Data Analytics bezieht sich auf den Prozess der Untersuchung, Interpretation und Verarbeitung von Daten, um daraus nützliche Erkenntnisse und Muster zu gewinnen. Dabei werden statistische Analysen, algorithmische Modelle und maschinelles Lernen eingesetzt, um relevante Informationen aus großen Datensätzen zu extrahieren. Das Hauptziel der Datenanalyse aus unternehmerischer Sicht besteht darin, fundierte Entscheidungen zu ermöglichen und geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die Analyse von Daten können Unternehmen Trends erkennen, zukünftige Entwicklungen vorhersagen und betriebliche Prozesse optimieren.

Methoden:

Descriptive Analytics:  „Was ist in der Vergangenheit passiert?“ & „Was passiert gerade?“
Es werden aktuelle und historische Daten aus unterschiedlichen Quellen analysiert, um den Status Quo zu beschreiben und Trends/Muster in den Daten zu erkennen.

Diagnostic Analytics: „Warum passiert das gerade?“
Die analysierten Daten werden verwendet, um die Ursachen für bestimmte historische Leistungswerte zu finden.

Predictive Analytics: „Was wird in Zukunft geschehen?“
Hier werden die Ergebnisse aus der Descriptive und Diagnostic Analytics genutzt, um auf dieser Basis zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

Prescriptive Analytics: „Was muss getan werden, um das Ziel zu erreichen?“
Mit Hilfe von Algorithmen, Application Testing, Machine Learning und anderen Techniken sollen Lösungen ermittelt werden, die zu definierten Ergebnissen führen.

Techniken:

Um alle oben genannten Methoden anwenden zu können, gibt es eine Reihe von Techniken.

Als Beispiel:

• Regressionsanalyse: Eine Reihe von statistischen Verfahren wird verwendet, um die Beziehungen zwischen Variablen zu schätzen.
• Monte-Carlo-Simulation: Sie ermöglicht die Bestimmung von Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Ergebnisse, die aufgrund der Verflechtung mit vielen Variablen nur schwer analytisch berechenbar sind.
• Faktorenanalyse: Mit diesem statistischen Verfahren können große Datenmengen komprimiert werden.
• Kohortenanalyse: Sie teilt einen Datensatz für Analysezwecke in verschiedene Gruppen auf, die ähnliche Merkmale aufweisen.
• Clusteranalyse: Hier werden Objekte klassifiziert und zu Clustern zusammengefasst.
• Zeitreihenanalyse: Sie analysiert Zeitreihen und dient der Trendanalyse.
• Sentiment-Analyse: Die Intention hinter den Daten soll mit Hilfe von Natural Language Processing oder Textanalyse herausgefunden werden.

Data Analytics ist somit ein mächtiges Werkzeug, um aus großen Datenmengen strategische Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.