Was bedeutet Data Analytics?

Data Analytics bedeutet die Untersuchung großer Mengen an Daten unterschiedlicher Arten, um darin unbekannte Korrelationen, versteckte Muster und weitere Informationen zu finden. Diese können sich nachhaltig auf Wettbewerbsvorteile auswirken und andere geschäftliche Vorteile mit sich bringen, wie effektiveres Marketing und höhere Umsätze.

Hauptziel der Datenanalyse ist die Verbesserung von wirtschaftlichen Entscheidungen im Unternehmen durch die Bereitstellung fundierter Informationen. Sie wird mit großem Erfolg in einer Reihe von verschiedenen Bereichen eingesetzt.

Anwendungsfelder von Data Analytics

Einer der ersten Nutzer ist der Finanzsektor. Die Datenanalyse spielt eine große Rolle in der Bank- und Finanzbranche und wird zur Vorhersage von Markttrends und zur Risikobewertung eingesetzt. Kreditbewertungen sind ein Beispiel für Datenanalysen, die jeden betreffen. Diese Bewertungen verwenden viele Datenpunkte, um das Kreditrisiko zu bestimmen. Die Datenanalyse wird auch zur Aufdeckung und Verhinderung von Betrug eingesetzt, um die Effizienz zu verbessern und das Risiko für Finanzinstitute zu verringern.

Der Einsatz von Data Analytics geht jedoch über die Maximierung von Gewinn im Unternehmen und den Return-on-Investment (ROI) hinaus. Es können z.B. wichtige Informationen für das Gesundheitswesen (Gesundheitsinformatik), die Verbrechensbekämpfung und den Umweltschutz liefern. Diese Anwendungen der Datenanalyse nutzen diese Techniken, um unsere Welt zu verbessern.

Obwohl Statistik und Data Analytics schon immer in der wissenschaftlichen Forschung eingesetzt wurden, ermöglichen fortschrittliche Analysetechniken und große Datenmengen viele neue Erkenntnisse. 

Der Einsatz von Data Analytics ist z.B. im Gesundheitswesen mittlerweile weit verbreitet. Die Vorhersage von Patienten Ergebnissen, die effiziente Verteilung von Finanzmitteln und die Verbesserung von Diagnosetechniken sind nur ein paar Beispiele dafür, wie die Datenanalyse das Gesundheitswesen optimiert. Auch Pharmaunternehmen nutzen diese, um den Arzneimittelmarkt zu verstehen und ihre Umsätze vorherzusagen.

Das Internet der Dinge (IoT) ist ein Bereich, der neben dem maschinellen Lernen explodiert.

IoT-Geräte bieten eine große Chance für die Datenanalyse. Sie enthalten Sensoren, die aussagekräftige Datenpunkte für ihren Betrieb sammeln. Geräte wie das “Nest” Thermostat verfolgen Bewegung und Temperatur, um Heizung und Kühlung zu regulieren. Intelligente Geräte wie dieses können Daten nutzen, um aus Ihrem Verhalten zu lernen und es vorherzusagen. Dadurch wird eine fortschrittliche Haus Automatisierung ermöglicht, die sich an Ihre Lebensweise anpassen kann.

Die Anwendungen der Datenanalyse sind scheinbar endlos. Jeden Tag werden mehr und mehr Daten gesammelt - was wiederum neue Möglichkeiten eröffnet Data Analytics in mehr Bereichen der Wirtschaft, der Wissenschaft und des täglichen Lebens anzuwenden.

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