Datenanalyse und KI: Daten, die den Unterschied machen

Mirijam PasquiniProduktmanagerin IT

Datengetriebene Unternehmen haben einen entscheidenden Vorteil in einer Big-Data-Ökonomie, denn sie treffen fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten. Doch hier erwartet viele Unternehmen bereits die erste Herausforderung: Um datengetrieben arbeiten zu können, müssen verlässliche Daten gewonnen, analysiert, ausgewertet und kommuniziert werden. Doch welche Tools und Methoden zur Datenanalyse und Datenvisualisierung gibt es, welche Rolle spielt dabei KI und welche Methoden eignen sich für welche Anforderungen?

Text-zu-Daten: Transformieren Sie Text in strukturierte Daten

Unter Text-zu-Daten versteht man in der Datenanalyse die Umwandlung von Text in strukturierte Daten bzw. Informationen, das können unter anderem Tabellen oder Datenfelder sein. Ein Beispiel zur Verdeutlichung: Aus dem Satz „Am 5. April wurden 200 Einheiten eines Produkts für je 15 Euro verkauft“ lässt sich eine Tabelle mit Datum, Menge, Produkt und Preis erstellen. Aufgrund der Vielseitigkeit von Text-zu-Daten eröffnen sich breite Nutzungsmöglichkeiten, von Business-Analysen und wissenschaftlichen Auswertungen bis hin zur Erkennung psychologischer Informationen.

Wichtige Technologien, die bei Text-zu-Daten zum Einsatz kommen, sind:

• Textanalyse und Natural Language Processing (NLP): Zerlegen und Verstehen von Texten, Erkennung von Schlüsselthemen, Emotionen und Stimmungen.
• Psychologische Analyse: Identifikation von Stimmungen, Persönlichkeitseigenschaften oder Entscheidungsmustern.
• Künstliche Intelligenz: KI-Modelle wie GPT-4 oder BERT erkennen Zusammenhänge und filtern automatisch nach relevanten Informationen.
• Anwendungen: Sentiment Analyse, Echtzeit-Empfehlungen, individuelle Datenanreicherung.

Text-zu-Daten bietet dabei zahlreiche Vorteile: Es ermöglicht die automatisierte Gewinnung strukturierter Informationen aus unstrukturierten Texten, die in nutzbare, konkrete Daten überführt werden können. Das ermöglicht nicht nur zeiteffizientes Arbeiten, sondern erhöht auch die Genauigkeit der Daten. Text-zu-Daten ermöglicht dabei eine effiziente Analyse großer Textmengen, die eine solide Daten-Grundlage für Entscheidungsprozesse oder zukünftige Maßnahmen darstellen.

Ein Beispiel zur Erläuterung: Aus Kunden-E-Mails lassen sich automatisch Informationen wie Kaufdaten, Produktnamen und Feedback extrahieren – und anschließend für Analysen oder Qualitätsverbesserungen nutzen.

Von Daten zu Wissen – Gewinnen Sie strategische Erkenntnisse für Ihre Entscheidungen

In einer datengetriebenen Welt ist es in der Datenanalyse unerlässlich, Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse zu transformieren. Zu diesem Zweck können Techniken wie die Explorative Datenanalyse (EDA), Sentiment Analyse, Trenderkennung und Hypothesentests eingesetzt werden. Diese unterstützen Unternehmen dabei, aus ihren Daten strategische Erkenntnisse zu gewinnen. Der entscheidende Mehrwert liegt in der richtigen Anwendung dieser Techniken, da sie tiefere Einblicke in die eigenen Datenstrukturen ermöglichen. Das kann fundierte Entscheidungsfindungen in essenziellen betriebswirtschaftlichen Themen wie beispielsweise Umsatzsteigerung oder Kostenreduzierung ermöglichen.

Explorative Datenanalyse (EDA): Sichern Sie sich den Wissensvorsprung

Die Explorative Datenanalyse (EDA) ist unverzichtbar auf dem Weg zu datengetriebenen Entscheidungen. Unternehmen können durch EDA Muster, Ausreißer und Zusammenhänge in ihren Daten erkennen, ohne sich auf voreingestellte Hypothesen oder Modelle festlegen zu müssen. Stattdessen ermöglicht es der sich wiederholende Prozess, die Daten mit einem offenen, explorativen Ansatz zu untersuchen, um verlässliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Ein Beispiel zur Verdeutlichung: Ein Einzelhändler analysiert das Kaufverhalten seiner Kund:innen und entdeckt, dass eine kleine Gruppe von Käufer:innen deutlich mehr Produktkategorien kauft. Diese Erkenntnis führt zur Identifikation kleiner Wiederverkäufer:innen als Großabnehmer und ermöglicht gezielte Marketingstrategien zur Umsatzsteigerung.

Sentiment Analyse: Was sich hinter Sternebewertungen verbirgt

Hinter bloßen Sternebewertungen steckt noch keine große Aussagekraft, dies ändert sich jedoch mit der Sentiment Analyse. Sie betrachtet nicht nur eine Bewertung an sich, sondern sie erfasst zudem auch die Emotionen und Meinungen hinter der Bewertung. Damit liefert diese Technik weitaus tiefere Einblicke. Während eine 5-Sterne-Bewertung, oberflächlich betrachtet, durchweg positiv erscheint, kann die Sentiment Analyse daneben auch konstruktive Kritik erkennen, die in den Kommentaren chiffriert ist.

Ein Beispiel zur Verdeutlichung: Hotels nutzen die Sentiment Analyse, um aus den Bewertungen ihrer Gäste tiefere Einblicke zu gewinnen. Dies ermöglicht gezielte Verbesserungen, etwa bei der Reaktionsgeschwindigkeit des Kundenservices.

Trenderkennung: Frühzeitig auf Marktentwicklungen reagieren

Marktentwicklungen haben oft dynamischen Charakter und können sich schnell vollziehen, sodass es für Unternehmen zur Herausforderung wird, rechtzeitig und angemessen auf diese zu reagieren. Die Trenderkennung erlaubt es Unternehmen, aufkommende Entwicklungen und Marktbewegungen zu identifizieren, bevor diese von Wettbewerbern erkannt werden. Dabei können mithilfe historischer Daten Muster und saisonale Zyklen erkannt werden, was es Unternehmen ermöglicht, rechtzeitig und besser auf die zukünftige Nachfrage vorbereitet zu sein.

Ein Beispiel zur Verdeutlichung: Ein führender Online-Händler setzt die Trenderkennung ein, um die Nachfrage nach bestimmten Produktkategorien zu bestimmten Zeiten vorherzusehen. Dies ermöglicht die rechtzeitige Planung und Umsetzung von Werbekampagnen und eine angepasste Lagerverwaltung.

Hypothesentests: datengestützte Entscheidungen statt Intuition

Fehlentscheidungen aufgrund von intuitiven Annahmen können für ein Unternehmen schwerwiegende Folgen nach sich ziehen. Umso bedeutsamer ist es, Entscheidungen auf Basis von fundierten Daten treffen zu können. Um beobachtete Effekte beurteilen zu können, können hierzu Hypothesentests herangezogen werden, um die Relevanz der Effekte feststellen und Zufälle ausschließen zu können. Statt auf Vermutungen und Annahmen wird sich also auf objektive, statistische Berechnungen gestützt.

Dieses Verfahren bringt gleich mehrere Vorteile mit sich: Zum einen werden Entscheidungen auf einer objektiven, nachvollziehbaren und messbaren Grundlage getroffen, zum anderen lassen sich dadurch Fehlentscheidungen maßgeblich reduzieren. Zudem lassen sich Maßnahmen gezielt auf die Ergebnisse abstimmen.

Ein Beispiel zur Verdeutlichung: Ein Online-Händler testet, ob eine neue Marketingkampagne zu einer signifikanten Umsatzsteigerung führt. Durch Hypothesentests stellt er sicher, dass die Umsatzsteigerung nicht zufällig, sondern auf die Kampagne zurückzuführen ist.

KI und maschinelles Lernen – Datenanalyse weiter denken

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (Machine Learning – ML) verändert die Datenanalyse grundlegend und eröffnet Unternehmen völlig neue Möglichkeiten, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Wertvolle Technologien sind beispielsweise:

• Automatisierte Mustererkennung: Machine-Learning-Algorithmen analysieren große Datenmengen und identifizieren Muster. E-Commerce-Unternehmen können so etwa das Kaufverhalten ihrer Kund:innen analysieren und so personalisierte Angebote erstellen.
• Vorhersage von Trends: Künstliche Intelligenz kann präzise Prognosen erstellen. So könnte ein Supermarkt durch KI-Analysen erkennen, dass die Nachfrage nach Grillprodukten im Frühling stark ansteigen wird und kann seine Lagerbestände entsprechend anpassen.
• Anwendungsszenarien: Predictive Maintenance ist ein essenzieller Bestandteil der Fertigungsindustrie, da sie dazu beiträgt, Ausfallzeiten zu minimieren, indem Maschinenprobleme präventiv erkannt werden.

Der fundierte Einsatz von KI und maschinellem Lernen in der Datenanalyse wird auch in Zukunft immer mehr an Relevanz gewinnen. Denn der Einsatz von KI schont nicht nur Ressourcen, sondern schafft auch die Grundlage für einen effizienten Umgang mit Daten.

Erweiterte Datenvisualisierungstechniken – Daten verständlich vermitteln

Sobald Daten gesammelt und analysiert worden sind, steht ein weiterer Schritt bevor: die Kommunikation. Hier ist die Datenvisualisierung gefragt: Sie ist ein entscheidender Schritt, um Erkenntnisse aus Daten für unterschiedliche Zielgruppen zugänglich und verständlich zu machen. Mit dem Einsatz erweiterter Visualisierungstechniken können noch tiefere Einblicke gewonnen und die Kommunikation komplexer Sachverhalte vereinfacht werden:

• Interaktive Dashboards: Mit Tools wie Tableau oder Power BI können Manager:innen tagesaktuelle Umsatzzahlen überprüfen und die Daten nach Region oder Produkt filtern.
• Erweiterte Diagrammtypen: Visualisierungen wie Sankey-Diagramme decken neue geschäftskritische Erkenntnisse auf, etwa in Produktionsprozessen oder Finanzflüssen.
• Einsatz von Storytelling: Mitarbeiter:innen können mithilfe von Diagrammen, kombiniert mit Storytelling, den Erfolg von Erkenntnissen anschaulich präsentieren und nachvollziehbare Handlungsempfehlungen geben.

Datenanalyse als Schlüssel zum Unternehmenserfolg

Für Unternehmen ist die Fähigkeit, Daten in Wissen zu transformieren, entscheidend für den Erfolg in einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft. Die vorgestellten Techniken – Explorative Datenanalyse, Sentiment Analyse, Trenderkennung und Hypothesentests – sind wertvolle Tools, um die enormen Datenmengen, die Ihnen zur Verfügung stehen, sinnvoll zu nutzen. Der Mehrwert der Datenanalyse liegt nicht nur in der verbesserten Entscheidungsfindung, sondern auch in der Möglichkeit, sich auf Marktveränderungen vorzubereiten sowie Chancen und Risiken frühzeitig zu erkennen und zu nutzen.

Geschrieben von

Mirijam Pasquini

Erfahren Sie mehr