Descriptive Analytics

Die deskriptive Analyse (Descriptive Analytics) ist ein entscheidender Baustein moderner Datenanalysen in Unternehmen. Sie verwandelt historische Daten in wertvolle Insights, visualisiert Trends und ermöglicht fundierte Entscheidungen. Trotz der Vorteile scheitern jedoch viele Unternehmen an der Qualität und Struktur ihrer Daten. Wie lässt sich das Potenzial dennoch voll ausschöpfen?

Descriptive Analytics – ein Überblick

Ganz kurz erklärt, ist unter “Descriptive Analytics” – zu Deutsch die deskriptive bzw. beschreibende Analyse – eine Art der Datenanalyse zu verstehen. Im Rahmen von deskriptiven Analysen werden große historische Datenmengen ausgewertet, um Muster und Trends zu identifizieren. Es geht also darum, die Vergangenheit zu verstehen, um fundierte Entscheidungen in der Gegenwart treffen zu können.

Unternehmen können die deskriptive Analyse einsetzen, um:

• Kundensegmente zu identifizieren: Eine Einzelhandelskette kann z. B. Verkaufsdaten analysieren, um zu verstehen, welche Kundengruppen bestimmte Produkte bevorzugen.
• Umsatztrends zu erkennen: Ein Unternehmen kann analysieren, welche Produkte zu bestimmten Jahreszeiten einen Umsatzanstieg haben.
• Lieferketten zu überwachen: Durch die Auswertung von Logistik- und Bestandsdaten werden Engpässe sichtbar und die Effizienz von Lieferketten verbessert.
• Wachstumschancen zu entdecken: Unternehmen können Marktdaten und Kundenverhalten analysieren, um neue Zielgruppen oder Produktbereiche mit Wachstumspotenzial zu identifizieren.
• Finanzberichte zu erstellen: Auf Basis von historischen Finanzdaten lassen sich detaillierte Finanzberichte erstellen, die eine klare Übersicht über die finanzielle Leistung und Stabilität eines Unternehmens bieten.
• Condition Monitoring durchzuführen: Maschinen- und Sensordaten können ausgewertet werden, um den Zustand von Anlagen zu überwachen und potenzielle Ausfälle frühzeitig zu erkennen.

Descriptive Analysis – die Vorteile

Genauso vielfältig, wie die Einsatzbereiche der deskriptiven Analyse in Unternehmen, sind auch die Vorteile, die sich daraus ergeben. Descriptive Analysis bietet eine ganze Reihe an Vorteilen:

• Besseres Verständnis des Kundenverhaltens: Die Analyse von Kundendaten liefert Einblicke in Präferenzen, Kaufverhalten und Bedürfnisse. Dadurch können zielgerichtete Entscheidungen getroffen werden.
• Identifikation von Erfolgsfaktoren: Durch die Untersuchung vergangener Erfolge können Unternehmen gezielt Maßnahmen ableiten, die sich im Idealfall positiv auf zukünftige Projekte auswirken.
• Grundlage für weitere Analyseschritte: Deskriptive Analysen schaffen die notwendige Datengrundlage, um präskriptive und prädiktive Analysen effizient durchführen zu können.
• Transparenz in operativen Prozessen: Mit einer umfassenden Datenübersicht lassen sich Engpässe und Ineffizienzen im Betrieb schnell identifizieren und adressieren.
• Verbesserte Kommunikation mit Stakeholdern: Die visuelle Aufbereitung der Daten in Form von z. B. Diagrammen erleichter es, komplexe Sachverhalten verständlich darzustellen und Entscheidungen zu unterstützen.

Deskriptive Analyse – eine Art der Datenanalyse

Die deskriptive Analyse ist der erste Schritt im umfassenden Prozess der Datenanalyse und bildet die Basis für fundierte, datengetriebene Entscheidungen. Durch die sorgfältige Analyse historischer Daten verschafft sie Unternehmen eine klare Sicht auf vergangene Ereignisse und legt damit den Grundstein für weiterführende Analysen:

Descriptive: Was ist passiert?

Deskriptive Analysen beantworten die zentrale Frage “Was ist passiert?”, indem sie Daten aus der Vergangenheit untersuchen. So werden Trends, Muster und Auffälligkeiten schnell erkennbar. Descriptive Analysis führt z. B. zu folgenden Ergebnissen:

• Der Umsatz ist zurückgegangen.
• Die Kundenzufriedenheit ist gestiegen.
• Die Absprungrate auf der Unternehmenswebsite ist in den letzten 3 Monaten konstant geblieben.

Diagnostic: Warum ist es passiert?

Während die deskriptive Analyse zeigt, was passiert ist, geht die diagnostische Analyse (Diagnostic Analysis) einen Schritt weiter und untersucht die Gründe dafür. Sie verwendet fortgeschrittene Techniken wie Korrelationen und Ursachen-Wirkungs-Analysen, um Antworten auf Fragen wie diese zu finden:

• Warum ist der Umsatz zurückgegangen?
• Welche Faktoren haben zur gestiegenen Kundenzufriedenheit beigetragen?
• Warum blieb die Absprungrate auf der Unternehmenswebsite in den vergangenen 3 Monaten konstant?

Predictive: Was wird passieren?

Die prädiktive Analyse (Predictive Analytics) nutzt vergangene Daten und statistische Modelle, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen. Indem sie auf die Erkenntnisse der deskriptiven Analyse aufbaut, hilft sie Unternehmen, Risiken zu minimieren und Chancen gezielt zu nutzen. Predictive Analysis kann z. B. zu diesen Ergebnissen führen:

• Ohne Änderungen in der Unternehmensstrategie könnte der Umsatz in den nächsten Monaten um weitere 5 % pro Quartal sinken.
• Wenn der aktuelle Kurs beibehalten wird, könnte die Kundenzufriedenheit um weitere 10 % im nächsten Jahr steigen.
• Bei gleichbleibendem Design und Inhalt wird die Absprungrate auf der Unternehmenswebsite voraussichtlich stabil bleiben, könnte jedoch durch Änderungen im Marktumfeld leicht zunehmen.

Prescriptive: Was sollte getan werden?

Den Abschluss im Analyseprozess bildet die präskriptive Analyse (Prescriptive Analytics). Sie kombiniert Daten aus der Deskriptiven und Prädiktiven Analyse, um nicht nur potenzielle Szenarien zu identifizieren, sondern direkt die besten Maßnahmen zu ergreifen. Dadurch können Handlungsempfehlungen, die auf den vorherigen Analysen basieren, eigenständig umgesetzt werden. Reale Beispiele aus dem Alltag sind:  

Roadmap: So funktionieren deskriptive Analysen

Deskriptive Analysen sind der Schlüssel, um wertvolle Informationen aus historischen Daten abzuleiten. Der Prozess umfasst insgesamt 5 Schritte, die strukturiert durchgeführt werden müssen, um klare und nützliche Erkenntnisse zu liefern. Descriptive Analysis setzt sich aus diesen Schritten zusammen:

1. Vorbereitungen treffen

Damit eine beschreibende Analyse erfolgreich umgesetzt werden kann, müssen Unternehmen zunächst die erforderliche Grundlage dafür schaffen. Dazu gehören:

• Identifikation relevanter Metriken: Unternehmen sollten genau definieren, welche Kennzahlen analysiert werden sollen (z. B. Umsatz, Kundenzufriedenheit oder Absprungraten).
• Auswahl der richtigen Tools: Die Auswahl geeigneter Analyse- und Visualisierungstools ist entscheidend für deskriptive Analysen (z. B. Power BI oder Tableau).
• Übersetzung von Geschäftszielen: Die Analyseziele sollten aus den allgemeinen Unternehmenszielen abgeleitet werden, um sicherzustellen, dass die Analyse auf strategisch relevante Fragen abzielt.

2. Daten sammeln

Oft liegen Daten in verschiedenen Systemen und Formaten vor. Diese müssen gesammelt und an einem zentralen Ort zusammengeführt werden, um sie zugänglich und analysierbar zu machen. So können Daten z. B. aus:

• Kundendatenbanken (CRM-Systeme),
• Transaktionsystemen (ERP-Systeme),
• Website-Analyse-Tools (z. B. Google-Analytics)
• oder Social-Media-Plattformen verwendet werden.

3. Daten bereinigen

Bevor die deskriptive Analyse durchgeführt werden kann, müssen die Daten nicht nur gesammelt, sondern auch entsprechend aufbereitet werden. Dies umfasst:

• Fehlerkorrektur: z. B. Bereinigung von Tippfehlern, Duplikaten oder fehlenden Werten
• Konsistenzprüfung: Sicherstellung, dass alle Daten nach denselben Standards formatiert sind – z. B. einheitliche Datumsformate oder Währungseinheiten
• Anreicherung der Daten: gegebenenfalls Ergänzung von Daten – z. B. durch externe Marktinformationen oder demografische Daten

4. Analyse durchführen

Nachdem relevante Kennzahlen festgelegt, die richtigen Tools ausgewählt, Analyseziele formuliert, Daten gesammelt und bereinigt wurden, kann die deskriptive Analyse durchgeführt werden. Diese beiden Techniken sind dafür zentral:

• Datenaggregation: Die gesammelten Daten werden so zusammengefasst, dass sie optimal handhabbar sind. Beispielsweise können Umsätze nach Quartalen aggregiert oder Kundengruppen nach Alter sortiert werden.
• Data-Mining: Dieser Schritt geht einen Schritt tiefer und sucht nach Mustern, Trends und Zusammenhängen. Dabei kommen Algorithmen zum Einsatz, um z. B. das Kaufverhalten bestimmter Kundensegmente zu analysieren.

5. Ergebnisse visualisieren

Der letzte Schritt von deskriptiven Analysen besteht darin, die gewonnenen Erkenntnisse in einer verständlichen Form zu präsentieren. Dafür stehen verschiedene Visualisierungstechniken zur Auswahl:

• Diagramme: Mit Balken-, Linien- oder Tortendiagramme lassen sich Daten anschaulich darstellen.
• Dashboards: Interaktive Dashboards bieten die Möglichkeit, verschiedene Metriken in Echtzeit zu betrachten und miteinander zu vergleichen.
• Berichte: Schriftliche Berichte fassen die wichtigsten Ergebnisse zusammen und geben kontextuelle Erläuterungen.

Descriptive Analytics – die Herausforderungen

Neben zahlreichen Vorteilen bringt die deskriptive Analyse jedoch auch ein paar Herausforderungen mit sich:

Mangelndes Verständnis

Viele Unternehmen unterschätzen den strategischen Wert deskriptiver Analysen und sehen sie lediglich als ein Werkzeug zur Berichterstattung. In Wahrheit ist sie jedoch essenziell, um fundierte Entscheidungen zu treffen und weiterführende Datenanalysen vorzubereiten. Ein tieferes Verständnis für deskriptive Analysen im gesamten Analyseprozess kann helfen, ihre Bedeutung besser zu erkennen und zu nutzen.

Implementierung von deskriptiven Analysen

Für Unternehmen, die noch am Anfang stehen, kann die Einführung von deskriptiven Analysen eine strategische Herausforderung sein. Eine erfolgreiche Implementierung erfordert eine durchdachte Integration von Datenquellen, die Auswahl passender Tools und oft auch eine Neuausrichtung der Datenstrategie.

Fehlende Expertise

Die alleinige Analyse von Daten reicht nicht aus – entscheidend ist die Fähigkeit, Kennzahlen korrekt zu interpretieren. Oft mangelt es in diesen beiden Bereichen an Expertise:

• Überprüfung und Interpretation von Kennzahlen: Fehlinterpretationen können im schlimmsten Fall zu falschen Unternehmensentscheidungen führen. Die Unterstützung durch erfahrene Analysten und Berater ist hier empfehlenswert.
• Data-Mining: Hier handelt es sich um eine Schlüsseldisziplin für die Identifikation von Mustern und Trends in großen Datenmengen. Vielen Unternehmen fehlt jedoch das dafür erforderliche Know-how. Die Zusammenarbeit mit erfahrenen Data Scientists sowie gezielte Schulungen und Weiterbildungen des Teams sind hier sinnvoll.

Schlechte Datenqualität

Oft liegen unvollständige, inkonsistente oder fehlerhafte Daten vor, die die Ergebnisse von deskriptiven Analysen erheblich verfälschen können. Eine umfassende Datenbereinigung sowie einheitliche Standards sind hier unabdingbar, bevor mit der Analyse begonnen werden kann.

Deskriptive Analyse – Beispiele

Descriptive Analytics ist für jedes Unternehmen interessant, das datengetriebene Entscheidungen treffen muss oder möchte. Besonders relevant sind deskriptive Analysen für Unternehmen mit einem hohen Datenaufkommen und die ihre historischen Daten analysieren möchten, um Muster und Trends zu erkennen.

Am meisten lohnt sich die deskriptive Analyse für diese betriebsinternen Abteilungen:

• Marketing: Identifikation von Kundenpräferenzen und Kampagneneffektivität
• HR: Erkennen von Trends aus unstrukturierten Daten (z. B. aus Interviews)
• Produktion: Effizienzanalysen, Condition Monitoring und Qualitätskontrollen
• Finanzen: Finanzberichterstattung und Betrugserkennung

Descriptive Analytics mit MaibornWolff

Historische Daten spielen eine zentrale Rolle in der modernen Unternehmenssteuerung und schaffen Transparenz über vergangene Ereignisse. Vielen Unternehmen fällt es jedoch schwer, das volle Potenzial ihrer vorliegenden Daten auszuschöpfen. Häufige Hürden sind fragmentierte Datenquellen, mangelnde Datenqualität und fehlendes Know-how im Umgang mit Analysetools. Descriptive Analytics ist hierbei ein Schlüssel, um vergangene Ereignisse zu verstehen und eine solide Grundlage für strategische Entscheidungen zu schaffen.

Hier setzt MaibornWolff mit einem ganzheitlichen Ansatz an, der sich aus verschiedenen Leistungen zusammensetzt:

• (Erst)Beratung: Wir bieten Ihnen eine kostenlose Beratung, im Rahmen derer wir herausfinden, wie wir Sie Schritt für Schritt bei deskriptiven Analysen unterstützen können.
• Zielgerichtete Workshops: Mit Workshops zu Data Thinking analysieren wir gemeinsam die Ausgangssituation und Ihre Unternehmensziele.
• Aufbau von Datenplattformen: Auf Basis der Ausgangssituation und den jeweiligen Zielen unterstützen wir unsere Kunden bei der Konzeption und Implementierung moderner Datenplattformen, die eine automatisierte und effiziente deskriptive Analyse ermöglichen.
• Implementierung automatisierter Analyse-Pipelines: Wir implementieren automatisierte Analyse-Pipelines, die Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, bereinigen und für die Analyse bereitstellen.
• Integration in bestehende Systeme: Wir kümmern uns auch um die nahtlose Integration neuer Datenplattformen und Analyseprozesse in Ihre bestehenden IT-Landschaften. So sorgen wir nicht nur für Lösungen, die leistungsfähig, sondern auch kompatibel mit Ihren aktuellen Systemen sind.

Descriptive Analytics – nutzen Sie das Potenzial Ihrer Daten

Descriptive Analytics bildet die Grundlage moderner Datenanalysen, indem historische Daten ausgewertet und Trends aufgezeigt werden. Mit klaren Zielen vor Augen, qualitativ hochwertigen Daten und den passenden Tools lassen sich deskriptive Analysen erfolgreich umsetzen. So können Unternehmen das Potenzial ihrer Daten voll ausschöpfen und auf Basis der Analyseergebnisse fundierte Entscheidungen treffen – für den nachhaltigen Geschäftserfolg.

FAQ: Häufig gestellte Fragen zu Descriptive Analytics