10 Herausforderungen und Lösungen bei der Datenanalyse

Führungskräfte wissen, dass die Verwendung ihrer Daten wichtig ist, aber Unternehmen haben immer noch Schwierigkeiten, Daten effektiv zu nutzen, um eine bessere Entscheidungsfindung und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Schließlich werden Datenquellen in der Regel für die Datenspeicherung und nicht für Analysen optimiert. Dies macht es für Geschäftsleute schwieriger zu verdauen. In der Zwischenzeit ringen Unternehmen damit, wie sie Technologien wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Natural Language Processing am besten anwenden können, ohne eine Staffel von Data Scientists einzustellen. Es ist ein lohnender Aufwand, da Datenanalysen Unternehmen dabei helfen können, Muster, Trends und Chancen zu identifizieren, die eine breite Palette strategischer Entscheidungen treffen, z. B. welche Produkte investiert werden sollen, welche Marketingkampagnen durchgeführt werden sollen und welche Kunden angesprochen werden sollen.

Aber ohne eine formale Strategie und zielgerichtete Technologie zur Erfassung und Analyse relevanter Daten riskieren Unternehmen, Entscheidungen basierend auf Intuition oder Annahmen zu treffen, während sie Chancen zur Verbesserung der Finanzergebnisse sowie der Mitarbeiter- und Kundenerfahrung verpassen.

Die 10 größten Herausforderungen bei der Datenanalyse für Unternehmen

Daten allein sind nicht allzu nützlich – es ist die Analyse von Daten, mit der Teams fundiertere Entscheidungen treffen und besser auf sich ändernde Geschäftsbedingungen reagieren können. Die Datenanalyse als Prozess ist für ein Unternehmen von zentraler Bedeutung, das wirklich datengesteuert wird. Das Erstellen, Implementieren und Ausführen einer Datenanalysestrategie erfordert jedoch Zeit und Aufwand, und der Prozess bringt einige bekannte, aber gewaltige Herausforderungen mit sich.

1. Datenqualität

Eine der größten Herausforderungen für die meisten Unternehmen besteht darin, sicherzustellen, dass die gesammelten Daten zuverlässig sind. Wenn Daten an Ungenauigkeit, Unvollständigkeit, Inkonsistenzen und Duplizierung leiden, kann dies zu falschen Erkenntnissen und schlechter Entscheidungsfindung führen. Es gibt viele Tools für die Datenvorbereitung, Deduplizierung und Verbesserung, und im Idealfall ist ein Teil dieser Funktionalität in Ihre Analyseplattform integriert.

Nicht standardisierte Daten können ebenfalls ein Problem darstellen, z.B. wenn Einheiten, Währungen oder Datumsformate variieren. Eine möglichst frühzeitige Standardisierung minimiert den Reinigungsaufwand und ermöglicht eine bessere Analyse.

Durch die Implementierung von Lösungen wie Datenvalidierung, Datenbereinigung und ordnungsgemäße Daten-Governance können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten korrekt, konsistent, vollständig, zugänglich und sicher sind. Diese hochwertigen Daten können als Treibstoff für eine effektive Datenanalyse dienen und letztendlich zu einer besseren Entscheidungsfindung führen.

2. Datenzugriff

Unternehmen verfügen oft über Daten, die über mehrere Systeme und Abteilungen verstreut sind, sowie in strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Formaten. Dies macht es schwierig, zu konsolidieren und zu analysieren und anfällig für unbefugte Nutzung. Desorganisierte Daten stellen Projekte für Analysen, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz vor Herausforderungen, die am besten mit so vielen Daten wie möglich funktionieren.

Für viele Unternehmen ist das Ziel die Demokratisierung – den Datenzugriff im gesamten Unternehmen unabhängig von der Abteilung zu ermöglichen. Um dies zu erreichen und gleichzeitig vor unbefugtem Zugriff zu schützen, sollten Unternehmen ihre Daten in einem zentralen Repository (z. B. einem Data Lake) erfassen oder mithilfe von APIs und anderen Integrationstools direkt mit Analyseanwendungen verbinden. IT-Abteilungen sollten bestrebt sein, optimierte Datenworkflows mit integrierter Automatisierung und Authentifizierung zu erstellen, um die Datenverschiebung zu minimieren, Kompatibilitäts- oder Formatprobleme zu reduzieren und den Zugriff von Benutzern und Systemen auf ihre Informationen im Griff zu behalten.

3. Falsche Visualisierungen

Durch die Umwandlung von Daten in Diagramme oder Diagramme durch Datenvisualisierungsbemühungen können komplexe Informationen auf eine greifbare, genaue Weise dargestellt werden, die das Verständnis erleichtert. Die Verwendung der falschen Visualisierungsmethode oder die Aufnahme zu vieler Daten kann jedoch zu irreführenden Visualisierungen und falschen Schlussfolgerungen führen. Eingabefehler und zu stark vereinfachte Visualisierungen könnten auch dazu führen, dass der resultierende Bericht falsch darstellt, was tatsächlich vor sich geht.

Effektive Datenanalysesysteme unterstützen die Berichterstellung, bieten Anleitungen zu Visualisierungen und sind intuitiv genug für Geschäftsanwender. Andernfalls fällt der Aufwand für Vorbereitung und Output auf die IT, und die Qualität und Genauigkeit von Visualisierungen können fragwürdig sein. Um dies zu vermeiden, müssen Unternehmen sicherstellen, dass das von ihnen gewählte System strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten verarbeiten kann.

Wie erreichen Sie eine effektive Datenvisualisierung? Beginnen Sie mit den folgenden drei Schlüsselkonzepten:

Lernen Sie Ihre Zielgruppe kennen: Passen Sie Ihre Visualisierung an die Interessen Ihrer Zuschauer an. Vermeiden Sie technische Fachjargon oder komplexe Diagramme und seien Sie selektiv über die Daten, die Sie einschließen. Ein CEO möchte ganz andere Informationen als ein Abteilungsleiter.

Beginnen Sie mit einem klaren Zweck: Welche Geschichte möchten Sie mit Ihren Daten erzählen? Welche Schlüsselbotschaft sollen die Zuschauer mitnehmen? Sobald Sie dies wissen, können Sie den am besten geeigneten Diagrammtyp auswählen. Zu diesem Zweck verwenden Sie nicht nur ein Tortendiagramm oder Balkendiagramm. Es gibt viele Visualisierungsoptionen, die jeweils für verschiedene Zwecke geeignet sind. Liniendiagramme zeigen Trends im Zeitverlauf, Streudiagramme zeigen Beziehungen zwischen Variablen usw. an.

Einfach halten: Vermeiden Sie es, Ihre Visualisierung mit unnötigen Elementen zu überladen. Verwenden Sie klare Beschriftungen, prägnante Titel und eine begrenzte Farbpalette für eine bessere Lesbarkeit. Vermeiden Sie irreführende Skalen, verzerrte Elemente oder Diagrammtypen, die Daten falsch darstellen könnten.

4. Datenschutz und -sicherheit

Die Kontrolle des Datenzugriffs ist eine nie endende Herausforderung, die sowohl die Datenklassifizierung als auch die Sicherheitstechnologie erfordert.

Auf einer hohen Ebene muss sorgfältig darauf geachtet werden, wer in kritische Betriebssysteme Daten abrufen darf, da hier verursachte Schäden ein Unternehmen in die Knie zwingen können. Ebenso müssen Unternehmen sicherstellen, dass Benutzer aus verschiedenen Abteilungen nur die Daten sehen, die sie sehen sollten, wenn sie sich bei ihren Dashboards anmelden. Unternehmen müssen strenge Zugriffskontrollen einrichten und sicherstellen, dass ihre Datenspeicher- und Analysesysteme bei jedem Schritt des Datenerhebungs-, Analyse- und Vertriebsprozesses sicher und datenschutzkonform sind.

Bevor Sie entscheiden können, welche Rollen Zugriff auf verschiedene Datentypen oder Datenpools haben sollen, müssen Sie wissen, was diese Daten sind. Dazu muss ein Datenklassifizierungssystem eingerichtet werden. Gehen Sie wie folgt vor, um zu beginnen:

Erfahren Sie, was Sie haben: Identifizieren Sie die Arten von Daten, die Ihr Unternehmen erfasst, speichert und verarbeitet, und kennzeichnen Sie sie dann anhand von Sensibilität, potenziellen Folgen eines Verstoßes und Vorschriften, denen es unterliegt, wie HIPAA oder DSGVO.

Datenklassifizierungsmatrix entwickeln: Definieren Sie ein Schema mit verschiedenen Kategorien, z.B. nur für die öffentliche, vertrauliche und interne Verwendung, und legen Sie Kriterien für die Anwendung dieser Klassifizierungen auf Daten fest, die auf der Vertraulichkeit, den rechtlichen Anforderungen und den Unternehmensrichtlinien basieren.

Erfahren Sie, wer Zugriff haben möchte: Gliedern Sie Rollen und Zuständigkeiten für Datenklassifizierung, Verantwortlichkeit und Zugriffskontrolle. Ein Mitarbeiter der Finanzabteilung hat beispielsweise andere Zugriffsrechte als ein Mitglied des HR-Teams.

Anschließend arbeiten Sie basierend auf der Klassifizierungs-Policy mit Dateneigentümern zusammen, um Ihre Daten zu kategorisieren. Sobald ein Schema eingerichtet ist, sollten Sie Datenklassifizierungstools in Betracht ziehen, mit denen Daten basierend auf Ihren definierten Regeln automatisch gescannt und kategorisiert werden können.

Richten Sie schließlich geeignete Datensicherheitskontrollen ein, und schulen Sie Ihre Mitarbeiter darauf, und betonen Sie die Bedeutung einer angemessenen Datenverarbeitung und Zugriffskontrolle.

5. Fachkräftemangel

Viele Unternehmen können nicht die Talente finden, die sie benötigen, um ihre riesigen Datenmengen in nutzbare Informationen zu verwandeln. Die Nachfrage nach Datenanalysten, Data Scientists und anderen datenbezogenen Rollen hat das Angebot qualifizierter Fachkräfte mit den notwendigen Fähigkeiten übertroffen, um komplexe Datenanalyseaufgaben zu bewältigen. Und es gibt auch keine Anzeichen dafür, dass sich diese Nachfrage ausbreitet. Bis 2026 wird die Zahl der Arbeitsplätze, die Data-Science-Fähigkeiten erfordern, laut dem US Bureau of Labor Statistics um fast 28% steigen.

Glücklicherweise bieten viele Analysesysteme heute erweiterte Datenanalysefunktionen, wie integrierte Algorithmen für maschinelles Lernen, die für Geschäftsanwender ohne Hintergründe in der Data Science zugänglich sind. Insbesondere Tools mit automatisierten Datenaufbereitungs- und Reinigungsfunktionen können Datenanalysten dabei helfen, mehr zu erreichen.

Unternehmen können sich auch weiterbilden und Mitarbeiter mit ausgeprägtem analytischem oder technischem Hintergrund identifizieren, die an einem Übergang zu Datenrollen interessiert sind, und bezahlte Schulungsprogramme, Online-Kurse oder Daten-Bootcamps anbieten, um sie mit den erforderlichen Fähigkeiten auszustatten.

6. Zu viele Analysesysteme und Tools

Es ist nicht ungewöhnlich, dass ein Unternehmen, sobald es eine Datenanalysestrategie einsetzt, separate Tools für jede Ebene des Analyseprozesses kauft. Wenn Abteilungen autonom handeln, können sie auch den Kauf konkurrierender Produkte mit sich überschneidenden oder kontraaktiven Funktionen abschließen. Dies kann auch ein Problem sein, wenn Unternehmen fusionieren.

Das Ergebnis ist ein Haufen von Technologie, und wenn sie On-Premises bereitgestellt wird, dann gibt es irgendwo ein Rechenzentrum voller verschiedener Software und Lizenzen, die verwaltet werden müssen. Insgesamt kann dies zu Verschwendung für das Unternehmen führen und der Architektur unnötige Komplexität hinzufügen. Um dies zu verhindern, sollten IT-Führungskräfte eine unternehmensweite Strategie für Datentools erstellen und mit verschiedenen Abteilungsleitern zusammenarbeiten, um ihre Bedürfnisse und Anforderungen zu verstehen. Die Erstellung eines Katalogs, der verschiedene cloudbasierte Optionen enthält, kann dazu beitragen, dass jeder auf einer standardisierten Plattform ist.

7. Kosten

Datenanalysen erfordern Investitionen in Technologie, Personal und Infrastruktur. Wenn Unternehmen jedoch nicht klar sind, welche Vorteile sie durch einen Analyseaufwand erzielen, können IT-Teams Schwierigkeiten haben, die Kosten für die ordnungsgemäße Implementierung der Initiative zu rechtfertigen.

Durch die Bereitstellung einer Datenanalyseplattform über eine cloudbasierte Architektur können die meisten Investitionskosten im Voraus eliminiert und gleichzeitig die Wartungskosten gesenkt werden. Es kann auch das Problem von zu vielen One-off-Tools lösen.

Die Kapitalrendite eines Unternehmens ergibt sich aus den Erkenntnissen, die Datenanalysen zur Optimierung von Marketing, Betrieb, Lieferketten und anderen Geschäftsfunktionen liefern können. Um den ROI zu zeigen, müssen IT-Teams mit Stakeholdern zusammenarbeiten, um klare Erfolgskennzahlen zu definieren, die an die Geschäftsziele gebunden sind. Beispiele hierfür könnten sein, dass die Ergebnisse der Datenanalyse zu einer Umsatzsteigerung von 10 %, einer Verringerung der Kundenabwanderung um 8 % oder einer Verbesserung der betrieblichen Effizienz um 15 % geführt haben. Plötzlich scheint dieser Cloud-Service wie ein Schnäppchen zu sein.

Während quantifizierbare Daten wichtig sind, sind einige Vorteile möglicherweise schwieriger direkt zu messen, sodass IT-Teams über nur Positionsnummern hinausdenken müssen. Beispielsweise könnte ein Datenprojekt die Agilität der Entscheidungsfindung oder das Kundenerlebnis verbessern, was zu langfristigen Gewinnen führen kann.

8. Technologie im Wandel

Die Datenanalyse-Landschaft entwickelt sich ständig weiter, wobei sich ständig neue Tools, Techniken und Technologien entwickeln. Beispiel: Unternehmen müssen derzeit erweiterte Funktionen wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in die Hände von Geschäftsanwendern und Data Scientists legen. Das bedeutet, neue Tools einzuführen, die diese Techniken zugänglich und relevant machen. Für einige Unternehmen sind neue Analysetechnologien jedoch möglicherweise nicht mit Legacy-Systemen und -Prozessen kompatibel. Dies kann zu Herausforderungen bei der Datenintegration führen, die größere Transformationen oder benutzerdefinierte Konnektoren erfordern.

Sich weiterentwickelnde Funktionssets bedeuten auch die kontinuierliche Bewertung des besten Produkts, das für die spezifischen Geschäftsanforderungen eines Unternehmens geeignet ist. Auch hier kann die Verwendung cloudbasierter Datenanalysetools Funktions- und Funktionsupgrades reibungslos durchführen, da der Anbieter sicherstellt, dass die neueste Version immer verfügbar ist. Vergleichen Sie dies mit einem lokalen System, das möglicherweise nur alle ein bis zwei Jahre aktualisiert wird, was zu einer steileren Lernkurve zwischen den Upgrades führt.

9. Widerstand gegenüber Veränderung

Die Anwendung von Datenanalysen erfordert oft ein unangenehmes Maß an Veränderung. Plötzlich haben Teams neue Informationen darüber, was im Unternehmen passiert, und verschiedene Optionen, wie sie reagieren sollten. Führungskräfte, die es gewohnt sind, auf Intuition statt auf Daten zu arbeiten, können sich durch den Wandel auch herausgefordert oder sogar bedroht fühlen.

Um eine solche Gegenreaktion zu verhindern, sollten IT-Mitarbeiter mit einzelnen Abteilungen zusammenarbeiten, um ihre Datenanforderungen zu verstehen, und dann kommunizieren, wie neue Analysesoftware ihre Prozesse verbessern kann. Im Rahmen der Einführung können IT-Teams zeigen, wie Fortschritte bei der Datenanalyse zu effizienteren Workflows, tieferen Dateneinblicken und letztendlich zu einer besseren Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen führen.

10. Ziele setzen

Ohne klare Ziele und Ziele werden Unternehmen Schwierigkeiten haben zu bestimmen, welche Datenquellen für ein Projekt verwendet werden sollen, wie Daten analysiert werden sollen, was sie mit Ergebnissen machen möchten und wie sie den Erfolg messen. Ein Mangel an klaren Zielen kann zu unkonzentrierten Datenanalysebemühungen führen, die keine aussagekräftigen Erkenntnisse oder Erträge liefern. Dies kann gemindert werden, indem die Ziele und wichtigsten Ergebnisse eines Datenanalyseprojekts vor dessen Beginn definiert werden.

Herausforderungen bei der Datenanalyse mit Oracle bewältigen

Selbst für Unternehmen, die bereits Datenanalysen nutzen, können Technologien wie benutzerfreundliches und intuitives maschinelles Lernen, Self-Service-Analysen oder fortschrittliche Visualisierungssysteme neue Möglichkeiten bieten, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen und zukünftige Geschäftsanforderungen zu antizipieren. Daher müssen Führungskräfte weiterhin in Menschen und Technologien investieren, um die Nutzung von Daten zu verbessern und analytische Strategien in ihre Kultur zu integrieren, um nachhaltiges Wachstum und Relevanz zu erzielen.

Oracle Analytics ist eine umfassende Analyselösung mit einsatzbereiten Funktionen für eine Vielzahl von Workloads und Datentypen. Eine dedizierte Datenanalyseplattform kann Ihrem Unternehmen helfen, den gesamten Analyseprozess zu verwalten, von der Datenaufnahme und -vorbereitung bis hin zur Visualisierung und Freigabe von Ergebnissen. Benutzer können branchenführende künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen, um schwierige betriebliche Probleme zu lösen, Ergebnisse vorherzusagen und Risiken zu mindern. Führungskräfte können jedoch schnellere und genauere Erkenntnisse gewinnen, um eine sichere, fundierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Darüber hinaus erleichtert Oracle die Analyse von Datensätzen und die Anwendung integrierter ML-Modelle mit kontextbezogenen Datenvisualisierungen – und das alles für vorhersehbare monatliche Abonnementkosten.

Veränderungen sind in der Datenanalyse unvermeidlich, sodass neue Herausforderungen entstehen. Durch die Umsetzung dieser Strategien können Unternehmen die Angst vor Veränderungen und Datenüberlastung überwinden und Analysen als Katalysator für Wachstum nutzen.

Häufig gestellte Fragen zu Data Analytics

Was sind die größten Herausforderungen bei der Datenanalyse?

Zu den wichtigsten Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenanalyse gehören die Erfassung aussagekräftiger Daten, die Auswahl des richtigen Analysetools, die Visualisierung von Daten, die Verbesserung der Datenqualität, die Suche nach qualifizierten Analysten und die Schaffung einer datengesteuerten Kultur.

Wie wird maschinelles Lernen in der Datenanalyse eingesetzt?

Maschinelles Lernen (ML) spielt eine wichtige Rolle bei der Datenanalyse, indem es Aufgaben automatisiert, verborgene Muster aufdeckt und Vorhersagen aus großen und unterschiedlichen Datensätzen macht. Beispielsweise kann die Datenbereinigung und -sortierung zeitaufwendige, manuelle Prozesse sein. Algorithmen für maschinelles Lernen können diese Aufgaben automatisieren und Datenanalysten für strategischere Aufgaben wie die Interpretation von Ergebnissen und die Erstellung von Modellen freigeben.

Darüber hinaus können große Datasets verborgene Muster und Trends enthalten, die herkömmliche statistische Methoden möglicherweise verpassen. Algorithmen für maschinelles Lernen können riesige Datenmengen analysieren, um komplexe Beziehungen zu identifizieren und Trendanomalien zu erkennen. Sobald Modelle für maschinelles Lernen auf historischen Unternehmensdaten trainiert wurden, können sie zukünftige Ergebnisse vorhersagen, um die Kundenabwanderung zu minimieren, gezielte Marketingkampagnen zu erstellen und optimale Preisstufen festzulegen.