Datenbewertung und -analyse

1. Grundlagen der Datenbewertung

Die Datenbewertung ist ein wichtiger Schritt, um die Qualität und Nützlichkeit der erhobenen Daten sicherzustellen. Hierbei sind verschiedene Kriterien zu berücksichtigen:

Kriterium	Beschreibung
Relevanz	Die Daten müssen für den aktuellen Kontext und die gestellten Fragen relevant sein.
Genauigkeit	Die Daten müssen korrekt und frei von Fehlern sein.
Aktualität	Die Daten sollten aktuell und zeitnah erhoben worden sein.
Konsistenz	Die Daten sollten in sich stimmig und widerspruchsfrei sein.

2. Analysetechniken

Es gibt verschiedene Techniken zur Analyse betriebswirtschaftlich relevanter Daten. Diese können je nach Zielsetzung und Datenart variieren.

Technik	Beschreibung
Deskriptive Statistik	Beschreibt und fasst Daten zusammen, um Muster zu erkennen.
Explorative Datenanalyse (EDA)	Untersucht Daten, um versteckte Muster und Beziehungen zu entdecken.
Regression	Untersucht Beziehungen zwischen Variablen und ermöglicht Vorhersagen.
Hypothesentests	Überprüft Annahmen über Daten mittels statistischer Tests.

Beispiel: Deskriptive Statistik

Deskriptive Statistik umfasst die Berechnung von Kennzahlen wie Mittelwert, Median und Modus, um einen Überblick über die Daten zu geben.

Kennzahl	Beschreibung	Beispiel
Mittelwert	Der Durchschnittswert aller Datenpunkte.	Durchschnittlicher Umsatz pro Monat
Median	Der mittlere Wert, der die Daten in zwei gleich große Hälften teilt.	Median der Lieferzeiten in Tagen
Modus	Der am häufigsten vorkommende Wert in einem Datensatz.	Häufigste Verkaufsmenge eines Produkts pro Woche

3. Nutzung von Softwaretools

Zur Datenbewertung und -analyse können verschiedene Softwaretools verwendet werden. Hier sind einige der gängigsten:

Tool	Beschreibung	Beispiele
Excel	Tabellenkalkulationstool mit umfangreichen Analysefunktionen	Berechnung von Kennzahlen, Erstellung von Diagrammen
SQL	Datenbanksprache zur Abfrage und Manipulation von Daten	Abfragen von Datenbanken, Durchführung komplexer Analysen
SPSS	Softwarepaket für statistische Analysen	Durchführung von Hypothesentests, Regressionen
Python/R	Programmiersprachen mit umfangreichen Bibliotheken für Datenanalyse	Nutzung von Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Matplotlib (Python) oder ggplot2 (R)

Beispiel: Datenanalyse mit Excel

Eine einfache Datenanalyse mit Excel könnte so aussehen:

1. Datenimport:
   - Importiere die Daten aus einer CSV-Datei in Excel.

2. Datenbereinigung:
   - Entferne Duplikate und korrigiere Fehler in den Daten.

3. Berechnung von Kennzahlen:
   - Berechne den Mittelwert, Median und Modus der Umsatzdaten.

4. Erstellung von Diagrammen:
   - Erstelle ein Balkendiagramm, um die monatlichen Umsätze zu visualisieren.

4. Prozessbezogene Datenanalyse

Die Integration von Geschäfts- und Leistungsprozessen in die Datenanalyse ermöglicht eine gezielte Optimierung dieser Prozesse.

Analyseart	Beschreibung	Beispiele
Durchlaufzeitanalyse	Untersuchung der Zeit, die ein Prozess von Anfang bis Ende benötigt.	Analyse der durchschnittlichen Bearbeitungszeit von Kundenaufträgen
Fehleranalyse	Untersuchung der Fehlerhäufigkeit und -ursachen in einem Prozess.	Identifikation von Fehlerquellen in der Produktion
Kapazitätsanalyse	Untersuchung der Auslastung und Kapazität von Ressourcen in einem Prozess.	Analyse der Maschinenkapazität in der Fertigung

Beispiel: Durchlaufzeitanalyse

Eine Durchlaufzeitanalyse könnte folgende Schritte umfassen:

Daten erfassen:
- Erhebe die Start- und Endzeiten der einzelnen Prozessschritte.
Kennzahlen berechnen:
- Berechne die durchschnittliche Durchlaufzeit und identifiziere Abweichungen.
Engpässe identifizieren:
- Identifiziere Prozessschritte mit den längsten Durchlaufzeiten und analysiere die Ursachen.
Optimierungsmaßnahmen:
- Entwickle und implementiere Maßnahmen zur Reduktion der Durchlaufzeiten.