7 Tipps für bessere und schnellere Datenanalysen
Datenanalysen gehören heutzutage in fast jeder Fachabteilung und in jeder Branche zum Tagesgeschäft. Nur selten werden Spezialtools eingesetzt, die es den Anwendern erlauben schnell auf Fragestellungen zu reagieren und valide Ergebnisse zu liefern. So können benötigte Ergebnisse gar nicht oder nicht in der geforderten Zeit zur Verfügung gestellt werden. Häufig versteckt sich hinter banal erscheinenden Fragestellung ein enorm hoher Zeitaufwand.
Wir haben 7 Tipps zum Thema Datenanalysen zusammengestellt, die Sie auf dem Weg zu schnellen und validen Analyseergebnissen unterstützen.
Wesentliche Faktoren sind dabei:
- Zeitersparnis durch einfache Selektions- und Filteroptionen
- Intuitive Bedienung, d.h. Anwender führen de Analysen selbst durch, ohne Umweg über die IT Abteilung
- Transparenz und Validität der Ergebnisse
- Erkennen des Stellenwertes von Datenanalysen in Unternehmen
1. Nehmen Sie das Thema Datenanalysen ernst
Datenanalysen sind im digitalen Zeitalter eine erfolgsentscheidende Standardaufgabe – und wer im Wettbewerb mithalten will, sollte sich mit dem passendem Werkzeug und geeigneten digitalen Methoden dafür rüsten.
2. Augen auf bei der Software Wahl – genaue Bedarfsanalyse
Stellen Sie die richtigen Fragen: Hinterfragen Sie, wie oft und an welcher Stelle Sie auf Drittprodukte (z.B. Excel) zugreifen müssen, weil Standardsysteme nicht ausreichend flexibel sind.
3. Fachanwender sind Ihre Experten
Die Fachabteilungen sind der Maßstab: Beziehen Sie Ihre Fachbereiche als künftige Anwender daher von Anfang an in die Bedarfsanalyse und Auswahl des benötigten Analyse-Tools mit ein.
4. Datenqualität vor der Analyse prüfen
Wer keine vernünftige Datenbasis hat, kann auch mit modernsten Analysetools keine verlässlichen Auswertungen generieren
5. Plausibilität der Daten prüfen
Automatisierte Plausibilitäts- und Vollständigkeitsprüfungen unterstützen den Anwender bereits bei der fehlerfreien Dateneingabe
6. Methoden & Routinen etablieren
Schaffen Sie den organisatorischen Rahmen für Ihre Informationsprozesse. Für die Datenpflege und Auswertungen sollten außerdem klare Zuständigkeiten geregelt werden
7. Flexibel sein & bleiben
Achten Sie bei der Auswahl Ihres Analysetools darauf, dass es sich einfach an wechselnde Anforderungen anpassen lässt und in der Anwendung skalierbar ist
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