Datenanalyse Software: Mit diesen Tools kannst du Big Data ganz einfach analysieren

Wenn du hier regelmäßig mitliest, weißt du: Es gibt für nahezu jede Aufgabe im Business-Alltag ein Tool und einen optimalen Workflow.

Dadurch entsteht eine riesige Datenflut, die Fluch und Segen zugleich ist. Unsortiert wachsen dir die Daten irgendwann über den Kopf.

Mit einer Datenanalyse Software bist du allerdings in der Lage, Strukturen zu erkennen und „Big Data“ zu deinem Vorteil zu nutzen.

Ich zeige dir in diesem Artikel, welche Unternehmensdaten du genau unter die Lupe nehmen solltest, welche Datenanalyse Tools dir dabei helfen und wie du die beste Datenanalyse-Software für deine Herausforderungen findest.

Definition: Was ist Datenanalyse?

Bevor wir uns verschiedene Arten von Datenanalyse-Software im Vergleich ansehen, müssen wir erst einmal verstehen, was Datenanalyse oder Data Analytics überhaupt bedeutet und warum du darauf nicht verzichten solltest.

Die Datenanalyse ist ein Prozess, der unübersichtliche, große Datenmengen (Big Data) in eine übersichtliche Struktur bringt. Ziel des Ganzen ist es, Erkenntnisse aus den im Unternehmen vorhandenen Daten zu gewinnen und für Optimierungen zu nutzen.

Für Data Analytics kommen in der Regel mathematische und statistische Verfahren oder Algorithmen und Machine Learning zum Einsatz. Werden historische Daten analysiert, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen, spricht man auch von Predictive Analytics.

Welche Rolle spielt Datenanalyse Software?

Je digitaler dein Unternehmen arbeitet, desto mehr Daten entstehen in den verschiedenen Teams und Prozessen. Die Analyse von Daten wird schnell zum Full-Time-Job, wenn du keine Maßnahmen ergreifst und dich nur auf Excel verlässt.

Die beste Maßnahme ist die Einführung einer Datenanalyse-Software. Sie hilft dir dabei, große Mengen an Informationen aus verschiedenen Datenquellen zusammenzuführen.

Mit einem Datenanalyse Tool kannst du große Datenmengen

• bereinigen
• strukturieren
• filtern
• analysieren
• visualisieren
• interpretieren

Vorteile: Deshalb ist professionelle Datenanalyse so wichtig für dein Business

Du fragst dich, was das alles bringt? Schauen wir uns mal an, welche Vorteile die Datenanalyse bietet. Die softwaregestützte Analyse von Daten unterstützt Unternehmen dabei,

• bessere Entscheidungen zu treffen: Die Datenanalyse liefert dir fundierte Informationen, auf deren Basis du zum Beispiel Risiken besser abschätzen kannst. Oder du lässt eine KI datengesteuerte Entscheidungen treffen und dir noch mehr Arbeit abnehmen.
• effizienter zu arbeiten: Durch die Automatisierung der Datenanalyse sparst du viel Zeit im Arbeitsalltag und kannst dich auf andere Aufgaben fokussieren. Außerdem unterlaufen Analysetools weniger Fehler als Menschen, die große Datenmengen manuell auswerten.
• ihre Kunden besser zu verstehen: Kundenzufriedenheit ist heute einer der wichtigsten Wettbewerbsvorteile. Voraussetzung dafür ist, dass du die Bedürfnisse deiner Kunden kennst und individuell auf ihre Anforderungen eingehst. Das notwendige Wissen dafür liefert dir die Datenanalyse.
• die Kosten unter Kontrolle zu halten: Wenn du weißt, was deine Kunden wollen und du dank der Datenanalyse beispielsweise die Risiken und Chancen geplanter Kampagnen besser vorhersagen kannst, spart dir das am Ende viel Geld.
• den Überblick zu behalten: Die meisten Tools für die Datenanalyse bringen nicht nur logische Ordnung in deine Daten, sondern bieten darüber hinaus interaktive Dashboards. Solche Übersichten helfen dir, Zusammenhänge zu verstehen und niemals die Kontrolle über deine Prozesse zu verlieren.

Wenn du die Digitalisierung in deinem Unternehmen vorantreiben oder wenn du von Anfang an auf digitale Prozesse setzen möchtest, führt kein Weg an der Datenanalyse vorbei.

Datenanalyse im Alltag: Best Practices und welche Datenanalyse Tools dir helfen

Eine Datenanalyse Software ist so etwas wie ein Schweizer Taschenmesser für deine Effizienz. Denn Daten fallen im gesamten Unternehmen an – entsprechend lassen sich Analyse-Tools in vielen Bereichen deiner Firma einsetzen.

Das erschwert dir allerdings die Wahl der richtigen Datenanalyse-Software. Damit du besser einschätzen kannst, welche Art von Tool du benötigst, schauen wir uns jetzt an, wie Datenanalyse im Unternehmen aussehen kann.

Vertragsdaten

Verträge sind ein fester Bestandteil im Business-Alltag jedes Unternehmens. Ob es um Vereinbarungen mit Partnern, Händlern, Kunden oder auch mit den Angestellten geht – ohne vertragliche Grundlage läuft fast nichts.

Die Verwaltung von Verträgen und darin enthaltenen Daten kann gerade in wachsenden Unternehmen eine Herausforderung sein. Einfacher ist es, wenn du dabei auf digitales Vertragsmanagement mit einem Tool wie Fynk setzt. Die Vertragsmanagement-Software ermöglicht es dir,

• Verträge sicher aufzusetzen
• Vertragsdaten zu organisieren und zu überwachen
• Fristen oder Zahlungsbedingungen im Blick zu behalten
• Vertragsinhalte schneller abzustimmen und anzupassen
• Unterschriften digital zu managen

Außerdem lassen sich mit Fynk KI-gestützte Datenanalysen durchführen. Damit bist du unter anderem in der Lage, Vertragsrisiken zu identifizieren.

Finanzdaten

Für Unternehmen jeder Größe gilt: Ohne Moos nix los. Deshalb ist es wichtig, Finanzdaten wie den Cashflow und die Liquidität im Blick zu behalten. Gar nicht so einfach – vor allem im E-Commerce, wo viele Forderungen und verschiedenste Zahlungsmöglichkeiten gemanagt werden müssen.

Liquiditätsmanagement-Tools wie Agicap, Commitly und Finway helfen dir dabei, die wichtigsten Finanzdaten zu analysieren.

Agicap ist eine Lösung für das Management deines Cashflows, die leistungsstark und gleichzeitig intuitiv in der Anwendung ist. Das Tool kategorisiert automatisch deine Cashflows, hilft dir bei der Budgetierung und stellt Finanzprognosen für dich auf.

Mit Commitly planst und verwaltest du deine kurzfristigen Mittelzu- und -abflüsse. Die effektive Verwaltung deiner Finanzen mit dem Tool hilft dir, langfristig Kosten zu sparen.

Die webbasierte Finanzsoftware Finway verschafft dir einen transparenten Überblick über all deine Finanzdaten. Du kannst mit dem Tool außerdem deine Zahlungen verwalten und viele Prozesse in der Buchhaltung automatisieren.

Mit Tools wie diesen hast du jederzeit den Überblick über die Finanzgesundheit deines Unternehmens. Dadurch kannst du bessere Entscheidungen treffen, wenn es zum Beispiel um Investitionen oder Sparmaßnahmen geht.

Marketingdaten

Woher kommt das Moos? Von zufriedenen Kunden! Marketingdaten sind der Schlüssel für die richtige Ansprache deiner Zielgruppen und wenn es darum geht, Kundenwünsche zu erfüllen.

Mit Datenanalyse Software für Marketingteams holst du das Maximum aus deinen Marketingdaten heraus. Damit kannst du

• die Performance deiner Kampagnen besser analysieren,
• den ROI deiner Maßnahmen verfolgen und
• die Effektivität deiner Marketingstrategie kontinuierlich steigern.

Wenn du im Marketing mit der Funnel-Logik arbeitest und Daten entlang der Customer Journey visualisieren möchtest, hilft dir dabei das Tool Tableau. Darin lassen sich Marketing-KPIs abbilden und überwachen, damit du deine Zielgruppe besser verstehst und treffsichere Kampagnen planen kannst.

In unserem Artikel zu Funnel-Software erfährst du mehr zum Thema Marketing-Funnels. Wenn du die Daten für deine Datenanalysen möglichst sicher erheben willst, lies dir am besten auch unseren Guide zu Tracking ohne Cookies durch.

Personaldaten

Du möchtest nicht nur deine Kunden glücklich machen, sondern auch deine Mitarbeiter? Datenanalyse kann dir helfen,

• die Mitarbeiterzufriedenheit zu steigern,
• das Talent deiner Beschäftigten gezielt zu fördern und
• die Fluktuationsrate zu reduzieren.

Ein umfangreiches Analysetool, das dich dabei unterstützt, ist SAP. Damit kannst du zum Beispiel die Personalplanung effizient durchführen. Außerdem hilft dir die Software, negative Trends frühzeitig zu erkennen und gegenzusteuern, wenn dein Team unzufrieden sein sollte.

Produktionsdaten

Trends wie das Industrial Internet of Things und Predictive Maintenance führen dazu, dass es auch in produzierenden Unternehmen immer digitaler zugeht. Zur effizienten Überwachung von Produktionsdaten und Lieferketten bietet sich der Einsatz einer Datenanalyse-Software an.

Tools wie Microsoft Power BI helfen dir, deine Produktionsprozesse im Blick zu behalten und Engpässe in der Lieferkette oder bei deinen Inventarbeständen rechtzeitig zu erkennen. So beugst du teuren Stillständen in der Produktion vor.

Wie hängen Business Intelligence, Business Analytics und Data Analytics zusammen?

Vielleicht hast du dich schon tiefer mit Datenanalysen beschäftigt und bist dabei auch den Begriffen Business Intelligence und Business Analytics begegnet. Das liegt daran, dass alle drei Bereiche eng zusammenhängen.

Bei allen drei Feldern spielen Daten eine Rolle. Der Unterschied liegt in der Nutzung der Daten und dem Blick darauf.

• Business Intelligence konzentriert sich auf die Sammlung, Analyse und Beschreibung von Unternehmensdaten, vor allem im historischen Kontext.
• Business Analytics nutzt statistische Methoden und Predictive Analytics, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen und die strategische Unternehmensplanung zu unterstützen.
• Die Datenanalyse spielt sowohl bei Business Intelligence als auch bei Business Analytics eine wichtige Rolle, da sie die notwendigen Daten bereitstellt.

Eine wichtige Gemeinsamkeit neben den Daten gibt es bei allen drei Bereichen: Datenvisualisierung ist unverzichtbar.

Dashboards und Durchblick: Datenvisualisierung mit Business Intelligence Tools

Daten sind mächtig, aber sie sind oft komplex und schwer verständlich. Die Datenvisualisierung sorgt dafür, dass die Aussage von Daten auf einen Blick klar wird.

Tools wie Tableau, Zoho Analytics und Power BI sind dafür da, riesige Datenmengen in leicht verständliche Grafiken und Visualisierungen zu übersetzen und sie in Form von anpassbaren Dashboards zu präsentieren. Die Daten werden dadurch interaktiv – das hat den Vorteil, dass jeder Benutzer in Echtzeit genau die Informationen bekommt, die er benötigt.

Dein Vertriebsleiter kann zum Beispiel anhand eines Diagramms auf einen Blick herausfinden, welche Produkte sich in welchem Zielmarkt am besten verkaufen. Das Marketingteam kann dann eigene Analysen durchführen und herausfinden, welche Kampagne den größten Erfolg gebracht hat.

Anstatt mit endlosen Excel-Listen und unübersichtlichen Datenreihen arbeiten zu müssen, kann dein Team mit Balkendiagrammen oder interaktiven Karten viel schneller Muster und Trends erkennen. Die Visualisierung von Daten bietet also einen großen Effizienzvorteil.

Fazit: Mit den richtigen Tools wird aus Daten wertvolles Wissen

In Zeiten der Digitalisierung ist Datenanalyse Software ein mächtiges Werkzeug, um die Datenflut zu bewältigen. Datenanalyse ermöglicht es dir, aus Big Data wertvolle Erkenntnisse zu ziehen und fundierte Entscheidungen für dein Unternehmen zu treffen.

Es gibt eine Reihe von Tools, die dich ganz bequem in der Cloud und mobil dabei unterstützen und die Arbeit in verschiedenen Bereichen vereinfachen – von der Produktion über das Personalwesen bis hin zur Buchhaltung und dem Marketing.

Datenanalyse-Software bietet viele Vorteile, die du dir nicht entgehen lassen solltest. Auf der Suche nach der besten Datenanalyse Software für dein Unternehmen sind deine Anforderungen dein Kompass:

• Für Startups sind Datenanalyse-Tools hilfreich, die skalierbar und flexibel sind und verschiedene Bereiche abdecken.
• Kleine und mittlere Unternehmen mit gewachsenen Prozessen können mit Business Analytics Tools einfacher strategische Entscheidungen treffen.
• Große Unternehmen mit komplexen Prozessen profitieren besonders von Datenvisualisierungs-Tools.

Wie sieht die Datenanalyse in deinem Unternehmen aus? Nutzt du bereits Tools, um Muster und Trends zu erkennen und Maßnahmen abzuleiten? Schreibe deine Erfahrungen gern in einen Kommentar und tausche dich mit anderen Lesern aus.

Und wenn du als Geschäftsführer oder als Selbstständiger mehr über Datenanalyse-Software für die verschiedenen Bereiche deines Business-Alltags erfahren willst, dann sieh dir unbedingt auch die anderen Artikel im Blog Digital Affin an.