreibend 

 

Die deskriptive Analytik beschreibt, was bereits geschehen ist, z. B.:

 

• Wie deine Einnahmen im letzten Jahr gestiegen sind.
• Wie viele Verkäufe deine Marketingkampagne generiert hat

 

Diese Analysen beantworten die Frage "Was ist passiert?" und geben somit nützliche Einblicke in die Leistung deines Unternehmens. Du kannst deskriptive Analysen zum Beispiel in einem Bericht über deine Kundenzufriedenheitsumfrage an die Stakeholder verwenden. 

 

 

2. Diagnostik 

 

Die diagnostische Analyse baut auf der deskriptiven Analyse auf und hilft dir zu beantworten, warum etwas passiert ist. Zum Beispiel, warum dein Umsatz gestiegen ist oder warum deine Marketingkampagne eine bestimmte Anzahl von Verkäufen erzielt hat. Diagnostische Analysen sind ideal für Unternehmen, die Verbesserungen vornehmen wollen. Denn wenn du verstehst, warum etwas passiert ist, kannst du Schritte unternehmen, um es zu korrigieren.

 

3. Prädiktive 

 

Predictive Analytics sagen voraus, was auf der Grundlage vergangener Daten wahrscheinlich passieren wird. Sie identifizieren und klassifizieren Muster und berechnen, ob sie sich wahrscheinlich wiederholen werden. Du könntest zum Beispiel Predictive Analytics nutzen, um den Umsatz des nächsten Jahres auf der Grundlage des Vorjahreswachstums zu schätzen. Für diese Analysen werden verschiedene statistische Verfahren verwendet, darunter Entscheidungsbäume, Regression und neuronale Netze. 

 

4. Vorgeschrieben 

 

Die präskriptiven Analysen sind am wertvollsten und komplexesten, da sie Daten aus der Vergangenheit nutzen, um eine bestimmte Vorgehensweise vorzuschlagen. Sie nutzen maschinelles Lernen und KI, um die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse zu schätzen. So kann die präskriptive Analyse zum Beispiel vorschlagen, wann ein zusätzlicher Vorrat bestellt werden sollte, wenn die Nachfrage in der Vergangenheit stark angestiegen ist. So helfen sie Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

 

Warum ist die Datenanalyse wichtig?

 

80% der Unternehmen nutzen Daten abteilungsübergreifend, von der Forschung und Entwicklung über den Kundensupport bis hin zum Produktmanagement. Und warum? Die Datenanalyse hat viele Vorteile, wie zum Beispiel:

 

• Besseres Marketing: Durch die Analyse der Leistung deiner Marketingkampagnenleistungkannst du herausfinden, was funktioniert hat und was nicht. Das wird dir helfen, in Zukunft effektivere Kampagnen zu erstellen.
• Klügere Entscheidungen: Mit den Erkenntnissen aus der Datenanalyse kannst du klügere Geschäftsentscheidungen treffen, die zu mehr Wachstum und Umsatz führen.
• Höhere Effizienz: Die Datenanalyse kann dir zeigen, wo es Ineffizienzen gibt. So kannst du deine Geschäftsprozesse straffen und die Produktivität verbessern.
• Glücklichere Kunden: Analytik kann dir auch helfen, deinen Kundenservice zu verbessern. Wie das geht? Indem du Einblicke in die Erwartungen und die Zufriedenheit deiner Kunden erhältst. In der Tat, 36% der Unternehmen geben an, dass sie aufgrund des Engagements ihrer Kunden einen besseren Zugang zu Daten benötigen.

 

 

9 Häufige Fehler, die Datenanalysten machen

 

Das Finden und Aufbereiten von Daten sind die häufigsten Datenaktivitäten, die über 90% der Datenanalysten durchführen. Das sind auch die Aufgaben, bei denen am häufigsten Fehler gemacht werden. Tatsächlich verschwenden Analysten über 44% ihrer Zeit pro Woche für erfolglose Aktivitäten. Um produktiv zu sein, musst du also wissen, welche häufigen Fehler du vermeiden kannst. Schauen wir uns das mal an.

 

1. Die Stichprobe ist verzerrt oder zu klein

 

Wenn deine Stichprobe zu klein oder zu sehr auf eine Gruppe ausgerichtet ist, können dir wichtige Informationen entgehen oder du ziehst falsche Schlüsse. Nehmen wir zum Beispiel an, du testest die Funktionalität einer App. Wenn du nur mit Rechtshändern testest, entgehen dir Probleme mit der Benutzerfreundlichkeit für Linkshänder. 

 

Du musst sicherstellen, dass deine Stichprobe groß genug ist, um dir ein vollständiges Bild deiner Kunden zu geben. Außerdem solltest du dir die demografischen Merkmale deiner Zielgruppe ansehen und sicherstellen, dass deine Stichprobe diesen Merkmalen entspricht. Auf diese Weise sollte deine Stichprobe repräsentativ für deine Kunden sein.

 

2. Ziele und Vorgaben sind nicht klar definiert 

 

Deine Ziele bestimmen alle Aspekte deiner Analyse, von der Datenerhebung bis zum Verfassen deines Berichts. Bevor du also anfängst, musst du das Ziel deiner Analyse und die darauf basierenden Ziele festlegen. Dein Ziel könnte zum Beispiel sein, die Leistung deines neuen Mehrleitungs-Telefonsystems im Büro mit deiner alten Telefonanlage mit nur einer Leitung zu vergleichen. Deine Ziele könnten dann sein:

 

1. Sammle Daten zu den wichtigsten Leistungsindikatoren für denselben Monat für dein neues und altes Telefonsystem.
2. Teste, ob es einen signifikanten Unterschied zwischen den KPIs deiner neuen und alten Telefonanlage gibt. 
3. Erstelle einen Stakeholder-Bericht, in dem du deine Ergebnisse darlegst.

 

3. Korrelation mit Kausalität verwechseln 

 

Wenn du eine Korrelation zwischen zwei Variablen feststellst, ist die Versuchung groß, zu denken, dass die eine die andere verursacht. Aber das ist nicht immer der Fall. Es gibt viele Gründe, warum zwei Variablen miteinander korrelieren, zum Beispiel:

 

• A verursacht B, oder umgekehrt.
• A und B werden beide durch einen anderen Faktor, C, verursacht.
• A verursacht C, das wiederum B verursacht, oder umgekehrt.
• Der Zusammenhang ist rein zufällig.

 

 

Um herauszufinden, ob zwei Faktoren miteinander zusammenhängen, solltest du dir den Kontext ansehen. Gibt es noch andere Faktoren, die die Korrelation verursachen könnten? Nimm nicht an, dass es einen Zusammenhang gibt, ohne weitere Nachforschungen anzustellen.

 

4. Verwendung der falschen Benchmarks zum Vergleich 

 

Bei der Datenanalyse vergleichst du deine Ergebnisse mit einer Benchmark. Das kann ein anderer Zeitraum sein, z. B. der Vormonat, oder eine andere Organisation oder ein anderes Produkt. Wenn du jedoch die falsche Benchmark verwendest, kann sich ein echter Anstieg oder Rückgang deiner Kennzahl oder deines KPIs verbergen. 

 

Nehmen wir zum Beispiel an, du vergleichst dein kleines Unternehmen Instant Messaging Engagement mit dem Engagement eines großen Unternehmens. Du denkst vielleicht, dass dein Engagement viel niedriger ist, als es sein sollte. Aber wenn du dein Engagement mit dem eines anderen Kleinunternehmens vergleichst, stellst du vielleicht fest, dass dein Engagement sogar überdurchschnittlich hoch ist.

 

5. Präsentation von Ergebnissen ohne angemessenen Kontext

 

Wenn du deinen Bericht schreibst analytischen Berichtmusst du deine Ergebnisse in einen Kontext stellen.

 

• Welchen Bezug haben sie zu deinen Zielen und Aufgaben? 
• Wie stehen sie im Vergleich zu den Ergebnissen ähnlicher Studien? 
• Wie passen deine Ergebnisse in den Gesamtmarkt? 

 

Der Kontext hilft dir und deinen Lesern, deine Ergebnisse zu interpretieren und ihre Bedeutung einzuschätzen. Du solltest sowohl vor als auch nach deiner Analyse Marktforschung betreiben und dich über die neuesten Branchentrends auf dem Laufenden halten. 

 

6. Unzuverlässige Daten verwenden 

 

Es gibt viele Gründe, warum Daten unzuverlässig sein können, zum Beispiel:

 

• Fehlende oder doppelte Daten
• Abnormale oder falsche Werte 
• Rundungsfehler 
• Die Daten sind aus zweiter Hand oder veraltet

 

Um sicherzustellen, dass deine Daten von hoher Qualität sind, musst du überprüfen, ob sie: Vollständig, einmalig, konsistent, gültig, genau und zeitnah. Verwende Daten aus der Originalquelle und stelle sicher, dass sie nicht älter als ein oder zwei Jahre sind. Du solltest deine Daten auch auf fehlende Werte und andere Fehler überprüfen, bevor du mit deiner Analyse beginnst. 

 

 

7. Keine Standardisierung der Daten

 

Datenanalysten erhalten Daten aus einer Vielzahl von Quellen, einschließlich Tabellenkalkulationen (50%), SaaS-Anwendungen (33%), und Cloud-Datenbanken (40%). Diese Daten werden in der Regel auf unterschiedliche Weise formatiert. Zum Beispiel können einige Daten in Prozenten und andere in Brüchen angegeben werden. Wenn du die Formatierung der Daten nicht standardisierst, kann sich das auf die Ergebnisse deiner Analyse auswirken.

 

Du musst sicherstellen, dass alle deine Daten auf die gleiche Weise beschriftet und formatiert sind. So ist es einfacher, sie zu katalogisieren und zu vergleichen. Einige Programme formatieren die Daten automatisch für dich, z.B. Excel hat eine AutoFormat-Option. 

 

8. Unvollständiges Verständnis deiner Kennzahlen und KPIs 

 

Bevor du mit deiner Analyse beginnst, musst du dir darüber im Klaren sein was ein KPI ist und welche davon für deine Studie relevant sind. Du solltest auch eine kurze Definition der Bedeutung jeder Kennzahl schreiben. Das hilft sowohl dir als auch deinen Lesern, denn die Kennzahlen können unterschiedliche Bezeichnungen und Bedeutungen haben. Die Absprungrate kann zum Beispiel bedeuten:

 

1. Der Prozentsatz der Website-Besucher, die die Website nach nur einer Seite wieder verlassen.
2. Der Prozentsatz der E-Mails, die nicht an die Adressen in deiner Mailingliste zugestellt werden konnten.

 

Wenn du deine KPIs im Voraus festlegst, sind sie für dich und deine Leser/innen klar.

 

9. Daten auf die falsche Weise visualisieren

 

Es gibt viele Möglichkeiten, Daten zu visualisieren, von Tabellen bis hin zu Kreisdiagrammen. Die Visualisierung deiner Daten hilft dir, Muster und Beziehungen klarer zu erkennen. Du kannst sie auch in einem Bericht, einer Infografik oder einem Leitfaden für die Unternehmenskommunikation. Aber wenn du die falsche Visualisierungsmethode wählst, kann es passieren, dass du ein irreführendes Bild deiner Daten erhältst.

 

Um die richtige Visualisierung zu wählen, überlege, wie die Daten zusammenhängen und wie viele Variablen du hast. Du kannst Farben verwenden, um zwischen Variablen zu unterscheiden oder wichtige Ergebnisse hervorzuheben. Außerdem kannst du die Größe verwenden, um den Wert oder die Wichtigkeit zu unterstreichen. Probiere verschiedene Visualisierungen aus, bis du die sinnvollste gefunden hast.

 

 

Bewährte Praktiken der Datenanalyse 

 

Jetzt wollen wir uns einige Best Practices ansehen, die dir helfen, Fehler zu vermeiden und die Qualität deiner Analysen zu verbessern. 

 

Standardisiere deine Prozesse 

 

Du solltest Prozesse wie Datenerfassung und Dateneingabe standardisieren. Du könntest zum Beispiel eine Reihe von Unternehmensrichtlinien erstellen, an die sich deine Mitarbeiter/innen halten müssen. Die Standardisierung von Prozessen hat mehrere Vorteile:

 

1. Es stellt sicher, dass alle deine Mitarbeiter/innen wissen, was von ihnen erwartet wird.
2. Es hilft den Mitarbeitern, schnell zu arbeiten und gleichzeitig das Risiko von Fehlern zu verringern.
3. Es macht es einfacher, die Dateneingabe und andere Prozesse zu automatisieren. 

 

Hol dir eine zweite Meinung ein

 

Wenn du deine Analyse abgeschlossen hast, solltest du deine Arbeit auf Fehler überprüfen. Aber wenn du mit den Daten so vertraut bist, kann es leicht passieren, dass du etwas übersiehst. Es ist eine gute Idee, einen Kollegen oder Vorgesetzten zu bitten, deine Arbeit ebenfalls zu überprüfen, denn er könnte etwas entdecken, das du übersehen hast. 

 

Tools zur Erstellung von Datenprofilen verwenden

 

Die Erstellung von Datenprofilen stellt sicher, dass die von dir analysierten Daten vollständig, eindeutig, gültig, konsistent, genau und zeitnah sind. Datenprofilierungssoftware kann häufige Datenfehler erkennen und sie zur Überprüfung markieren, damit du weniger unzuverlässige Daten verwendest. Manche Software bereinigt deine Daten sogar automatisch. 

 

Automatisierung nutzen

 

Heutzutage können Unternehmen eine Vielzahl von Prozessen automatisieren, um Zeit zu sparen und die Effizienz zu steigern. Eine Software für Empfehlungsprogramme für kleine Unternehmen kann zum Beispiel automatisch Kundenempfehlungen verfolgen. Aber was ist mit der Datenanalyse? Im Durchschnitt verbringen Datenarbeiter 7 Stunden pro Woche mit manuellen Aufgaben wie dem Aktualisieren von Formeln und Tabellenkalkulationen. Das kostet nicht nur Zeit, sondern führt auch zu Fehlern.

 

Die Automatisierung sich wiederholender Prozesse wie Dateneingabe und -validierung kann Fehler erheblich reduzieren. Software kann automatisch fehlende Daten und Tippfehler markieren, Datenetiketten erstellen und Modelle validieren. Das spart Zeit und ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf Innovationen und die Gewinnung von Erkenntnissen aus den Daten zu konzentrieren.

 

 

Gib der Genauigkeit Vorrang vor der Geschwindigkeit

 

Es ist kein Geheimnis, dass Geschwindigkeit ein Teil unserer Arbeitsweise ist. Im Durchschnitt die Hälfte aller Geschäftsentscheidungen müssen innerhalb einer Minute getroffen werden. Aber manche Aufgaben erfordern mehr Genauigkeit als Schnelligkeit, wie z. B. das Codieren der Angular-App-Struktur oder das Schreiben eines Berichts.

 

Bei der Datenanalyse ist Genauigkeit das A und O. Deshalb ist es zwar wichtig, Fristen zu setzen, aber du solltest deine Analysten nicht übermäßig unter Druck setzen. Um Fehler bei der Datenanalyse zu vermeiden, solltest du ein Umfeld schaffen, in dem Genauigkeit groß geschrieben wird. Wenn du außerdem so viele Aufgaben wie möglich automatisierst, kannst du Zeit sparen und Fehler reduzieren.

 

Kurz und bündig 

Datenanalyse ist eine wichtige unternehmerische Fähigkeit. Sie kann dir Einblicke in die Leistung deines Unternehmens geben und Bereiche aufzeigen, die du verbessern kannst. Aber es ist leicht, Fehler zu machen, und Fehler bei der Datenanalyse können kostspielig sein. Wenn du die von uns beschriebenen Best Practices befolgst, kannst du dein Berichtswesen verbessern und umsetzbare Erkenntnisse gewinnen. Diese Erkenntnisse kannst du nutzen, um dein Geschäft zu verbessern und deinen Umsatz zu steigern.