Je nachdem, wie sich diese Daten und die Fragen innerhalb des Projekts gestalten, ergeben sich unterschiedliche Prozesse, Analyse-Methoden und Visualisierungsformen. Je nach Wunsch begleiten wir Sie in jeder Phase des Projekts.
Die Beratung versteht sich als lösungsorientiert und individuell ebenso wie die daraus entstehenden Business Intelligence Lösungen. Im Zentrum stehen immer die Ziele des Unternehmens, der Abteilung oder des Projekts. Unsere Kompetenz ist es, Ihre Ziele zu verstehen und geeignete Datenlösungen dafür anzubieten.
Datenstrategie & Konzeption
Welche Art der Daten für welche Bereiche benötigt werden, welche Verarbeitung der Daten für ein Unternehmen oder ein Projekt am geeignetsten ist, ist von vielfältigen Faktoren, insbesondere den Arbeitsprozessen, den Zielen und der Art der Daten abhängig. Um eine sinnvolle Strategie zu entwickeln, ist es wichtig, diese Aspekte gemeinsam abzuklären. Gemeinsame Schritte sind
- Identifikation von Zielen und Herausarbeiten einer Vision
- Identifikation geeigneter bestehender und fehlender Datenquellen sowie deren Qualität
- Planung und Konzeption von Verknüpfungspunkten von Daten, Reportingstrukturen und Prozessen
- Ausarbeiten eines langfristigen Plans zur schrittweisen Implementierung
Daten verlässlich und effizient prozessieren
Welche Art der Verarbeitung der Daten für ein Unternehmen oder ein Projekt am geeignetsten ist, hängt ganz von den jeweiligen Anforderungen ab, etwa
- Ob sensible oder personenbezogene Daten betroffen sind
- In welcher Geschwindigkeit Ergebnisse geliefert werden müssen
- In welchen Mengen Daten prozessiert, gespeichert und visualisiert werden müssen
- Wieviel Entwicklerpotentiale zur Verfügung stehen oder wer die jeweiligen Tools bedienen sollte
- In welcher Form die Rohdaten vorliegen, z.B. mit API Schnittstelle oder als Excel Exporte
- In welcher Datenqualität die Rohdaten vorliegen
Wir beraten Sie hinsichtlich dieser Optionen und begleiten Sie bei der Umsetzung.
Wie lassen sich Daten interpretieren?
Ob ein Wert gut oder schlecht ist und was ansonsten dazu geführt haben könnte, dass er höher oder niedriger ist oder steigt bzw. fällt, ist nicht aus diesen einzelnen Werten zu entnehmen und bedarf einer Einbindung von Daten in ihren Kontext, ein solides Verständnis der Datengewinnung und Interpretation. Daten allein geben nie eine Antwort.
Interpretationen sind unsicherer und flexibler, sie können nicht die "Härte" der Zahlen für sich beanspruchen. Es wäre dennoch falsch, sie als subjektiv oder willkürlich abzutun und damit jeden Weg zu blockieren, sinnvolle und logisch argumentierte Interpretationen abzugeben. Eine gute Interpretation kann beispielsweise dadurch entstehen, dass verschiedene Hypothesen getestet und diskutiert werden, Alternativen überlegt werden, weitere Daten hinzugezogen werden und Grenzen der Aussagen kommuniziert werden. Eine gute Interpretation wird ebenfalls in Betracht ziehen, was zur Entstehung dieser Daten beigetragen hat und welches Verhalten damit durch diese Daten widergespiegelt wird und welches möglicherweise nicht. All diese Optionen bedeuten, dass Interpretationen der Daten systematisch erzeugt und kritisch hinterfragt werden.