Datenanalyse und Datenvisualisierung

Bevor wir in das Thema einsteigen, noch einmal eine kurze Zusammenfassung, was ich meine, wenn ich von der Analyse und der Visualisierung von Daten spreche:

Datenanalyse ist der Prozess der systematischen Untersuchung von Daten, um Muster, Trends, Zusammenhänge oder Anomalien zu erkennen. Dabei kommen verschiedene Methoden und Werkzeuge zum Einsatz, je nach Art und Umfang der Daten sowie dem Ziel der Analyse.
▷ Datenanalyse ist wichtig, weil sie es ermöglicht, aus den vorhandenen Daten Erkenntnisse zu gewinnen, die für die Entscheidungsfindung oder die Optimierung von Prozessen genutzt werden können. Datenanalysen steigern nachweislich den Umsatz und ermöglichen es, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Datenvisualisierung ist die Darstellung von Daten in grafischer oder bildlicher Form, um sie leichter verständlich und interpretierbar zu machen. Dabei kommen verschiedene Techniken und Formate zum Einsatz, je nach Art und Umfang der Daten sowie dem Ziel der Visualisierung.
▷ Datenvisualisierung ist wichtig, weil sie es ermöglicht, komplexe oder große Datenmengen auf einen Blick zu erfassen, Trends oder Muster zu erkennen, Zusammenhänge oder Unterschiede zu verdeutlichen oder Geschichten zu erzählen. Sie hilft dabei, die Ergebnisse von Datenanalysen zu kommunizieren und zu präsentieren.

Sicherung der Finanzierung

Datenanalyse und Datenvisualisierung können KMU nicht nur dabei helfen, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, sondern auch dabei helfen, ihre Finanzierung und Liquidität in einem unsicheren und wettbewerbsintensiven Marktumfeld zu sichern, das aktuell durch die angestiegene Inflation immer herausfordernder wird. Durch die Nutzung von Daten können KMU ihre Liquiditätsplanung optimieren, saisonale Schwankungen berücksichtigen, Investitionen planen und einen optimalen Finanzierungsmix gestalten. Außerdem können KMU durch Datenanalyse und Datenvisualisierung ihre Kreditwürdigkeit gegenüber Geldgebern verbessern und Vertrauen aufbauen.
Konkrete Beispiele dazu:

• Die Leistung des Unternehmens messen und bewerten: Kennzahlen wie Umsatz, Gewinn, Kosten, Cashflow, etc. überwachen und analysieren. So können sie ihre Stärken und Schwächen identifizieren, ihre Ziele überprüfen und anpassen, und ihre Erfolge sichtbar machen.
• Die Kundenbedürfnisse verstehen und erfüllen: Kunden besser kennenlernen, ihre Bedürfnisse, Präferenzen, Verhaltensweisen und Feedback erfassen und auswerten. So können sie ihr Angebot an die Nachfrage anpassen, personalisierte Produkte und Dienstleistungen anbieten, die Kundenzufriedenheit erhöhen und die Kundenbindung stärken.
• Die Marktentwicklung beobachten und antizipieren: Markt- und Wettbewerbssituation im Auge behalten, Trends und Chancen erkennen, Risiken und Bedrohungen abschätzen und frühzeitig reagieren. So können sie ihre Positionierung verbessern, neue Märkte erschließen, Innovationen fördern und ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern.

Um Datenanalyse und Datenvisualisierung effektiv zu nutzen, benötigen KMU geeignete Softwarelösungen, die ihren Anforderungen entsprechen. Diese Softwarelösungen ermöglichen es, große Datenmengen zu analysieren, aufzubereiten und visuell darzustellen, insbesondere wenn die Datenmengen irgendwann so groß sind, dass sie mit Microsoft Excel nicht mehr auswertbar sind. Mehr dazu in den folgenden Abschnitten.

Digitale Transformation und Nutzung neuer Technologien

Die digitale Transformation und die Nutzung neuer Technologien sind große Herausforderungen für KMU. Um sich in einem wettbewerbsintensiven Markt zu behaupten, müssen sie ihre Produktivität, Kommunikation und Innovation stetig verbessern. Dabei können Daten und im speziellen Datenanalyse und Datenvisualisierung eine wichtige Rolle spielen.

• Datenanalyse und Datenvisualisierung ermöglichen es, alle relevanten Daten aus verschiedenen Quellen wie ERP-, CRM- oder Cloud-Systemen zu integrieren und zu verknüpfen. So können KMU einen ganzheitlichen Blick auf ihre Geschäftsprozesse, Kunden, Produkte oder Märkte erhalten.
• Datenanalyse und Datenvisualisierung erlauben es, die Leistung und Effizienz von KMU zu messen und zu optimieren. Durch die Identifizierung von Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken (SWOT-Analyse) können KMU ihre Strategien anpassen, Kosten senken, Umsätze steigern oder neue Geschäftsfelder erschließen.
• Datenanalyse und Datenvisualisierung unterstützen die Kommunikation und Zusammenarbeit innerhalb und außerhalb von KMU. Durch die Erstellung von interaktiven Dashboards, Berichten oder Präsentationen können KMU ihre Daten für verschiedene Zielgruppen aufbereiten und verständlich machen. So können sie ihre Mitarbeiter motivieren, ihre Kunden überzeugen oder ihre Partner einbinden.
• Datenanalyse und Datenvisualisierung fördern die Innovation und Kreativität von KMU. Durch die Anwendung von fortgeschrittenen Techniken wie Predictive Analytics oder künstlicher Intelligenz können KMU neue Erkenntnisse gewinnen, Trends vorhersagen oder Szenarien simulieren. So können sie neue Produkte oder Dienstleistungen entwickeln, neue Märkte erschließen oder neue Geschäftsmodelle erproben.

Um diese Vorteile zu nutzen, benötigen KMU jedoch eine professionelle Software für Datenanalyse und Datenvisualisierung, die ihren spezifischen Anforderungen entspricht. Dabei sollten sie auf folgende Kriterien achten:

• Die Software sollte einfach zu bedienen sein, ohne dass spezielle IT-Kenntnisse erforderlich sind. So können KMU selbstständig ihre Daten analysieren und visualisieren, ohne permanent auf externe Hilfe angewiesen zu sein.
• Die Software sollte flexibel und skalierbar sein, um sich an die sich ändernden Bedürfnisse von KMU anzupassen. So können KMU ihre Daten aus verschiedenen Quellen verbinden, unterschiedliche Analyse- und Visualisierungsmöglichkeiten nutzen oder ihre Ergebnisse in verschiedenen Formaten exportieren.
• Die Software sollte sicher und zuverlässig sein, um die Qualität und den Schutz der Daten zu gewährleisten. So können KMU ihre Daten in einem zertifizierten Rechenzentrum in Deutschland hosten, die Kriterien des deutschen Datenschutzrechts einhalten oder ein zentrales Berechtigungssystem verwenden.

Es gibt viele Anbieter von Software für Datenanalyse und Datenvisualisierung auf dem Markt, die unterschiedliche Funktionen, Stärken und Schwächen haben. Wir setzen bei unserer Arbeit auf den weltweiten Marktführer im Bereich Datenanalyse und Business Intelligence: Tableau.

Rekrutierung, Bindung und Weiterbildung von qualifizierten Fachkräften

Die Rekrutierung von qualifizierten Fachkräften ist eine der größten Herausforderungen für KMU in Zeiten des Fachkräftemangels und des demografischen Wandels. Sie stehen dabei in direkter Konkurrenz mit großen Unternehmen, die ebenfalls auf der Suche nach den besten Arbeitskräften sind und ganz andere Möglichkeiten bei der Rekrutierung haben.

Um die passenden Kandidaten für offene Stellen zu finden, müssen KMU ihre Zielgruppe genau kennen, ihre Arbeitgebermarke stärken und ihre Bewerberansprache optimieren. Und wenn man erst einmal die richtigen Mitarbeiter für sein Unternehmen gefunden hat, dann möchte man diese natürlich auch halten.

In diesem Abschnitt wollen wir darauf eingehen, wie Datenanalyse und Datenvisualisierung KMU bei der Personalentwicklung unterstützen können. Wie können Datenanalyse und Datenvisualisierung KMU bei der Rekrutierung von qualifizierten Fachkräften helfen? Wie können sie Daten nutzen, um die richtigen Mitarbeiter zu finden, zu binden und weiterzubilden?

• Datenanalyse kann helfen, die Bedürfnisse und Präferenzen der potenziellen und bestehenden Mitarbeiter zu verstehen, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Bewerbungen, Lebensläufen, Umfragen oder sozialen Medien analysiert. So können KMU gezielt passende Kandidaten ansprechen, personalisierte Angebote machen und die Mitarbeiterzufriedenheit erhöhen.
• Datenanalyse kann helfen, die Leistung und das Potenzial der Mitarbeiter zu bewerten, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Leistungsbeurteilungen, Feedbacks oder Tests analysiert. So können KMU die Stärken und Schwächen der Mitarbeiter identifizieren, individuelle Entwicklungspläne erstellen und gezielte Weiterbildungsmaßnahmen anbieten.
• Datenvisualisierung kann helfen, die Fortschritte und Erfolge der Mitarbeiter zu verfolgen, indem sie Diagramme, Grafiken oder Dashboards verwendet. So können KMU die Mitarbeiter motivieren, anerkennen und belohnen, sowie Probleme oder Risiken frühzeitig erkennen und lösen.
• Datenanalyse kann helfen, die Effektivität und den Nutzen der Weiterbildungsmaßnahmen zu messen, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Teilnehmerzahlen, Bewertungen oder Lernergebnissen analysiert. So können KMU die Qualität und den ROI der Weiterbildung verbessern, sowie neue Lernbedarfe oder -möglichkeiten entdecken.

Datenanalyse und Datenvisualisierung sind also nicht nur nützlich für die Geschäftsentwicklung oder die Kundenbindung, sondern auch für die Personalentwicklung und -bindung. Wie aber schon im Abschnitt zur digitalen Transformation erwähnt, benötigt man für Datenanalyse und Datenvisualisierung zusätzliche Software, was dann wiederum bedeutet, dass Mitarbeiter oder Sie selbst sich darum kümmern müssen, diese zu beschaffen, einzurichten und zu nutzen. Allein das Einarbeiten in die neue Software, das Einrichten und das Erstellen von Dashboards etc. kann dabei sehr viel Zeit in Anspruch nehmen.

Alternative dazu sind Dienstleister wie wir, die Sie dabei mit ihrer Expertise unterstützen und Ihnen einiges an Arbeit abnehmen können, so dass Sie und Ihre Mitarbeiter entlastet werden und aus dem Ergebnis direkt Schlüsse ziehen können, ohne sich lange einarbeiten zu müssen.

Nachhaltigkeit und soziale Verantwortung

Daten sind ein wertvoller Rohstoff für Unternehmen, die sich für Nachhaltigkeit und soziale Verantwortung engagieren wollen. Mit Hilfe von Datenanalyse und Datenvisualisierung können Unternehmen ihre Leistung in den Bereichen Umwelt, Soziales und Governance (ESG) messen, verbessern und kommunizieren. Dies kann ihnen nicht nur helfen, ihre gesellschaftliche Verantwortung zu erfüllen, sondern auch Wettbewerbsvorteile zu erzielen und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen.

Kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) stehen vor verschiedenen Herausforderungen im Hinblick auf Nachhaltigkeit und soziale Verantwortung. Zum einen müssen sie die steigenden Erwartungen ihrer Kunden, Mitarbeiter, Investoren und anderer Stakeholder erfüllen, die zunehmend Wert auf ethisches und ökologisches Verhalten legen. Zum anderen müssen sie sich an die sich ändernden gesetzlichen Rahmenbedingungen anpassen, die mehr Transparenz und Rechenschaftspflicht in Bezug auf ESG-Themen verlangen. Darüber hinaus müssen sie sich mit den globalen Herausforderungen wie Klimawandel, Armut oder Menschenrechtsverletzungen auseinandersetzen, die ihre Geschäftstätigkeit direkt oder indirekt beeinflussen können.

Datenanalyse und Datenvisualisierung können KMU dabei unterstützen, diese Herausforderungen zu meistern und gleichzeitig Chancen zu nutzen. Hier sind einige konkrete Beispiele:

• Datenanalyse kann KMU helfen, ihre ESG-Ziele zu definieren, zu überwachen und zu bewerten. Durch das Sammeln von relevanten Daten aus internen und externen Quellen können KMU ihre Auswirkungen auf die Umwelt und die Gesellschaft messen und vergleichen. Dies kann ihnen helfen, ihre Stärken und Schwächen zu identifizieren, Verbesserungsmaßnahmen zu ergreifen und ihren Fortschritt zu verfolgen.
• Datenanalyse kann KMU helfen, Risiken zu erkennen und zu minimieren. Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen können KMU potenzielle Risiken für ihr Geschäft identifizieren, wie z.B. Umweltrisiken (z.B. extreme Wetterereignisse), soziale Risiken (z.B. Arbeitsbedingungen in der Lieferkette) oder Governance-Risiken (z.B. Korruption). Dies kann ihnen helfen, präventive oder korrigierende Maßnahmen zu ergreifen.
• Datenanalyse kann auch Innovationen fördern, indem sie neue Erkenntnisse über Kundenbedürfnisse, Markttrends und Wettbewerbsvorteile liefert.
• Datenanalyse kann KMU dabei unterstützen, neue Märkte zu erschließen, indem sie ihnen hilft, die Anforderungen von Regulierungsbehörden, Investoren und anderen Stakeholdern zu erfüllen und ihre Nachhaltigkeitsberichterstattung zu verbessern.

Auswirkungen der COVID-19-Pandemie

Die COVID-19-Pandemie hat die Welt in eine beispiellose Krise gestürzt, die viele Herausforderungen für Unternehmen, Kunden und Mitarbeiter mit sich gebracht hat. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, war es wichtig, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen zu können. Datenanalyse und Datenvisualisierung waren dabei zwei wichtige Werkzeuge, die es ermöglicht haben, komplexe Daten zu verstehen, zu interpretieren und zu kommunizieren.

Diese Werkzeuge sind in den letzten Jahren während der Pandemie in vielen Bereichen eingesetzt worden. Beispielsweise um:

• Die Entwicklung der Pandemie und ihre Folgen auf globaler, nationaler oder regionaler Ebene zu verfolgen und zu prognostizieren. Dies konnte helfen, angemessene Maßnahmen zur Eindämmung oder Anpassung an die Krise zu ergreifen.
• Die Veränderungen im Kundenverhalten, in den Bedürfnissen und in der Zufriedenheit zu verstehen und darauf zu reagieren. Dies konnte helfen, das Angebot an Produkten oder Dienstleistungen anzupassen, neue Märkte oder Kanäle zu erschließen oder die Kundenbindung zu erhöhen.
• Die Auswirkungen der Pandemie auf die Mitarbeitergesundheit, das Wohlbefinden und die Leistungsfähigkeit zu bewerten und zu verbessern. Dies konnte helfen, die Arbeitsbedingungen oder -organisation zu optimieren, die psychosoziale Unterstützung oder die Weiterbildung zu fördern oder die Motivation bzw. das Engagement zu steigern.

Es gibt viele ganz konkrete Beispiele für erfolgreiche Anwendungen von Datenanalyse und Datenvisualisierung im Zusammenhang mit der COVID-19-Pandemie. Einige davon sind:

• Das Team Datenanalyse und -visualisierung im Bundesamt für Bevölkerungsschutz und Katastrophenhilfe (BBK), das aus verschiedenen Quellen Daten integriert, verarbeitet, analysiert und dargestellt hat, um Informationen für ein zielgerichtetes Handeln im Risiko- und Krisenmanagement bereitzustellen.
• Das Projekt MoKoCo19 an der Universität Bonn, das modellbasierte Analysen der bevölkerungsbezogenen prospektiven Covid-19-Kohortenstudie in München durchgeführt hat, um die Wirkung nicht-pharmakologischer Interventionen wie Schulschließungen oder Kontaktbeschränkungen genauer zu quantifizieren und damit die Vorhersage des Pandemieverlaufs zu verbessern.
• Das Robert Koch-Institut (RKI), das täglich aktuelle Fallzahlen zu COVID-19 in Deutschland und weltweit veröffentlicht hat und diese in interaktiven Dashboards visualisierte (siehe Bild oben).

Nun, nach Ende dieser Krise, ist es wichtig, aus all diesen Maßnahmen Erkenntnisse für die Zukunft zu ziehen, um bei erneutem Auftreten einer ähnlichen Krise entsprechende Prozesse und Maßnahmen in der Schublade zu haben, um rechtzeitig reagieren zu können (Resilienz).

Fazit

Wie Sie sehen, handelt es sich bei Datenanalyse und Datenvisualisierung um sehr leistungsstarke Instrumente, weil sie es ermöglichen, Muster, Trends und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen. Diese Erkenntnisse können dann genutzt werden, um beispielsweise bessere Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken oder neue Chancen zu identifizieren. Datenanalyse und Datenvisualisierung helfen also, die Leistung und Wettbewerbsfähigkeit von KMU kurz- und auch langfristig zu verbessern.

Mit 3-t-s Data Solutions helfe ich Ihnen bei der Einrichtung und dem Aufbau eines auf Ihre Anforderungen optimal abgestimmten Tools, dass keine weiteren tiefgründigen IT-Kenntnisse erfordert und aus dem Sie sofort Schlüsse ziehen können. Nehmen Sie gerne Kontakt mit mir auf.

Auf die in diesem Beitrag genannten Themen werde ich in den nächsten Monaten noch näher eingehen. Aufgrund der Aktualität des Themas widme ich mich im nächsten Beitrag aber erstmal dem Thema künstliche Intelligenz (KI/AI). Bleiben Sie dran…