Was ist Data Analytics?

Verständlicher Einstieg in ein zentrales Zukunftsthema

Heutzutage spielen Daten in Unternehmen eine immer größere Rolle. Doch was ist Data Analytics eigentlich? Daten – wie praktisch, dass sie in nahezu allen Bereichen (Vertrieb, Marketing, Produktion, Personalwesen u.a.) mehr oder weniger automatisch entstehen. Allerdings hilft es nicht weiter, die Daten ausschließlich zu erfassen.

Daten allein schaffen keinen Mehrwert

Die Daten entfalten ihren wahren Wert erst, wenn sie gezielt ausgewertet und in Entscheidungen einbezogen werden.

Und genau hier setzt Data Analytics an: es beschreibt den Prozess, bei dem Daten systematisch analysiert werden, um Muster, Zusammenhänge und Trends zu erkennen. Immer mit dem Ziel, dadurch fundierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu verbessern und zukünftige Entwicklungen besser einschätzen zu können.

Mit Data Analytics wollen wir verstehen, was unsere reinen Zahlen, Tabellen, Berichte usw. wirklich aussagen und faktische Mehrwerte für Unternehmen schaffen.

Inhaltsverzeichnis

• Was versteht man darunter?
• Wie läuft Data Analytics in der Praxis ab?
• Praxisnahe Beispiele
• Die unterschiedlichen Arten
• Wo wird Data Analytics eingesetzt?
• Typische Herausforderungen
• Data Analytics & Business Intelligence – der Unterschied
• Data Analytics als Grundlage guter Entscheidungen

Was versteht man unter darunter?

Im Kern bedeutet Data Analytics, aus vorhandenen Daten neues Wissen zu gewinnen.

Unternehmen nutzen Datenanalysen, um besser zu verstehen, was in der Vergangenheit passiert ist und warum bestimmte Entwicklungen eingetreten sind. Welche Auswirkungen Entscheidungen in der Zukunft haben und welche Handlungsfelder sich daraus ergeben können.

Wie Data Analytics neue Perspektiven schafft

Durch Data Analytics wird somit eine Arbeitsweise gefördert, die nicht mehr ausschließlich auf die Erfahrung respektive das Bauchgefühl beruht, sondern auf belastbare Informationen. Dies kann, ganz nebenbei, in vielen Teams und Unternehmen zusätzlich eine neue Perspektive und Dynamik öffnen.

Komplexe Analysen sind kein Selbstzweck

Die Methoden, die bei Data Analytics eingesetzt werden, können von einfachen Berechnungen und Darstellungen, statistischen Auswertungen und Vergleichen in zeitlichen Verläufen bis zu hochkomplexen Algorithmen und Modellen reichen. Sie sollten immer mit Blick auf das Ziel entsprechend ausgewählt werden.

Denn auch hier gilt: nur weil etwas technisch komplex ist, muss es nicht automatisch zum Ziel führen und die Antwort auf konkrete Fragestellung geben. Eine gute Analyse, egal wie ‚einfach‘ oder komplex, hilft dabei den nächsten sinnvollen Schritt zu gehen.

Wie läuft Data Analytics in der Praxis ab?

Wie sieht Data Analytics jetzt konkret in einem Unternehmen aus? Wir wissen schon, am Anfang stehen die Daten selbst. Sie stammen häufig aus unterschiedlichen Quellen:

• interne Systeme, wie ERP-Systeme, HR-Systeme, CRM-Systeme, Produktions- und Betriebssysteme, Online-Systeme (Webseite, Webshop, Social Media), interne Datenbanken, spezialisierte Softwareanwendungen und natürlich auch die ganz normale Excel-Liste
• externe Datensätze, wie Markt- und Branchendaten, Wirtschafts- und Konjunkturdaten, Preis- und Vergleichsdaten aber auch demografische Daten, Wetter- und Klimadaten sowie Geodaten

Einige der internen Systeme bieten mittlerweile innerhalb des Systems selbst, bis zu einem bestimmten Grad, Datenanalysen an. Ein CRM bietet beispielsweise ein Dashboard für die vertrieblichen Aktivitäten an. Hier ist es ratsam sich ausgiebig mit den Möglichkeiten dieses Systems zu befassen. Und Obacht: solltet ihr euch aktuell mit der Auswahl einer neuen Software beschäftigen, achtet darauf, dass diese euch eine umfangreiche, sauber dokumentierte und offene Programmierschnittstelle (API) bietet. Ansonsten habt ihr zwar ein vermeintlich tolles CRM, ERP oder andere Software, könnt die Daten aber oft nur mit hohem Aufwand respektive hohen Kosten exportieren.

Was aber, wenn Daten systemübergreifend respektive im Zusammenhang mit externen Datensätzen analysiert werden sollen? In meiner bisherigen Laufbahn habe ich noch kein einziges Unternehmen getroffen, in dem diese Daten einheitlich vorliegen – sehr wahrscheinlich ist das auch die Regel. Die vorliegenden Daten müssen also aus den bestehenden Datensilos erst zusammengeführt werden.

Zentrale Datenbasis für Analysen schaffen

Im nächsten Schritt ist es meistens sinnvoll die gesammelten Daten zentral zu speichern. Einige werden sich jetzt fragen: „Macht das wirklich Sinn, so eine doppelte Datenablage?“ Meine Antwort: „Ja!“ – Die meisten internen System sind in erster Linie dazu da, operative Prozesse abzubilden und nicht für analytische Zwecke optimiert.

Analyseanforderungen bei Data Analytics sind aber etwas komplett anderes als operative Prozesse eines internen Systems. Ein internes System bildet außerdem nur einen Ausschnitt der Realität ab. Daher macht es Sinn, einen zentralen Datenspeicher zu haben, mit dem ein Gesamtzusammenhang abgebildet werden kann.

Ein gemeinsames Verständnis von Unternehmenszahlen

Zusätzlich kann mit einem zentralen Datenspeicher sogenannten Datensilos entgegengewirkt werden – hier werden Begriffe, Kennzahlen, Zeiträume usw. einheitlich definiert und kein Team arbeitet mehr mit ‚eigenen‘ Zahlen.

Als zentrale Datenspeicher kommen häufig spezialisierte Datenplattformen (Data Warehouse, Data Lake) oder cloudbasierte Lösungen zum Einsatz.

Anschließend müssen die Daten aufbereitet werden. Fehlerhafte Einträge, doppelte Datensätze oder fehlende Informationen und vieles mehr sind in der Praxis keine Seltenheit. Die Bereinigung und Strukturierung der Daten nimmt daher oft viel Zeit in Anspruch. Aber es lohnt sich: die Qualität der Daten ist entscheidend für die späteren Ergebnisse.

Welche Datenqualität wirklich notwendig ist

Allerdings sollte auch hier nie das Ziel außer Augen gelassen werden: welche Datenqualität benötige ich wirklich, um meine konkrete Fragestellung beantworten zu können?

Und dann kommen wir endlich zur eigentlichen Datenanalyse: Je nach Fragestellung werden Daten gezielt ausgewertet, miteinander verglichen oder in Beziehung zueinander gesetzt. Ziel ist es, Auffälligkeiten zu erkennen, Zusammenhänge sichtbar zu machen und Entwicklungen besser zu verstehen. Um die Ergebnisse greifbar zu machen, werden sie in der Regel visuell aufbereitet. Diagramme, Grafiken oder Dashboards helfen dabei, auch komplexe Informationen übersichtlich darzustellen und schnell einzuordnen.

Mehrwert entsteht durch Umsetzung

Am Endes des Prozesses sollten die Ergebnisse immer auch in Berichte und Auswertungen einfließen, die dann als Grundlage für Entscheidungen dienen. Damit werden Geschäftsführende, Management, Führungskräfte und Fachbereiche unterstützt, Maßnahmen gezielt planen und umsetzen zu können und somit einen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen.

Praxisnahe Beispiele

Finanzberichte
Geschäftsführerin Leonie B. möchte wissen, was ihr Unternehmen im September 2025 für einen Umsatz erwirtschaftet hat. Während der Finanzbereich (ERP-System) den verbuchten Umsatz ausweist, zeigt der Vertrieb (CRM-System) den Auftragseingang. Beide Zahlen sind korrekt, basieren aber auf unterschiedlichen Definitionen. Mit Data Analytics werden alle Daten zentral gespeichert und Begriffe wie Umsatz oder Auftragseingang eindeutig und einheitlich definiert, indem ihre fachliche Bedeutung, Datenquellen und Berechnungsregeln zentral festgelegt und für alle Berichte verbindlich genutzt werden.

Personalplanung
Fachbereichsleiter Andre H. stellt immer wieder fest, dass seine Projekte nicht im geplanten Zeitraum finalisiert werden, obwohl eigentlich eine solide Planung zugrunde liegt. Wie kann das sein? Nachdem Daten aus dem Projektmanagement-Tool, Vertriebsdaten (CRM-System) und dem HR-System zusammengeführt und analysiert wurden, wird deutlich, dass bei der Planung vor allem bei Anwesenheiten und Arbeitszeiten der Mitarbeitenden eher von Schätzwerten als tatsächlich korrekten Angaben ausgegangen wurde. Dies bringt die Teams in bestimmten Projektphasen und Monaten des Jahres unter enormen Druck, welcher sich im Zeitverzug der Projekte ausdrückt. Durch Data Analytics können diese Engpässe genau ermittelt werden und Andre H. kann zukünftig durch gezielte Maßnahmen entgegenwirken.

Produktion
Schichtleiterin Ana R. bekommt von der Qualitätssicherung des Labors in unregelmäßigen Abständen berichtet, dass ein Produktbehälter aus ihrer Abfüllungslinie zu voll gefüllt wurde. Nach dem Zusammenführen und Auswerten der Produktionsdaten der Abfüllanlage, der Laborergebnisse und technischer Daten einzelner Sensoren der Abfüllanlage erkennt Ana R. das dieser Fehler nicht wie angenommen unregelmäßig auftaucht, sondern tatsächlich genau ein Mal pro Quartal: immer dann, wenn der Füllstandssensor sich intern kalibriert und zu diesem Zeitpunkt nicht misst. Nachdem die automatische interne Kalibrierung so umprogrammiert wurde, dass sie in den generellen Wartungszeitraum des Betriebs fällt, ist das Problem nicht wieder aufgetaucht.

Handwerkliche Betriebe
Elektroinstallateurin Johanna T. plant sich ihre Aufträge gerne selber ein, hat in letzter Zeit aber häufiger festgestellt, dass wenn sie für den aktuellen Auftrag ihr Dienstfahrzeug packt und Ersatzteile aus dem Lager holen möchte, diese nicht vorrätig sind und sie ihre Planung umwerfen muss. Das nervt sie und leider auch die Kundschaft. Durch ihre Anfrage beim Chef ermöglicht dieser eine zentrale Datenspeicherung aller für den laufenden Betrieb wichtigen Daten, dazu gehören auch Lagerbestände. Über ein Dashboard, dass allen Installateur*innen jetzt die aktuellen Aufträge und damit verknüpften Ersatzteile aus dem Lagerbestand anzeigt, lässt sich nicht nur Johannas Arbeitstag deutlich effizienter planen.

Marketing
Social-Media-Manager Roberto C. ist auf seine erste selbstdesignte Social-Media-Kampange mächtig stolz, aber bringt sie auch den gewünschten Erfolg? Durch das Verknüpfen der gängigen Social-Media-Insights und den Verkaufsdaten des beworbenen Produkts sieht er sofort, dass seine Kampagne nicht nur designtechnisch sondern auch im Vertrieb der Knaller ist.

Die unterschiedlichen Arten

Was ist passiert? – Deskriptive Analysen

Je nach Zielsetzung lassen sich Datenanalysen unterschiedlich einsetzen. Häufig beginnt Data Analytics damit, vergangene Entwicklungen zusammenzufassen. Diese Form der Analyse beantwortet die Frage, was bisher passiert ist, und schafft Transparenz über Kennzahlen und Trends.

Warum ist es passiert? – Diagnostische Analysen

Darauf aufbauend geht es oft darum zu verstehen, warum sich bestimmte Entwicklungen ergeben haben. Durch den Vergleich von Daten und die Analyse von Einflussfaktoren, wie z. B. die wirtschaftliche Lage, saisonale Änderungen, Veränderungen im Kundenverhalten usw., lassen sich Ursachen erkennen und Zusammenhänge erklären.

Was wird passieren? – Prädiktive Analysen

Ein weiterer sehr wichtiger Schritt ist der Blick in die Zukunft. Auf Basis historischer Daten können Prognosen, gerne auch im Zusammenhang mit externen Daten, erstellt werden, die zeigen, wie sich bestimmte Kennzahlen voraussichtlich entwickeln werden.

Was sollten wir tun? – Präskriptive Analysen

Noch weiter geht die präskriptive Analyse, die konkrete Handlungsempfehlungen ableitet und aufzeigt, welche Maßnahmen unter bestimmten Bedingungen sinnvoll sind.

Wo wird Data Analytics eingesetzt?

Datenanalysen entlang der Wertschöpfung

Wie bereits erwähnt, findet Data Analytics heutzutage in nahezu allen Unternehmensbereichen Einzug. Es lohnt sich auch Data Analytics insbesondere in den Kernprozessen, die maßgeblich zur Wertschöpfung beitragen, anzuwenden.

Strategische Entscheidungen datenbasiert treffen

So kann auf strategischer Ebene das Management dabei unterstützt werden, die Entwicklung des Unternehmens ganzheitlich zu betrachten – denn Daten aus verschiedenen Bereichen werden zusammengeführt und ermöglichen so einen umfassenden Blick auf Chancen, Risiken und Trends entlang der gesamten Wertschöpfungskette.

Operative Prozesse mit Data Analytics optimieren

Auch im operativen Alltag spielt Data Analytics eine wichtige Rolle: zentrale Geschäfts- und Kernprozesse lassen sich analysieren und gezielt verbessern, indem Bearbeitungszeiten, Auslastungen oder Durchlaufzeiten ausgewertet werden. In der Produktion oder im technischen Betrieb helfen Datenanalysen dabei, Prozessabweichungen und Auffälligkeiten frühzeitig zu erkennen sowie Wartungsmaßnahmen vorausschauend zu planen.

Data Analytics in Marketing, HR und Handel

Im Marketing zeigen Daten, welche Kampagnen und Kanäle tatsächlich wirken und wie sie zur Kundengewinnung und -bindung beitragen. Im Personalbereich ermöglicht Data Analytics die transparente Steuerung von Kennzahlen für Mitarbeitende, etwa in Form von Objectives and Key Results (OKRs). Diese Kennzahlen machen sichtbar, wie individuelle Leistungen, Teamziele oder Kompetenzen konkret auf die Kernprozesse und strategischen Ziele des Unternehmens einzahlen. Gleichzeitig lassen sich Belastungen, Engpässe oder Qualifikationsbedarfe datenbasiert erkennen und gezielt adressieren.

Im Handel wiederum ermöglichen Verkaufs- und Nachfragedaten eine datenbasierte Steuerung von Einkaufs-, Logistik- und Bestandsprozessen.

Diese Beispiele verdeutlichen, dass Data Analytics überall dort Mehrwert schafft, wo Kernprozesse gesteuert, überwacht und weiterentwickelt werden müssen – und damit eine fundierte Grundlage für wirksame, zielgerichtete Entscheidungen bildet.

Typische Herausforderungen

So groß das Potenzial von Data Analytics auch ist, ganz ohne Herausforderungen kommt auch sie natürlich nicht aus. Eine der größten Hürden ist wohl die Qualität der Daten. Unvollständige oder fehlerhafte Daten können Analysen verfälschen und damit zu falschen Schlussfolgerungen führen.

Fehlerkultur stärkt datenbasierte Arbeit

Dabei ist das Thema Datenqualität nicht nur eine technische Frage, sondern auch eine Frage der Fehlerkultur. In Unternehmen, die offen mit Fehlern in Daten umgehen und diese als Lernchance geltend machen, lassen sich die Ursachen schneller erkennen und nachhaltig beheben. Eine solche Haltung schafft Vertrauen in Analysen – und ist eine wichtige Voraussetzung für erfolgreiche, datenbasierte Entscheidungen.

Als weitere Herausforderung kommt hinzu, dass die Auswertung großer und unterschiedlicher Datenmengen technisches und methodisches Know-how erfordert.

Und mindestens ebenso wichtig ist das Einbinden des fachlichen Verständnis. Analyseergebnisse entfalten ihren Wert nur dann, wenn sie im richtigen Kontext interpretiert werden. In der Praxis hat es sich deshalb bewährt, Data-Analytics-Projekte eng mit den Fachabteilungen zu verzahnen und deren Wissen aktiv einzubeziehen.

Data Analytics & Business Intelligence – der Unterschied

Data Analytics und Business Intelligence (BI) werden häufig gemeinsam genannt, verfolgen jedoch unterschiedliche Schwerpunkte. Business Intelligence konzentriert sich vor allem darauf, vergangene Entwicklungen übersichtlich darzustellen. Dashboards und Reports liefern hier einen schnellen Überblick über den aktuellen Stand wichtiger Kennzahlen.

Business Intelligence als Grundlage

Data Analytics kann noch darüber hinausgehen: sie versucht, Zusammenhänge zu erklären, zukünftige Entwicklungen vorherzusagen und konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten. In der Praxis ist Business Intelligence ein zentraler Baustein von Data Analytics und eine wesentliche Grundlage für eine datengetriebene Unternehmensführung.

Data Analytics als Grundlage guter Entscheidungen

Data Analytics ist weit mehr als ein technisches Werkzeug zur Auswertung von Daten, denn sie schafft Transparenz, hilft Zusammenhänge zu verstehen und unterstützt Unternehmen dabei, Entscheidungen fundierter, nachvollziehbarer und zielgerichteter zu treffen. Dabei steht nicht die Komplexität der Methoden im Vordergrund, sondern die Fähigkeit, aus Daten konkrete Erkenntnisse und sinnvolle nächste Schritte abzuleiten.

Data Analytics entfaltet besonders dann ihren Mehrwert, wenn sie konsequent an den Fragestellungen des Unternehmens ausgerichtet ist, fachliches Prozesswissen einbezieht und auf einer verlässlichen Datenbasis aufsetzt. Sie fördert eine Arbeitsweise, die weniger von Annahmen und mehr von belastbaren Informationen geprägt ist – und trägt damit zu besseren Entscheidungen auf strategischer wie operativer Ebene bei.

Datenanalyse als kontinuierlicher Prozess

Unternehmen, die Data Analytics als kontinuierlichen Bestandteil ihrer Entscheidungsfindung verstehen und weiterentwickeln, schaffen eine wichtige Grundlage, um auch in einem zunehmend dynamischen Umfeld handlungsfähig zu bleiben und ihre Kernprozesse nachhaltig zu steuern.

Bildnachweis: Foto von Claudio Schwarz auf Unsplash