Wie kann ich das Wachstum unseres Unternehmens fördern?
Wie reagieren die Kunden auf unser neu eingeführtes Produkt?
Wie kann ich die Produktivität meiner MitarbeiterInnen steigern?
Wie erfahre ich, ob meine Marketingmaßnahmen erfolgreich waren?
Die Lösung steckt in einem einzigen Begriff: Data Analytics, zu Deutsch Datenanalyse oder Datenauswertung!
In diesem Artikel tauchen wir in dieses komplexe Gebiet ein und geben dir eine Vorstellung darüber, was Data Analytics ist, warum Datenanalysen für euer Unternehmen wichtig sind, welche Fähigkeiten ein(e) Datenanalyst(in) mitbringen muss, wie Marken ihre Arbeitsprozesse mit Hilfe von und Software verbessern und vieles mehr.
Schon gewusst? So setzt du Chat GPT für Marketing und PR ein und das sind die besten ChatGPT Marketing-Prompts.
Los geht's!
Inhalt
Was ist Data Analytics? Data Analytics Definition
Data Analytics vs. Data Science, Data Mining, Machine Learning, Datenauswertung, Datenmanagement & Co.
Warum sind Datenanalysen für Unternehmen wichtig?
Quantitative Datenanalyse vs. Qualitative Datenanalyse
Entwicklung einer erfolgreichen Data Analytics-Strategie [Tipps]
Für welche Bereiche sind Datenanalysen wichtig?
Data Analytics Beispiele: Wie Unternehmen von Datenanalytik profitieren
Datenanalyse Methoden [Infografik]
Wie funktioniert eine Datenanalyse? (5 Schritte zur Datenauswertung)
Was sind die 3 wichtigsten Skills von Data Analysts?
Must-Have Data Analytics Tools im Jahr 2024
Wie man mit Meltwater Erkenntnisse aus Social Media-Daten gewinnt
Was ist Data Analytics? Data Analytics Definition
Data Analytics, bzw. Datenanalyse (DA), ist der Prozess, bei dem Rohdaten analysiert, erfasst, organisiert und gespeichert werden, um daraus unternehmensrelevante Erkenntnisse zu gewinnen.
Dazu werden verschiedene Tools, Techniken, Frameworks und statistische Analysen eingesetzt.
Du kannst dir die Datenanalytik als eine Form von Business Intelligence (BI) vorstellen, die dazu dient,
- unternehmensbezogene Fragen zu beantworten
- Trends zu erkennen
- Probleme zu lösen, mit denen jedes Unternehmen konfrontiert ist (wir gehen in einem der folgenden Kapitel näher darauf ein).
Unternehmen, die mit Insights aus Daten ausgerüstet sind, können bessere und fundierte Entscheidungen in Bezug auf ihr Zielpublikum, ihr Unternehmen als Ganzes und die Branche treffen.
💡 Schon gewusst? Neben dem Thema Business Intelligence, das sich in der Regel mit einer eher quantitativen, transaktionsorientierten Bewertung der Vertriebspipeline beschäftigt (z. B. Verkaufszahlen, Lieferungen), bieten Media Intelligence und Market Intelligence eine eher qualitative Datenanalyse des Vertriebsumfelds eines Unternehmens (z. B. zukünftige Markttrends). Sales Intelligence und somit Sales Intelligence Tools und Software helfen dagegen beim Prospecting und beim Aufbau einer wertvollen Pipeline.
Data Analytics vs. Data Science, Data Mining, Machine Learning, Datenauswertung, Datenmanagement & Co.
Einige weitere Begriffe rund um das Thema Data Analytics sind Data Science, Data Mining, Machine Learning und Datenmanagement.
Wie Verwechslungen vermieden werden können und wie sich diese Begriffe voneinander unterscheiden, sehen wir uns in diesem Kapitel an.
Was ist Data Science (Datenwissenschaften)?
Data Analytics und Data Science sind eng miteinander verwandte Bereiche, die sich beide auf ihre eigene Weise mit Big Data beschäftigen.
Data Science entwickelt Algorithmen, statistische Modelle und Analysen, um
- die erfassten Daten leicht verständlich aufzubereiten
- neue Fragen zu stellen, die Innovationen in Unternehmen vorantreiben
- Vorhersagen und Schlussfolgerungen für die Zukunft zu treffen
Einfach ausgedrückt: Ein Datenwissenschaftler zieht unübersichtliche Daten aus zahlreichen Quellen heran und verwandelt sie in eine Story, die jeder versteht. 😊
Data Analytics hingegen ist eine Disziplin der Datenwissenschaften, die darauf abzielt, die Besonderheiten der gewonnenen Erkenntnisse aufzudecken.
Wenn du wissen willst, wie Data Science, Machine Learning und künstliche Intelligenz (KI) zusammenhängen, schau dir das folgende Video von 365 Data Science an.
💡 Tipp: In den vergangenen Jahren konnten wir eine andere Art von KI im Marketing beobachten: Deepfakes. Deepfaketechnologie wird vorwiegend zur Erstellung von Video- und Audio-Hoaxes verwendet. Möchtest du dir Keanu Reeves in der Rolle von Forrest Gump ansehen? Diese Deepfake-Beispiele sind absolut verblüffend. 🤯
Was ist eine Datenanalyse?
Die Begriffe Data Analytics und Datenanalyse werden oft synonym verwendet. Was die meisten nicht wissen: Die Datenanalyse ist eine Unterkategorie der Datenanalytik und befasst sich mit der
- Untersuchung
- Bereinigung
- Visualisierung
- Modellierung
von Datensätzen.
Ziel dabei ist es, wichtige Informationen aus den Rohdaten herauszufiltern und diese Erkenntnisse zu nutzen, um wichtige Entscheidungen für das Unternehmen zu treffen.
💡 Schon gewusst? Ein weiterer Begriff, der im Zusammenhang mit der Datenanalyse häufig auftaucht, ist Data Mining – die Anwendung statistischer Methoden auf sehr umfangreiche und komplexe Datensätze mit dem Ziel, neue Muster zu erkennen. Wenn du beispielsweise das Kaufverhalten bestimmter Kundengruppen auswerten willst, ist Data Mining die richtige Wahl. Bei der Arbeit mit großen Datensätzen ist es wichtig, eine Datennormalisierung durchzuführen, um sicherzustellen, dass alle Ausreißer ausgeschlossen werden.
Und nicht zuletzt…
Was ist Datenmanagement?
Datenmanagement ist die Bündelung von Maßnahmen, Verfahren und Konzepten zur Bereitstellung von Daten zur optimalen Unterstützung der verschiedenen Prozesse in einem Unternehmen.
Das Datenmanagement konzentriert sich auf Bereiche wie:
- Datenqualität
- Datenschutz
- Data Governance usw.
Jetzt kennst du die wichtigsten Begriffe rund um die Datenanalytik. Nun wollen wir herausfinden, weshalb sie für euer Unternehmen so wichtig ist.
Warum sind Datenanalysen für Unternehmen wichtig?
Es gibt verschiedene Gründe, weshalb Datenauswertungen für Unternehmen jeder Größe ein wichtiger Bereich sind.
Hier haben wir einige der wesentlichen Vorteile aufgelistet:
Minimaler finanzieller Verlust 💰
Personalisiertes Kundenerlebnis 🥰
Verbesserte Betriebseffizienz 📈
Verbessertes Risikomanagement ⛔
💡 Tipp: Erwäge das Hinzufügen von Datenbereinigung und Datenanreicherung zu deinem Data Analytics Workflow, um noch wertvollere Erkenntnisse zu gewinnen.
Minimaler finanzieller Verlust 💰
Wir wissen, dass alle Unternehmenslösungen darauf ausgerichtet sind, finanzielle Verluste zu minimieren. Das ist nichts Neues ABER… Wusstest du, dass auch Datenanalysen in diesem Bereich helfen können?
Ein Beispiel: Ein Unternehmen möchte testen, wie sich Änderungen in der Preisgestaltung oder im Produktdesign auf die Kundennachfrage auswirken würden.
Nachdem die Verkaufsdaten erfasst wurden, kommen Data Analytics Tools ins Spiel. Diese können feststellen und visualisieren, wie erfolgreich die vorgeschlagenen Änderungen tatsächlich waren.
Daraufhin können die Entscheidungsträger abwägen, ob sie die Änderungen umsetzen oder alles beim Alten belassen wollen.
Personalisiertes Kundenerlebnis 🥰
Wenn es darum geht, eure Kunden zufrieden zu stellen und ihnen das zu bieten, was sie sich wünschen, nimmt der Data Analytics-Bereich eine entscheidende Rolle ein.
Unternehmen erfassen Kundendaten aus unterschiedlichen Quellen:
- Social Media & Social Media Bots
- Physische Ladengeschäfte
- E-Commerce-Plattformen usw.
Und hier wird es interessant!
Durch die Anwendung von Datenanalysen kannst du personalisierte Kundenprofile erstellen und Einblicke in ihr Verhalten gewinnen sowie alle diese Daten in einer Single Source of Truth betrachten.
Stell dir ein Bekleidungsunternehmen vor, das ein Ladengeschäft und einen Online-Shop betreibt. Durch eine Echtzeitanalyse der Verkaufs- und Social Media-Daten kann es gezielte Marketingkampagnen auf der E-Commerce-Plattform durchführen, um Artikel zu bewerben, an denen die Kunden bereits Interesse gezeigt haben.
💡 Tipp: Um zukünftiges Kundenverhalten und Ereignisse zu prognostizieren, kannst du auch ein sogenanntes Propensity-Modell basierend auf Machine Learning-Technologien durchführen. Ein solches statistisches Modell ist empfehlenswert, wenn du das volle Potenzial von personalisierten und datengesteuerten Marketingkampagnen ausschöpfen willst.
Verbesserte Betriebseffizienz 📈
Bleiben wir noch einen Moment in der Welt der Mode…
Euer Unternehmen betreibt einen erfolgreichen Online-Kleidershop und arbeitet mit verschiedenen Anbietern zusammen. In der Weihnachtszeit steigt die Nachfrage nach euren Produkten drastisch an und ihr wollt sicherstellen, dass genügend Artikel auf Lager sind.
Hier kommen Datenauswertungen ins Spiel!
Mit Data Analytics Tools und kannst du Daten über die Lieferkette erfassen und feststellen, wo es beispielsweise zu Produktionsverzögerungen kommen könnte.
Als Folge kannst du Lieferanten ersetzen, die möglicherweise nicht Schritt halten können, und so die betriebliche Effizienz steigern.
Schon gewusst? Es gibt Technologien zur Bilderkennung (Image Recognition), mit der man seine Markenerwähnungen in Bildern via visueller Suche einfach nachvollziehen kann. Das ist die beste Software zur Bilderkennung. Erfahre außerdem mehr darüber, wie Meltwater KI einsetzt. Beispielsweise über den Meltwater KI-Schreibassistenten für Social Media Manager oder den KI-gestützten PR-Assistenten.
Verbessertes Risikomanagement ⛔
Jedes Unternehmen steht Risiken gegenüber, besonders wenn es um die
- Sicherheit der Mitarbeiter
- gesetzliche Haftung
- Diebstahl usw.
geht.
Mit den Erkenntnissen aus Datenanalysen kann das Unternehmen diese Risiken einfacher abschätzen und präventive Maßnahmen ergreifen, um sie zu vermeiden.
Wenn ihr ein Franchise-Unternehmen betreibt, könnt ihr beispielsweise analysieren, in welchen Filialen ein erhöhtes Diebstahlrisiko besteht. Mit den Ergebnissen der Analyse lässt sich dann entscheiden, welche Sicherheitsvorkehrungen in den einzelnen Geschäften erforderlich sind.
💡 Tipp: Es gibt unzählige weitere Anwendungsmöglichkeiten für die Datenanalytik. Sie kann dir außerdem helfen, die beste Marketing-Automatisierungssoftware für eure Geschäftsanforderungen auszuwählen.
Quantitative Datenanalyse vs. Qualitative Datenanalyse
In jeder statistischen Datenauswertung wird grundsätzlich zwischen qualitativen und quantitativen Datenanalysen unterschieden:
Was ist eine quantitative Datenanalyse?
Bei der quantitativen Datenanalyse geht es um die Analyse von zahlenbasierten Daten (einschließlich kategorischer und numerischer Daten) mit Hilfe verschiedener statistischer Verfahren.
So können beispielsweise kategoriebasierte Variablen wie Geschlecht, ethnische Zugehörigkeit oder Muttersprache ohne Bedeutungsverlust in Zahlen "umgewandelt" werden - zum Beispiel könnte Englisch gleich 1 sein, Französisch 2 usw.
Quantitative Analysen werden im Allgemeinen für drei Zwecke verwendet:
- Zur Messung von Unterschieden zwischen Gruppen. Zum Beispiel die Beliebtheit verschiedener Kleidungsfarben oder Marken.
- Um Beziehungen zwischen Variablen zu bewerten. Zum Beispiel die Beziehung zwischen der Wettertemperatur und der Wahlbeteiligung.
- Um Hypothesen auf wissenschaftlich strenge Weise zu testen. Zum Beispiel eine Hypothese über die Wirkung eines bestimmten Impfstoffs.
Der Ansatz qualitativer Datenanalysen (sogar Big Data-Analysen) ist mithilfe von vielerlei Tools einfach umsetzbar. Anders sieht das jedoch vermeintlich bei qualitativen Datenanalysen aus.
Was ist eine qualitative Datenanalyse?
Wenn wir Marktforschung betreiben, Veränderungen von Kennzahlen erklären oder die Meinungen der Menschen verstehen müssen, greifen wir immer auf qualitative Daten zurück.
Qualitative Daten werden in der Regel durch folgende Maßnahmen gewonnen:
- Gesprächsprotokolle
- Umfragen mit offenen Fragen
- Texte und Dokumente
- Audio- und Videoaufzeichnungen
- Beobachtungsnotizen
Im Vergleich zu quantitativen Daten, die strukturierte Informationen erfassen, sind qualitative Daten unstrukturiert und haben mehr Tiefgang. Sie können unsere Fragen beantworten, helfen, Hypothesen zu formulieren und Verständnis aufzubauen.
Doch leider ist die Analyse qualitativer Daten schwierig. Während Tools wie Excel, Tableau und PowerBI quantitative Daten mühelos verarbeiten und visualisieren, gibt es keine derartigen Mainstream-Tools für qualitative Daten. Der Großteil der qualitativen Datenanalyse erfolgt immer noch manuell.
Es gibt jedoch noch andere Trends, die den manuellen Prozess erleichtern. Erstens gibt es Fortschritte im Bereich Natural Language Processing (NLP), der sich auf das Verständnis der menschlichen Sprache konzentriert. Zweitens gibt es ein explosionsartiges Angebot an benutzerfreundlicher Consumer Insights Software, die sowohl für Forschende als auch für Unternehmen entwickelt wurde und dabei hilft, qualitative Einblicke in die Welt der KonsumentInnen zu geben und qualitative Datenanalysen zu automatisieren.
Tipp: Erfahre mehr über Consumer Insights sowie über Customer Intelligence und erhalte eine kostenlose Demo unserer Meltwater Consumer Intelligence Suite.
Entwicklung einer erfolgreichen Data Analytics-Strategie [Tipps]
Ein datengesteuertes Unternehmen zu führen, beginnt mit einer soliden Data Analytics-Strategie. Wenn du diesbezüglich bei Null anfängst, haben wir für den Einstieg drei hilfreiche Tipps für dich zusammengestellt:
1.Ein klares Ziel setzen 🎯
2. Identifizierung der wichtigsten Stakeholder 🙋♀️
3. Fokus auf wachstumsfördernde Metriken ⬆️
1.Ein klares Ziel setzen 🎯
Was ist euer Unternehmensziel?
Mit welcher Art von Daten wollt ihr euren Erfolg messen?
Die Beantwortung solcher Fragen ist der erste Schritt zur Entwicklung einer erfolgreichen Datenanalysestrategie. Dadurch bekommst du eine Vorstellung davon, welche Analysemodelle für
eure(n)
- Umsatz
- Marketingmaßnahmen
und andere Schwerpunktbereiche am besten genutzt werden.
2. Identifizierung der wichtigsten Stakeholder 🙋♀️
Im nächsten Schritt wird bestimmt, wer die Daten nutzen wird.
Einige Teams benötigen die Analysen vielleicht, um datengestützte Entscheidungen zu treffen, während andere – z. B. die Geschäftsführung oder Investoren – dich vielleicht nur bitten, ihnen die Fortschritte und den ROI mitzuteilen.
Wenn du weißt, wer an diesem Prozess beteiligt ist, kannst du die wichtigsten KPIs festlegen und die Daten so aufbereiten, dass sie für diese Personen einfach zugänglich sind.
3. Fokus auf wachstumsfördernde Metriken ⬆️
Horten ist in jeder Hinsicht schlecht – auch wenn es um Daten geht. Nur weil du viele Daten zur Verfügung hast, heißt das nicht, dass du sie alle nutzen musst.
Konzentriere dich stattdessen auf drei Kennzahlen, die das Unternehmenswachstum vorantreiben, und nutze die Technologie, die zum Erfassen dieser Erkenntnisse nötig ist.
💡 Tipp: Vergiss Vanity Metrics wie Likes oder Follower in den sozialen Medien. Analysiere stattdessen die Anzahl der hochwertigen Leads, den Umsatz oder die Conversions.
Lies weiter, um zu erfahren, wie Datenanalytik in der Praxis umgesetzt wird.
Für welche Bereiche sind Datenanalysen wichtig?
Datenanalysen werden in verschiedenen Branchen eingesetzt, z. B. im
- Einzelhandel
- Gesundheitswesen
- Öffentlichen Sektor
- Finanzwesen
- Unterhaltungssektor
- Transportwesen
- Telekommunikationssektor
und vielen weiteren Bereichen.
Datenanalysen sind vor allem in Bereichen, in denen es um die Prognostizierung von Marktaktivitäten, die Einschätzung von Risiken oder die Betrugsprävention geht, von entscheidender Bedeutung.
Data Analytics Beispiele: Wie Unternehmen von Datenanalytik profitieren
Wie bereits erwähnt, sind die Anwendungsfälle für Datenanalysen im Marketing und insbesondere in der digitalen Welt schier endlos und reichen von der Prognostizierung des Kundenverhaltens bis hin zur Durchführung von Medienwirkungsanalysen.
Wir wollen dir zeigen, wie Unternehmen vom Einsatz moderner Social Media Analytics Tools wie dem von Meltwater profitieren können.
Auf die fantastischen Funktionen des Tools gehen wir ein wenig später ein. 😉
Beispiel 1: Data Analytics für die Bildung von Persönlichkeitsprofilen
AxiaOrigin ist eine Organisation, die Unternehmen bei der Erreichung ihrer strategischen Ziele anhand von Fakten und Daten unterstützt.
Im Rahmen der Zusammenarbeit mit einem Kunden hatte AxiaOrigin die Aufgabe, ein Persönlichkeitsprofil zu entwickeln, um Persönlichkeitsmerkmale aus psychologischer Sicht zu verstehen.
Die Herausforderung – AxiaOrigin musste Daten erfassen, um den Charakter einer bestimmten Region zu definieren und zu analysieren, wie die Menschen ihre Muttersprache in den sozialen Medien verwenden.
Mit der Social Media Analyseplattform von Meltwater konnten sie
- bestimmte Zeiträume und Standorte auswählen
- innerhalb weniger Minuten eine Echtzeitanalyse starten
- noch nie dagewesene Erkenntnisse gewinnen
Das Ergebnis: ein Persönlichkeitsprofil, das perfekt auf die Wünsche des Kunden zugeschnitten ist.
Beispiel 2: Datenanalytik für die Produktentwicklung
Brut. ist ein französisches Unternehmen für digitale Medien, das News und Videos für die Generation Z und Millennials produziert. Ihr Ziel ist die Bereitstellung ungefilterter Informationen, damit sich die Menschen ihre eigene Meinung bilden können.
Brut. benötigte Hilfe beim Durchforsten von Social Media Unterhaltungen zu Themen, die für ihre Zielgruppe von Interesse sind.
Mithilfe der Daten, die ihnen über die Data Analytics Software von Meltwater zur Verfügung standen, konnte das Unternehmen
- die Daten eines bestimmten sozialen Accounts analysieren, um Consumer Insights zu gewinnen
- Journalisten finden
- den wahren Media Impact (Medienwirkung) ihrer Content-Strategie verstehen und sie entsprechend anpassen
- neue Produkte entwickeln, die bei der Zielgruppe Anklang finden
Erfahre, was der leitende Datenanalyst von Brut. sonst noch zu seinen Erfahrungen mit unserem Analysetool meint.
Du siehst – Data Analytics erfüllt zahlreiche Zwecke. Aber wusstest du, dass es verschiedene Arten der Datenanalytik gibt?
Datenanalyse Methoden [Infografik]
Das sind die vier wichtigsten Datenanalyse Methoden:
Deskriptive Datenanalyse 🖊
„Was ist in der Vergangenheit passiert?“
„Was passiert in diesem Moment?“
Das sind die entscheidenden Fragen der deskriptiven Datenanalyse.
Dafür werden aktuelle und historische Daten aus verschiedenen Quellen analysiert, um den Status Quo zu beschreiben und Trends und Muster in den Daten zu erkennen.
Diagnostische Datenanalyse 🔎
Bei der diagnostischen Datenanalyse geht es um die Frage
„Weshalb passiert das in diesem Moment?“
Die dafür genutzten Daten sind oft das Ergebnis einer deskriptiven Datenanalyse.
Mit dieser Methode lassen sich Faktoren oder Gründe ermitteln, die bestimmte vergangene Performance-Werte beeinflussen.
Prädiktive Datenanalyse (Predictive Analytics) 🔜
Bei der prädiktiven Analytik dreht sich alles um die Frage
„Was wird in der Zukunft passieren?“
Dabei werden unter anderem Verfahren aus
- Statistik
- Deep Learning
- Machine Learning
eingesetzt, um die Ergebnisse der deskriptiven und diagnostischen Analytik zu nutzen und zukünftige Ergebnisse zu prognostizieren.
Präskriptive Datenanalyse 📣
Die präskriptive Analytik befasst sich mit der Frage
„Was muss getan werden, um das Ziel zu erreichen?“
In Unternehmenslösungen für präskriptive Analytik werden
- Algorithmen
- Anwendungstests
- maschinelles Lernen
und andere Verfahren angewendet, um die gewünschten Erkenntnisse zu gewinnen.
Schauen wir uns nun an, was ein(e) Datenanalyst(in) tagtäglich zu tun hat.
Wie funktioniert eine Datenanalyse? (5 Schritte zur Datenauswertung)
In diesem Abschnitt führen wir dich durch die wichtigsten Schritte der Datenauswertung.
1. Schritt: Setze spezifische Ziele 🥅
2. Schritt: Erfasse die Rohdaten 👀
3. Schritt: Bereinige die Daten 🧹
4. Schritt: Analysiere die Daten 🧑💻
5. Schritt: Präsentiere die Daten 📊
1. Schritt: Setze spezifische Ziele 🥅
Bevor du mit dem Erfassen und Analysieren von Big Data beginnst, musst du dir im Klaren sein, was du damit tun willst. Wenn du bestimmt hast, welches Geschäftsproblem gelöst werden soll, kannst du dir die passenden Fragen stellen und spezifische und messbare Ziele setzen.
2. Schritt: Erfasse die Rohdaten 👀
In dieser Phase wird festgelegt, welche Daten zur Beantwortung deiner Fragen benötigt werden. Prüfe zunächst, ob sie in eurem Unternehmen bereits vorhanden sind (z. B. durch vorherige statistische Datenanalysen in Form von Mitarbeiterbefragungen, Leistungsbewertungen usw.). Wenn bestimmte Daten fehlen, sollte eine externe Beschaffung dieser Informationen in Erwägung gezogen werden.
In jedem Fall musst du sicherstellen, dass du am Ende einen umfassenden Überblick über das Problem hast, das es zu lösen gilt.
3. Schritt: Bereinige die Daten 🧹
Die Präzision deiner Datenauswertung hängt stark von der Qualität der verwendeten Daten ab. Deshalb ist es wichtig, bestimmte Daten zu bereinigen.
Rohdaten sind in ihrer ursprünglichen Form selten verwertbar und müssen „aufpoliert“ werden.
Bei der Datenbereinigung werden
- falsche oder unnötige Daten (z.B. Duplikate) entfernt
- Informationen auf Ungereimtheiten oder Unvollständigkeit hin überprüft
4. Schritt: Analysiere die Daten 🧑💻
Sobald die Daten in ihrer endgültigen Form vorliegen, ist es Zeit für den spannenden Teil – das Analysieren und Auswerten der Daten!
Durch den Einsatz verschiedener Datenanalyseverfahren kannst du Muster aufdecken und wertvolle Erkenntnisse gewinnen.
5. Schritt: Präsentiere die Daten 📊
Um den EntscheidungsträgerInnen deine Erkenntnisse zu präsentieren, musst du deine Insights mit Hilfe der richtigen Diagramme und Grafiken visualisieren.
Dabei ist eine einfach verständliche und ansprechende Darstellung der Ergebnisse besonders wichtig (z. B. durch Data Storytelling).
Wie du siehst, ist der Alltag einer Datenanalystin oder eines Datenanalysten ziemlich komplex und nicht jedermanns Sache. Hast du das Zeug dazu?
Was sind die 3 wichtigsten Skills von Data Analysts?
Wir haben eine Liste von Hard- und Soft Skills zusammengestellt, die eine(n) herausragende(n) Datenanalyst(in) ausmachen:
- ✓ Affinität zu Mathematik und Statistik (da viel Zeit mit dem Auswerten von Zahlen verbracht wird)
- ✓ Kenntnisse in Programmiersprachen (z. B. Oracle, SQL)
- ✓ Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten (sobald die Daten nach wertvollen Erkenntnissen abgesucht wurden, müssen die Ergebnisse mit den entsprechenden Beteiligten geteilt werden)
Erfüllst du all diese Kriterien?
Wir nähern uns langsam dem Ende unseres Leitfadens zur Datenauswertung. Es gibt allerdings noch eine Sache, die wir ansprechen möchten, um dir das Leben als DatenanalystIn leichter zu machen: Die notwendigen Softwares und Tools.
Must-Have Data Analytics Tools im Jahr 2024
Wenn du eine gründliche Datenauswertung durchführen willst, benötigst du die passende Datenanalyse-Software.
Hier sind die unverzichtbaren Datenanalysetools 2024:
- Microsoft Excel & Google Sheets – um einfache Abfragen durchzuführen, Pivot-Tabellen, Diagramme und Tabellen zu erstellen
- Tableau – eine Business Intelligence-Software zur einfachen Darstellung von Rohdaten in visuellen Dashboards, Worksheets, Karten usw.
- Python – eine Programmiersprache zur Verarbeitung, Zusammenführung und Gruppierung von Daten in verschiedenen Formaten
- R – eine Open-Source-Programmiersprache zur Präsentation und Vermittlung der Ergebnisse der Datenanalyse
- SAS – eine befehlsgesteuerte Datenanalysesoftware zur Durchführung komplexer statistischer Analysen und Datenvisualisierung
Kommen wir zur Schlussfolgerung…
Wie man mit Meltwater Erkenntnisse aus Social Media-Daten gewinnt
Nun ist der Zeitpunkt gekommen, um tief in die Daten eures Unternehmens einzutauchen. Die Social Media Analytics-Lösung von Meltwater bietet euch eine einzige Quelle der Wahrheit und alle erforderlichen Funktionen.
- ✓ Export von Insights über API (hier findest du weitere Informationen über die Meltwater APIs)
- ✓ KI-Spracherkennung
- ✓ Archiv mit Social Media Daten der vergangenen 15 Monate
- ✓ Anpassbare, leicht verständliche Dashboards und Erstellung von Reportings
- ✓ Kundensegmentierung und Verhaltensanalyse
- ✓ Vergleich von Marken, Keywords oder komplexen Abfragen
und vieles mehr.
Möchtest du mehr über die Vorteile erfahren, die unserer Social Media Analytics Plattform eurem Unternehmen bieten kann? Dann kontaktiere uns über das folgende Formular – wir freuen uns darauf, von dir zu hören! 🥳
