Was ist Data Discovery? Methoden, Vorteile und Best Practices

Ihr Unternehmen verfügt wahrscheinlich über riesige Mengen unterschiedlicher Daten. Allerdings müssen alle diese Daten bestimmte Prozesse durchlaufen, bevor Sie sie voll nutzen können. Die Datenermittlung ist einer dieser Prozesse.

Lassen Sie uns mehr darüber erfahren.

Was ist Datenermittlung? 

Bei der Datenermittlung geht es darum, die Beziehungen zwischen Entitäten zu verstehen, Muster und Ausreißer zu identifizieren und Erkenntnisse aus relevanten Daten zu gewinnen. Dieser Prozess beruht in erster Linie auf Erkundung und Analyse.

Die Datenermittlung ist ein iterativer Prozess, bei dem das Verständnis der Daten immer wieder verfeinert und verbessert wird. Die Durchführung kann je nach Branche und Geschäftsanforderungen variieren, da sich Unterschiede bei Datentypen, regulatorischen Überlegungen und Zielen ergeben.

Beispielsweise arbeitet der Gesundheitssektor bei der Informationsfindung hauptsächlich mit Patientendaten, Ergebnissen klinischer Studien und elektronischen Gesundheitsakten, um die Ressourcennutzung zu optimieren oder die Behandlungsergebnisse der Patienten zu verbessern. Marketingteams nutzen die Datenfindung, um sich auf Social-Media-Daten, CRM-Daten und Webanalysen zu konzentrieren, um Marketingstrategien zu optimieren und den ROI zu maximieren.

Warum ist die Datenermittlung wichtig? 

Heutzutage führt nahezu jede organisatorische Interaktion zur Generierung von Daten. Ob Sie mit Kunden, Lieferanten, Mitarbeitern oder anderen Interessengruppen zu tun haben, Ihr Unternehmen generiert täglich kontinuierlich Daten.  

All diese Daten können wertvolle Einblicke in Ihre Betriebsabläufe liefern und Ihnen helfen, Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Aber um diese Erkenntnisse zu erhalten, müssen Sie zunächst alle unterschiedlichen Datentypen durchforsten. Das macht die Datenermittlung so wichtig – sie ermöglicht Ihnen, Untersuchen Sie Ihre Daten und durchforsten Sie es strukturiert und systematisch. 

Letztendlich hilft es Ihnen, Ihre Daten zu verstehen und sie richtig zu nutzen.

Kategorien der Datenermittlung 

Die Datenermittlung kann in die folgenden Kategorien unterteilt werden: 

1. Datenaufbereitung 

Datenaufbereitung wird auch als Datenvorverarbeitung bezeichnet. In dieser Phase helfen statistische Techniken dabei, Rohdaten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen. Die Daten werden dann bereinigt und transformiert, um die Qualität zu verbessern und eine konsistente Formatierung sicherzustellen. 

2. Datenvisualisierung 

Mithilfe der Visualisierung ist es viel einfacher, Zusammenhänge und Muster in Daten zu erkennen. Im Vergleich zum Durchforsten von Tabellenkalkulationen und Rohdaten spart die Datenvisualisierung Zeit. Es vereinfacht komplexe Daten. 

3. Erweiterte Analysen und Berichte 

In dieser Phase verwenden Datenwissenschaftler beschreibende Statistiken, um die Daten zusammenzufassen und einen einfachen Bericht zu erstellen, der Geschäftsbenutzern und anderen nichttechnischen Beteiligten bei der Entscheidungsfindung hilft. Faktoren wie die Häufigkeitsverteilung, Variabilität und zentrale Tendenz des Datensatzes werden hervorgehoben.

Arten der Datenermittlung 

Wie bereits erwähnt, kann die Datenermittlung sehr subjektiv sein. Es gibt verschiedene Ansätze, um dasselbe Ziel zu erreichen, aber die beiden häufigsten Arten der Datenermittlung sind: 

1. Manuelle Datenermittlung 

Wie der Name schon sagt, wird diese Art der Entdeckung vom Menschen gesteuert. Dies war der einzig mögliche Ansatz vor der rasanten Entwicklung von Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML).

Bei der manuellen Datenermittlung werden das Wissen und die Fachkenntnisse einer Person genutzt, die über umfassende Kenntnisse im Datenmanagement verfügt und alle erforderlichen Prozesse manuell durchführt. 

2. Intelligente Datenermittlung 

Smart Data Discovery nutzt moderne Techniken und Technologien, um den Entdeckungsprozess zu beschleunigen. Spezielle KI/ML-Tools können jeden Schritt der Datenermittlung automatisieren, von der Datenerfassung bis zur Analyse und Berichterstattung.

Die intelligente Datenermittlung ist schneller und genauer. Außerdem lässt sie wenig Raum für menschliche Fehler, weshalb sie der manuellen Methode vorzuziehen ist.

Wie funktioniert die Datenermittlung? 

Hier ist ein genauerer Blick auf jeden Schritt des Datenermittlungsprozesses: 

Schritt 1: Identifizieren Sie Ihre Bedürfnisse 

Ein klar definiertes Ziel kann Ihre nächsten Schritte leiten und Ihren Ansatz zur Datenermittlung verfeinern. Es ist auch wichtig, die Fragen zu berücksichtigen, die Ihre Daten beantworten sollen. Müssen Sie Einblicke in das Kundenverhalten gewinnen oder haben Sie eine Möglichkeit zur Verbesserung Ihrer Marketingkampagnen erkannt, benötigen aber spezifische Daten zur Validierung? In jedem Fall ist ein klar definiertes Ziel erforderlich, das Sie bei der Datenerkundung leitet.

Schritt 2: Daten sammeln 

Eine einzelne Datenquelle bietet nur eine begrenzte Perspektive und unvollständige Informationen. Daher ist die Zusammenführung unterschiedlicher Quellen unerlässlich. Durch die Integration mehrerer Datenquellen erhalten Sie den ganzheitlichen Überblick, den Sie für eine erfolgreiche Datenermittlung benötigen.

Schritt 3: Datenbereinigung und -aufbereitung 

Datenreinigung und Vorbereitung sind entscheidend für die Erlangung einer einheitlichen Ansicht der Daten. Diese Prozesse verhindern, dass die Daten unterschiedliche Formate aufweisen, unnötige oder irrelevante Informationen enthalten oder Null- oder falsche Werte aufweisen, die Ihre Analyse verfälschen können. 

Schritt 4: Datenvisualisierung 

Nachdem die Daten bereinigt und vorbereitet wurden, müssen sie visualisiert werden, um sie leichter verständlich zu machen. Datenvisualisierungstools wie Grafiken, Diagramme und Karten machen Daten verständlicher, sodass jeder davon profitieren kann. 

Schritt 5: Datenanalyse 

Die Visualisierung bereitet die Daten für eine eingehende Analyse vor. Diese Phase verknüpft die Erkenntnisse und Einsichten der Datenermittlung mit Strategie und Implementierung. Basierend auf den Ergebnissen des Ermittlungsprozesses hilft Ihnen die Datenanalyse zu verstehen, was Ihre Geschäftsdaten Ihnen sagen wollen, damit Sie entsprechend handeln können.

Konstante Iteration 

Über diese fünf Schritte hinaus ist zu beachten, dass die Datenermittlung ein iterativer Prozess ist. Unternehmen generieren kontinuierlich Daten, daher benötigen sie konsistente Verfahren, die auf früheren Erkenntnissen aufbauen. Dies erfordert zwar Aufwand, trägt aber auch dazu bei, dass Sie Ihre Daten immer nutzen, d. h., sie zur Förderung von Wachstum und Verbesserung einsetzen.

Was sind die Vorteile der Datenermittlung? 

• Es ermöglicht Ihnen, Muster, Anomalien und Verbesserungsbereiche zu identifizieren. Die Korrektur dieser Ungenauigkeiten verbessert Datenintegrität.

• Es unterstützt die Entscheidungsfindung, indem es Einblicke in Echtzeit liefert. Dieses ermöglicht Ihnen eine effektivere Strategieentwicklung und bei Bedarf Kurskorrekturen auf organisatorischer Ebene.

• Dadurch können betriebliche Ineffizienzen identifiziert und gemindert, die Produktivität gesteigert und eine bessere Ressourcennutzung sichergestellt werden.

• Damit können Sie feststellen, ob Ihr Unternehmen verantwortungsvoll mit Daten umgeht. Durch die Durchsetzung Ihres Daten-Governance-Frameworks können Sie regulatorische und Compliance-Probleme vermeiden.

• Eine verbesserte Datenzugänglichkeit fördert eine datengesteuerte Kultur in Ihrem Unternehmen und sorgt für eine besser informierte Belegschaft.

Anwendungsfälle für die Datenermittlung 

• Gesundheitswesen: Gesundheitseinrichtungen analysieren Patientendaten, um Diagnoseprozesse zu optimieren, effektivere Behandlungspläne zu entwickeln und die Ergebnisse zu verbessern.  

• Finanzen: Finanzinstitute können Data Discovery nutzen, um Transaktionen zu überwachen. Durch die Überprüfung auf verdächtige oder unregelmäßige Aktivitäten lässt sich das Betrugsrisiko verringern.

• Einzelhandel: Mithilfe von Data Discovery können Unternehmen im Einzelhandel das Kundenverhalten verstehen und ihr Bestandsmanagement entsprechend optimieren. Die Analyse von Verkaufsdaten zeigt Trends auf, anhand derer diese Unternehmen ihre Lagerbestände anpassen – und so ein Gleichgewicht zwischen Kundennachfrage und optimalen Lagerbeständen herstellen.

• Marketing: Marketingfachleute nutzen Datenermittlung, um ihre Zielgruppe nach Alter, Vorlieben und Verhalten zu segmentieren. Solche Erkenntnisse helfen ihnen, personalisiertere Kampagnen mit der passenden Botschaft zu erstellen. 

• Versicherung: Durch Data Discovery im Versicherungssektor können Dienstleister Kundendaten zu Schadenfällen analysieren und Muster erkennen. Dies verbessert die Risikobewertung und ermöglicht es Versicherungsunternehmen, Fälle von Versicherungsbetrug zu minimieren. 

• Biowissenschaften: Organisationen aus dem Bereich Biowissenschaften können Ergebnisse klinischer Studien, Untersuchungen und Forschungsergebnisse zusammentragen und analysieren. Die Datenermittlung in diesem Sektor kann zu einer Beschleunigung der medizinischen Forschung und Entwicklung, der Arzneimittelentdeckung und von Fortschritten im Gesundheitswesen beitragen. 

• Fertigung: Durch die Analyse von Sensor- und Maschinendaten mithilfe der Datenermittlung können Hersteller nach potenziellen Problemen oder Anzeichen für Leistungseinbußen suchen. Anhand dieser Informationen können sie ihre Wartungspläne anpassen, um Störungen zu vermeiden.  

• Telekommunikation: Mithilfe der Netzwerkdatenanalyse können Telekommunikationsunternehmen Bereiche mit Überlastung identifizieren, Korrekturmaßnahmen ergreifen und schnellere und zuverlässigere Dienste anbieten. ihre Kunden. 

• Energie: Energieunternehmen analysieren Wetterdaten und Energieverbrauch, um ihre Produktionsprozesse bedarfsgerecht abzustimmen. So können sie ihre Produktionskosten senken und die Nachhaltigkeit verbessern. 

Bewährte Methoden zur Datenermittlung 

1. Ziele festlegen 

Der klarer Ihre Ziele, desto einfacher ist es, auf deren Erreichung hinzuarbeiten. Wenn Sie mit spezifischen Zielen arbeiten, ist Ihre Analyse zielgerichteter und führt zu relevanten Erkenntnissen. 

2. Priorisieren Sie die Datenverwaltung 

Eine umfassende Data-Governance-Framework kann die Verfügbarkeit qualitativ hochwertiger und genauer Daten sicherstellen. Regeln und Richtlinien zur Datenverwaltung halten Ihre Mitarbeiter außerdem über ihre Verantwortlichkeiten auf dem Laufenden. Diese Regeln tragen zu einem rationalisierteren Datenermittlungsprozess bei, indem sie die Rollen der beteiligten Mitarbeiter klar umreißen. 

3. Zusammenarbeit und Koordination 

Die Datenermittlung funktioniert am besten als funktionsübergreifende Initiative und nicht als isolierter Aufwand.

Datenteams erledigen die eigentliche Arbeit, aber Sie benötigen auch Input von anderen – oft nicht-technischen – Stakeholdern. Dieser Austausch unterschiedlicher Perspektiven und Fachkenntnisse fördert die Zusammenarbeit. Dies ist der sicherste Weg, um sicherzustellen, dass die gewonnenen Erkenntnisse mit Ihrer Unternehmensstrategie übereinstimmen.

4. Schulung und Entwicklung 

Stellen Sie Ihren Mitarbeitern die notwendigen Ressourcen zur Verfügung, um ihre Datenkompetenz zu verbessern. Führen Sie Schulungsprogramme durch, um Ihren Mitarbeitern ein solides Verständnis der Tools und Kenntnisse zur Interpretation der gewonnenen Erkenntnisse zu vermitteln. Mitarbeiter profitieren auch davon, wenn sie lernen, datengesteuerte Erkenntnisse in ihre Entscheidungen einfließen zu lassen.

5. Auswertung und Verbesserung 

Nutzen Sie die iterative Natur der Datenermittlung, indem Sie ihre Wirksamkeit in jedem Zyklus überwachen. Bewerten Sie, welche Komponenten funktionieren und welche nicht, und nehmen Sie die erforderlichen Korrekturen vor, um Ihre Datenermittlungsmethoden kontinuierlich zu verfeinern.

6. Erweiterte Tools und Automatisierung 

Automatisierung ist eine effektive Lösung für den Umgang mit wachsenden Datenmengen. Automatisierte Datentools machen die Datenermittlung durch KI- und maschinelle Lernalgorithmen effizienter. Sie bieten Echtzeitanalysen und interaktive Visualisierungsfunktionen, die die Effektivität und Umsetzbarkeit der Datenermittlung verbessern.

Was sind Data-Discovery-Tools und wie helfen sie Unternehmen? 

Data Discovery Tools sind spezielle Softwareanwendungen, die das Auffinden von Daten erleichtern. Diese Tools helfen Unternehmen auf folgende Weise: 

• Rationalisierung der Datenanalyse: Sie vereinfachen die Datenerfassung, -aufbereitung und -analyse durch Automatisierung. Sie erleichtern es Analysten, sich auf das Ableiten von Erkenntnissen zu konzentrieren, anstatt sich mit den Details dieser Prozesse zu befassen. 

• Verbesserte Visualisierung: Sie ermöglichen Benutzern die schnelle Erstellung dynamischer und detaillierter visueller Darstellungen von Daten und erleichtern ihnen so die Erkennung von Mustern und Trends. 

• Verbesserung der Zugänglichkeit: Diese Tools machen Daten für Benutzer mit unterschiedlichem technischen Fachwissen leichter zugänglich. Ihre intuitiven, benutzerfreundlichen Schnittstellen ermöglichen es Mitarbeitern, Daten ohne Spezialkenntnisse zu erkunden. 

• Innovation vorantreiben: Data-Discovery-Tools ermöglichen Ihrem Unternehmen die Anpassung an neue Datenquellen und Analysemethoden. Sie können problemlos neue Datenquellen integrieren und erweiterte Analysetechniken anwenden, sodass jede Iteration auf den vorhergehenden aufbaut. 

• Integration mit bestehenden Systemen: Sie können Data Discovery-Tools nahtlos in andere Unternehmenssysteme integrieren — wie ERP- und CRM-Systeme – um eine einheitliche Datenansicht in Ihrem gesamten Unternehmen zu erhalten. 

• Skalierbarkeit: Die Skalierbarkeit dieser Tools sorgt für zuverlässige Leistung, selbst wenn Ihr Unternehmen wächst, mit größeren Datenmengen arbeitet und sich seine Anforderungen an das Datenmanagement ändern. 

Zusammenfassend 

Die Datenermittlung ist ein wertvoller Teil Ihrer gesamten Datenverwaltungsstrategie. Sie hilft Ihnen, die Erkenntnisse zu finden und zu verstehen, die Big Data bietet, sodass Sie datengesteuerte Entscheidungen treffen und eine datenzentrierte Kultur schaffen können. 

Als unternehmensweite Komplettlösung zur Datenverwaltung Astera ermöglicht Ihnen das Extrahieren, Integrieren, Vorbereiten und Transformieren von Daten und deren anschließende Export in verschiedene BI-Tools zur bequemen Visualisierung. Laden Sie eine Kostenlose 14-Tage-Testversion, oder auch Sprich mit unserem Team heute für weitere Informationen.