Data Analysis (Datenanalyse) und Data Analytics (Datenanalytik) werden oft verwechselt, haben aber unterschiedliche Bedeutungen. Zu verstehen, was Analysieren im jeweiligen Kontext bedeutet, ist besonders im heutigen Zeitalter der Datenexplosion von großer Bedeutung. Analysieren im Bereich der Daten bezeichnet den Prozess der Betrachtung, Verarbeitung und Interpretation von Informationen aus Rohdaten. Ziel der Analyse ist es, Trends, Muster und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die die Entscheidungsfindung unterstützen.
Data Analysis ist der Prozess der Überprüfung, Bereinigung, Transformation und Modellierung vorhandener Daten, um nützliche Informationen zu entdecken, Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu unterstützen. Dieser Prozess konzentriert sich auf das Verständnis vorhandener Daten, die Beantwortung spezifischer Fragen und die Gewinnung wertvoller Insights (Einblicke). Data Analysis wird häufig zur Lösung konkreter Probleme eingesetzt, z. B. zur Analyse der Verkaufsleistung, zur Bewertung der Kundenzufriedenheit oder zur Optimierung von Marketingkampagnen.
Data Analytics, oder Datenanalytik, umfasst einen breiteren Bereich als Data Analysis. Data Analytics beschränkt sich nicht nur auf die Analyse vorhandener Daten, sondern umfasst auch die Erfassung, Organisation, Vorverarbeitung und Interpretation von Daten. Analysieren im Kontext von Data Analytics bedeutet die Anwendung statistischer, mathematischer und rechnerischer Methoden, um Muster, Trends und Vorhersagen aus Daten zu gewinnen.
Ein Data Analytics-Projekt beginnt in der Regel mit der Definition des zu lösenden Problems, gefolgt von der Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen. Diese Daten werden bereinigt, verarbeitet und transformiert, bevor sie mit verschiedenen Techniken analysiert werden, darunter Machine Learning (maschinelles Lernen), Data Mining (Datenerhebung) und Statistik. Die Ergebnisse der Analyse werden verwendet, um Vorhersagen zu treffen, Empfehlungen zu geben und strategische Entscheidungen zu unterstützen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Bedeutung von Analysieren vom Kontext abhängt. In der Data Analysis ist Analysieren der Prozess der Analyse vorhandener Daten, um Insights zu gewinnen. In Data Analytics ist Analysieren Teil eines größeren Prozesses, der viele Schritte von der Erfassung bis zur Interpretation von Daten umfasst, um komplexe Probleme zu lösen und strategische Entscheidungen zu unterstützen.
