{"id":5087,"date":"2018-01-10T06:00:54","date_gmt":"2018-01-10T05:00:54","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.blogs.yokogawa.de\/chemical-pharma\/unkategorisiert\/daten-analyse_5_schritte\/"},"modified":"2022-06-17T07:52:51","modified_gmt":"2022-06-17T05:52:51","slug":"daten-analyse_5_schritte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.yokogawa.com\/eu\/blog\/chemical-pharma\/de\/daten-analyse_5_schritte\/","title":{"rendered":"Analysieren Sie Ihre Daten – in 5 Schritten zum Erfolg"},"content":{"rendered":"

Daten analysieren muss sein<\/h2>\n

Beitrag 1<\/strong> – Im Blog-Post Eine Datenanalyse: Das Runde muss ins Eckige<\/a> haben wir Sie auf hoffentlich unterhaltsame Art und Weise auf den Weg einer fiktiven Datenanalyse mitgenommen. Hier haben unsere Protagonisten schon einige, teils \u201eschmerzliche\u201c Erfahrungen gesammelt, die ich in meinen folgenden Posts noch einmal auf eher technische Weise mit Ihnen teilen m\u00f6chte. Denn wer sich auf die steigenden Anforderungen an die Prozessindustrie<\/a> einstellen will, muss die Effizienz der Betriebs- und Produktionsabl\u00e4ufe steigern. Klar kommen jetzt wieder die bekannten Schlagworte Big Data<\/a> und Industrie 4.0<\/a>. Auch wenn Sie das in letzter Zeit schon so oft geh\u00f6rt haben, macht es doch Sinn, sich damit auseinanderzusetzen. Es muss ja nicht gleich Big Data sein, aber sich grunds\u00e4tzlich mit Ihren Daten auseinanderzusetzen, wird zunehmend wichtig werden. Schaffen sie also fr\u00fchzeitig die Basis hierf\u00fcr.<\/p>\n

5 Schritte einer Datenanalyse<\/h2>\n

Wer schon mal eine Datenanalyse durchgef\u00fchrt hat, wei\u00df, dass der Aufwand teilweise betr\u00e4chtlich sein kann. Oft – ich will Ihnen jetzt nicht versprechen: immer – ist der Nutzen es aber wert. Und wer sich vorab \u00fcber die Qualit\u00e4t und Sammlung seiner Daten Gedanken macht, kann sich viel Arbeit sparen. Hier zeigt sich wieder, dass Erfahrung immens wichtig ist. Viele Erfahrung hat der Big Data-Fachausschuss<\/a> des VDI in seinem Statusreport “Chancen mit Big Data – Best Practice”<\/a> zusammengefasst. Es gibt sicher viele Darstellungsweisen der Schrittabfolge in Datenanalyseprojekten. Die VDI-Variante deckt sich jedoch sehr gut mit meinen eigenen Erfahrungen, so dass ich mich weitestgehend hieran orientieren werde.<\/p>\n

\"Schaubild<\/p>\n

Das Schaubild zeigt Ihnen die Schritte einer Datenanalyse, die auf der, auch international, bekannten DMAIC-Methode von Six Sigma<\/a>-Projekten beruhen. Der Werkzeugkasten Define<\/a> – Measure<\/a> – Analyse<\/a> – Improve – Control wird also um Verfahren und Herangehensweisen erweitert, durch die auch die Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen erm\u00f6glicht wird.<\/p>\n

Bleiben Sie dabei – oder besser: Legen Sie los!<\/h2>\n

Vielleicht haben Sie bemerkt, dass ich den Begriff Big Data etwas meide und eher von Datenanalyse spreche. Klar ist der Workflow f\u00fcr Big Data-Projekte geeignet. Sie k\u00f6nnen ihn aber auch f\u00fcr kleinere Projekte anwenden und hierzu m\u00f6chte ich diejenigen von Ihnen ermutigen, f\u00fcr die das Thema neu ist! Folgen Sie mir also in den n\u00e4chsten Posts durch die Schritte einer Datenanalyse. Hier noch einmal kurz zusammengefasst, was Sie erwartet.<\/p>\n

1. Schritt: D<\/strong>efine:<\/span> Lohnt sich eine Datenanalyse und wie bringen Sie Struktur in Ihr Projekt?<\/p>\n

Hier geht’s zum Beitrag<\/a>!<\/p>\n

2. Schritt: M<\/strong>easure:<\/span> Was m\u00fcssen Sie bei der Auswahl der Daten beachten und wo lauern Schwierigkeiten?<\/p>\n

Hier geht’s zum Beitrag<\/a>!<\/p>\n

3. Schritt: A<\/strong>nalyse:<\/span> Welche Aspekte sollten Sie bei einer Datenanalyse im Auge behalten?<\/p>\n

Hier geht’s zum Beitrag<\/a>!<\/p>\n

4. Schritt: I<\/strong>mprove<\/span>: Wie lassen sich Analyseergebnisse in L\u00f6sungen zur Steigerung der Effizienz umsetzen?<\/p>\n

Hier geht’s zum Beitrag<\/a>!<\/p>\n

5. Schritt: C<\/strong>ontrol<\/span>: Wie sch\u00e4tzen Sie die Effizienz Ihrer L\u00f6sung ab und wie k\u00f6nnen Sie bereits vorab das Potential bestimmen?<\/p>\n

Hier geht’s zum Beitrag<\/a>!<\/p>\n

Haben wir Ihr Interesse entfacht? Bleiben Sie gespannt und verfolgen Sie die n\u00e4chsten Posts. Die Ver\u00f6ffentlichungsdaten werden entsprechend bekannt gegeben. Haben Sie Fragen oder Anmerkungen? Schreiben Sie uns. Feedback ist immer willkommen.<\/strong><\/p>\n

Wir freuen uns auf Sie. Bis zum n\u00e4chsten Mal.<\/p>\n

\n

Einen Beitrag verpasst?<\/strong>
\nKein Problem, hier finden Sie alle Serienbeitr\u00e4ge aufgelistet:<\/strong>
\n\u2013 n\u00e4chster Beitrag: “Analysieren Sie Ihre Daten – Schritt 1: Define<\/a>”
\n\u2013 3. Beitrag: \u201cAnalysieren Sie Ihre Daten \u2013 Schritt 2: Measure<\/a>\u201d
\n\u2013 4. Beitrag: \u201cAnalysieren Sie Ihre Daten \u2013 Schritt 3: Analyse<\/a>\u201d
\n\u2013 5. Beitrag: \u201cAnalysieren Sie Ihre Daten \u2013 Schritt 4: Improve<\/a>\u201d
\n\u2013 6. Beitrag: \u201cAnalysieren Sie Ihre Daten \u2013 Schritt 5: Control<\/a>\u201d<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Wie Sie in 5 Schritten eine erfolgreiche Datenanalyse durchf\u00fchren zeigt Ihnen unsere Data Scientist. Jeder dieser Schritte 1) Define, 2)Measure, 3) Analyse, 4) Improve, 5) Control wird in einem eigenen Post beleuchtet. Folgen Sie uns in den n\u00e4chsten Wochen und… <\/p>\n

Analysieren Sie Ihre Daten – in 5 Schritten zum Erfolg<\/span> Weiterlesen »<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":115,"featured_media":1303,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_uag_custom_page_level_css":"","site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"","footnotes":""},"categories":[957,958,959],"tags":[1018,223,134,1097,979,218,1055,968,994,998,219,167],"coauthors":[222],"acf":[],"yoast_head":"\nAnalysieren Sie Ihre Daten - in 5 Schritten zum Erfolg<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Analysieren Sie Ihre Daten? 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