Data Analytics Guide für Geschäftsführer

Datenanalysen sind heute unverzichtbar für Geschäftsführer. Sie ermöglichen fundierte Entscheidungen, steigern die Effizienz und verbessern die Unternehmensleistung. Dieser Leitfaden zeigt praxisnah, wie Sie Datenanalysen erfolgreich in Ihre Geschäftsstrategie integrieren können.

Wichtigste Erkenntnisse auf einen Blick:

Vier Führungstypen fördern die Datentransformation:
1. Analytischer Denker: Technologie- und KPI-Expertise.
2. Coach: Fördert Zusammenarbeit und Wandel.
3. Guide: Starke Steuerung durch Branchenwissen.
4. Stratege: Visionäre Planung und Teamführung.
Vorteile von Datenanalysen:
- Marketing-Budgets: 15–30 % Einsparungen → 2–5 % Umsatzsteigerung.
- Entscheidungsprozesse: 80 % schnellere Reaktion auf Marktveränderungen.
- Operative Effizienz: >10 % Kostensenkung.
Erfolgreiche Beispiele:
- Henkel: 4 Mio. € Einsparung durch optimierte Datenanalysen.
- Continental: Monatsend-Controlling von 2 Tagen auf 30 Minuten reduziert.
Grundbausteine datengetriebener Unternehmen:
1. Datenqualität sichern.
2. Mitarbeiterzugang erleichtern.
3. Experimentierkultur fördern.
Tools und Kosten:
- Analytics-Software wie Power BI bietet hohen ROI (321 % in 3 Jahren).
- Empfohlene Investition: 13,10–22,50 €/Nutzer/Monat.

Überblick: Erfolgsfaktoren

Bereich	Zielwert	Nutzen
ROI	15–30 % Einsparungen	Optimierte Budgets
Prozesseffizienz	54 % Verbesserung	Schnellere Abläufe
Datenqualität	47 % Steigerung	Verlässliche Analysen
Kundengewinnung	20-mal effektiver	Wettbewerbsvorteil

Fazit: Datenanalysen sind ein Muss für moderne Unternehmen. Starten Sie mit klaren Zielen, geeigneten Tools und stärken Sie die Datenkompetenz in Ihrem Team.

Datenanalyse in der Geschäftsplanung

Analytics mit Geschäftszielen verbinden

Datenanalyse ist ein entscheidender Faktor für den Unternehmenserfolg. Studien zeigen, dass Top-Unternehmen 20-mal mehr Neukunden gewinnen und ihre Bestandskunden 5-mal stärker binden als Unternehmen im unteren Quartil.

Durch gezielte Datenanalysen können Unternehmen folgende Vorteile erzielen:

Bereich	Potenzial	Wirkung
Marketing-Budget	15–30 % Einsparungen	2–5 % Umsatzsteigerung bei Reinvestition
Entscheidungsprozesse	Reaktionszeit um 80 % verkürzt	Schnellere Anpassung an Marktveränderungen
Operative Effizienz	Über 10 % Steigerung	Kostensenkung bei gleichbleibender Qualität

Für eine erfolgreiche Nutzung von Datenanalysen sind drei Faktoren entscheidend:

Ganzheitlicher Überblick: Alle relevanten Kennzahlen sollten in einem System erfasst und vergleichbar gemacht werden.
Benutzerfreundlichkeit: Tools müssen auch für Personen ohne Fachkenntnisse leicht bedienbar sein.
Zeitnahe Ergebnisse: Simulationen und Analysen sollten schnell verfügbar sein, um Entscheidungen zu unterstützen.

Diese Ansätze haben sich in der Praxis bewährt – wie die folgenden Beispiele zeigen.

Erfolgreiche Ansätze deutscher Unternehmen

Deutsche Unternehmen zeigen, wie Datenanalysen messbare Verbesserungen ermöglichen:

Henkel: Der Konsumgüterkonzern konnte 2019 durch optimierte Datenanalysen Energie- und Kosteneinsparungen von 4 Millionen Euro erzielen.

"Allein im Jahr 2019 konnten wir Energie- und Kosteneinsparungen in Höhe von 4 Millionen Euro erzielen, die größtenteils auf eine bessere Datentransparenz und -sichtbarkeit zurückzuführen sind."

Durch die Verknüpfung von Wetterdaten mit Produktionsprozessen steigerte Henkel die Energieeffizienz seiner Sprühtürme um 5 %.

Continental: Der Einsatz von Datenanalyse-Tools brachte erhebliche Verbesserungen:

Monatsend-Controlling wurde von zwei Tagen auf 30 Minuten verkürzt.
Die Präzision der Werksbudgetierung wurde um das Zehnfache gesteigert.
Pilotprojekte erzielten Zeiteinsparungen von über 80 %.

"Seit der Einführung von KNIME bei Continental treffen wir überall bessere Entscheidungen. Wir können diese Entscheidungen auch schneller auf fundiertere Daten stützen. Wir gewinnen mehr Erkenntnisse aus Daten und entlasten die Mitarbeiter von alltäglichen Datenverarbeitungs- und Berichtsaufgaben."

Diese Beispiele zeigen, wie Unternehmen in Deutschland durch den gezielten Einsatz von Datenanalysen ihre Effizienz steigern, Kosten senken und fundiertere Entscheidungen treffen können.

Eine datenorientierte Unternehmenskultur aufbauen

Grundbausteine datengetriebener Unternehmen

Eine datenorientierte Unternehmenskultur setzt darauf, Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen. Führungskräfte spielen eine Schlüsselrolle, indem sie den Einsatz von Datenanalysen aktiv fördern und in strategische Entscheidungen integrieren.

Die drei wichtigsten Elemente erfolgreicher datengetriebener Unternehmen sind:

Element	Bedeutung	Umsetzungsmethode
Datenqualität	Grundlage für verlässliche Analysen	Einführung von Standards und Qualitätssicherung
Mitarbeiterzugang	Breite Nutzung von Daten ermöglichen	Self-Service-Tools und gezielte Schulungen
Experimentierkultur	Ständige Verbesserung durch Tests	Entwicklung und Analyse von Testszenarien

Diese Elemente werden durch Schulungsprogramme weiter gestärkt, um Datenkompetenz im gesamten Unternehmen zu fördern.

Programme zur Förderung von Datenkompetenz

Ein beeindruckendes Beispiel liefert die A1 Telekom Austria Group. Zwischen 2021 und 2023 implementierte das Unternehmen ein praxisnahes Trainingsprogramm:

1.000 Führungskräfte wurden in datenbasierten Entscheidungsprozessen geschult.
2.000 Mitarbeiter erhielten Grundkenntnisse in Datenanalyse.
86 neue datenbasierte Anwendungsfälle wurden entwickelt.

Neben der Förderung von Datenkompetenz ist auch der Datenschutz ein zentraler Bestandteil einer nachhaltigen Datenstrategie.

Datenschutzrichtlinien

Für deutsche Unternehmen ist die Einhaltung der DSGVO unverzichtbar. Wichtige Aspekte umfassen:

Datenzugang und -schutz: Ein rollenbasiertes Zugriffskonzept stellt sicher, dass Mitarbeiter nur auf die Daten zugreifen können, die sie für ihre Aufgaben benötigen.
Transparenz und Dokumentation: Alle Prozesse der Datenverarbeitung müssen klar dokumentiert sein. Dazu gehören:
- Zweck der Verarbeitung
- Art der gespeicherten Daten
- Speicherdauer und Löschfristen
- Technische und organisatorische Schutzmaßnahmen
Schulungen und Sensibilisierung: Regelmäßige Trainings zu Datenschutz und Datensicherheit sind essenziell. Mitarbeiter müssen verstehen, wie sie verantwortungsvoll mit sensiblen Daten umgehen.

Eine datenorientierte Kultur kann nur dann erfolgreich etabliert werden, wenn die Geschäftsführung aktiv hinter der Nutzung von Daten steht und diese Haltung im Unternehmen vorlebt.

Analytics-Tools für Geschäftsführer

Nachdem wir die Bedeutung von Datenanalysen in der Geschäftsplanung beleuchtet haben, werfen wir nun einen Blick auf Tools, die Geschäftsführer dabei unterstützen können.

Wichtige Analytics-Software

Die Wahl des richtigen Tools spielt eine zentrale Rolle für den Erfolg. Analytics-Software sollte einige grundlegende Funktionen bieten:

Funktion	Bedeutung	Geschäftlicher Nutzen
Datenintegration	Zusammenführung verschiedener Datenquellen	Einheitliche Grundlage für Entscheidungen
KI-gestützte Analyse	Automatisierte Mustererkennung und Prognosen	Schnellere Erkenntnisse
Governance & Sicherheit	DSGVO-konforme Datenverwaltung	Rechtssicherheit und Risikominimierung
Benutzerfreundlichkeit	Intuitive Bedienung für alle Nutzer	Erhöhte Akzeptanz und Nutzung

Eine Forrester-Studie zeigt, dass Unternehmen, die Microsoft 365 mit Power BI einsetzen, einen ROI von 321 % innerhalb von drei Jahren erzielen konnten. Diese Funktionen bilden das Fundament für eine erfolgreiche Einführung.

Einrichtung und Implementierung

Die Einführung eines Analytics-Tools erfordert einen klaren Plan:

1. Bedarfsanalyse

Identifizieren Sie die Bereiche, in denen datenbasierte Entscheidungen nötig sind. Laut Studien haben 26 % der Entscheidungsträger keinen ausreichenden Zugriff auf relevante Daten.

2. Pilotprojekt

Starten Sie mit einem Pilotprojekt, um die Wirksamkeit zu testen. Alex Mahrou, Director of Emerging Technology bei Jacobs Solutions Inc., erklärt:

"Wir schaffen eine datengesteuerte Kultur rund um die erstklassigen Probleme, die Jacobs für unsere Kunden löst."

3. Skalierung

Nach einem erfolgreichen Pilotprojekt kann das System erweitert werden. Die ABN AMRO Bank berichtet:

"Power BI und Azure... boten uns die Leistung für Hunderte gleichzeitiger Benutzer und die Verarbeitung von Dutzenden Milliarden Datensätzen."

Mit einem strukturierten Ansatz sichern Sie eine effektive Implementierung.

Erfolgsmessung

Eine regelmäßige Erfolgskontrolle ist entscheidend, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.

Kennzahl	Zielwert	Messmethode
ROI	15–30 % Kosteneinsparung	Vergleich der Budgets vor und nach der Einführung
Prozesseffizienz	54 % Verbesserung	Analyse der Prozessgeschwindigkeit
Datenqualität	47 % Steigerung	Bewertung der Datenbereinigung

Anthony Reed, Foods Data Product Manager bei Marks & Spencer, hebt hervor:

"Da wir alle unsere Daten an einem einzigen Ort haben, konnten wir schnell Dashboards erstellen, was uns geholfen hat, schneller zu Erkenntnissen zu gelangen."

Für deutsche Unternehmen liegt die empfohlene Investition bei €13,10 bis €22,50 pro Nutzer/Monat. Diese Kosten amortisieren sich oft innerhalb von sechs Monaten durch optimierte Entscheidungen und effizientere Prozesse.

Ergebnisse und Leistungsanalyse

Performance-Kennzahlen

Analytics-Initiativen steigern den Geschäftserfolg messbar. Unternehmen, die in der Analytics-Performance führend sind, schaffen es, 20-mal effektiver Kunden zu gewinnen und sind 5-mal besser bei der Kundenbindung.

Bereich	Kennzahl	Benchmark
Finanzieller Erfolg	ROI der Analytics	Neue Wertschöpfung
Unternehmenskultur	Datenbasierte Entscheidungen	70 % bei Führenden
Führungsebene	C-Level Sponsoring	88 % bei Marktführern
Prozessoptimierung	Gewinnsteigerung	56 % Durchschnitt

Ein praktisches Beispiel zeigt den Nutzen: Eine europäische Supermarktkette konnte trotz einer 10 %igen Budgetkürzung mit Analytics-gestützter Optimierung ein Umsatzwachstum von 3 % erzielen – deutlich über dem Zielwert.

Diese Kennzahlen sind die Basis für eine gezielte und strukturierte Einführung von Analytics-Strategien.

Schrittweise Implementierung

Die Einführung von Analytics erfolgt in drei klar definierten Phasen, die strategische Analysen mit konkreten Maßnahmen verbinden:

1. Strategische Vorbereitung

Ein klarer Fahrplan ist entscheidend. 81 % der Marktführer setzen von Anfang an auf eine durchdachte Roadmap. Im Vergleich dazu tun dies nur 15 % der übrigen Unternehmen.

2. Operative Umsetzung

Hier liegt der Schwerpunkt auf der Standardisierung von Planungs- und Analysewerkzeugen. Nigel Andrade erklärt:

3. Kontinuierliche Optimierung

Die regelmäßige Überprüfung der Analytics-Strategie basiert auf drei Hauptfaktoren:

Erfolgsfaktor	Maßnahme	Nutzen
Schnelligkeit	Echtzeit-Analysen	Schnellere Entscheidungen
Usability	Intuitive Bedienung	Höhere Akzeptanz
Integration	Einheitliche Datenbasis	Konsistente Auswertung

Interessant dabei: Nur 10 % der Marketing-Führungskräfte bewerten ihre Organisation als sehr effektiv bei der Nutzung von Analytics-Erkenntnissen zum Kundenverhalten. Durch den effektiven Einsatz von Analytics können Unternehmen 15 bis 30 % des Marketingbudgets einsparen.

Richtlinien für den digitalen Wandel

Analytics bei digitalen Veränderungen

Die Einbindung von Analytics in digitale Prozesse erfordert sowohl eine moderne Datenarchitektur als auch ein durchdachtes Change-Management. Ein stabiles technologisches Fundament – etwa durch eine fortschrittliche Datenarchitektur und leistungsstarke Tools – ist dabei entscheidend. Gleichzeitig sind organisatorische Anpassungen und ein gezieltes Change-Management notwendig, um den Erfolg sicherzustellen.

Ein anschauliches Beispiel liefert John Deere: Unter der Leitung von Kira Barclay erzielte das Unternehmen durch die Integration von Analytics einen Mehrwert von über 1 Milliarde US-Dollar. Der Aufbau eines Enterprise Data Lake vervierfachte die Zugänglichkeit von Daten. Diese Kombination aus technischer Innovation und organisatorischer Neuausrichtung hat den Weg für spezialisierte Beratungsangebote geebnet.

makematiq

Aufbauend auf diesen Ansätzen bietet makematiq gezielte Unterstützung, um die digitale Transformation effektiv voranzutreiben:

Strategische PlanungEine gründliche Analyse bestehender Systeme sowie die Modernisierung der IT-Architektur bilden die Grundlage für eine erfolgreiche Transformation.
Technische UmsetzungDer Fokus liegt auf der Einführung moderner Lösungen wie Cloud-Services, KI-basierter Analysetools und datenschutzkonformer Governance-Strukturen.
Change-ManagementDurch gezielte Maßnahmen wird die Datenkompetenz innerhalb des Unternehmens gestärkt, um den Wandel erfolgreich zu begleiten.

Die Verbindung aus technischer Expertise und einem durchdachten Change-Management, das sowohl organisatorische Prozesse als auch die Weiterentwicklung der Mitarbeitenden berücksichtigt, bildet das Fundament für eine gelungene Transformation.

Fazit

Nächste Schritte für Führungskräfte

Erfolg in der Datenanalyse erfordert eine durchdachte Strategie und kontinuierliche Anpassung. Führungskräfte sollten sich auf folgende Kernbereiche konzentrieren:

Einheitliche Analysemethoden etablieren: Ein standardisierter Ansatz hilft, Insellösungen zu vermeiden und sorgt für eine unternehmensweite Abstimmung. Die Gründung eines Business Intelligence Competence Centers (BICC) kann dabei unterstützen, Analyseprozesse unternehmensweit zu koordinieren.

Datenkompetenz im Team stärken: Neue Datenquellen können die Leistung eines Unternehmens deutlich steigern. Investieren Sie in gezielte Schulungen, um sicherzustellen, dass Ihr Team datenbasiert arbeiten kann.

Diese Maßnahmen schaffen eine solide Basis, um zukünftige Entwicklungen in der Datenanalyse optimal zu nutzen. Neben diesen strategischen Schritten gibt es weitere Trends, die die Zukunft der Analytics prägen.

Kommende Entwicklungen in der Analytics

Die Datenanalyse wird durch mehrere zentrale Trends vorangetrieben:

Fortschritte in der Datenverarbeitung

KI-gestützte Algorithmen ermöglichen kontextbezogene Analysen und präzisere Ergebnisse, insbesondere durch die Echtzeitverarbeitung von Daten aus verschiedenen Quellen.

No-Code Plattformen

Neue Analysewerkzeuge, die ohne Programmierkenntnisse genutzt werden können, machen Datenanalysen für mehr Mitarbeitende zugänglich. So können datenbasierte Entscheidungen breiter im Unternehmen getroffen werden.

Ein Beispiel: Die deutsche Bundesregierung investiert 239 Millionen Euro in Datenlabore für Ministerien und das Kanzleramt.

"Datenanalyse wird für zentrale Funktionen der Unternehmensführung immer wichtiger, sowohl durch bestehende Mechanismen wie offizielle Statistiken und Programmevaluierung als auch durch neuere Entwicklungen wie algorithmische Prozesse."

Diese Trends ergänzen die oben genannten Maßnahmen und treiben den digitalen Wandel weiter voran.