Datenanalyse bezieht sich auf den Prozess der Überprüfung großer Mengen roher oder unorganisierter Daten, um Schlussfolgerungen aus den Daten zu formulieren. Es wird häufig in Unternehmen verwendet, um Aktionspläne zu erstellen oder Muster und Trends im Geschäft zu erkennen und Unternehmen dabei zu helfen, das Kundenverhalten besser zu verstehen. Es wird auch von Ökonomen und akademischen Fachleuten in vielen Disziplinen verwendet, um Theorien zu formulieren, zu unterstützen oder zu widerlegen.
In vielen Situationen werden große Datenmengen gesammelt, um sie zu untersuchen. Ökonomen können beispielsweise Tausende von Umfrageantworten erhalten oder endlose Mengen von Regierungs- und Volkszählungsdaten über große Teile der Bevölkerung durchsehen. Andere Akademiker können auch zahlreiche große Mengen unorganisierter Informationen erhalten; Beispielsweise kann ein Wissenschaftler, der eine mögliche Heilung von Krebs untersucht, die Testergebnisse von Hunderten oder sogar Tausenden oder Millionen von Patienten erhalten. Im Geschäftsverkehr können auch Daten in Form von Verkaufsdaten, Kundenquittungen, Transaktionen oder anderen Arten von Informationen erhoben werden.
Alle diese Daten liefern Informationen und enthalten wahrscheinlich Muster und Trends, die dazu beitragen können, Verhalten zu formen und zu steuern. Um die Informationen nutzen zu können, müssen die Daten jedoch organisiert, analysiert und verstanden werden. Datenanalyse bezieht sich auf den Prozess der Organisation und Analyse all dieser Daten.
So wie es viele verschiedene Arten und Quellen für Daten gibt, gibt es viele verschiedene Methoden der Analyse. Einige Daten müssen manuell organisiert und von Hand codiert werden. Andere große Informationsdatenbanken können mit speziellen Computerprogrammen durchsucht werden, die den Prozess der Datenanalyse rationalisieren und vereinfachen.
Der Prozess und die Vorgehensweise bei der Datenanalyse hängt nicht nur davon ab, wie die Daten organisiert sind, sondern auch davon, wonach eine Person sucht. Zum Beispiel kann ein Ökonom Daten durchsuchen, um Kauf- oder Ausgabenmuster zu finden, die das Verhalten erklären. Ein Unternehmen kann Daten durchsuchen, um Schwachstellen in der Lieferkette des Kunden oder Probleme mit einem bestimmten Mitarbeiter zu identifizieren.
Jedes Unternehmen entwickelt in der Regel eigene Methoden der Datenanalyse, die es ihm ermöglichen, die Probleme des jeweiligen Unternehmens zu lösen. Eine Krankenversicherung kann beispielsweise eine Datenbank mit Millionen bezahlter Schadensfälle haben. Mitarbeiter, die für die Datenanalyse verantwortlich sind, wären dafür verantwortlich, Algorithmen zu generieren und auszuführen, um potenzielle Anomalien zu erkennen. Das Computerprogramm und die Algorithmen könnten so ausgeführt werden, um Bereiche zu identifizieren, in denen möglicherweise falsche Forderungen ausgezahlt wurden, die untersucht werden sollten.