Analytics bezeichnet die systematische Sammlung, Verarbeitung und Auswertung von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Im IT- und Business-Kontext werden mit Analytics meist große Datenmengen (Big Data) analysiert, um Trends, Verhaltensweisen oder Leistungskennzahlen zu verstehen.

Typen / Arten:

• Deskriptive Analytics: Beschreibt, was passiert ist (z. B. Berichte, Dashboards).
• Diagnostische Analytics: Erklärt, warum etwas passiert ist (z. B. Ursachenanalyse).
• Predictive Analytics: Sagt zukünftige Ereignisse oder Trends voraus (z. B. Prognosen).
• Prescriptive Analytics: Empfiehlt Maßnahmen basierend auf Vorhersagen (z. B. Optimierungsvorschläge).

Beispiele:

• Web-Analytics zur Auswertung von Besucherdaten einer Website.
• Vertriebs-Analytics zur Analyse von Verkaufszahlen und Kundenverhalten.
• IoT-Analytics zur Überwachung und Optimierung von Maschinen in Echtzeit.

Vorteile:

• Bessere Entscheidungsgrundlagen durch datenbasierte Einsichten.
• Frühzeitige Erkennung von Trends und Risiken.
• Optimierung von Prozessen und Ressourcen.
• Steigerung der Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit.

Nachteile:

• Hoher Aufwand bei der Datensammlung und -aufbereitung.
• Datenschutz- und Sicherheitsrisiken bei sensiblen Daten.
• Komplexität bei der Analyse großer Datenmengen.
• Gefahr von Fehlinterpretationen ohne fachliche Expertise.

Fazit:

Analytics ist ein unverzichtbares Werkzeug für moderne Unternehmen und IT-Systeme, um aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Es unterstützt zielgerichtete Entscheidungen und fördert Innovationen, erfordert jedoch sorgfältige Planung und Kompetenz im Umgang mit Daten.