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Einführung in Data Science mit Python
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Im heutigen Zeitalter gehört es zum Kern einer erfolgreichen Organisation, Daten zu sammeln und zu analysieren, um tiefere Einblicke ins Unternehmen und seine Kundschaft zu gewinnen. Viele der größten Unternehmen der Welt – darunter Amazon, Google und Netflix – setzen seit jeher Daten gezielt für geschäftliche Zwecke ein. Fortschritte in Bereichen wie Datenverarbeitung und Datenvisualisierung haben die Bedeutung von Daten noch deutlicher gemacht und die Vorteile von Big Data für alle zugänglicher werden lassen.
„Aber was, wenn wir nicht genug Daten haben?“ Doch, die hast du. Das weltweite Datenvolumen wächst exponentiell. Schätzungen zufolge erzeugen wir gemeinsam rund 2,5 Trillionen Bytes pro Tag. Mit anderen Worten: Daten stehen Unternehmensverantwortlichen in Hülle und Fülle zur Verfügung – vorausgesetzt, sie werden auch erschlossen. Die größere Herausforderung ist, zwischen relevanten und irrelevanten Daten zu unterscheiden, weil so viel produziert wird.
Trotzdem sind Daten im 21. Jahrhundert ein wertvolles Kapital für Unternehmen. 2006 prägte der britische Mathematiker Clive Humby den Satz „Data is the new oil“ und verglich damit die Verfügbarkeit beider Ressourcen: Weder Öl noch Daten sind im Rohzustand wertvoll – Wert entsteht erst, wenn sie schnell, vollständig, präzise erfasst und mit anderen relevanten Daten verknüpft werden.
In diesem Artikel beleuchten wir fünf Bereiche, die die Bedeutung von Daten maßgeblich steigern. Diese fünf Bereiche sind (ohne Wertung der Reihenfolge): 1) Entscheidungsfindung, 2) Problemlösung, 3) Verständnis, 4) Prozessverbesserung und 5) Kundenverständnis.
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#1 Für fundierte Entscheidungen
Mit Echtzeit-Insights können Führungskräfte fundierte Entscheidungen über die Ausrichtung ihres Unternehmens treffen. Denn Daten bedeuten Wissen. Gute Daten dienen als belastbarer Beleg für eine Entscheidung – sie ermöglichen Aussagen wie: „Wir haben x getan, weil y.“ Kurz: Gute Daten sind für sich genommen überzeugend.
Andere Wege – Anekdoten, Annahmen oder vage Beobachtungen – mögen bequemer wirken, führen aber oft zu verschwendeten Ressourcen. Die Zeiten, in denen Bauchgefühl das Steuer übernahm, sind vorbei. Mit Daten fällen Führungskräfte weniger riskante Entscheidungen auf Basis von Fakten.
#2 Für Problemlösung
Wenn die Umsätze sinken oder ein Produkt floppt: Wie findest du die Ursache? Daten ermöglichen es, die Gesundheit zentraler Geschäftsprozesse und -systeme zu verfolgen und zu bewerten. Das hilft Unternehmen auf zwei Ebenen: 1) Rückblick und 2) Vorausschau.
Im Rückblick lassen sich die Phasen identifizieren, in denen es zu Leistungseinbrüchen kommt. Mit diesem Wissen können gezielte Maßnahmen ergriffen werden. In der Vorausschau ermöglichen Kennzahlen zur System- und Prozessgesundheit ein wirksames Qualitätsmonitoring, sodass Probleme erkannt werden, bevor sie groß werden.
Zur Lösung realer Probleme kannst du verschiedenste Tools einsetzen – die Bedeutung von Daten zeigt sich in der Vielfalt der möglichen Ansätze.
#3 Für mehr Verständnis
Für strategische Entscheidungen ist ein klares Bild des Status quo unverzichtbar. Führungskräfte müssen wissen, wie die einzelnen Bereiche gegenüber Zielen und KPIs performen. Daten liefern präzise Einblicke in die Leistung. Ein hervorragendes Beispiel dafür ist der Profisport.
Der Film Moneyball zeigt, wie die klamme Baseballmannschaft Oakland Athletics die Chancen wendet, als Coach Billy Beane einen Analysten hinzuzieht, um datenbasiert Spieler auszuwählen, die die Teamleistung steigern.
Das Ergebnis war eine Siegesserie von 20 Spielen im Jahr 2002. Heute gibt es kein Profi-Team mehr, das nicht mit Daten arbeitet, um seine Leistung auf dem Platz zu steigern.
Auch du kannst mit DataCamps Data Analyst Certification zum Data Analyst werden – oder dir in einem Beispielprojekt zur Datenanalyse im Basketball einen Eindruck verschaffen.
#4 Für bessere Prozesse
Daten helfen Führungskräften, Prozesse zu verstehen und zu optimieren – und so Verschwendung zu reduzieren. Durch Analysen und Business-Process-Analytics entsteht ein Top-down-Blick, der Schwachstellen, Hindernisse oder Brüche sichtbar macht und leistungsfähige Abläufe weiter schlankt.
Dieses Wissen bringt Produkte schneller und kostengünstiger in die Hände der Kundschaft.
#5 Für das Verständnis von Verhalten
Im Zentrum jedes erfolgreichen Geschäfts steht der Wille, Bedürfnisse der Kundschaft zu verstehen und zu erfüllen. Damit potenzielle und bestehende Kundinnen und Kunden Vertrauen fassen, muss ein Unternehmen ihre Bedürfnisse kennen, verstehen und bedienen. Customer Analytics ist ein großer Markt – Firmen investieren viel Zeit und Budget, um ihr Publikum besser zu verstehen.
Mit Zugang zu Daten (z. B. demografisch, geografisch, verhaltensbezogen) können Unternehmen ihr Kundenverständnis vertiefen und die Bedürfnisse ihrer Zielgruppe präzise erkennen. So lassen sich etwa Trends wie Kundenabwanderung analysieren, Produkte verbessern – oder ein strategischer Pivot anstoßen.
Fazit
Über die Bedeutung von Daten im modernen Business besteht kein Zweifel: Sie sind ein entscheidender Vermögenswert. Organisationen müssen datenkompetent sein, um wettbewerbsfähig zu bleiben und sich einen Vorsprung zu erarbeiten.
Um Wert aus Daten zu schöpfen, brauchen Führungskräfte und Mitarbeitende grundlegende Datenkompetenzen: Daten schnell, vollständig und korrekt erfassen – und sie mit anderen relevanten Daten verknüpfen. Dazu gehört auch der Einsatz von Tools wie Power BI.
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