Datenanalyse für Unternehmen

Ihr Nutzen

Nutzen Sie Datenanalyse um wertvolle Erkenntnisse über Ihre Produkte, Leistungen und Kunden zu gewinnen oder zur Qualitätssteigerung von bestehenden Prozessen.

Unsere Aufgabe

Wir managen und visualisieren Ihre Daten, um Ihnen ein vollständiges Bild Ihrer Unternehmensentwicklung zu präsentieren.

Wieso ist das wichtig?

Weil es entscheidend ist die Bedürfnisse des Kunden besser zu verstehen, um ihm auch in Zukunft den bestmöglichen Service zu bieten und das für ihn passende Produkt zu finden.

Heute, im Zeitalter, wo Produkte von Zuhause aus auf dem Sofa gekauft werden oder Dienstleistungen mit einem Klick bezogen werden können stellt sich die Frage, wie man den Kunden auf einer persönlichen Ebene kennen lernt, wenn dieser unter Umständen 1’000 Kilometer weit entfernt ist.

Die Antwort heisst Daten.

Der Datenanalyse-Prozess

CRISP Prozess - Datenanalyse für Unternehmen

Der Startschuss ist ein gemeinsamer Design Thinking Workshop. Der Workshop hilft ein gemeinsames Verständnis zur Datenanalyse zu schaffen und die Erwartungshaltung abzugleichen.

Im Workshop werden zentrale Fragestellungen erarbeitet und in einen strukturierten Massnahmenplan umgewandelt. Dieser Plan definiert die Struktur und das Vorgehen des gemeinsamen Data Science Projekts.

Unser Design Thinking Workshop umfasst

  • Kennenlernen
  • Warm-Up
  • Identifikation – Geschäftsprobleme identifizieren, definieren und gruppieren
  • Ideation – Ideen und Lösungsansätze entwickeln und priorisieren
  • Massnahmenplan für die Datenanalyse
  • Rückblick

Auf Wunsch integrieren wir gerne ein Input-Referat zu Datenanalyse durch unseren Senior Data Scientist und Partner Prof. Dr. Marc Pouly (Dozent Hochschule Luzern – Informatik).

Design Thinking Workshops: Wir informieren Sie unverbindlich

Zu unseren Kunden zählen

Details zum Datenanalyse-Prozess

Die Datenanalyse ist ein explorativer Prozess, bei welchem das Unternehmen eine Problemstellung definiert, welche es mit Hilfe der Daten zu beantworten versucht. Der Daten-Analyst nimmt sich diesem Problem an und versucht die entsprechenden Indikatoren zu definieren und eine konkrete Fragestellung zu beantworten. Die Resultate sind nicht immer eindeutig. So kann es sein, dass man eine entsprechende Antwort sofort findet oder aber feststellt, dass einem die benötigten Daten noch fehlen um eine präzisere Auskunft geben zu können.

Wir orientieren und bei der Datenanalyse für Unternehmen am Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM; Shearer, 2000). Dieses Modell unterstützt den iterativen und explorativen Ansatz bei der Datenanalyse.

Durch dieses Model zu gehen und dabei keine Lösung für das Problem gefunden zu haben ist per se kein Misserfolg. Meist wissen das Datenanalyse-Team und das Unternehmen nach dem ersten Durchlauf bereits viel mehr über die Daten als zuvor und vereinfacht so die nachfolgenden Analysen.

Mit diesem Vorgehen haben wir bereits zahlreiche Unternehmen erfolgreich bei der Digitalisierung begleitet und spannende Analysen und Produkte aus dem Bereich der Datenanalyse umgesetzt.

Sollten Sie mehr über die Kombination von Data Science und Design Thinking erfahren wollen, so können Sie hier unser kostenloses E-Book herunterladen.