Datenanalyse bezeichnet den Prozess der Untersuchung großer Mengen an quantitativen und qualitativen Daten. Sie ist nützlich für Unternehmen, die Geschäfts-Trends verstehen und prognostizieren möchten. Unternehmen, die diese Trends frühzeitig erkennen, können sinnvolle, verwertbare Erkenntnisse ableiten und klügere Geschäftsentscheidungen treffen.
Datenvisualisierung ist die visuelle Darstellung von Daten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung. Sie ermöglicht es Marketing-Fachleuten, in Daten Trends, Muster und Ausreißer durch grafische Darstellung zu visualisieren.
Predictive Analytics ist eine Methode zur Datenanalyse, die darauf abzielt, künftiges Verhalten vorherzusagen. Sie findet vor allem bei Unternehmenskundschaft Anwendung. Predictive Analytics stützt sich auf Tools wie maschinelles Lernen und statistische Modellierung, um Ergebnisse zu erzielen. Große Datenmengen lassen sich mitunter nur schwer verwalten oder interpretieren. Doch mit Predictive Analytics könnt ihr verwertbare Ergebnisse erzielen und nutzen.
Big Data bezeichnet große Datenmengen, die mit herkömmlichen Lösungen nur schwer zu verarbeiten oder zu analysieren sind. Dies kann an Aspekten wie Umfang, Vielfältigkeit oder Geschwindigkeit liegen. Allerdings lässt sich Big Data mithilfe spezieller Software nutzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
Anomalieerkennung ist ein Prozess, bei dem statistische Modellierung und maschinelles Lernen genutzt werden, um automatisch unerwartete Anomalien in euren Daten zu erkennen. Hierzu werden riesige Datenmengen durchforstet, um euch umgehend auf Faktoren aufmerksam zu machen, die euer Geschäft beeinträchtigen.