Was kostet eine Datenanalyse 2025?

Was eine Datenanalyse kostet? 

Das ist wie zu fragen, was ein Auto kostet!

Die Antwort? 

Von „ein paar Euro für den ÖPNV“ bis „eine Million für den Sportwagen“.

Es kommt halt voll drauf an, was du willst und brauchst.

Aber keine Sorge, ich packe das mal für dich aus, damit du ein Gefühl dafür bekommst.

Es gibt keinen einheitlichen Preis, nur Unterschiede in der Größe, dem Aufwand und was du letztlich daraus machen willst.

Die großen Preis-Treiber: Warum mal Hunderte, mal Zehntausende?

Wenn du dir die Welt der Datenanalysen vorstellst, dann ist das wie der Bau eines Hauses aus Lego.

Manchmal hast du nur ein kleines Set für zwischendurch, manchmal brauchst du den Wolkenkratzer, der die Skyline dominiert.

Und genau das bestimmt, was du am Ende zahlst.

Der Bauklötze-Berg (Umfang und Komplexität der Daten)

Stell dir vor, du hast nur eine Handvoll Lego-Steine, weil du einfach nur wissen willst, wie viele T-Shirts du im letzten Monat verkauft hast.

Das sind vielleicht 50 Datenpunkte, höchstens ein bisschen mehr.

Das kostet fast nix, weil du nur kurz die Zahlen zusammenkratzt und fertig.

Aber was, wenn du tausend verschiedene Quellen hast?

Wetterdaten, Social-Media-Statistiken, Kundenfeedback, demografische Infos, Verkaufszahlen aus dem ganzen Jahr – und alle wollen punktgenau zusammengefügt werden, damit du erkennst, warum deine T-Shirt-Verkäufe im Sommer explodieren und im Winter gegen Null gehen.

Das ist dann wie ein Lego-Burg aus 10.000 Steinen, wo man echt einen Plan braucht, um alles passend zusammenzusetzen.

Da steigen die Kosten enorm.

Je komplexer der Datenberg, desto teurer die Analyse.

Kurz gesagt: Je mehr „Baustoffe“, je komplexer dein Datenberg ist, desto mehr Arbeit steckt drin.

Eine einfache Verkaufszahl ist günstig, eine große, vernetzte Datenbank wird teuer.

Punkt für Punkt.

Das Bauvorhaben (Art der Analyse)

Willst du nur die Lego-Steine zählen? Oder willst du bauen, was in den nächsten Jahren dein Geschäft antreibt?

Es gibt zwei Welten:

1. Deskriptive Analyse – kurz gesagt: Du summierst und zählst.

Fakten auf den Tisch legen.

Das kann der Azubi hinter der Ecke in wenigen Stunden aus den Daten kramen.

Dafür brauchst du keine großen Experten, das ist schnörkellose Zahlenhotline.

2. Prädiktive Modellierung oder Machine Learning – das ist dann die magische Kristallkugel.

Du willst vorausberechnen, was passiert, wenn du eine neue Kollektion auf den Markt bringst oder dein Marketingbudget verdoppelst.

Das ist komplex, kostet mehr, braucht Spezialisten, die so tief in den Daten graben, dass sie fast schon die Zukunft vorhersehen.

Richtig abgefahren, wenn du mich fragst.

Die Art deiner Analyse entscheidet also, was dein Geld in Bewegung setzt.

Einfach nur Daten ansehen? Schnelles, günstiges Ziel.

Doch wer tief in die Materie eintauchen will, zahlt eben für die „Deep Dive“-Variante.

Der Bauleiter (Erfahrung und Qualifikation des Analysts)

Kennst du das, wenn du einen Handwerker beauftragst, der bei der ersten Leitung schon die Schraube falsch eindreht?

Bei einem Daten-Analysten ist das ähnlich.

Die Qualität hängt maßgeblich von der Erfahrung ab.

Du hast zwei Möglichkeiten: einen Anfänger, der mal eben eine Excel-Tabelle durchwühlt, oder einen Profi, der deine Daten so verarbeitet, dass sie fast schon Waffensysteme aus dem Material bauen.

Ein erfahrener Analyst kostet zwar mehr, spart dir aber im Endeffekt Zeit, Nerven und vor allem Geld, weil die Ergebnisse viel zuverlässiger sind.

Solche Profis im Schnitt mit rund 769 Euro am Tag zu Buche.

Das klingt nach viel, aber überlege mal: Wenn eine schlechte Analyse dich im Geschäft 10.000 Euro kosten kann, ist der Preis für einen erfahrenen Profi durchaus ein lohnendes Investment.

Die Bauzeit (Projektumfang und -dauer)

Kleine Analyse? 

Schnell gemacht, günstig, kurz.

Wenn du nur wissen willst, wie viele Wurstbrötchen du letzten Monat verkauft hast, sind ein paar Stunden oder Tage völlig ausreichend.

Aber was, wenn du eine komplette datenbasierte Strategie für dein Business entwickeln willst?

Das dauert Wochen oder sogar Monate.

Mehr Daten, mehr Verbindungen, mehr Zwischenergebnisse.

Und wenn du Pech hast, wird das Projekt durch unvorhergesehene Komplikationen teurer.

Schnelle Ergebnisse? Dann brauchst du mehr Leute, die gleichzeitig loslegen – kostet mehr.

Guck mal, konkrete Hausnummern gefällig?

Hier kommt die echte Kelle: die Zahlen, die dir eine Orientierung geben.

Damit du nicht nur mit Metaphern jonglierst und im Nebel tappst.

Kleines Projekt – für den Einstieg

Stell dir vor, du hast ein Lädchen und möchtest nur wissen, wie sich das Wetter auf den Verkauf deiner Würstchen auswirkt.

Ein klar umrissenes, kurzer Auftrag.

Dafür kannst du so um die 500 Euro auf den Tisch legen.

Klingt nach Lunch, oder?

Mittlere Preisklasse – ordentlich Tiefgang

Du willst mehr.

Eine Analyse deiner Kundendaten der letzten zwei Jahre.

Welche Käufer sind treu?

Welche Produkte laufen am besten?

Wo hängen die Mails voller negative Bewertungen?

Hier landen wir bei 5.000 Euro.

Das ist die Preisklasse, bei der du bereits echte Erkenntnisse bekommst, mit denen du dein Geschäft drehen kannst.

Premium – alles inklusive

Und für die, die es richtig wissen wollen: komplexe Projekte, bei denen Profis auf Herz und Nieren alles durchleuchten.

Das kann locker 20.000 Euro oder mehr kosten, je nachdem, wie groß deine Datenautobahn ist.

Und ja, da reden wir von maßgeschneiderter Beratung, Machine Learning und Horror-Storys, falls jemand nicht aufpasst.

Eine gute Datenanalyse ist kein Kostenfaktor, sondern ein Investment.

Wie findest du den Richtigen – ohne in die Preishölle zu geraten?

Hier helfen ein paar Tipps, die ich selbst schon mehrmals gelernt habe, auf die harte Tour:

• Sei kein Ottonormal-Kunde – frag nach Referenzen, schau, was die Analysten vorher gebaut haben.

Sieht das Ergebnis aus, als hätten sie das Ding über Nacht aus Disneyland geklaut?

Oder ist es solide, verständlich und praktisch?

• Klarheit ist alles – wenn du selbst nicht genau weißt, was du willst, wirst du auch kein passendes Angebot bekommen.

  Mach dir vorher Gedanken: Welche Frage soll die Analyse beantworten?

  Welche Entscheidung soll sie erleichtern?

  Da geht’s zur Sache, wenn du hier nicht ehrlich bist.

• Vergleich ist King – hol dir Angebote, gleich bei mehreren, und compare nicht nur die Preise, sondern das „Was“ und „Wie”.

  Dann kannst du klug feilschen.

  Schließlich geht’s um dein Geld – das soll klug eingesetzt werden.

Schluss mit lustig! Oder doch nicht?

Datenanalyse ist keine Ausgabe, sondern eine Investition in’s eigene Business.

Sie ist das Werkzeug, um schlauer, schneller und vor allem klüger zu entscheiden.

Aber bedenke: Der Unterschied zwischen billigem Krawall und wertvollem Werkzeug liegt im Detail.

Wenn du dich richtig informierst, deine Ziele klar definierst und dir einen Profi suchst, der auch mal ehrlich zu dir ist – dann zahlst du nicht nur Kosten, sondern legst den Grundstein für echte Ergebnisse.

Ein echtes Spektakel, wenn du das erste Mal siehst, was alles möglich ist.

Denn mal ehrlich: Daten sind wie Gold, das nur darauf wartet, gehoben zu werden.

Und wer drüber nachdenkt, kann richtig profitieren.