Bei der Sammlung der benötigten Daten werden alle relevanten Daten von dem überlassenen Datenträger kopiert und auf einem geeigneten Speichermedium gesichert. Es ist wichtig, dass alle Daten vollständig kopiert werden, um eine umfassende Analyse zu ermöglichen. Dabei muss beachtet werden, dass die Daten nach Möglichkeit nicht verändert werden, um ihre Integrität zu gewährleisten. Es gibt verschiedene Tools und Methoden, um Daten von einem Datenträger zu kopieren, wie zum Beispiel Software zum Klonen von Festplatten oder das Kopieren von Daten mittels eines forensischen Images.
In diesem Schritt werden die kopierten Daten auf Vollständigkeit und Integrität überprüft und gegebenenfalls bereinigt. Dazu können zum Beispiel Duplikate entfernt oder fehlerhafte Datensätze korrigiert werden. Die Vorverarbeitung der Daten dient dazu, die Qualität der Daten zu verbessern und sicherzustellen, dass sie für die spätere Analyse geeignet sind. Dabei muss beachtet werden, dass die Vorverarbeitung der Daten nicht zu einer Veränderung der ursprünglichen Daten führen darf, um ihre Integrität zu wahren.
Nachdem die Daten vorverarbeitet wurden, werden sie in eine geeignete Datenbank eingeladen. Dabei werden die Daten in Tabellenstrukturen eingebettet, um sie systematisch auswerten zu können. Es ist wichtig, dass die Datenbank entsprechend den Anforderungen der Analyse eingerichtet wird. Dazu müssen die Daten entsprechend strukturiert und in geeignete Felder eingebettet werden. Wenn beispielsweise die Analyse auf die Auswertung von Kundenbewertungen abzielt, muss in der Datenbank ein Feld für die Kundenbewertungen eingerichtet werden.
Nun kann die eigentliche Analyse der Daten durchgeführt werden. Dazu werden verschiedene Analysemethoden und -tools verwendet, um die Daten zu visualisieren und auszuwerten. Je nachdem, welche Fragestellung im Vorfeld der Analyse formuliert wurden, können unterschiedliche Analysemethoden und -tools zum Einsatz kommen. Zum Beispiel können Statistiktools verwendet werden, um Zusammenhänge in den Daten aufzudecken, oder es können Textmining-Tools eingesetzt werden, um bestimmte Muster in Textdokumenten zu erkennen. Die Analyse der Daten kann mit verschiedenen Methoden erfolgen, wie zum Beispiel deskriptiven Statistiken, Exploratory Data Analysis (EDA) oder Data Mining.
Abschließend werden die Ergebnisse der Analyse dokumentiert und gegebenenfalls in einem Bericht zusammengefasst. Es ist wichtig, dass die Ergebnisse der Analyse nachvollziehbar und transparent dokumentiert werden, um sie später gegebenenfalls nachvollziehen zu können. Dazu gehört auch, dass die verwendeten Analysemethoden und -tools beschrieben werden und die Annahmen, die bei der Analyse gemacht wurden, erläutert werden.
Die Ergebnisse der Analyse werden aufbereitet und präsentiert, um sie für Entscheidungsträger oder andere Interessenten verständlich und nachvollziehbar zu machen. Dazu können zum Beispiel Tabellen, Diagramme oder Grafiken verwendet werden. Es ist wichtig, dass die Ergebnisse in einer formgerechten und anschaulichen Weise präsentiert werden, um sie möglichst gut vermitteln zu können. Dabei sollten die Ergebnisse so aufbereitet werden, dass sie für die Zielgruppe verständlich sind und die wichtigsten Erkenntnisse hervorgehoben werden.
Es empfiehlt sich, die Ergebnisse der Analyse von einer zweiten Person überprüfen zu lassen, um mögliche Fehler zu entdecken und sicherzustellen, dass die Ergebnisse valide und zuverlässig sind. Dazu kann zum Beispiel eine Peer Review durchgeführt werden, bei der die Ergebnisse von einem Kollegen oder Fachexperten geprüft werden.
Basierend auf den Ergebnissen der Analyse können Handlungsempfehlungen abgeleitet werden, die dann umgesetzt werden können, um Verbesserungen zu erzielen. Die Handlungsempfehlungen sollten klar formuliert und möglichst präzise sein, um eine Umsetzung zu ermöglichen. Sie sollten sich an den Ergebnissen der Analyse orientieren und konkrete Maßnahmen vorschlagen, um die festgestellten Probleme oder Verbesserungspotentiale anzugehen.
Nach Abschluss der Analyse sollten alle Daten und Dokumentationen sorgfältig nachbereitet und archiviert werden, um sie gegebenenfalls später wieder auffinden und nachvollziehen zu können. Dazu gehört auch, dass alle Daten auf dem aktuellen Stand gehalten werden und eventuelle Änderungen dokumentiert werden. Es empfiehlt sich außerdem, eine Dokumentation der Analyseprozesse und -ergebnisse zu erstellen, um sie für spätere Analysen referenzieren zu können.