{"id":11139,"date":"2025-04-01T13:32:00","date_gmt":"2025-04-01T11:32:00","guid":{"rendered":"https:\/\/optano.com\/?p=11139"},"modified":"2026-01-20T11:37:10","modified_gmt":"2026-01-20T10:37:10","slug":"mehrwert-daten-warum-es-sich-lohnt-den-datenberg-zu-bezwingen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/optano.com\/de\/media\/insight\/1\/mehrwert-daten-warum-es-sich-lohnt-den-datenberg-zu-bezwingen\/","title":{"rendered":"Mehrwert Daten: Warum es sich lohnt den Datenberg zu bezwingen"},"content":{"rendered":"\t\t
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Mehrwert Daten: Warum es sich lohnt den Datenberg zu bezwingen<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Datensammlung und -aufbereitung im Unternehmen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Daten so aufzubereiten, dass sie f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a>, Machine Learning<\/a> oder mathematische Methoden wie Operations Research<\/a> nutzbar sind. Doch bevor diese Technologien ihre St\u00e4rke ausspielen k\u00f6nnen, m\u00fcssen die ben\u00f6tigten Daten in hoher Qualit\u00e4t vorliegen \u2013 ein komplexes Thema, das in der Praxis oft eine gro\u00dfe H\u00fcrde darstellt.<\/p>

Ein anschauliches Bild, das wir daf\u00fcr gerne verwenden, ist das des Datenbergs: Die Daten eines Unternehmens gleichen einem riesigen Berg, der bestiegen werden muss. Je nach Ausgangssituation bedeutet das manchmal, nur einen Teil des Berges zu erklimmen, um schnell einen Mehrwert zu erzielen. In anderen F\u00e4llen braucht es ein \u201eZwischenlager\u201c \u2013 einen Etappenschritt, um die Daten schrittweise aufzubereiten und nutzbar zu machen.<\/p>

Eines ist dabei jedoch klar: Nur mit gut vorbereiteten und validierten Daten lassen sich bei der Nutzung von KI, ML oder \u2013 wie in unserem Fall \u2013 mathematischen Optimierungsmethoden optimale Analyseergebnisse erzielen. Wie wir Unternehmen auf diesem Weg unterst\u00fctzen und den Aufstieg erleichtern k\u00f6nnen, erl\u00e4utern wir in diesem Beitrag.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Daten sind das neue Gold \u2013 das Potenzial von Daten erkennen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Daten werden gerne als das neue Gold oder \u00d6l bezeichnet. Als stets pr\u00e4sentes Thema auch in den Medien, ist ihr Potenzial hinl\u00e4nglich bekannt. So werden sie oftmals auch das strategische Kapital von Unternehmen genannt. Der Umgang mit den eigenen Daten hat somit einen gro\u00dfen Einfluss auf das wirtschaftliche Handeln und auch auf die Wettbewerbsf\u00e4higkeit.
Warum aber scheuen sich so viele Unternehmen vor der Aufgabe der Datensammlung und -aufbereitung, wenn der Mehrwert bekannt ist?<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Ineffizienzen und Probleme zwingen zum Handeln<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Solange das Gesch\u00e4ft \u201erund\u201c l\u00e4uft, also keine Ineffizienzen oder Produktions- und Absatzprobleme vorhanden sind, sehen viele Unternehmen nicht die Notwendigkeit, sich mit dem Thema \u201eDaten und Datenaufbereitung\u201c zu besch\u00e4ftigen. Denn nat\u00fcrlich ist eine gut strukturierte Datensammlung und -aufbereitung mit Investitionen verbunden \u2013 sowohl in Hinblick auf Zeit als auch monet\u00e4r.<\/p>

Sp\u00e4testens aber, wenn Entscheidungen getroffen werden m\u00fcssen, die die Wirtschaftlichkeit eines Unternehmens stark beeinflussen, werden Daten und ihre Aufbereitung zu einem wichtigen Thema f\u00fcr jedes Unternehmen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Ohne Datenaufbereitung keine validen Ergebnisse und Entscheidungen<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Bei der Datenaufbereitung und -vorbereitung geht es darum, die Daten f\u00fcr Analysezwecke verwenden zu k\u00f6nnen. Hierzu geh\u00f6ren die pr\u00e4diktive und pr\u00e4skriptive Analyse als Form der Advanced Analytics, aber auch der Einsatz maschinellen Lernens (ML), k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI)<\/a> und Operations Research (OR)<\/a>. Diesen Methoden ist gemeinsam, dass in der Regel die Auf- und Vorbereitung gro\u00dfer Datenmengen erforderlich ist.<\/p>

Der Zweck der Datenaufbereitung besteht also darin, dass die Daten, die verwendet werden, genau und konsistent sind. Nur so ist sichergestellt, dass die Analyse valide Ergebnisse liefert und verwertbare Erkenntnisse und Informationen f\u00fcr die Entscheidungsfindung gewonnen werden k\u00f6nnen. Somit ist eine exzellente Datenqualit\u00e4t f\u00fcr operationalisierte Entscheidungen \u2013 also der Form der Entscheidungsunterst\u00fctzung mithilfe von Analyseverfahren \u2013 von h\u00f6chster Relevanz.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Datenqualit\u00e4t als entscheidender Faktor<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Gr\u00fcnde f\u00fcr eine schlechte Qualit\u00e4t der Daten gibt es viele. Angefangen mit dem Fehlen von Daten. Manchmal fehlen \u201enur\u201c einzelne Datens\u00e4tze, aber h\u00e4ufig wurden die Daten einfach nicht gesammelt, weil sie bisher nicht relevant erschienen. Daten k\u00f6nnen aber auch unkorrekt, unvollst\u00e4ndig oder defekt sein. Oder sie liegen in unterschiedlichen Formaten vor \u2013 oftmals in einfachen Tabellen in Excel-Dateien, manchmal nur als Bildformat. Angesichts der vielen Widrigkeiten scheinen das Zusammentragen und Aufbereiten von Daten eher eine Aufgabe f\u00fcr Sisyphos. Um sich nicht entmutigen zu lassen und ein entsprechendes Mindset zu entwickeln, wird ein Ziel ben\u00f6tigt. Und das sollte nicht gleich der Berggipfel sein.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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