Informationen vs. Daten – Was ist der Unterschied?

Daten Analyse

Führungskräfte vieler Unternehmen stehen vor der Herausforderung, die Unmengen an Daten, die auf all die verschiedenen Softwaresysteme, Datenbanken und Tabellenkalkulationen im Unternehmen verteilt sind, zusammenzuführen und sinnvoll zu analysieren. Dies ist, kurz gesagt, der Unterschied zwischen Informationen und Daten.

Daten sind eine Sammlung detaillierter Fakten über aktuelle und potenzielle Kunden, Produkte, Wettbewerber und vieles mehr. Nachdem diese Daten organisiert, überprüft, angereichert und analysiert sind, werden sie zu verwertbaren Informationen. Im Gegensatz zu Rohdaten ermöglichen es Informationen den Führungskräften, bessere Entscheidungen zu treffen.

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Mit den folgenden sechs Schritten können die Daten eines Unternehmens in wertvolle Informationen umgewandelt werden:

1. Die richtigen Daten

Erfolgreiche Business-Analytics-Projekte beginnen in der Regel mit grundlegenden Fragen: Welche Datensätze im Unternehmen könnten potenziell verwertbare Informationen liefern, die helfen, bessere Entscheidungen zu treffen? Wie könnte ein besseres Verständnis für bestimmte Elemente des Unternehmens zu höheren Umsätzen, effizienteren Prozessen, Kosteneinsparungen oder Wettbewerbsvorteilen führen?

Sobald Unternehmen Antworten auf diese Fragen haben, können sie damit beginnen, einen Business Case rund um Datenintegrität und Analysen zu erstellen. Es müssen nicht alle erforderlichen Informationen intern zur Verfügung stehen, denn Datenanreicherung bietet die Möglichkeit, mithilfe vertrauenswürdiger Drittquellen mehr Kontext hinzuzufügen.

2. Integration und Harmonisierung

In den meisten größeren Unternehmen sind die Daten in mehreren Softwaresystemen und Datenbanken gespeichert. Einige sind sogar in lokalen Dateien auf den Festplatten der einzelnen Benutzer gespeichert. Es kann schwierig sein, diese Vielzahl unterschiedlicher Daten zu nutzen, wenn ein Unternehmen nicht in der Lage ist, sie erfolgreich zu integrieren und zu harmonisieren. Leider ist die herkömmliche Methode des manuellen Exports und anschließenden Imports von Informationen nicht skalierbar. Sie ist mühsam, zeitaufwändig und fehleranfällig.

Angesichts der Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen, die in den meisten Unternehmen zur Verfügung stehen, ist ein automatisierter Ansatz erforderlich. Doch auch hier gibt es zahlreiche Herausforderungen. Viele große Unternehmen arbeiten mit Mainframe-Systemen, die sich nicht ohne Weiteres für eine Integration eignen. Eine hart kodierte Punkt-zu-Punkt-Integration erfordert eine kundenspezifische Entwicklung, die teuer ist und laufend gewartet werden muss.

Schließlich stellt sich die Frage nach der Flexibilität. In den sich schnell verändernden Unternehmen von heute muss die Integration leicht anpassbar sein, wenn neue Systeme eingeführt oder alte Systeme außer Betrieb genommen werden. Mit den richtigen Tools zur Unternehmensintegration ist jedoch eine Kombination aus Flexibilität, Skalierbarkeit und maximalen Interoperabilität möglich.

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3. Proaktiver Ansatz in Bezug auf Datenqualität

Datenqualität ist für die meisten Unternehmen ein zentrales Anliegen, denn fehlerhafte Daten können in schlechten Entscheidungen resultieren, die auf fehlerhaften Informationen bzw. Daten beruhen. Eine typische Datenbank mit Kundeninformationen wird im Laufe der Zeit an Datenqualität verlieren, wenn Kunden umziehen, ihren Namen ändern oder ihr Geschäft aufgeben. In anderen Fällen kann eine schlechte Datenqualität das Ergebnis menschlicher Fehler bei der Dateneingabe, unvollständiger Datensätze oder veralteter Daten sein.

Um sicherzustellen, dass Geschäftsanalysen genaue und aussagekräftige Informationen liefern, ist es wichtig, dass die Datenqualität proaktiv gefördert wird. Es ist möglich, Datenqualitätsfehler in sehr kleinem Umfang manuell zu überwachen und zu korrigieren, aber um den Überblick zu behalten und sicherzustellen, dass immer die richtigen Informationen vorliegen, ist ein automatisierter Ansatz erforderlich. Datenqualitäts-Tools helfen Unternehmen dabei, Datenquellen zu katalogisieren und zu profilieren, Fehler und Inkonsistenzen zu entdecken und die Datenqualität auf ein hohes Niveau zu bringen.

4. Mehr Kontext durch Datenanreicherung und Location Intelligence

Interne Unternehmensdaten sind von Haus aus begrenzt und Softwaresysteme haben ab Werk keinen Zugriff auf die sich ständig verändernde Welt der Daten über Kunden, Wettbewerber, Verkehr, Wetter und vieles mehr. Wenn jedoch vorhandenen Datensätze mit diesen Informationen angereichert werden, stehen den Entscheidungsträgern in Unternehmen weitaus wertvollere Informationen zur Verfügung.

Wenn sich ein Unternehmen ausschließlich auf die Daten verlässt, die es direkt von seinen Kunden erhebt, ist die Sichtbarkeit auf einen kleinen Bereich von Informationen beschränkt. Durch das Hinzufügen demografischer Informationen wie dem Einkommensniveau, dem bevorzugten Lebensstil und standortbezogenen Informationen können die Entscheidungsträger viel tiefere Einblicke in die Bedürfnisse ihrer Kunden gewinnen.

5. Daten in Informationen umwandeln

Die heutigen Datenanalysetools sind leistungsfähiger als je zuvor. Benutzer können Informationen analysieren und bearbeiten, sie mit Daten aus externen Quellen kombinieren, um einen zusätzlichen Kontext hinzuzufügen, Trends visualisieren oder verschiedene Formen von Informationen auf einer Karte überlagern.

Bei der Unternehmensanalyse geht es nicht nur darum, leistungsfähigere Berichte zu erstellen. Die besten Datenanalysetools ermöglichen es den Benutzern, Informationen auf der Grundlage einer Reihe von vorhandenen Datenquellen zu untersuchen und zu visualisieren. Dashboards, Geodatenanzeigen und andere moderne Analysewerkzeuge ermöglichen es den Benutzern, zu forschen, zu lernen und zu erneuern.

6. Entscheidungen & Erfolge

Letztendlich ist das Ziel aller Unternehmen, effektivere Entscheidungen zu treffen. Informationen, die mit Analysetools gewonnen werden, können als Argument für Veränderungen dienen. Dafür sollten Entscheidungsträger ein Bewusstsein für den Wert entwickeln, den sie durch die Umwandlung von Daten in Informationen schaffen können. Unternehmensanalysen ersetzen selbstverständlich nicht das menschliche Urteilsvermögen, aber sie unterstützen zweifellos bessere Entscheidungen.

Wie bei jedem Projekt ist es wichtig, Prozesse zu analysieren und die Ergebnisse zu bewerten. Wenn ein Ergebnis vorhergesagt wurde, war diese Vorhersage richtig? Haben die darauffolgenden Ereignisse die Entscheidung gestützt oder wurde bei der Analyse etwas übersehen? Wäre es hilfreich gewesen, zusätzliche Datenpunkte zu haben? Wurde ein Element der Datenqualität übersehen? Was könnten Unternehmen nach einem erfolgreichen Projekt tun, um noch erfolgreicher zu sein?

Durch diese Art der Analyse nach dem Projekt können Unternehmen einen Business Case für größere Investitionen in die Analytik erstellen. Indem Datenbeauftragte ihre Arbeit zeigen und diese Erfolge im gesamten Unternehmen teilen, können die Voraussetzungen geschaffen werden, um in Zukunft einen höheren Geschäftswert zu erzielen.

Tim van Baars

Precisely -

Vice President, Central EMEA

Tim van Baars ist Vice President Central EMEA bei Precisely. Mit seiner jahrelangen, umfassenden Erfahrung unterstützt er Unternehmen bei der Umsetzung groß angelegter digitaler Transformationsprozesse durch die vier Hauptsäulen der Datenintegrität – Datenintegration, Datenqualität und Governance, Location Intelligence und Datenanreicherung. Tim arbeitet seit 20 Jahren im Bereich SaaS und
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