{"id":261581,"date":"2023-05-03T10:00:00","date_gmt":"2023-05-03T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/parm.com\/why-data-can-lie-2\/"},"modified":"2026-10-29T08:41:12","modified_gmt":"2026-10-29T07:41:12","slug":"why-data-can-lie-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parm.com\/pl\/why-data-can-lie-2\/","title":{"rendered":"Why data can lie"},"content":{"rendered":"<div class=\"et_pb_section_0 et_pb_section et_section_regular et_block_section\">\n<div class=\"et_pb_row_0 et_pb_row et_block_row\">\n<div class=\"et_pb_column_0 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_0 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h1>Warum Daten l\u00fcgen k\u00f6nnen<\/h1>\n<p>Aus diesen Gr\u00fcnden sollten Sie nicht vollst\u00e4ndig auf Ihre Daten vertrauen<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_image_0 et_pb_image et_pb_module et_flex_module\"><span class=\"et_pb_image_wrap\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Post_Data_lie.jpg\" alt=\"Warum Daten l\u00fcgen k\u00f6nnen\" title=\"Post_Daten_l\u00fcgen\" width=\"2500\" height=\"1313\" srcset=\"https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Post_Data_lie.jpg 2500w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Post_Data_lie-1280x672.jpg 1280w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Post_Data_lie-980x515.jpg 980w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Post_Data_lie-480x252.jpg 480w\" sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) and (max-width: 980px) 980px, (min-width: 981px) and (max-width: 1280px) 1280px, (min-width: 1281px) 2500px, 100vw\" class=\"wp-image-261582\" \/><\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"et_pb_row_1 et_pb_row et_block_row\">\n<div class=\"et_pb_column_1 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_1 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Viele Unternehmen sind auf der Jagd nach m\u00f6glichst umfangreichen Daten und verwenden Business Intelligence (BI) L\u00f6sungen, um diese zu analysieren und Entscheidungen zu treffen. Aber sind Sie sich dessen bewusst, dass Daten manchmal l\u00fcgen k\u00f6nnen? Ja, das haben Sie richtig gelesen - Daten k\u00f6nnen irref\u00fchrend sein und daher zu Fehlentscheidungen f\u00fchren. Wir erkl\u00e4ren, warum und wie Daten l\u00fcgen k\u00f6nnen und welche Schritte Sie unternehmen k\u00f6nnen, um sicherzustellen, dass ihre BI-L\u00f6sung zuverl\u00e4ssige und akkurate Ergebnisse liefert.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_2 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_89 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/parm.com\/pl\/why-data-can-lie-2\/#Warum_wir_Daten_nicht_vollstandig_vertrauen_sollten\" >Warum wir Daten nicht vollst\u00e4ndig vertrauen sollten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/parm.com\/pl\/why-data-can-lie-2\/#Warum_Daten_lugen_konnen\" >Warum Daten l\u00fcgen k\u00f6nnen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/parm.com\/pl\/why-data-can-lie-2\/#Was_kann_getan_werden_um_diese_Fehler_zu_vermeiden\" >Was kann getan werden, um diese Fehler zu vermeiden?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/parm.com\/pl\/why-data-can-lie-2\/#Fazit\" >Fazit<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Warum_wir_Daten_nicht_vollstandig_vertrauen_sollten\"><\/span>Warum wir Daten nicht vollst\u00e4ndig vertrauen sollten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Wir treffen jeden Tag Entscheidungen, die auf unterschiedlichen Daten basieren. Das machen wir, damit wir die Entscheidungen nicht aus dem Bauch heraus treffen m\u00fcssen, und weil wir so davon ausgehen, dass wir die richtige Entscheidung treffen. Da wir uns auf diese Weise sehr stark auf die zugrundeliegenden Daten verlassen ist es wichtig, sich dessen bewusst zu werden, dass Daten l\u00fcgen k\u00f6nnen, wenn wir aufgrund von Datenanalysen wichtige Entscheidungen treffen, die weitreichende Auswirkungen auf unser Unternehmen haben k\u00f6nnen. Wenn die Ergebnisse der Analyse ungenau oder falsch sind, k\u00f6nnen sie zu Fehlentscheidungen f\u00fchren, die wiederum zu finanziellen Verlusten, schlechter Reputation, Kundenverlust oder sogar zu Rechtsstreitigkeiten f\u00fchren k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen fehlerhafte Datenanalyseergebnisse auch das Vertrauen in die Analysef\u00e4higkeit eines Unternehmens beeintr\u00e4chtigen und somit das Gesch\u00e4ftsergebnis negativ beeinflussen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, sich bewusst zu sein, dass die Datenlage manchmal tr\u00fcgerisch sein kann, und entsprechende Massnahmen zu ergreifen, um sicherzustellen, dass die Analyseergebnisse jederzeit zuverl\u00e4ssig und genau sind.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_3 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Warum_Daten_lugen_konnen\"><\/span>Warum Daten l\u00fcgen k\u00f6nnen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Es gibt zahlreiche Gr\u00fcnde, warum Daten l\u00fcgen k\u00f6nnen:<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_4 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>1. Fehlerhafte Daten:<\/h3>\n<p>Wenn die Daten, die in die BI-L\u00f6sung eingespeist werden, fehlerhaft sind, kann das zu falschen Schlussfolgerungen f\u00fchren. Daf\u00fcr k\u00f6nnen unterschiedliche Faktoren verantwortlich sein:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Datenqualit\u00e4t:<\/strong> Ist keine hohe Datenqualit\u00e4t gegeben, kann es sein, dass die verwendeten Daten fehlerhaft, unvollst\u00e4ndig oder inkonsistent sind. Warum das passieren kann und wie ein gutes Data Quality Management dabei hilft, eine hohe Datenqualit\u00e4t sicherzustellen, lesen Sie im Beitrag \u00abData Quality Management\u00bb.<\/li>\n<li><strong>Aktualit\u00e4t:<\/strong> Wenn die Daten, auf denen die Analyse basiert, veraltet sind, kann die Analyse nicht die aktuellen Marktbedingungen oder Ver\u00e4nderungen in der Branche widerspiegeln, was wiederum zu falschen Ergebnissen f\u00fchren kann und die Relevanz von fr\u00fcheren Analysen und Daten verringern kann.<\/li>\n<li><strong>Datenquelle:<\/strong> Wenn die verwendeten Datenquellen nicht gut sind, k\u00f6nnen auch die Analysen in Ihrem BI-System falsch sein. Zum Beispiel k\u00f6nnen Daten, die manuell eingegeben oder aus verschiedenen Quellen kombiniert wurden, fehlerhaft, nicht vollst\u00e4ndig oder inkonsistent sein. Auch wenn Datenquellen nicht korrekt miteinander verkn\u00fcpft sind, k\u00f6nnen Analysen verzerrt werden. Wollen Sie beispielsweise analysieren, aus welchen L\u00e4ndern die meisten Ihrer Kunden stammen, achten beim Anlegen der Kundendaten in Ihrem CRM-System aber nicht konsequent darauf, das Land zu pflegen, ist die Datenquelle mangelhaft. Daher ist es wichtig sicherzustellen, dass die Daten aus einer verl\u00e4sslichen Quelle stammen.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_5 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>2. Schlechte Datenerhebung:<\/h3>\n<p>Wenn die Analysetechniken, die bei der Erhebung der Daten verwendet wurden, falsch sind oder nicht richtig angewendet werden, k\u00f6nnen die Ergebnisse verzerrt sein. Zum Beispiel kann eine schlechte Wahl von statistischen Methoden oder eine unzureichende Interpretation von Ergebnissen zu falschen Schlussfolgerungen f\u00fchren. Auch eine mangelnde Validierung kann problematisch sein, da ohne diese nicht sichergestellt wird, dass die Analysemethoden oder -algorithmen korrekt angewendet wurden und dass die Ergebnisse plausibel und nachvollziehbar sind. Das kann beispielsweise passieren, wenn Sie eine Umfrage durchf\u00fchren, aber nicht alle relevanten Faktoren ber\u00fccksichtigen, eine falsche Frage stellen oder die Antwortm\u00f6glichkeiten nicht klar definieren. Dies beeinflusst die Ergebnisse der Umfrage, sodass das Ergebnis im Umkehrschluss nicht korrekt ist. Es ist auch m\u00f6glich, dass die Analysemethode schon im Vorfeld durch unbewusste Vorurteile beeinflusst wird, sodass die Ergebnisse der Analyse dann ebenfalls fehlerhaft sind.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_6 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>3. Verzerrung durch Auswahl:<\/h3>\n<p>Wenn die Daten, die f\u00fcr eine Analyse verwendet werden, nicht repr\u00e4sentativ sind, kann das zu Verzerrungen f\u00fchren. Dasselbe gilt, wenn die Daten nicht ausreichen, um die Fragestellung oder das Problem ad\u00e4quat abzubilden. Das ist beispielsweise der Fall, wenn Sie Produktbewertungen auf einer bestimmten Plattform sammeln, die haupts\u00e4chlich von einem speziellen Segment Ihrer Kunden benutzt wird. In diesem Fall sind die Bewertungen nicht repr\u00e4sentativ f\u00fcr die Meinung der Gesamtheit Ihrer Kunden. Das Bild, das Sie durch die Bewertungen bekommen, ist also verzerrt.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_7 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>4. Verzerrung durch Verarbeitung:<\/h3>\n<p>Wenn die Daten nicht korrekt verarbeitet werden, kann das ebenfalls zu Verzerrungen f\u00fchren. Sammeln Sie beispielsweise Daten, um den Einkommensstand Ihrer Kunden zu erfassen, definieren dabei allerdings die obere und untere Grenze des Einkommens falsch, k\u00f6nnen die Ergebnisse der Analyse ein verzerrtes Bild widerspiegeln.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_8 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>5. Fehlerhafte Interpretation:<\/h3>\n<p>Die vorliegenden Daten richtig zu interpretieren und daraus korrekte Schlussfolgerungen zu ziehen, ist eine schwierige Aufgabe. Verf\u00fcgt die Person, die die Analyse durchf\u00fchrt, nicht \u00fcber ausreichendes Fachwissen oder Verst\u00e4ndnis der zugrundeliegenden Daten, k\u00f6nnen hierbei schnell Fehler passieren. Beispielsweise ist es so, dass die meisten Kunden eher zu einer Online-Bewertung Ihres Unternehmens oder Ihres Produktes verleitet werden, wenn Sie mit der Leistung unzufrieden sind. Ist Ihnen dies nicht bewusst, k\u00f6nnten Sie aus negativen Bewertungen schlussfolgern, dass die Mehrheit Ihrer Kunden unzufrieden ist, auch wenn dies gar nicht der Fall sein sollte.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_9 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>6. Falsche Annahmen:<\/h3>\n<p>Auch wenn die Annahmen, die der Analyse zugrunde gelegt wurden, falsch sind, k\u00f6nnen die Ergebnisse verzerrt sein. Gehen Sie beispielsweise von falschen Marktbedingungen oder Kundenbed\u00fcrfnissen aus, k\u00f6nnten Sie denken, dass Kunden Ihr Produkt nicht kaufen w\u00fcrden, wenn eine bestimmte Funktion fehlt. Die Kunden jedoch k\u00f6nnten diese spezielle Funktion unn\u00f6tig finden, oder Ihr Produkt aus anderen Gr\u00fcnden kaufen.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_10 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>7. Losgel\u00f6ste Darstellung voneinander:<\/h3>\n<p>Werden Daten, die miteinander in einer Beziehung stehen, losgel\u00f6st voneinander betrachtet, kann dies ebenfalls zu einem verzerrten Bild der Realit\u00e4t f\u00fchren. So ist vermutlich jedem klar, dass Osterhasen aus Schokolade zwei Monate vor Ostern gerne gekauft werden. Da Ostern aber nicht jedes Jahr am selben Datum stattfindet, k\u00f6nnte eine reine Betrachtung der Schokohasenverk\u00e4ufe losgel\u00f6st von dem Datum der Feiertage verwirrend sein. Die Daten w\u00fcrden jeweils einen Anstieg der K\u00e4ufe im Fr\u00fchling zeigen sowie einen pl\u00f6tzlichen Abfall der Verk\u00e4ufe. Warum das so ist, w\u00e4re in diesem Fall aber nicht verst\u00e4ndlich.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_11 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>8. Fehlerhafte Anwendung:<\/h3>\n<p>Wird die BI-L\u00f6sung nicht f\u00fcr den Zweck verwendet, f\u00fcr den sie entwickelt wurde, kann das ebenfalls zu falschen Ergebnissen f\u00fchren. Nutzen Sie beispielsweise eine L\u00f6sung, die f\u00fcr die Finanzanalyse entwickelt wurde, um die Leistung Ihrer Produktion zu beurteilen, k\u00f6nnen m\u00f6glicherweise nicht alle relevanten Daten abgebildet werden, sodass die Ergebnisse der Analyse fehlerhaft sein k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_12 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Was_kann_getan_werden_um_diese_Fehler_zu_vermeiden\"><\/span>Was kann getan werden, um diese Fehler zu vermeiden?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Um die oben genannten Fehler bei der Verwendung von BI-L\u00f6sungen zu vermeiden, k\u00f6nnen entsprechende Massnahmen ergriffen werden:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Hohe Datenqualit\u00e4t:<\/strong> Es ist wichtig, dass Unternehmen sicherstellen, dass die Daten, die in die BI-L\u00f6sung eingespeist werden, sauber und pr\u00e4zise sind. Dies kann durch die Durchf\u00fchrung von Qualit\u00e4tskontrollen sowie eine kontinuierliche \u00dcberpr\u00fcfung der Daten auf Vollst\u00e4ndigkeit und Genauigkeit erreicht werden. Achten Sie ausserdem darauf, keine veralteten Daten oder Daten aus nicht verl\u00e4sslichen Quellen zu verwenden.<\/li>\n<li><strong>Durchdachte Datenerhebung:<\/strong> Zudem ist es wichtig, dass die Daten, die f\u00fcr eine Analyse verwendet werden, repr\u00e4sentativ sind. \u00dcberlegen Sie daher bereits vor der Datenerhebung genau, wo und auf welche Weise Sie die Daten gewinnen m\u00f6chten, sowie welche Daten und Faktoren relevant sind. F\u00fchren Sie ausserdem eine Validierung der Daten durch, wie beispielsweise durch die Verwendung von repr\u00e4sentativen Stichproben. Achten Sie bei der Auswahl der Daten darauf, dass diese f\u00fcr Ihre Fragestellung oder Ihr Problem repr\u00e4sentativ sind.<\/li>\n<li><strong>Korrekte Verarbeitung:<\/strong> Die korrekte Datenverarbeitung kann durch standardisierte Verfahren sowie die \u00dcberpr\u00fcfung der Ergebnisse auf logische Fehler erreicht werden.<\/li>\n<li><strong>Richtige Interpretation:<\/strong> Eine richtige Interpretation der vorliegenden Daten kann sehr schwierig sein. Achten Sie daher darauf, dass jeder, der Ihre Daten analysiert und interpretiert, ausreichend geschult ist. Zudem sollten die Annahmen, die bei der Analyse getroffen werden, genau durchdacht und dokumentiert werden, sodass Sie sie jederzeit nachvollziehen k\u00f6nnen. Wurden fehlerhafte Annahmen getroffen, f\u00e4llt es auf diese Weise schnell auf, sodass die Analyse korrigiert werden kann. Achten Sie ausserdem darauf, zusammengeh\u00f6rende Datens\u00e4tze nicht losgel\u00f6st voneinander zu betrachten.<\/li>\n<li><strong>Bestimmungsgem\u00e4sse Anwendung:<\/strong> Es ist wichtig, dass eine BI-L\u00f6sung ausschliesslich f\u00fcr den Zweck verwendet wird, f\u00fcr den sie entwickelt wurde. Um dies sicherzustellen, sollten die Anwender ausreichend geschult werden. Haben Sie sich zun\u00e4chst nur f\u00fcr einen bestimmten Anwendungszweck entschieden, wollen Ihre BI-L\u00f6sung zuk\u00fcnftig aber auch f\u00fcr andere Zwecke verwenden, so sollte die Software entsprechend angepasst werden, um alle relevanten Daten korrekt abbilden zu k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"et_pb_row_2 et_pb_row et_block_row\">\n<div class=\"et_pb_column_2 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_13 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fazit\"><\/span>Fazit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ganz nach dem Motto \u00abtraue nie einer Statistik, die du nicht selbst gef\u00e4lscht hast\u00bb, k\u00f6nnen auch Daten in Business Intelligence L\u00f6sungen manchmal tr\u00fcgen.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"et_pb_row_3 et_pb_row et_block_row\">\n<div class=\"et_pb_column_3 et_pb_column et_pb_column_1_2 et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_14 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Da Entscheidungen, die auf einer solchen Basis getroffen werden, weitreichende Auswirkungen haben k\u00f6nnen, ist es wichtig, dass man sich dieser Problematik bewusst ist und Massnahmen ergreift, um sicherzustellen, dass Analyseergebnisse verl\u00e4sslich sind. Denn trotz der m\u00f6glichen Fehler, ist die Analyse von Daten und die Nutzung einer BI-Software wie myPARM BIact sehr sinnvoll und ein wichtiger Bestandteil einer erfolgreichen Gesch\u00e4ftsstrategie.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"et_pb_column_4 et_pb_column et_pb_column_1_2 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_15 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Erfahren Sie mehr \u00fcber die Projekt- und Portfoliomanagementsoftware myPARM:<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_module et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_0_wrapper preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default_wrapper preset--module--divi-button--default_wrapper\"><a class=\"et_pb_button_0 et_pb_button et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default preset--module--divi-button--default\" href=\"https:\/\/parm.com\/pl\/myparm\/\" target=\"_blank\">Weitere Infos<\/a><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_16 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--&quot;default&quot;\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Sie m\u00f6chten myPARM in einer Demovorf\u00fchrung kennenlernen? Dann vereinbaren Sie gleich einen Termin mit uns!<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_module et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_1_wrapper preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default_wrapper preset--module--divi-button--default_wrapper\"><a class=\"et_pb_button_1 et_pb_button et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default preset--module--divi-button--default\" href=\"https:\/\/calendly.com\/d\/ymv-ffv-cqx\" target=\"_blank\">TERMIN VEREINBAREN<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Many companies are on the hunt for as much data as possible and use business intelligence (BI) solutions to analyze it and make decisions. But are you aware that data can sometimes be misleading? Yes, that\u2019s right\u2014data can be misleading and therefore lead to poor decisions. 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