Datenkompetenz stärken: So schaffen Sie die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen im Unternehmen

Für viele kleine und mittlere Betriebe ist der Einstieg in eine datengetriebene Unternehmensführung jedoch eine Herausforderung. Dieser umfassende Leitfaden stellt bewährte Tools, Techniken sowie Praxisbeispiele aus mittelständischen Unternehmen vor.

Wir erklären, wie Sie Ihre Unternehmensdaten aufbereiten und strukturieren können um datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Steigern Sie die Datenkompetenz in Ihrem Unternehmen um sich einen Wettbewerbsvorteil zu schaffen.

Datenanalyse-Tools und -Techniken: Effiziente Datenanalysen und Visualisierungen

Ein fundiertes Datenverständnis beginnt mit den richtigen Tools. Für mittelständische Unternehmen sind Programme von besonderem Wert, die auch ohne tiefere technische Kenntnisse einfach anwendbar sind und die wesentlichen Anforderungen der Datenanalyse und -visualisierung erfüllen:

• Excel: Das klassische Tool eignet sich hervorragend für grundlegende Datenanalysen und -visualisierungen. Mit Pivot-Tabellen, Diagrammen und einfachen Berechnungen können erste Erkenntnisse durch Muster und Visualisierungen schnell gewonnen werden.
• Microsoft Power BI: Dieses Tool ist eine ausgezeichnete Wahl, wenn Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und komplexe Visualisierungen erstellt werden sollen. Besonders nützlich sind die interaktiven Dashboards, die eine Echtzeitanalyse ermöglichen und das Monitoring von Kennzahlen unterstützen.
• Google Data Studio: Diese kostenlose Lösung von Google bietet einfache und schnelle Möglichkeiten, Daten aus verschiedenen Quellen – wie Google Analytics oder Google Sheets – in verständliche Dashboards und Berichte umzuwandeln. Die Bedienung ist intuitiv und bietet auch weniger technikaffinen Mitarbeitenden eine schnelle Einstiegsmöglichkeit.

Tipp: Beginnen Sie mit einfachen Analysetechniken wie der Segmentierung von Kund:innendaten in einer Excel-Tabelle, indem sie hier demografische (z.B. Alter und Geschlecht), geografische (z.B. Stadt und Region) und verhaltensbasierte (z.B. Kaufverhalten und Nutzungsfrequenz) Segmente dokumentieren. Schrittweise können Sie anschließend komplexere Analysen, wie etwa Korrelationen und Vorhersagemodelle, einführen und so künftige Entwicklungsprognosen ableiten.

Datenqualität und Datenbereinigung: Der Schlüssel zu präzisen Ergebnissen

Die Qualität der Daten ist das Fundament für jede erfolgreiche Analyse. Unvollständige, fehlerhafte oder unstrukturierte Daten führen zu ungenauen Analysen und letztlich zu Entscheidungen, die mehr schaden als nützen können.

Daher sollte ein regelmäßiger Prozess der Datenbereinigung und Standardisierung eingerichtet werden. Je nach Datenmenge empfehlen sich hier quartalsweise bis jährliche Ausmist-Aktionen, die neben mehr Übersichtlichkeit auch zu mehr Nachhaltigkeit für das Unternehmen führen.

Dazu empfehlen sich folgende Schritte:

1. Daten in Struktur bringen

Damit Ihre Daten effizient genutzt werden können, ist es wichtig, sie in eine einheitliche und nachvollziehbare Ordnung zu bringen. Das bedeutet: Alle Daten sollten in einem vorab festgelegten und konsequent eingehaltenen Format vorliegen. Dies erleichtert die Verarbeitung, verhindert Fehler und spart Zeit bei der Suche oder Analyse.

Was sind Benennungskonventionen: klare Regeln für Bezeichnungen

Benennungskonventionen sind Regeln, die festlegen, wie bestimmte Daten oder Informationen bezeichnet und gespeichert werden sollen. Statt „Benennungskonventionen“ könnte man auch von „Namensregeln“ oder „Standards für Bezeichnungen“ sprechen.

Es geht dabei um klare Vorgaben, wie zum Beispiel Namen, Adressen oder Dateinamen geschrieben werden sollen. Solche Standards sorgen dafür, dass jeder die Daten auf die gleiche Weise erfasst und versteht – unabhängig davon, wer daran arbeitet.

Beispiele für klare Regeln / einheitliche Benennungskonventionen

• Kundennamen: Legen Sie ein Format fest, etwa „Nachname, Vorname“ mit einheitlicher Groß- und Kleinschreibung (z. B. „Müller, Anna“ statt „anna müller“ oder „Anna Müller“). Das macht die Liste übersichtlicher und vermeidet doppelte Einträge.
• Adressen: Verwenden Sie ein festes Muster wie „Straße Nr., PLZ Ort“, z. B. „Bahnhofstraße 10, 10115 Berlin“.
• Dateinamen: Geben Sie Dateien einen klaren, beschreibenden Namen wie „2024_Projektbericht_Marketing.pdf“ statt „Dokument1.pdf“
• Für Telefonnummern ein Format wie „+49 (0)30 1234567“ verwenden und für Datumsangaben ein Standardformat wie „JJJJ-MM-TT“ (z. B. 2024-10-30) definieren.

• Klare Kategorisierungen und Klassifizierungen von Produktdaten: *Produktkategorie* (z. B. „Büromaterial“), *Subkategorie* (z. B. „Schreibwaren“), *Farbe* (z. B. „blau“), *Preisgruppe* (z. B. „mittel“).
• Einheitliche Schlüssel für eindeutige Identifikation: Jeder Kunde erhält eine eindeutige Kundennummer im Format *KND-XXXX* (z. B. „KND-1234“), und jedes Produkt eine Produktnummer im Format *PRD-YYYY* (z. B. „PRD-5678“).
• Verwendung einer zentralen Datenplattform: Alle Kundendaten werden in einem zentralen CRM gepflegt und lassen sich nach einheitlichen Kategorien wie Region, Umsatzvolumen und Branche filtern.

2. Pflegen Sie Ihre Daten: Datenbereinigung

Das regelmäßige pflegen Ihrer Daten ist essentiell, denn Fehlerhafte Daten können zu falschen Analysen und damit zu teuren Fehlentscheidungen führen. Nur Präzise Daten sorgen für fundierte und vertrauenswürdige Analysen. Ihr Unternehmen vermeidet durch eine regelmäßige Datenbereinigung teure Fehler, die durch falsche Daten entstehen könnten, und sparen Zeit bei der manuellen Überarbeitung.

Wie funktioniert die Datenbereinigung?

Tools wie OpenRefine oder Data Wrangler unterstützen diesen Prozess, indem sie Daten automatisch auf Fehler überprüfen und Vorschläge zur Korrektur machen. Beispiele:

• Duplikate entfernen: Wenn ein Kunde mehrmals mit leicht unterschiedlicher Schreibweise in der Datenbank auftaucht („Müller, Anna“ und „Anna Müller“), können solche Tools diese Einträge zusammenführen.
• Ungenauigkeiten korrigieren: Datenfelder, die unvollständig sind (z. B. fehlende Postleitzahlen oder Telefonnummern), werden hervorgehoben.
• Inkonsistenzen bereinigen: Tools können Unterschiede in Formaten, wie Groß- und Kleinschreibung oder Datumsschreibweisen (z. B. „01.01.2024“ vs. „2024-01-01“), angleichen.

3. Automatisierte Qualitätssicherung

Automatisierte Qualitätssicherung nutzt Skripte oder Softwarelösungen, um Daten regelmäßig zu überprüfen und Inkonsistenzen automatisch zu erkennen und zu beheben. Statt Mitarbeitende manuell nach Fehlern suchen zu lassen, übernehmen digitale Tools diese Aufgabe.

Wie funktioniert das?

• Warnsysteme: Tools können Warnungen ausgeben, wenn die Datenqualität abnimmt, und so rechtzeitig auf Handlungsbedarf hinweisen.

• Regelmäßige Überprüfung: Automatisierte Prozesse durchforsten Datenbanken in festgelegten Abständen, um Probleme wie fehlende Felder, doppelte Einträge oder ungültige Werte zu identifizieren.

• Fehlerkorrektur: Manche Lösungen korrigieren Fehler automatisch, andere weisen nur darauf hin, damit sie überprüft werden können.

Schulung und Weiterbildung: Aufbau einer datenorientierten Unternehmenskultur

Die Stärkung der Datenkompetenz, auch Data Literacy genannt, ist für eine nachhaltige Datenstrategie entscheidend. Mitarbeitende sollten die Grundlagen der Datenanalyse und -interpretation verstehen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und datengetriebene Prozesse im Alltag anzuwenden. Dabei können interne und externe Weiterbildungsangebote unterstützen:

Interne Schulungen: Starten Sie mit internen Workshops oder Schulungen, die einen allgemeinen Überblick über den Nutzen von Daten bieten und Einblicke in die grundlegenden Analysemethoden vermitteln, um einen einheitlichen Wissensstand zu ermöglichen und einen gemeinsamen Umgang mit den Unternehmensdaten zu erleichtern.

Externe Weiterbildungsmöglichkeiten: Anbieter wie der TÜV Süd, Datenkompetenz Online oder das VDI Wissensforum stellen Schulungen in unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden bereit – vom Grundlagenkurs für Einsteiger:innen für bis zu spezialisierten Schulungen in Data Science. Auch hier steht Künstliche Intelligenz als unterstützende Komponente zunehmend im Fokus des Weiterbildungsangebots, aber auch Basisangebote zum Umgang mit Excel und Datenanalyse sind fester Bestandteil des Kursangebots.

Anwendungsorientierte Lernangebote: Bieten Sie Schulungen, die auf typische Herausforderungen im Unternehmen abzielen und eine praxisnahe Umsetzung ermöglichen. So können Sie optimal auf die individuellen Unternehmensbedürfnisse eingehen und ihre Mitarbeitenden im kompetenten Umgang mit meist sensiblen Daten auf dem Weg zur Expertise unterstützen.

Mit einer datenbewussten Kultur wächst auch das Vertrauen in datenbasierte Entscheidungen, und Mitarbeitende werden motiviert, eigene Ideen zur Prozessoptimierung beizutragen. Gleichzeitig können Sie durch die gewonnene Datenhoheit auch bei Implementierung neuer Ideen unterstützen und ihr Wissen mit dem Team teilen.

Praxisbeispiel: Unternehmensdaten für die KI-Nutzung aufbereiten

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Seit über 20 Jahren unterstützt das Unternehmen Kompass regionale und internationale Start-ups. Gemeinsam haben wir die Mandantendaten von Kompass, die in unterschiedlichsten Formaten wie E-Mails, PDFs und Aktenordnern vorlagen, strukturiert und für die Nutzung durch Künstliche Intelligenz (KI) aufbereitet. Unser Video zeigt, wie das Projekt abgelaufen ist und wie das Unternehmen diese Daten nun einfach per Chatbefehl durchsuchen kann.

Best Practice Beispiel: Wie die Multi-Möbel Bautzen GmbH & Co. KG von einer soliden Datenkompetenz profitiert

Erfolgreiche Praxisbeispiele zeigen, dass datengetriebene Geschäftsprozesse eine spürbare Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit und der Effizienz bewirken können. Das Digitalisierungsprojekt mit der Multi-Möbel Bautzen GmbH & Co. KG zielte darauf ab, die Datennutzung im Unternehmen strategisch zu optimieren und eine moderne digitale Infrastruktur zu etablieren.

Die Ausgangslage zeigte, dass Informationen oft verloren gingen und die Kommunikation über verschiedene Kanäle inkonsistent verlief. Dies erschwerte den Aufbau einer zentralen, zugänglichen und analysierbaren Wissensquelle. Die Ziele des Projekts konzentrierten sich auf die Entwicklung einer Digitalisierungsstrategie, die neben der Verbesserung der Informationsqualität und IT-Infrastruktur auch die unternehmensweite Datenverfügbarkeit und Entscheidungsfindung stärkt.

Die Projektergebnisse wurden entlang vier Hauptentwicklungswegen organisiert:

1. Digitale Kollaborationsplattform: Eine interne Plattform zur Zentralisierung von Kommunikation, Aufgaben und Wissen, die den internen Informationsfluss vereinfacht.
2. Datenintelligenz und Business Analytics: Systematische Datenerfassung und -analyse für datengetriebene Entscheidungsprozesse.
3. Innovationskultur und Digital Leadership: Förderung einer Kultur, die datenbasierte Innovation und digitale Führung unterstützt.
4. Digitale Serviceschnittstellen: Einführung neuer digitaler Kanäle für Kundeninteraktionen, die das Kundenerlebnis verbessern.

Das Unternehmen ist ein positives Beispiel für den Aufbau von Datenkompetenz, da es zeigt, wie ein strukturierter Datenmanagement-Ansatz strategische Vorteile bringt. Durch die Integration datengetriebener Entscheidungsprozesse und einer modernen IT-Umgebung hat Multi-Möbel Bautzen nicht nur ihre interne Effizienz gesteigert, sondern auch zukunftsorientierte, digitale Kundenservices etabliert. Zusätzlich führte das Projekt zu einer nachhaltigeren, datengetriebenen Unternehmenskultur.

Für weitere Informationen zum Digitalisierungsprojekt mit der Multi-Möbel Bautzen GmbH & Co. KG oder bei Interesse an der Umsetzung eines Digitalisierungsprojekts besuchen sie unsere Projekteplattform.

Datengetriebene Geschäftsmodelle: Neue Potenziale erschließen

Durch die kompetente Nutzung von Daten können Unternehmen nicht nur interne Prozesse optimieren, sondern durch das neu gewonnene Vertrauen in die eigene Kompetenz auch neue Geschäftsmodelle entwickeln. Der Aufbau datengetriebener Geschäftsmodelle ermöglicht eine stärkere Kundenzentrierung und bietet gleichzeitig Potenziale zur Effizienzsteigerung:

• Personalisierte Angebote: Mit Hilfe von Kund:innendaten können Produkte und Dienstleistungen gezielt auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten und gezielt beworben werden.
• Predictive Analytics: Verständlich aufbereitete Daten zu Kund:innen- und Marktverhalten helfen, zukünftige Trends frühzeitig zu erkennen und dadurch schneller auf Veränderungen zu reagieren.
• Kostenoptimierung: Die umfassende Analyse interner Daten zur Auftragsabwicklung, Materialnutzung und Logistik können helfen, Ineffizienzen zu identifizieren und Betriebskosten nachhaltig zu reduzieren.

Datenschutz und ethische Überlegungen: Rechtssicherheit und Vertrauen schaffen

Datenverarbeitung bringt Verantwortung mit sich – nicht nur in Bezug auf gesetzliche Vorgaben wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), sondern auch im Hinblick auf ethische Fragestellungen. Der Aufbau eines transparenten Datenschutzes stärkt nicht nur die Rechtssicherheit, sondern auch das Vertrauen von Kundschaft und Partnern. Dazu gehören folgende Aspekte:

• DSGVO-Konformität: Achten Sie darauf, personenbezogene Daten nur dann zu erheben und zu speichern, wenn es wirklich notwendig ist. Ein Datenverarbeitungsverzeichnis hilft dabei, den Überblick über die Datennutzung zu behalten und erfüllt eine wichtige Nachweispflicht gegenüber den Aufsichtsbehörden.
• Datenschutzschulungen: Sensibilisieren Sie Ihre Mitarbeitenden für die Herausforderungen und Risiken beim Umgang mit personenbezogenen Daten, um einen gesetzeskonformen Umgang zu gewährleisten und Compliance-Verstöße zu vermeiden.
• Ethische Grundsätze entwickeln: Entwickeln Sie klare Grundsätze für die ethische Nutzung von Daten, um das Vertrauen Ihrer Kindschaft zu wahren und Ihre Markenreputation zu stärken.

Sie möchten mehr über effizientes Wissensmanagement erfahren? Dann laden wir Sie herzlich zur Teilnahme unserem Event Mit Kopf und KI! Smartes Wissensmanagement in Unternehmen am 22. Januar 2025 ein.

Self-Service-Analytics: Demokratisierung der Datenanalyse

Self-Service-Analytics ermöglicht es auch Mitarbeitenden ohne tiefere IT-Kenntnisse, auf Daten zuzugreifen und einfache Analysen durchzuführen. Dies kann den Arbeitsalltag in Unternehmen stark entlasten und eine datenorientierte Unternehmenskultur fördern. Diese lässt sich mit nur wenigen Maßnahmen umsetzen:

• Einführung intuitiver Tools: Tools wie Tableau, Qlik Sense oder Google Data Studio bieten einfache Nutzungsoberflächen, mit denen Mitarbeitende unkompliziert eigene Berichte und Dashboards erstellen können.
• Förderung von Eigeninitiative: Geben Sie Ihren Mitarbeitenden durch Schulungen und klare Zugriffsstrukturen die Möglichkeit, eigenständig Analysen durchzuführen und stärken Sie dadurch ihre individuelle Datenkompetenz.
• Optimierung der Entscheidungsprozesse: Schnelle und datenbasierte Entscheidungen sind möglich, wenn Mitarbeitende ohne Verzögerungen auf relevante Daten zugreifen können.

Vorteil: Self-Service-Analytics unterstützt eine agile und flexible Unternehmenskultur, in der Entscheidungen auf Grundlage verlässlicher Daten getroffen werden.

Fazit

Datenkompetenz und ein fundierter Umgang mit Unternehmensdaten eröffnen mittelständischen Unternehmen zahlreiche Chancen: Durch die Kombination passender Tools, die gezielte Schulung von Mitarbeitenden und die Einhaltung datenschutzrechtlicher Anforderungen können Unternehmen datenbasierte Entscheidungen treffen und neue Geschäftsmodelle entwickeln. Nutzen Sie die Möglichkeiten, die Daten Ihnen bieten, um die Zukunft Ihres Unternehmens sicher und nachhaltig zu gestalten.