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!
Was sind Rohdaten?
Rohdaten, auch Primärdaten genannt, sind unbearbeitete und unveränderte Daten, die direkt aus einer Quelle stammen und noch keinerlei Form der Aufbereitung oder Analyse unterzogen wurden. Sie dienen als Ausgangsmaterial für weitere Verarbeitungsprozesse wie beispielsweise statistische Auswertungen oder Datenanalysen.
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.
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:
- Sammlung: Rohdaten werden aus unterschiedlichen Datenquellen erfasst und gesammelt.
- Aufbereitung: Die Daten werden bereinigt, gefiltert und auf Konsistenz überprüft, um Fehler und Inkonsistenzen zu beseitigen.
- Integration: Rohdaten aus verschiedenen Quellen werden in einer konsistenten Struktur vereinigt, um sie für die Analyse verfügbar zu machen.
- Analyse: Durch den Einsatz von statistischen Methoden, maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz werden Zusammenhänge, Muster und Trends identifiziert.
- Interpretation: Die Ergebnisse der Analyse werden in einen Geschäftskontext übertragen, um fundierte Entscheidungen und Maßnahmen abzuleiten.
Lesetipp
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.
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.
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.
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.
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.
Lesetipp
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.
Lesetipp
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.
Was ist eine Primärdatenerhebung?
Eine Primärdatenerhebung ist der Prozess, bei dem du selbstständig neue Daten sammelst. Im Gegensatz zu Sekundärdaten, die bereits existieren, ermöglicht die Primärdatenerhebung maßgeschneiderte aktuelle Informationen für deine Forschung oder Analyse. Methoden dafür sind Umfragen, Interviews oder Beobachtungen.
Was versteht man unter Sekundärdaten?
Sekundärdaten sind bereits erhobene und gespeicherte Daten, die nicht von dir selbst gesammelt wurden. Sie stammen aus unterschiedlichen Quellen wie Studien oder Berichten und können zur Kosten- und Zeitersparnis bei der Informationsbeschaffung beitragen. Der Datensatz ist meistens bereits komprimiert und ausgewertet.
Was sind Rohdaten in der Statistik?
Rohdaten in der Statistik sind unverarbeitete, ungefilterte Informationen, die direkt aus einer Datenquelle stammen. Um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, werden diese Daten zunächst getrennt, strukturiert und analysiert. Durch sorgfältige Aufbereitung und Auswertung lassen sich wertvolle Schlüsse ziehen.
Welche Art von Daten gibt es?
Arten von Daten sind qualitativ und quantitativ. Qualitative Daten sind Informationen, die nicht gemessen werden können wie Farben oder Emotionen. Quantitative Daten hingegen zeigen Zahlenwerte und ermöglichen Messungen. Nutze diese Kategorien, um Daten sinnvoll zu analysieren.
Was sind tertiäre Daten?
Tertiäre Daten bezeichnen bereits analysierte und komprimierte Sekundärdaten, die aus Quellen wie Fachpublikationen, Zusammenfassungen und Studien gewonnen werden. Sie unterstützen Leser bei der schnellen Informationsbeschaffung und Orientierungshilfe.
Steffen Grigori
Steffen Grigori ist fest im modernen Marketing und Vertrieb etabliert und Experte für die Themenbereiche Marketing und Social Media. Als CvD bei acquisa gewinnt er tiefe Einblicke in die sich ständig wechselnden Trends und Best Practices. Sein Ziel ist es, der Marketinggemeinschaft konkreten Mehrwert zu bieten, und er ist stolz darauf, aktiv zur Weiterbildung und zur Steigerung der Fachkompetenz in der Branche beizutragen.
