Inhalt

1. Fragestellung konkretisieren

2. Messprioritäten setzen

3. Datensammlung

4. Daten analysieren

5. Ergebnisse interpretieren

6. Fazit

Wie ein einfacher Datenanalyseprozess Deine Entscheidungsfindung erleichtert.

Daten stehen heute jedem Unternehmen in Mengen zu Verfügung. Es sind so viele und unterschiedliche, dass ein Mangel an Daten für die meisten Unternehmen das kleinste Problem ist. Ganz im Gegenteil verschleiert die Vielzahl an Daten, die in unterschiedlichsten Formen vorliegen, die notwendigen Kernpunkte, um eine klare Entscheidung zu treffen.

Um die Daten zu strukturieren, musst Du zunächst wissen,

  • Sind die Daten relevant für die Fragestellung?
  • Welche Schlussfolgerung kann daraus gezogen werden?
  • Inwiefern unterstützt dies die Entscheidung in die eine oder andere Richtung?

Meist benötigen wir nämlich keine zusätzlichen Daten, sondern nur eine gute Auswertung. Etwas, bei dem ein Tool wie Canri Dich unterstützt. Folgende Schritte verbessern Deine Analyse und vereinfachen die Entscheidungsfindung.

Fragestellung konkretisieren

Bevor Du dich mit den Daten selbst befasst, versuche Deine Fragestellung zu überprüfen: Was möchtest Du genau wissen? Die Frage sollte nicht zu allgemein, sondern messbar, klar und prägnant sein. Gestalte Deine Fragen so, dass sich mögliche Lösungen für Deine spezifische Herausforderung herausheben oder vernachlässigt werden können.
So ist bei einem arbeitsintensiven Projekt die Fragestellung, ob es lukrativ ist zu allgemein. Eine gute Frage könnte aber sein, ob durch gemäßigte Anpassung des Stundensatzes die gewünschte Marge erreicht werden kann.

Messprioritäten setzen

Überlege Dir, was genau und wie die relevanten Kriterien gemessen werden können.

1. Was gemessen wird.

Überlege Dir z. B. in unserem Stundensatz-Beispiel, welche Art von Daten zur Beantwortung Deiner Schlüsselfrage benötigen würden. In diesem Fall müsstest Du neben dem Stundensatz die Anzahl der Stunden kennen, die für das Projekt tatsächlich aufgewendet werden. Bei der Beantwortung dieser Frage musst Du wahrscheinlich auch Unterfragen beantworten z. B.: Sind alle Stunden davon abrechnungsfähig? Wenn nicht, wie können diese erfasst und in den Stundensatz einbezogen werden? Schließlich solltest Du bei Deiner Entscheidung darüber, was zu messen ist, auch alle vernünftigen Einwände und Hindernisse berücksichtigen, z. B. Welche Form der Zeiterfassung ist umsetzbar für ein Projekt oder Unternehmen?

2. Wie gemessen wird.

Es ist ebenso wichtig, darüber nachzudenken, wie Du Deine Daten misst, vor allem vor der Phase der Datensammlung. Der Messprozess untermauert oder diskreditiert später Deine Analyse.

  • Über welchen Zeitrahmen wird ausgewertet (z. B. monatlich oder quartalsmäßig)?
  • Welche Maßeinheit wird verwendet (z. B. USD oder Euro? Exakte Zeit oder in 15 min Schritten, Stunden, oder  Tagen)?
  • Welche Faktoren sollten einbezogen werden (z. B. nur reine Arbeitstage oder wird auch Urlaub verrechnet)?

Datensammlung

Mit der Fragestellung und Festlegung des Rahmens geht es nun an die Datensammlung. Aber Moment:

  • Bevor Du neue Daten sammelst, überleg Dir, welche Informationen aus vorhandenen Datenbanken und Quellen bereits gesammelt werden können. So hat jedes Unternehmen zumindest die Arbeitszeit seiner Mitarbeitenden festgelegt. Diverse Zeiterfassungssysteme werden parallel verwendet. Lege fest welche vorhanden Datenbanken oder Quellen könne bereits gesammelt werden? Erfasse diese zuerst.
  • Legen im Voraus ein System zur Speicherung und Benennung von Dateien fest. Ist ein Team mit der Auswertung befasst, erleichtert dies die Zusammenarbeit. Das erspart Zeit und verhindert, dass Teammitglieder dieselben Informationen zweimal sammeln.
  • Überlege, ob Datenquellen optimiert werden können, z. B. wird die Zeit bereits erfasst, aber es mangelt an einer konkreten Zuordnung, für welche Projekte diese aufgewendet wird. Kann dies durch kleinere Anpassungen optimiert werden?
  • Vielleicht sind relevante Daten durch Beobachtungen oder Interviews zu sammeln. Entwickel im Voraus eine Vorlage, um die Konsistenz zu gewährleisten und Zeit zu sparen.
  • Dokumentiere die Datensammlungen geordnet und füge nach und nach alle Quellnotizen hinzu. So kannst Du im Anschluss leicht Schlussfolgerungen überprüfen und Schwachstellen beseitigen.

Daten analysieren

Nachdem Du die richtigen Daten zur Beantwortung Deiner Frage gesammelt hast, ist es Zeit für eine tiefere Datenanalyse. Bringe die Daten zusammen. Hilfreich ist ein Tool wie Canri, dass Daten aus verschiedensten Quellen und verarbeiten und gemeinsam Darstellen kann. Beginne damit, Deine Daten auf verschiedene Weise zu manipulieren. So kannst Du etwa den Stundensatz heraufsetzen und die Auswirkung vergleichen. Mit einer Pivot-Tabelle kannst Du die Daten nach verschiedenen Variablen sortieren und filtern und den Mittelwert, das Maximum, das Minimum und die Standardabweichung Deiner Daten berechnen.

Wenn Du Daten manipulierst, stellst Du möglicherweise fest, dass Du genau die Daten hast, die Du benötigst, aber wahrscheinlich ist es, dass Du Deine ursprüngliche Frage überarbeitest oder weitere Daten sammeln musst. Diese erste Analyse von Trends, Korrelationen, Abweichungen und Ausreißern hilft Dir dabei, Deine Datenanalyse auf eine bessere Beantwortung Deiner Frage und etwaige Einwände anderer zu konzentrieren.

Ergebnisse interpretieren

Nach der Analyse Deiner Daten und möglicherweise weiteren Untersuchungen ist es endlich an der Zeit, Deine Ergebnisse auszuwerten. Nicht immer ist eine Frage klar zu beantworten. Bedenke, egal wie viele Daten Du sammelst, außergewöhnliche Umstände oder schlichter Zufall können Deine Ergebnisse immer beeinträchtigen. Eine Hypothese kannst Du möglicherweise nicht als „wahr beweisen“, aber die Möglichkeit bewerten.

Hinterfrage die Ergebnisse:

  • Beantworten die Daten Deine ursprüngliche Frage? Und wie beantworten sie diese?
  • Helfen Dir die Daten bei der Abwehr von Einwänden? Wie können sie helfen?
  • Gibt es Einschränkungen bei Deinen Schlussfolgerungen, irgendwelche Aspekte, die Du nicht berücksichtigt hast?

Wenn Deine Interpretation der Daten all diesen Fragen und Überlegungen standhält, dann bist Du wahrscheinlich zu einer produktiven Schlussfolgerung gelangt. Der einzige verbleibende Schritt ist, die Ergebnisse Deiner Datenanalyse zu nutzen, um Deine beste Vorgehensweise zu bestimmen.

Fazit

Wenn Du diese fünf Schritte in Deinem Datenanalyseprozess befolgst, triffst Du bessere Entscheidungen für Dein Unternehmen, weil Deine Entscheidungen durch Daten unterstützt werden, die robust gesammelt und analysiert wurden. Mit der Praxis wird Deine Datenanalyse schneller und genauer. Du triffst bessere, fundierte Entscheidungen, um Dein Unternehmen möglichst effektiv zu führen. Canri unterstützt Dich bei diesen Prozessen.

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