Die Datenanalyse im engeren Sinne ist ein zentraler Schritt im Datenlebenszyklus. Unter dem Begriff wird eine große Bandbreite von analytischen Modellen verstanden, deren Reifegrad in Abhängigkeit von ihrer Komplexität von deskriptiven über diagnostische, zu prädiktiven und letztlich präskriptiven Modellen reicht. Populär ist das Analytics-Reifegradmodell von Gartner[1], welches 4 Evolutionsstufen beschreibt:
Abb. 2: Analytics-Reifegradmodell[2]
Die Daten werden vor allem im Bereich der prädiktiven und präskriptiven Analytik ggf. mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) analysiert. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analysetechniken[3] können Unternehmen somit Datenquellen unabhängig von oder zusammen mit ihren vorhandenen Daten analysieren, um neue Erkenntnisse zu gewinnen oder schnellere sowie besser informierte Entscheidungen treffen. In diesem Kontext ist zu erwähnen, dass auch die Analyse von Daten durch KI und ML weiterhin menschliches Eingreifen erfordert, etwa um zu entscheiden, welche Daten nützlich sind und verarbeitet werden müssen und welche zu verwerfen sind.
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