Rohdaten: Definition und Bedeutung für die Datenanalyse im Marketing

Aktualisiert am 16.02.2024
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Die richtige Analyse von Daten ist im Marketing von entscheidender Bedeutung, um Kampagnen optimal zu steuern und den Erfolg messbar zu machen. Rohdaten sind dabei der Ausgangspunkt, scheinen jedoch oftmals unübersichtlich und schwer greifbar. Genau hier setzen wir an und unterstützen dich dabei, das verborgene Potenzial von Rohdaten für dein Business nutzbar zu machen.

In diesem Artikel zeigen wir dir, wie Rohdaten in der Datenanalyse im Marketing in wertvolle Informationen umgewandelt werden können. Du erfährst:

  • was die charakteristischen Merkmale von Rohdaten sind,
  • wie der Weg von Datenmüll hin zu wertvoller Information funktioniert,
  • wie du Rohdaten im Kontext deiner Business-Strategie bestmöglich verwenden kannst.

Begleite uns durch diesen spannenden Artikel und lass dich inspirieren!

Das Potenzial von Rohdaten für Unternehmen

Die Nutzung von Rohdaten in Unternehmen eröffnet Möglichkeiten für eine fundierte Entscheidungsfindung, datenbasierte Strategien und Wettbewerbsvorteile. Um das Potenzial von Rohdaten vollständig zu verstehen, werfen wir einen Blick auf ihre Merkmale und darauf, wie sie zu wertvollen Informationen transformiert werden können.

Die charakteristischen Merkmale von Rohdaten

Rohdaten, auch als Primärdaten bezeichnet, sind ungeprüfte und unverarbeitete Informationen, die direkt aus ihrer jeweiligen Datenquelle stammen. Beispiele für solche Datenquellen können Sensoren, Kundenbefragungen oder digitale Interaktionen sein. Die wesentlichen Eigenschaften von Rohdaten siehst du hier:

  • Erfassung: Rohdaten werden direkt von einer Datenquelle erfasst, etwa durch eine Beobachtung oder die Erfassung von Messwerten.
  • Prüfungslosigkeit: Die Daten sind noch nicht validiert und können Fehler oder Inkonsistenzen enthalten.
  • Vollständigkeit: Im Gegensatz zu aggregierten oder aufbereiteten Daten bewahren Rohdaten ihre ursprüngliche Detailtiefe und Vollständigkeit.
  • Einbindung in Datensätze: Rohdaten werden in der Regel als Datensätze organisiert, die aus verschiedenen Variablen und Beobachtungen bestehen.
  • Datenbank: In Unternehmen werden Rohdaten häufig in einer zentralen Datenbank gespeichert, um eine einheitliche Informationsbasis für Analysen und Entscheidungen zu gewährleisten.
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Lesetipp

Wenn du mehr über den Umgang mit Big Data wissen willst, schau dir diesen Artikel an: Big Data: Definition, Anwendungsbeispiele und Tipps für die zielführende Nutzung im Unternehmen

Von Datenmüll zu wertvoller Information: Der Rohdatenprozess

Die Verwandlung von Rohdaten in nutzbare, wertvolle Informationen erfordert einen systematischen Prozess. Dieser Prozess umfasst mehrere Phasen:

  1. Sammlung: Rohdaten werden aus unterschiedlichen Datenquellen erfasst und gesammelt.
  2. Aufbereitung: Die Daten werden bereinigt, gefiltert und auf Konsistenz überprüft, um Fehler und Inkonsistenzen zu beseitigen.
  3. Integration: Rohdaten aus verschiedenen Quellen werden in einer konsistenten Struktur vereinigt, um sie für die Analyse verfügbar zu machen.
  4. Analyse: Durch den Einsatz von statistischen Methoden, maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz werden Zusammenhänge, Muster und Trends identifiziert.
  5. Interpretation: Die Ergebnisse der Analyse werden in einen Geschäftskontext übertragen, um fundierte Entscheidungen und Maßnahmen abzuleiten.
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Trotz des großen Potenzials, das Kundendaten für dein Unternehmen bieten, solltest du jedoch nicht vergessen, dass sie auch Fehler beinhalten können. Mehr dazu hier: Datengetriebenes Marketing hinterfragt: Wie objektiv sind (Kunden-)Daten wirklich?

Die Rolle von Rohdaten in deiner Business-Strategie

Die Integration von Rohdaten in die Business-Strategie bietet signifikante Vorteile und Herausforderungen. Lass uns diese Aspekte genauer betrachten.

Wegbereiter für Entscheidungen

Der Einsatz von Primärdaten als Grundlage für geschäftsrelevante Entscheidungen kann zu besseren und zuverlässigeren Ergebnissen führen, da durch die Auswertung dieser Datenmengen neue Ansätze und Beobachtungen entstehen können. Methoden der Datenanalyse liefern wertvolle Erkenntnisse, auf deren Grundlage beispielsweise Produktentwicklungen oder Marketingstrategien angepasst werden können.

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Lesetipp

In eine ähnliche Richtung geht auch das Predicitve Modelling. Hier haben wir ausführlich darüber geschrieben: Predictive Modelling: Was es ist und wie es dir dabei helfen kann, dein Business wachsen zu lassen

Risiken und Herausforderungen des Rohdatenformats

Die Implementierung von Rohdaten in deiner Business-Strategie ist nicht ohne Hindernisse. Hier einige Herausforderungen, denen du begegnen könntest:

  • Ressourcen- und Zeitbedarf: Die Verarbeitung und Analyse von Rohdaten benötigt ausreichend technische und personelle Kapazitäten.
  • Qualität der Daten: Nicht jede erhobene Information ist automatisch relevant. Die Unterscheidung zwischen relevanten und irrelevanten Daten kann eine Herausforderung darstellen.
  • Datenschutz und Compliance: Die Sammlung von Rohdaten muss datenschutzkonform erfolgen und gesetzlichen Regelungen entsprechen.
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Lesetipp

Es gibt einige Hindernisse, im Prozess der Datensammlung und -verarbeitung, die die Datenqualität beeinflussen können. Wie du damit umgehen kannst, liest du hier: Data Quality: Warum die Qualität deiner Daten die Qualität deines Marketings ausmacht

Rohdaten in Branchen-Insights und der Wettbewerbsanalyse

Rohdaten können dir helfen, Branchentrends zu erkennen und die Marktstellung deines Unternehmens im Vergleich zu deinen Wettbewerbern einzuschätzen. Durch die Berechnungen und Analysen, die mithilfe von Rohdaten durchgeführt werden, lassen sich Entwicklungen in der Branche besser verstehen und Einblicke in die Strategien deiner Mitbewerber gewinnen. Dadurch kann dein Unternehmen proaktiv agieren und sich gezielt im Markt positionieren.

Rohdaten: 4 Schritte für bessere Entscheidungen
Gern darfst du diese Infografik auf deiner Webseite einbinden.

Technologische Aspekte der Rohdatenverarbeitung

Die Kontrolle der Technologien ist entscheidend, um den maximalen Wert aus der Datenerhebung zu ziehen. Schauen wir uns an, welche Aspekte und Kombinationen hierbei eine Rolle spielen.

Die Technologie hinter der Speicherung und Verarbeitung

Die Speicherung von Rohdaten kann in verschiedenen Formen erfolgen, z. B. in Form von Messwerten, die von Sensoren aufgenommen wurden, oder als Kundendaten aus Befragungen.

Die Verarbeitung dieser Daten wird vorgenommen, um nützliche Erkenntnisse für deine Geschäftsentscheidungen zu gewinnen. Dafür werden die Daten eingelesen, analysiert, gefiltert und in einer leicht verständlichen und nutzbaren Form dargestellt, zum Beispiel in Form von Tabellen oder Diagrammen.

Faktoren, die bei der Speicherung und Verarbeitung von Rohdaten eine Rolle spielen, sind die Art und Größe der Daten, die Geschwindigkeit, mit der sie abgerufen und bearbeitet werden müssen, die geeignete Hardware und Infrastruktur sowie die benötigten Softwaretools und Anwendungen. Dies hängt sowohl von den mengenmäßigen Anforderungen deines Unternehmens als auch von den spezifischen Bedürfnissen deiner Marketing- und Analyseteams ab.

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Lesetipp

Vielleicht ist für die Datensammlung die Einführung einer CDP sinnvoll. Was es damit auf sich hat, erfährst du in unserem Artikel Customer Data Platform (CDP): Was ist das und welche Funktionen muss sie haben?.

Rohdaten + KI = eine leistungsstarke Kombination

Die Analyse von Rohdaten im großen Umfang kann eine Herausforderung sein. Hier kommen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) ins Spiel, die diesen Prozess deutlich vereinfachen und beschleunigen können.

Durch den Einsatz von Algorithmen und datengetriebenen Modellen können KI und ML dabei helfen, Muster in den Dateien zu erkennen, Zusammenhänge zu entdecken und Prognosen zu erstellen, die für die Optimierung von Marketing- und Geschäftsstrategien verwendet werden können.

Einige Vorteile der Kombination von Rohdatenanalyse mit KI und ML sind:

  • Automatisierte Erkennung von Mustern und Trends in den Rohdaten
  • Verbesserte Vorhersage von Kundenverhalten und Marktentwicklungen
  • Optimierung von Marketingkampagnen und Produktentscheidungen
  • Schnelle Reaktion und Anpassung an sich ändernde Marktbedingungen

Um den größtmöglichen Nutzen aus der Kombination zu ziehen, ist es wichtig, auf die Auswahl von geeigneten Technologien und die korrekte Implementierung dieser Tools zu achten, damit sie nahtlos in deine Unternehmensstrategie und Marketingziele integriert werden können.

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Mit dem Potenzial, das Machine Learning bietet, haben wir uns bereits in diesem Artikel beschäftigt: Machine Learning: Definition und Strategien zur Optimierung deiner Geschäftsprozesse in 2024 Schau doch mal rein!

Fazit

Rohdaten sind von grundlegender Bedeutung, um fundierte Entscheidungen im modernen Marketing zu treffen, Risiken und Herausforderungen zu bewältigen und wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Technologie, die dabei zum Einsatz kommt, ist sowohl vielfältig als auch mächtig und stellt Unternehmen den notwendigen Rahmen zur Verfügung, um aus rohen, ungeprüften Daten wertvolle Informationen zu generieren.

Die Analyse von Rohdaten erlaubt es, ein besseres Verständnis für die komplexen Zusammenhänge im Marketing zu erlangen und stärkt das strategische Handeln von Unternehmen.

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Du willst wissen, welche Marketingtrends in der Zukunft relevant werden? Dann einmal bitte hier entlang: Marketing-Trends der Zukunft: Welche technologischen Entwicklungen die kommenden Jahre prägen

FAQ

Hier sind Antworten auf die Fragen, die häufig gestellt werden.

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