DEF.: Data Analytics (Datenanalyse) bezeichnet den Prozess der Untersuchung, Reinigung, Transformation und Modellierung von Daten mit dem Ziel, nützliche Informationen zu gewinnen, Entscheidungen zu treffen und Ergebnisse zu kommunizieren.

Erläuterung: Der Prozess beginnt mit der Datenerfassung aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Sensoren oder Umfragen. Anschließend werden die Daten bereinigt, um Fehler oder Duplikate zu entfernen. Die Transformation schließt die Umwandlung der bereinigten Daten in ein Format ein, das für die Analyse geeignet ist. Schließlich wird durch Anwendung statistischer oder maschineller Lernmodelle auf diese Daten versucht, Muster oder Erkenntnisse zu identifizieren.

Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen analysiert die Kaufhistorie seiner Kunden, um Muster im Kaufverhalten zu erkennen. Mit diesen Erkenntnissen kann das Unternehmen personalisierte Marketingkampagnen erstellen, die auf die Vorlieben einzelner Kundengruppen abgestimmt sind.

Wichtigste Vorteile:

1. Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch das Verständnis von Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen.
2. Effizienzsteigerung: Automatisierte Analyseprozesse sparen Zeit und Ressourcen.
3. Erkennung von Trends und Mustern: Hilft bei der Vorhersage zukünftiger Trends und Verhaltensweisen.
4. Personalisierung: Ermöglicht die Anpassung von Produkten und Dienstleistungen an die Bedürfnisse der Kunden.

Zusammenfassung: Data Analytics ist ein kritischer Prozess, der es Organisationen ermöglicht, aus ihren Daten wertvolle Einsichten zu gewinnen. Dies fördert eine datengesteuerte Entscheidungsfindung, Effizienz und Kundenorientierung.