10 Herausforderungen und Lösungen in der Datenanalyse

Führungskräfte wissen, wie wichtig der richtige Umgang mit Daten ist – dennoch fällt es vielen Unternehmen schwer, ihre Daten effektiv zu nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen und die Geschäftsergebnisse zu verbessern. Der Grund: Datenquellen sind in der Regel für die Speicherung, nicht für die Analyse optimiert. Das erschwert es, sie für geschäftliche Zwecke nutzbar zu machen. Gleichzeitig ringen viele Unternehmen mit der Frage, wie sie Technologien wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Natural Language Processing am besten einsetzen – ohne ein ganzes Team von Data Scientists einstellen zu müssen. Der Aufwand lohnt sich, denn Datenanalysen helfen, Muster, Trends und Chancen zu erkennen, die strategische Entscheidungen unterstützen – wie z. B., in welche Produkte investiert werden sollte, welche Marketingkampagnen Erfolg versprechen oder welche Kunden gezielt angesprochen werden sollten.

Ohne eine klare Strategie und gezielte Technologien zur Erfassung und Analyse relevanter Daten riskieren Unternehmen jedoch, Entscheidungen auf Basis von Intuition oder Annahmen zu treffen – und verpassen dabei Chancen, ihre finanziellen Ergebnisse sowie die Employee Experience und Customer Experience nachhaltig zu verbessern.

Die 10 größten Herausforderungen der Datenanalyse für Unternehmen

Daten allein sind wenig hilfreich – erst ihre Analyse ermöglicht es Teams, fundiertere Entscheidungen zu treffen, und besser auf veränderte Geschäftsbedingungen zu reagieren. Datenanalyse ist ein zentraler Bestandteil auf dem Weg zu einem wirklich datengesteuerten Unternehmen. Doch die Entwicklung, Implementierung und der Betrieb einer Datenanalysestrategie erfordern Zeit, Engagement und Fachwissen – und gehen mit bekannten, aber durchaus anspruchsvollen Herausforderungen einher.

1. Datenqualität

Eine der größten Herausforderungen für viele Unternehmen besteht darin, die Zuverlässigkeit ihrer gesammelten Daten sicherzustellen. Wenn Daten ungenau, unvollständig, widersprüchlich oder doppelt vorhanden sind, führt dies schnell zu fehlerhaften Erkenntnissen und schlechten Entscheidungen. Es gibt zahlreiche Tools für Datenaufbereitung, Dublettenbereinigung und Datenanreicherung – idealerweise sind solche Funktionen bereits in Ihrer Analyseplattform integriert.

Auch nicht standardisierte Daten können problematisch sein – wie z. B., wenn Maßeinheiten, Währungen oder Datumsformate variieren. Eine frühzeitige und möglichst umfassende Standardisierung reduziert den Aufwand für die Datenbereinigung und ermöglicht präzisere Analysen.

Durch Maßnahmen wie Datenvalidierung, Datenbereinigung und eine konsequente Data Governance stellen Unternehmen sicher, dass ihre Daten korrekt, konsistent, vollständig, zugänglich und sicher sind. Hochwertige Daten sind der Treibstoff für eine effektive Datenanalyse – und bilden die Grundlage für bessere Entscheidungen.

2. Datenzugriff

In vielen Unternehmen sind Daten über verschiedene Systeme und Abteilungen verstreut – und liegen in strukturierten, unstrukturierten oder halbstrukturierten Formaten vor. Das erschwert nicht nur die Konsolidierung und Analyse, sondern erhöht auch das Risiko unbefugter Nutzung. Unorganisierte Daten stellen zudem ein Hindernis für Analyse-, Machine-Learning- und KI-Projekte dar, die auf möglichst umfangreiche und konsistente Datengrundlagen angewiesen sind.

Für viele Unternehmen ist daher die Demokratisierung von Daten das Ziel – also der unternehmensweite Zugriff auf Daten, unabhängig von Abteilungen. Um dies zu erreichen und gleichzeitig unbefugten Zugriff zu verhindern, sollten Unternehmen ihre Daten in einem zentralen Repository, etwa einem Data Lake, bündeln oder sie mithilfe von APIs und Integrationstools direkt mit Analyseanwendungen verknüpfen. IT-Abteilungen sollten dabei auf automatisierte, sichere und schlanke Daten-Workflows setzen, um Datenbewegungen zu minimieren, Kompatibilitäts- und Formatprobleme zu reduzieren und jederzeit den Überblick darüber zu behalten, wer auf welche Informationen zugreift.

3. Ungeeignete Visualisierungen

Die Umwandlung von Daten in Diagramme oder Grafiken durch Datenvisualisierung ermöglicht es, komplexe Informationen anschaulich und verständlich darzustellen. Doch die falsche Wahl der Visualisierungsform oder eine Überfrachtung mit zu vielen Daten kann leicht zu irreführenden Darstellungen und falschen Schlussfolgerungen führen. Auch Eingabefehler oder zu stark vereinfachte Visualisierungen können dazu führen, dass Berichte die tatsächliche Situation verzerrt wiedergeben.

Effektive Analyseplattformen unterstützen das Report, bieten Empfehlungen für geeignete Visualisierungen und sind so intuitiv gestaltet, dass auch Fachanwender sie problemlos nutzen können. Andernfalls liegt die Verantwortung für Aufbereitung und Ausgabe allein bei der IT, was die Qualität und Genauigkeit der Visualisierungen beeinträchtigen kann. Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen sicherstellen, dass ihr System sowohl strukturierte, unstrukturierte als auch halbstrukturierte Daten verarbeiten kann.

Wie erreichen Sie eine effektive Datenvisualisierung? Beginnen Sie mit diesen drei Grundprinzipien:

Zielgruppe kennen: Passen Sie Ihre Visualisierung an die Interessen und das Wissen Ihrer Zielgruppe an. Vermeiden Sie Fachjargon oder komplexe Diagramme und wählen Sie die dargestellten Daten bewusst aus. Ein CEO benötigt ganz andere Informationen als eine Abteilungsleitung.

Mit einer klaren Zielsetzung starten: Welche Geschichte möchten Sie mit Ihren Daten erzählen? Welche zentrale Botschaft soll das Publikum mitnehmen? Sobald dies feststeht, können Sie den passenden Diagrammtyp auswählen. Verzichten Sie darauf, automatisch zu Kreis- oder Balkendiagrammen zu greifen. Es gibt viele Visualisierungsarten, die für unterschiedliche Zwecke geeignet sind. Liniendiagramme zeigen Trends im Zeitverlauf, Streudiagramme verdeutlichen Zusammenhänge zwischen Variablen und so weiter.

Einfach halten: Vermeiden Sie überladene Darstellungen mit unnötigen Elementen. Nutzen Sie klare Beschriftungen, prägnante Titel und eine begrenzte Farbpalette für bessere Lesbarkeit. Achten Sie auf korrekte Maßstäbe und vermeiden Sie verzerrte oder missverständliche Darstellungsformen.

4. Datenschutz und Datensicherheit

Die Kontrolle des Datenzugriffs ist eine ständige Herausforderung, die sowohl Datenklassifizierung als auch moderne Sicherheitstechnologien erfordert.

Besonders wichtig ist, genau festzulegen, wer Zugriff auf kritische operative Systeme und Daten erhält – denn ein Fehler oder Angriff in diesem Bereich kann den Geschäftsbetrieb ernsthaft gefährden. Ebenso müssen Unternehmen sicherstellen, dass Benutzer aus verschiedenen Abteilungen in ihren Dashboards nur die Daten sehen, die für sie bestimmt sind. Dafür sind strenge Zugriffskontrollen sowie sichere, konforme Speicher- und Analysesysteme erforderlich, die den Datenschutz in allen Phasen – von der Datenerfassung über die Analyse bis zur Verteilung – gewährleisten.

Bevor Sie festlegen können, welche Rollen auf bestimmte Datenarten oder -bestände zugreifen dürfen, müssen Sie zunächst verstehen, welche Daten überhaupt vorhanden sind. Dafür ist ein strukturiertes System zur Datenklassifizierung erforderlich. Um den Einstieg zu erleichtern, helfen die folgenden Schritte:

Bestandsaufnahme: Erfassen Sie, welche Arten von Daten Ihr Unternehmen sammelt, speichert und verarbeitet. Kennzeichnen Sie diese anhand ihrer Sensibilität, der möglichen Folgen eines Verstoßes sowie der geltenden Vorschriften – wie z. B. HIPAA oder DSGVO.

Datenklassifizierungsmatrix entwickeln: Definieren Sie ein Schema mit verschiedenen Kategorien wie „öffentlich“, „vertraulich“ oder „nur für den internen Gebrauch“ und legen Sie klare Kriterien fest, wann welche Klassifizierung anzuwenden ist – basierend auf Sensibilität, gesetzlichen Anforderungen und internen Richtlinien.

Zugriffsberechtigungen festlegen: Definieren Sie Rollen und Verantwortlichkeiten für Klassifizierung, Datenhoheit und Zugriffskontrolle. Ein Mitarbeiter der Finanzabteilung benötigt beispielsweise andere Zugriffsrechte als jemand aus dem Personalwesen.

Anschließend sollten Sie gemeinsam mit den Datenverantwortlichen Ihre Daten gemäß den festgelegten Klassifizierungsrichtlinien kategorisieren. Sobald das Schema definiert ist, empfiehlt sich der Einsatz von Tools zur automatischen Datenklassifizierung, die Daten anhand Ihrer Regeln erkennen und zuordnen können.

Abschließend sollten geeignete Sicherheitskontrollen eingerichtet und Mitarbeiter im richtigen Umgang mit Daten und Zugriffsrechten geschult werden – mit besonderem Fokus auf den verantwortungsvollen Umgang und den Schutz sensibler Informationen.

5. Talentmangel

Viele Unternehmen finden nicht die Fachkräfte, die sie benötigen, um ihre riesigen Datenmengen in nutzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Die Nachfrage nach Data Analysts, Data Scientists und anderen datenbezogenen Rollen übersteigt das Angebot an qualifizierten Fachkräften mit den erforderlichen Kenntnissen zur Bewältigung komplexer Analyseaufgaben deutlich. Und ein Ende dieses Trends ist nicht in Sicht. Laut dem US Bureau of Labor Statistics wird die Zahl der Arbeitsplätze, die Data-Science-Kompetenzen erfordern, bis 2026 um fast 28 % steigen.

Glücklicherweise bieten moderne Analysesysteme heute erweiterte Funktionen wie integrierte Machine-Learning-Algorithmen, die auch von Business-Anwendern ohne Data-Science-Hintergrund genutzt werden können. Besonders Tools mit automatischer Datenaufbereitung und -bereinigung unterstützen Analysten dabei, deutlich effizienter zu arbeiten.

Darüber hinaus können Unternehmen durch gezielte Weiterbildung interne Talente fördern: Mitarbeiter mit ausgeprägtem analytischem oder technischem Verständnis, die Interesse an einer Datenrolle haben, können über bezahlte Schulungsprogramme, Online-Kurse oder Data Bootcamps die nötigen Fähigkeiten erwerben.

6. Zu viele Analysesysteme und Tools

Es ist keine Seltenheit, dass Unternehmen im Zuge ihrer Datenanalysestrategie für jede Phase des Analyseprozesses ein eigenes Tool anschaffen. Wenn Abteilungen zudem unabhängig agieren, entstehen oft redundante oder sogar widersprüchliche Systeme – insbesondere nach Fusionen kann dies schnell zum Problem werden.

Das Ergebnis ist ein unübersichtlicher Technologie-Mix, der – sofern On-Premises betrieben – ein Data Center voller unterschiedlicher Softwarelösungen und Lizenzen nach sich zieht, die alle verwaltet werden müssen. Diese Fragmentierung führt nicht nur zu unnötigen Kosten, sondern auch zu erhöhter Komplexität in der IT-Architektur. Um dem entgegenzuwirken, sollten IT-Führungskräfte eine unternehmensweite Strategie für Datentools entwickeln – in enger Zusammenarbeit mit den Fachabteilungen, um deren Anforderungen und Prioritäten genau zu verstehen. Ein zentraler Katalog mit geprüften, cloudbasierten Optionen kann dabei helfen, alle Beteiligten auf eine einheitliche Plattform zu bringen.

7. Kosten

Datenanalysen erfordern Investitionen in Technologie, Personal und Infrastruktur. Wenn Unternehmen jedoch keinen klaren Überblick über den Nutzen ihrer Analyseinitiativen haben, fällt es IT-Teams oft schwer, die Kosten für eine korrekte Implementierung zu rechtfertigen.

Die Bereitstellung einer Datenanalyseplattform über eine cloudbasierte Architektur kann viele Anfangsinvestitionen vermeiden und gleichzeitig die Wartungskosten senken. Zudem hilft sie, die Anzahl isolierter Einzellösungen zu reduzieren.

Die tatsächliche Kapitalrendite entsteht durch die Erkenntnisse, die Analysen für die Optimierung von Marketing, Betrieb, Lieferketten und anderen Geschäftsbereichen liefern. Um die Kapitalrendite zu belegen, sollten IT-Teams gemeinsam mit den Fachbereichen klare Erfolgskennzahlen definieren, die direkt an die Unternehmensziele anknüpfen. Beispiele dafür sind ein Umsatzanstieg von 10 %, eine Verringerung der Kundenabwanderung um 8 % oder eine Steigerung der operativen Effizienz um 15 %. Plötzlich wirkt der Cloud-Service wie eine lohnende Investition.

Auch wenn messbare Daten wichtig sind, lassen sich manche Vorteile nicht direkt quantifizieren – daher sollten IT-Teams über reine Kennzahlen hinausdenken. Ein Datenprojekt kann beispielsweise die Entscheidungsflexibilität oder die Customer Experience verbessern – und so langfristig nachhaltige Vorteile schaffen.

8. Technologie im Wandel

Die Welt der Datenanalyse entwickelt sich rasant – ständig entstehen neue Tools, Methoden und Technologien. Aktuell stehen viele Unternehmen im Wettlauf darum, fortschrittliche Funktionen wie künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) nicht nur Data Scientists, sondern auch Fachanwendern zugänglich zu machen. Dafür werden neue Tools eingeführt, die diese Technologien verständlich und praxisnah nutzbar machen. Für manche Organisationen sind neue Analysetechnologien jedoch nicht ohne Weiteres mit bestehenden Systemen und Prozessen kompatibel. Das kann zu Integrationsproblemen führen, die umfassendere Anpassungen oder eigens entwickelte Schnittstellen erfordern.

Da sich Funktionen und Möglichkeiten laufend weiterentwickeln, müssen Unternehmen regelmäßig prüfen, welche Lösungen am besten zu ihren aktuellen Geschäftsanforderungen passen. Cloudbasierte Analysetools bieten hier klare Vorteile, da Updates und Funktionserweiterungen automatisch durch den Anbieter bereitgestellt werden. Im Gegensatz dazu werden On-Premises-Systeme häufig nur alle ein bis zwei Jahre aktualisiert – was bei jedem Upgrade eine steilere Lernkurve zur Folge haben kann.

9. Widerstand gegenüber Veränderungen

Der Einsatz von Datenanalysen bringt häufig tiefgreifende Veränderungen mit sich – und das kann für viele Teams zunächst ungewohnt oder unbequem sein. Plötzlich stehen neue Informationen über das Unternehmensgeschehen zur Verfügung, und Entscheidungen müssen auf Basis fundierter Daten statt reiner Intuition getroffen werden. Führungskräfte, die bisher stark auf Erfahrung und Bauchgefühl gesetzt haben, können sich dadurch herausgefordert oder gar bedroht fühlen.

Um Widerstände zu vermeiden, sollten IT-Teams eng mit den einzelnen Fachabteilungen zusammenarbeiten, deren Datenanforderungen verstehen und klar aufzeigen, wie neue Analysetools ihre Prozesse verbessern. Im Rahmen der Einführung können IT-Teams demonstrieren, wie moderne Datenanalyse zu effizienteren Arbeitsabläufen, tieferen Einblicken und letztlich zu besseren Entscheidungen im gesamten Unternehmen führt.

10. Zielsetzung

Ohne klar definierte Ziele und Vorgaben fällt es Unternehmen schwer zu bestimmen, welche Datenquellen für ein Projekt relevant sind, wie die Analyse erfolgen soll, wie die Ergebnisse genutzt werden und wie sich der Erfolg messen lässt. Fehlende Zielklarheit führt häufig zu ungerichteten Analyseaktivitäten, die weder aussagekräftige Erkenntnisse noch einen echten Mehrwert liefern. Dem lässt sich entgegenwirken, indem die Ziele und erwarteten Ergebnisse eines Datenanalyseprojekts bereits vor dessen Start eindeutig definiert werden – idealerweise anhand klarer Ziel- und Ergebniskennzahlen.

Meistern Sie Datenanalyse-Herausforderungen mit Oracle

Selbst Unternehmen, die bereits auf Datenanalysen setzen, können durch moderne Technologien wie benutzerfreundliches Machine Learning, Selfservice-Analytics oder fortschrittliche Visualisierungssysteme neue Chancen erschließen, um sich Wettbewerbsvorteile zu sichern und zukünftige Geschäftsanforderungen besser vorherzusehen. Führungskräfte sollten daher weiterhin in Mitarbeiter und Technologien investieren, um den Umgang mit Daten zu optimieren und datengetriebene Strategien fest in der Unternehmenskultur zu verankern – als Basis für nachhaltiges Wachstum und langfristige Relevanz.

Oracle Analytics bietet eine umfassende Analyselösung mit sofort einsatzbereiten Funktionen für unterschiedlichste Workloads und Datentypen. Eine dedizierte Datenanalyseplattform unterstützt Unternehmen über den gesamten Analyseprozess hinweg – von der Datenaufnahme und -aufbereitung bis hin zur Visualisierung und Ergebnisfreigabe. Anwender profitieren von führenden KI- und Machine-Learning-Funktionen, um komplexe operative Herausforderungen zu lösen, Ergebnisse vorherzusagen und Risiken zu minimieren. Führungskräfte wiederum erhalten schnellere und präzisere Einblicke, um fundierte und sichere Entscheidungen zu treffen.

Zudem ermöglicht Oracle eine einfache Analyse von Datensätzen und die Anwendung integrierter ML-Modelle mit kontextbezogenen Visualisierungen – alles zu einem planbaren monatlichen Abonnementpreis.

Der Wandel in der Datenanalyse ist unvermeidlich, und neue Herausforderungen werden folgen. Mit den richtigen Strategien können Unternehmen jedoch die Angst vor Veränderungen und Datenüberflutung überwinden – und Analysen gezielt als Motor für Wachstum nutzen.

Häufig gestellte Fragen zu Datenanalyse-Herausforderungen

Was sind die größten Herausforderungen bei der Datenanalyse?

Zu den zentralen Herausforderungen der Datenanalyse zählen das Erfassen relevanter Daten, die Auswahl geeigneter Analysetools, die aussagekräftige Visualisierung, die Verbesserung der Datenqualität, der Mangel an qualifizierten Analysten sowie die Etablierung einer datengetriebenen Unternehmenskultur.

Wie wird Machine Learning in der Datenanalyse eingesetzt?

Machine Learning (ML) spielt eine entscheidende Rolle in der Datenanalyse, da es Prozesse automatisiert, verborgene Muster erkennt und Vorhersagen auf Basis großer, heterogener Datenmengen ermöglicht. Beispielsweise können Datenbereinigung und -sortierung zeitaufwendige, manuelle Prozesse sein. Machine-Learning-Algorithmen können diese Aufgaben automatisieren und so Datenanalysten entlasten, damit sie sich auf strategischere Tätigkeiten wie die Ergebnisinterpretation und Modellentwicklung konzentrieren können.

Darüber hinaus können große Datenmengen komplexe Zusammenhänge und Trends enthalten, die klassische statistische Methoden übersehen. ML-Algorithmen sind in der Lage, diese Muster zu erkennen und Abweichungen zu identifizieren. Sobald Machine-Learning-Modelle mit historischen Unternehmensdaten trainiert sind, können sie zukünftige Entwicklungen vorhersagen – wie z. B., um Kundenabwanderung zu reduzieren, gezielte Marketingkampagnen zu gestalten oder optimale Preisstrategien festzulegen.