Datenauswertung im Zeichen moderner Arbeit

Egal, ob in Planungsbüros, IT-Unternehmen oder in der Produktion - Datenanalyse ist ein mächtiges Werkzeug, das Unternehmen hilft, bessere Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren. In diesem Blog-Beitrag werden wir uns deshalb intensiv mit dem Thema Datenauswertung im Zeichen moderner Arbeit auseinandersetzen. Wir werden eine Definition von Datenauswertung vornehmen, verschiedene Methoden zur Datenauswertung in Unternehmen beleuchten und uns insbesondere auf Microsoft PowerBI fokussieren.  

In den letzten Jahrzehnten sind Unternehmen dazu übergegangen, eine enorme Menge an Daten zu sammeln. Diese Daten gehen in alle möglichen Richtungen, von Mitarbeiter-Zeiterfassungen und Projektdaten bis hin zu Produktionsstatistiken und Lieferketteninformationen. Aber der wahre Wert dieser Daten liegt nicht in ihrer schieren Menge. Die Datenauswertung ist nämlich der selektierende Prozess, durch den Unternehmen diese Rohdaten dann in nützliche Informationen umwandeln. Sie ermöglicht es, Muster zu erkennen und Trends zu identifizieren, um auf deren Basis fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen. Mehr dazu jetzt!

Definition von Datenauswertung und Datenanalyse

Bevor wir aber tiefer in das Thema eintauchen, werfen wir einen kurzen Blick auf die Definitionen von Datenauswertung und Datenanalyse: 

1. Datenauswertung bezieht sich auf den Prozess, durch den Rohdaten in verständliche Informationen umgewandelt werden. Dieser Vorgang kann verschiedene Schritte beinhalten, wie die eigentliche Datenerfassung, Datentransformation, Mustererkennung, Trendanalyse und die letztliche Schlussfolgerungsfindung. 

2. Datenanalyse ist wiederum der breitere Begriff, der Datenauswertung einschließt. Eine Datenanalyse kann sowohl qualitative als auch quantitative Methoden integrieren, mit welchen Erkenntnisse aus Daten gewonnen werden. Explorative Datenanalyse, statistische Analysen, Machine Learning und vieles mehr können darunterfallen. 

Im Kern geht es bei der Datenauswertung darum, Daten so anzuwenden, dass Fragen beantwortet, Probleme gelöst und nachhaltigere Entscheidungen getroffen werden können. Wenig überraschend ist dies ist in nahezu jedem Unternehmensbereich mit Relevanz behaftet. 

Methoden für Datenauswertung in Unternehmen

Datenauswertungen können auf verschiedene Arten durchgeführt werden. Hier sind einige gängige Methoden in Unternehmen:

• Manuelle Datenauswertung: Manuell wird oft mithilfe von Tabellenkalkulationssoftware wie Microsoft Excel gearbeitet. Mitarbeiter analysieren Daten eigenhändig und erstellen Diagramme sowie Berichte, um Erkenntnisse daraus zu extrahieren. Die zeitaufwändige Vorgehensweise und Fehleranfälligkeit stellen jedoch ein Problem dar. 

• Business Intelligence-Tools: Business Intelligence (BI)-Tools wie Microsoft PowerBI oder Tableau automatisieren solche Schritte schon vielmehr: Daten werden aus diversen Quellen integriert und auf vergleichsweise einfache Art und Weise analysiert. Solche Tools überzeugen durch interaktive Dashboards, die Daten visuell darstellen können. 

• Data-Mining und Machine Learning: Fortgeschrittene Unternehmen nutzen Data-Mining und Machine Learning-Algorithmen, um Muster/Zusammenhänge in großen Datenmengen zu identifizieren. Besonders in der Prognose und Anomalieerkennung sind derlei Ansätze hilfreich. 

• Statistische Analyse: Das Testen von Hypothesen, die Ermittlung von Korrelationen und daraus hervorgehend die Entwicklung statistischer Modelle steht hierbei im Vordergrund. 

Beispiele für Datenanalysen in Planungsbüros

Die gelingende Nutzung von Datenanalysen im Bereich von Ingenieur- und Architekturbüros kann nicht nur die Qualität der Planung und Ausführung von Projekten verbessern, sondern auch erhebliche Ressourcen einsparen. Nachfolgende einige ausführlichere Beispiele für Datenanalysen in Planungsbüros: 

Ressourcenplanung und -optimierung 

Planungsbüros müssen sicherstellen, dass sie ihre begrenzten Ressourcen, wie Arbeitskräfte und Ausrüstungen, optimal einsetzen. Datenanalysen unterstützen dabei, Projektziele nicht aus den Augen zu verlieren. Profitieren können Planungsbüros in mannigfaltiger Hinsicht: 

• Arbeitskräfteauslastung
  Durch die Analyse historischer Daten zur Arbeitsauslastung können Planungsbüros feststellen, wann und wo sie zusätzliches Personal benötigen, um Engpässe zu vermeiden. 

• Ausrüstungsverwaltung 
  Datenanalysen können auch dazu beitragen, den optimalen Einsatz von beispielsweise Vermessungswerkzeugen zu bestimmen und Wartungszyklen zu berücksichtigen. 

• Kostenkontrolle 
  Die Überwachung von Kosten im Vergleich zu Budgets ist entscheidend. Datenanalysen erkennen rechtzeitig Budgetabweichungen und Gegenmaßnahmen können unmittelbar ergriffen werden. 

Projektkostenkontrolle und -management 

Bauvorhaben erfordern oft ein erhebliches Budget. Umso wichtiger ist deshalb die Kontrolle der Projektkosten. Mit Datenanalysen können Planungsbüros die Kosten während des gesamten Projektlebenszyklus managen:

• Budgetprognose 
  Durch die Analyse historischer Projektkosten und -leistungen können Budgets genauer geplant und vorhergesagt werden. 

• Kostenverteilung 
  Indem Kosten auf einzelne Projektabschnitte aufgeschlüsselt werden, versteht man, wo die finanziellen Ressourcen am effektivsten eingesetzt werden. 

• Veränderungsmanagement 
  Die Analyse von Änderungen in den Projektanforderungen ist ein Schlüsselaspekt, um die Auswirkungen auf das Budget zu bewerten. Und gleichzeitig notwendige Anpassungen vorzunehmen. 

Bereits vor Projektbeginn sind Planungsbüros teilweise auch auf Datenanalysen angewiesen. Eine der ersten und entscheidendsten Phasen bei der Entwicklung eines Bauprojekts ist die Standortauswahl. Hier kommen Datenanalysen ins Spiel. Planungsbüros greifen auf umfangreiche Datensätze zurück, die Informationen über Bevölkerungsdichte, Verkehrsinfrastruktur, geografische Gegebenheiten, Umweltauswirkungen usw. enthalten, um potenzielle Standorte zu bewerten.

Datenauswertungen via Power BI

Die Datenauswertung mit Microsoft PowerBI ist gerade im Vergleich mit Microsoft Excel eine vorteilhafte Entscheidung. Nicht nur, aber speziell für Planungsbüros. Warum? Gründe gibt es sicherlich genug:

• Datenintegration: PowerBI bezieht seine Kraft aus der Integration und Verbindung von Daten aus vielen Quellen. In Excel müssen Daten in der Regel manuell importiert und verknüpft werden. Planungsbüros können Daten aus Datenbanken, Cloud-Diensten wie zum Beispiel ingo365 auf Basis Microsoft Dynamics Business Central, lokalen Dateien und Online-Plattformen problemlos in PowerBI einbinden. Der Zugriff auf umfassende und aktuelle Daten ohne manuelle Zusammenführung wird gewährt. 

• Interaktive Dashboards: Interaktive PowerBI-Dashboards regen zur Freude an. Diese Dashboards sind äußerst benutzerfreundlich, weil Benutzer Daten auf einfache und visuell ansprechende Weise erkunden können. Im Gegensatz dazu sind Excel-Tabellen statisch, was dazu führt, dass Anwender manuell Daten filtern oder sortieren müssen. Auch auf komplexe Formeln oder Makros kann man mit PowerBI verzichten.

• Automatisierte Aktualisierung: Sobald neue Daten verfügbar sind, kann PowerBI Datenberichte und Dashboards automatisch aktualisieren. Dies ist besonders wichtig für Planungsbüros, da viele Projekte von Echtzeitdaten abhängen. 

• Erweiterte Visualisierungsmöglichkeiten: Microsoft PowerBI kennt eine breite Palette von Visualisierungsoptionen, darunter Diagramme, Karten, Gantt-Diagramme, KPI-Dashboards und vieles mehr. Wenn es darum geht, komplexe Projektinformationen und -trends leicht verständlich zu kommunizieren, gedeiht das zum um und auf. Darüber hinaus lassen sich PowerBI-Berichte in unterschiedliche Anwendungen wie beispielsweise Microsoft Teams, PowerPoint, ingo365 oder auch Webseiten integrieren. Durch diese Flexibilität kann mit einer zuverlässigen Datenquelle "Single Point of Truth" im gesamten Unternehmen gearbeitet werden. 

Anwendungsgebiete in zahlreichen Unternehmensbereichen

Wenn wir den Fokus auf Ingenieurbüros und Architekturbüros legen, sehen wir, dass Datenanalysen in den folgenden Bereichen zur Verbesserung der Projektqualität beitragen:

• Die Auswertung von Daten unterstützt bei der optimalen Zuweisung von Arbeitskräften und Ressourcen für Projekte. Damit ist eine effiziente Projektplanung und -durchführung weniger kompliziert. 

• Ingenieurbüros verwenden in der Praxis Datenvisualisierungen, um Projektzeitpläne zu erstellen. Mithilfe dieser verfolgen sie den Projektfortschritt und handeln so, dass Verzögerungen minimiert werden. 

• Eine genaue Kostenschätzung von Bauprojekten durch das Lernen von historischen Kosten oder Preistrends ist ein Erfolgsfaktor. 

• Durch die Interpretation von Kostenverläufen können Planungsbüros hinsichtlich des Budgets eine nachhaltige Entscheidungsfindung betreiben und Einsparungspotentiale identifizieren. 

Vorteile von Business Intelligence am Modern Workplace

Einer der Hauptvorteile von Business Intelligence (BI) ist also die schnelle Auswertung großer Datenmengen. Darüber hinaus bietet BI den Zugriff auf Echtzeitdaten, was eine agile Entscheidungsfindung unter sich ständig ändernden Strukturen erleichtert. 

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die „Selbstbedienungsdatenanalyse“, welche es den Mitarbeitern erlaubt, eigene Berichte und Analysen zu erstellen. Dabei sind sie auch nicht mehr auf IT-Unterstützung angewiesen. Dies fördert die Eigenverantwortung, während die Fähigkeit der Mitarbeiter zur unabhängigen Erkenntnisgewinnung gestärkt wird. 

Das Fazit

Durch die exponentielle Zunahme von Daten (Big Data) hat die Datenauswertung mitsamt Analyseverfahren an Bedeutung zugelegt. Unternehmen, die in der Lage sind, diese Datenflut zu bewältigen und in verwertbare Ergebnisse mit Aussagekraft umzuwandeln, sind der Konkurrenz zweifelsohne einen Schritt voraus. 

Allerdings kann die Vielzahl der verfügbaren Daten überwältigend sein, und ohne eine klare Analysestrategie besteht die Gefahr, "den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr zu sehen". Dies unterstreicht die Notwendigkeit eines gut durchdachten Ansatzes zur Auswertung der firmeneigenen Intelligenz. In der Praxis haben sich Projekte im Bereich Business Intelligence (BI) als besonders erfolgreich erwiesen, wenn ein SPOT (Single Point of Truth) geschaffen wurde. Das bedeutet, dass es einen zentralen Ort gibt, an dem alle relevanten Daten zusammengeführt werden. Auf diese Weise entsteht eine einheitliche Datenquelle, auf die alle Entscheidungsträger im Unternehmen zugreifen können.  

Und dies fördert wiederum die Datenkonsistenz und -integrität und verbessert die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. 

Datenauswertung FAQ