Es gibt eine breite Palette von Analysetools, mit denen eine Analyse großer Datenmengen und Transaktionsaktivitäten durchgeführt werden kann. Analytics hat in den letzten Jahren an Popularität gewonnen und wird voraussichtlich bis weit in das nächste Jahrzehnt hinein überdurchschnittlich wachsen. Da sich die Technologie verbessert und zunehmend akzeptiert hat, sammeln und speichern Unternehmen große Mengen an Transaktionsdaten. Der Zweck von Analysetools besteht darin, diese Daten zu verwenden, um Muster und Trends zu bestimmen. Diese Informationen können bei der Entscheidungsfindung hilfreich sein.
Analysetools lassen sich in drei Kategorien einteilen: Interessensindikatoren, Aktivitätsbewertung und Datenauswahl. Obwohl viele Leute davon ausgehen, dass Analysetools eine Neuentwicklung sind, repräsentieren sie tatsächlich einige der ältesten Konzepte in Statistik und Datenmanagement. Das Aufkommen des Internets und der Wunsch von Unternehmen, die Effektivität dieses Tools beim Erreichen von Kunden zu verfolgen, haben das schnelle Wachstum von Analysetools vorangetrieben. Damit jedes Unternehmen bestimmen kann, wie viele Ressourcen dem Internet zugewiesen werden sollen, sind Metriken erforderlich, um die Kapitalrendite und den relativen Nutzen dieses Tools zu bestimmen.
Zinsindikatoren sind die gebräuchlichsten aller webbasierten Analysetools. Der Website wird ein kleines Programm oder Skript hinzugefügt, um die Benutzeraktivität zu verfolgen. Die einfachsten Tools können eine Zusammenfassung des Herkunftslandes des Benutzers, der Zugriffszeit, des verwendeten Browsers, der Gesamtzeit, die auf der Website verbracht wurde, und der Referenzquelle bereitstellen. Komplexere, kommerzielle Produkte können die genaue Internet Protocol (IP)-Adresse, die Anzahl der Besuche derselben Person innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens, den Ort und die Zeit, die sie auf jeder Seite verbracht haben, bereitstellen.
Tools zur Aktivitätsbewertung können von der einfachen Datenerfassung bis hin zur Bewertung des Geschäftsprozesses reichen. Ein webbasiertes Tool kann beispielsweise eine Zusammenfassung der gängigsten Zugriffspfade, der in jeder Phase verbrachten Zeit und der Benutzer, die auf jede Datentabelle zugegriffen haben, bereitstellen. Für ein Transaktionssystem kann dieselbe Art von Analyse mit einer Kombination von Informationen aus mehreren Tabellen und Datenbanken durchgeführt werden. Die für diese Art von Analyse verwendeten Tools sind in der Regel recht ressourcenintensiv und benötigen für den Betrieb viel Hardware und Speicherplatz.
Das Toolkit zur Datenauswahl oder Datenextraktion wird verwendet, um speziell identifizierte Daten aus der Transaktionsdatenbank in das Data Analysis Warehouse oder den Cube zu verschieben. Die Spezifikationen müssen ziemlich genau sein, um den geeigneten Datensatz für das zu verwendende Analysetool zu erstellen. Zu viele Daten sind kostspielig, und zu wenige Daten liefern keine genauen Ergebnisse.