Hochwertige Daten und eine reibungslose Erfassung sind essenziell für erfolgreiches Wissensmanagement. Unter anderem können allerdings auch einige Herausforderungen entstehen, wie zum Beispiel eine verständliche Visualisierung – um die Interpretation zu vereinfachen und Missverständnisse zu vermeiden – als auch die korrekte und passende Präsentation und Aufbereitung.
Was ist Datenerhebung?
Datenerhebung ist ein wichtiger Bestandteil der allgemeinen Datenerfassung und spielt eine essenzielle Rolle in der Entscheidungsfindung innerhalb von Unternehmen. Sie wird auch für die strategische Planung, Forschung und für andere Zwecke eingesetzt.
Vor allem für Datenanalysen und Forschungsprojekte ist die Datenerfassung bedeutend. Denn eine effektive Datenerfassung liefert wertvolle Informationen, die darauffolgend zur Beantwortung von Fragen, zur Analyse der Leistung eines Unternehmens und zur Auswertung anderer Ergebnisse (z.B. Prognose von Trends, Strategien und Maßnahmen, Szenario-Technik) eingesetzt werden können.
Eine effektive und erfolgreiche Datenerfassung ist ein kontinuierlicher Prozess und dadurch erfassen IT-Systeme ständig Daten über Kunden, Mitarbeiter, alle relevanten Zahlen, KPIs und weitere relevante Werte des Unternehmens.
Herausforderungen bei der Datenerhebung
Die Erhebung von Daten, vor allem wenn diese umfangreich und komplex sind, kann für Unternehmen und Mitarbeiter einige Hürden schaffen.
Zu den häufigsten Herausforderungen bei der Datenerhebung zählen unter anderem:
- Problematische Datenqualität: Rohe Daten enthalten in vielen Fällen Fehler oder Inkonsistenzen. Im Idealfall werden im Vorfeld Strategien implementiert, die Probleme dieser Art vermeiden oder zumindest reduzieren.
- Datenrelevanz: In vielen Unternehmen und auch für die Anwender kann das Sammeln von Daten für eine Analyse, eine komplexe Aufgabe sein.
- Große Datenmengen: Eine hohe Datenanzahl erfordert eine klare Kategorisierung, um keine Vermengung aus unstrukturierten, strukturierten und semistrukturierten Daten in großen Mengen zu verursachen.
Effiziente Methoden für die Datenerhebung
Die Generierung von Daten steigt rasant an und damit auch das Sammeln und eine relevante Aufbereitung dieser Daten.
Laut Statista belief sich das weltweite Datenvolumen, das im Jahr 2020 generiert wurde, auf 64 Zettabyte und bis zum Jahr 2025 wird ein Anstieg auf 181 Zettabyte prognostiziert.
Für viele Unternehmen stellt sich dadurch die Frage, wie große Datenmengen und eine Vermengung an unterschiedlichen Datenstrukturen effektiv und nachhaltig erhoben und gesichtet werden können, um eine langfristige und nützliche Analyse zu ermöglichen.
Datengestützte Entscheidungen beruhen auf relevanten und hilfreichen Daten, die zuvor erhoben und entsprechend evaluiert werden können. Unternehmen haben die Möglichkeit Datenerhebungen eigenständig voranzutreiben und bestimmte Methodiken stehen dafür zur Verfügung. Nachfolgend möchten wir Ihnen 5 Ansätze zur Datenerfassung vorstellen:
- Umfragen und Befragungen
Umfragen können in einem physischen oder digitalen Ansatz, zum Beispiel in Form von Fragebögen, vollzogen werden. Abhängig von den Daten und Informationen, die ermittelt werden sollen, können sowohl qualitative, quantitative Daten als auch ein Mix von beiden erfasst werden.
Praxisbeispiel:
In einem Unternehmen kann zum Beispiel nach einer Veranstaltung, einem Workshop oder einem Vortrag Mitarbeiter-Feedback eingesammelt werden.
Dies kann wertvolle Erkenntnisse liefern, zum Beispiel darüber, welche Informationen Teilnehmer bevorzugt haben oder welche Verbesserungen sie sich wünschen würden. Dies kann Unternehmen Zeit, Ressourcen und Geld für die nächste Aktivität sparen und Verbesserungen können zeitnah, und mit Fokus auf die Interessen der Mitarbeiter, vorgenommen werden.
- Nachverfolgen von Transaktionen
Relevante Kundenaktivitäten sollten entsprechend nachverfolgt werden, um zukünftig Anpassungen und Verbesserungen vornehmen zu können und dadurch einen klaren Vorteil für die eigene Unternehmenspositionierung zu schaffen.
E-Commerce und Point-of-Sale-Software kann hilfreich sein, um eine Basis für Datenspeicherung bereits bei der Generierung bereitzustellen und dadurch eine nahtlose Datenerfassungsmethode zu schaffen, die kurz-, mittel- und langfristige Chancen für Verbesserungen und Optimierungen aufzeigt.
Praxisbeispiel:
Spezifische Aktivitäten von Kunden können von Unternehmen definiert, nachverfolgt und anschließend analysiert werden. Abhängig von Branche und Unternehmen variiert die Relevanz dieser Aktivitäten.
Für E-Commerce-Unternehmen sollte eine Tracking-Strategie eine wesentliche Steuerungsmaßnahme sein und ein Teil der Grundlage zur Entscheidungsfindung. Im Optimalfall liefern relevante und individuelle Kundenaktivitäten (z.B. Benutzen der Suchfunktion, abgebrochener Warenkorb, etc.) wertvolle Informationen und ermöglichen einen nachhaltigen Verbesserungs- und Optimierungsprozess, um das eigene E-Commerce-Unternehmen und die daran gekoppelte Nutzungsfreundlichkeit kontinuierlich zu verbessern.
- Interviews und Fokusgruppen
Interviews und Fokusgruppen basieren auf persönlichen Gesprächen mit Personen über ein spezifisches Thema oder eine bestimmte Frage.
In der Regel werden Interviews in Einzelgesprächen geführt und Fokusgruppen ermöglichen Gespräche zwischen mehreren Personen. Beides kann ideal eingesetzt werden, um qualitative und quantitative Daten zu sammeln.
Mit der Hilfe von Interviews und Fokusgruppen kann Feedback zu neuen Produktfunktionen oder Ideen eingeholt werden und die Auswahl der Teilnehmer kann sich bereits auf die tatsächliche Zielgruppe konzentrieren. Wenn Unternehmen oder Mitarbeiter Teilnehmer in Echtzeit mit Ihrem Produkt interagieren sehen und ihre Reaktionen und Antworten auf Fragen aufzeichnen, können wertvolle Daten gewonnen werden.
Praxisbeispiel:
Durch den transparenten Austausch kann viel Klarheit für Mitarbeiter und Teams geschaffen werden. Das Nutzen von Interviews und Fokusgruppen hilft meist zukünftige Entscheidungsprozesse zu verkürzen (z.B. Relevanz von Produktfunktionen, Ressourcenbereitstellung und -verteilung für zukünftige Entwicklungen, Usability-Entscheidungen, usw.).
- Online-Tracking
Um Verhaltensdaten zu sammeln, können Pixel und Cookies eingesetzt werden. Beide Methoden sind Tools, die das Online-Verhalten von Nutzern auf verschiedenen Websites verfolgen und Aufschluss darüber geben, für welche Inhalte sie sich interessieren und womit sie sich normalerweise beschäftigen.
Die Implementierung von Cookies kann kostenpflichtig sein, lohnt sich aber aufgrund der Qualität der Daten, die Sie dadurch erhalten. Sobald Pixel und Cookies erfolgreich eingerichtet sind, sammeln sie selbstständig Daten und müssen, wenn überhaupt, nur wenig gewartet oder aktualisiert werden.
Wichtiger Hinweis: Das Tracking von Online-Verhalten kann rechtliche und ethische Auswirkungen auf den Datenschutz haben. Bevor Sie das Online-Verhalten der Nutzer verfolgen, sollten Sie deshalb sicherstellen, dass Sie die lokalen und branchenüblichen Datenschutzstandards einhalten.
Praxisbeispiel:
Sie können auch das Verhalten der Nutzer auf der Website Ihres Unternehmens nachverfolgen, z. B. welche Bereiche am interessantesten sind, ob die Nutzer bei der Nutzung verwirrt sind und wie lange sie auf den Produktseiten verweilen. Auf diese Weise können Sie das Design der Website verbessern und den Nutzern helfen, an ihr Ziel zu gelangen.
- Formulare
Online-Formulare sind eine nützliche Unterstützung, um qualitative Daten über Nutzer zu sammeln, vor allem demografische Daten oder Kontaktinformationen. Sie sind relativ kostengünstig sowie einfach einzurichten und können zur Erfassung von Inhalten oder Registrierungen verwendet werden, z. B. für Webinare und E-Mail-Newsletter.
Praxisbeispiel:
Gesammelte Daten können langfristig verwendet werden, um Personen zu kontaktieren, die sich für Ihr Produkt interessieren, um demografische Profile bestehender Kunden zu erstellen und optimiertes Re-Marketing, zum Beispiel E-Mail-Workflows und Inhaltsempfehlungen, zu ermöglichen.
Optimierte Datenerfassung im Wissensmanagement
Die zunehmende und rasche Verbreitung und Nutzung von Informationssystemen und weiteren Technologien macht es Unternehmen möglich, große Mengen an Kundendaten und relevanten Informationen in Datenbanken zu speichern.
Eine Verbindung zwischen Datenerfassung und einer Wissensmanagement-Software ermöglicht das Nutzen von bisher verborgenem und ungenutztem Wissen.
Bessere Entscheidungen treffen
Kunden von heute möchten in ihren individuellen und einzigartigen Bedürfnissen bedient werden. Marketingstrategien, die auf der Evaluierung von Informationen aus Transaktions- und Kundendatenbanken basieren, können nachhaltiger und authentischer gestaltet werden.
Für Unternehmen und Mitarbeiter bedeutet dies, dass sie ein besseres und tieferes Verständnis für ihre Zielgruppe und die Wünsche, Vorlieben, Interessen und Bedürfnisse entwickeln können. Interessant ist der Einsatz von Datenerfassung im Wissensmanagement vor allem in drei Bereichen: Erstellung von (authentischen) Kundenprofilen, Analyse von Abweichungen und Trendanalysen.
Wie kann Datenvisualisierung Unternehmen helfen?
Mit Datenvisualisierungs-Software lassen sich schnell und einfach Diagramme und Grafiken erstellen. Dadurch entsteht die Möglichkeit, dass Informationen schneller verarbeitet werden und besser genutzt werden können, um eine Produktivitätssteigerung und verbesserte Ergebnisse zu begünstigen.
Vor allem mit wertvollen und strategisch extrahierten Datensätzen, kann durch Datenvisualisierung eine bessere Verständlichkeit für Teams und Mitarbeiter geschaffen werden.
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Wertvolles Wissen verständlich aufbereiten
Große Dateien mit vielen Zahlen sind meist schwer zu lesen und meist noch schwieriger zu interpretierten. Dies macht es unmöglich, Muster oder Auffälligkeiten zu erkennen und daraus zu lernen.
Visualisierung unterstützt mit visuellen Berichten und mit spezifischen Konzentrationen auf Daten und erleichtert dadurch den Entscheidungsprozess.
Weitere Vorteile durch die Informations- und Datenvisualisierung:
- Leicht zu verstehen: Durch visuelle Darstellungen können große Datenmengen auf klare und zusammenhängende Weise interpretiert werden. Dies ermöglicht Teams und Mitarbeitern, die Daten zu verstehen, Schlussfolgerungen zu ziehen und Perspektiven zu erkennen.
- Muster erkennen: Datenvisualisierung ermöglicht es, sich abzeichnende Trends zu erkennen und auf dieser Basis rasch zu reagieren. Solche Muster ergeben größtenteils mehr Sinn, wenn sie grafisch dargestellt werden, denn mit Hilfe von Bildern und Diagrammen können wir stark korrelierende Parameter leichter erkennen. Bestimmte Zusammenhänge sind offensichtlich, aber andere müssen erkannt und verdeutlicht werden, damit wir uns auf einen bestimmten Datenpunkt konzentrieren können, vor allem wenn dieser Auswirkungen auf ein Unternehmen haben kann.
- Beschleunigte Entscheidungsprozesse: Der Mensch kann Bilder 60.000 Mal schneller verarbeiten als Text. Daher ist es für das Gehirn angenehmer, ein Diagramm, eine Tabelle oder eine andere visuelle Darstellung von Daten zu sehen. Datenvisualisierung kann dadurch Entscheidungsprozesse verkürzen und die Geschwindigkeit verbessern.
Erhobene Daten visuell und verständlich aufbereiten
MindManager kann Teams bei einer verständlichen und visuellen Aufbereitung von Daten unterstützen. Durch den effizienten Einsatz werden zusätzliche Komplikationen – die zum Beispiel durch die Arbeit mit umfangreichen und komplexen Datensätzen entstehen können – rechtzeitig erkannt und vermieden. Zusätzlich können Sie unterschiedliche Fälle abbilden, von Detailansichten für einzelne Projekte bis hin zur Analyse von unternehmensweiten Problemstellungen.
Mit zahlreichen Vorlagen und projektspezifischen Templates, können Daten und relevante Informationen einfach aufbereitet und in einer visuell ansprechenden Weise präsentiert werden.
MindManager kann bei der Datenvisualisierung in unterschiedlichen Projektphasen und Prozessen unterstützen. Unter anderem können Mind-Maps, Organigramme, Zeitachsen, Flussdiagramme, Kanban-Tafeln und viele weitere Vorlagen genutzt werden, um Daten und Werte visuell aufzubereiten.
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